本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度和量子計算，尤其是一種基于拓撲特定割集搜索的輸電斷面量子搜索方法、裝置和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著新型電力系統(tǒng)規(guī)模持續(xù)擴大和電網(wǎng)架構(gòu)越發(fā)復(fù)雜，電網(wǎng)的輸電斷面搜索是一個十分關(guān)鍵的任務(wù)。在電力系統(tǒng)的實時監(jiān)控和優(yōu)化調(diào)度中，能否快速準(zhǔn)確地搜索到電網(wǎng)的輸電斷面可以直接影響到電力系統(tǒng)的可靠性和經(jīng)濟性。電力系統(tǒng)輸電斷面搜索問題的本質(zhì)是從電網(wǎng)拓撲中搜尋包含特定輸電線路數(shù)目的割集。特定傳統(tǒng)斷面搜索算法在處理大規(guī)模電力系統(tǒng)輸電斷面優(yōu)化時，面臨計算復(fù)雜度高、收斂速度慢、斷面漏選以及搜索空間巨大等問題。拓撲特定割集搜索是典型的np-hard數(shù)學(xué)組合優(yōu)化問題，是很多行業(yè)的共有數(shù)學(xué)難題。

2、量子計算作為一種新型的計算方式，特別是量子近似優(yōu)化算法，在大量數(shù)據(jù)存儲和并行計算方面展現(xiàn)出其獨特優(yōu)勢，現(xiàn)已被證明對解決傳統(tǒng)組合優(yōu)化問題有指數(shù)加速能力。已有學(xué)者將量子近似優(yōu)化算法運用到輸電斷面搜索問題中，但該算法在實際應(yīng)用中不能精確搜索指定線路數(shù)目的輸電斷面，僅能搜索最小割集附近的輸電斷面，指定輸電線路數(shù)目的目標(biāo)輸電斷面被觀測的概率較低。

3、量子算法在處理大規(guī)模、高維度的問題時，量子線路的深度對優(yōu)化結(jié)果有重要影響，若深度過大，可能會導(dǎo)致量子計算資源浪費；若深度過小，則難以收斂到準(zhǔn)確解。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了克服上述現(xiàn)有量子斷面搜索技術(shù)的量子線路深度不易確定、收斂效果不穩(wěn)定、斷面不夠精確等缺陷，本發(fā)明提出了一種基于拓撲特定割集搜索的輸電斷面量子搜索方法，能夠克服現(xiàn)有量子搜索算法無法確定輸電斷面內(nèi)線路數(shù)目的難題，可使得目標(biāo)輸電斷面以最大概率被觀測到。

2、本發(fā)明提出的一種基于量子近似優(yōu)化的關(guān)鍵輸電斷面搜索方法，首先結(jié)合電網(wǎng)運行數(shù)據(jù)獲取電網(wǎng)模型以及對應(yīng)的量子線路模型，對量子線路模型進行量子演化和測量，得到輸電斷面的量子態(tài)結(jié)果；

3、設(shè)置目標(biāo)割值的起始值en0和終值en2以及割值裕度em，en0>en2；令目標(biāo)割值en1以設(shè)定間隔從大到小遍歷數(shù)值區(qū)間[en2,en0]，針對每一個en1，求解量子態(tài)結(jié)果，得到期望割值和對應(yīng)的斷面結(jié)果；

4、篩選滿足篩選條件的斷面結(jié)果作為最優(yōu)輸電斷面并輸出。

5、優(yōu)選的，采用量子算法求解量子態(tài)結(jié)果的方式為：結(jié)合優(yōu)化算法，以最小化量子損失函數(shù)為優(yōu)化目標(biāo)，計算期望割值和對應(yīng)的斷面結(jié)果。

6、優(yōu)選的，量子損失函數(shù)cp(β,γ)為：

7、cp(β,γ)=<ψp(β,γ)|hc|ψp(β,γ)>；

8、其中，p表示量子深度；|ψp(β,γ)>為量子態(tài)結(jié)果，<ψp(β,γ)|為量子態(tài)結(jié)果|ψp(β,γ)>的共軛轉(zhuǎn)置，β和γ表示待優(yōu)化的量子參數(shù)；hc表示特定拓撲割集搜索問題的目標(biāo)哈密頓量。

9、優(yōu)選的，優(yōu)化算法采用梯度下降法，公式表示為：

10、(β,γ)t=(β,γ)t-1-ηgt；

11、gt=[cp(β,γ)t-cp(β,γ)t-1]/[(β,γ)t-(β,γ)t-1]；

12、其中，η為迭代步長，cp(β,γ)t-1為第t-1次迭代后的量子損失函數(shù)，cp(β,γ)t為第t次迭代后的量子損失函數(shù)，(β,γ)t-1為第t-1次迭代后的待優(yōu)化量子參數(shù)，(β,γ)t為第t次迭代后的待優(yōu)化量子參數(shù)；gt為量子損失函數(shù)的梯度。

13、優(yōu)選的，量子線路模型的構(gòu)建方式為：將電網(wǎng)模型中的節(jié)點轉(zhuǎn)化為量子比特，在每個量子比特上分別作用一個h門；再將電網(wǎng)模型的線路轉(zhuǎn)化為量子計算中的量子參數(shù)線路，量子參數(shù)線路中，對應(yīng)每條線路采用一個cnot-rz-cnot門表示，再將每個量子比特作用一個rx門；在h門后構(gòu)建與量子深度對應(yīng)的量子參數(shù)線路；最后再對應(yīng)每一個量子比特作用一個量子測量門。

14、優(yōu)選的，具體步驟如下：

15、s1、獲取量子深度，結(jié)合電網(wǎng)模型和量子深度構(gòu)建量子線路模型，對量子線路模型進行量子演化和測量，得到輸電斷面的量子態(tài)結(jié)果；

16、s2、求解量子態(tài)結(jié)果，得到期望割值e和對應(yīng)的斷面結(jié)果；

17、s31、判斷是否滿足en1-em≤e≤en1+em；en1的初始值為en0；

18、否，則轉(zhuǎn)向s32；

19、是，則令en1更新為en1-1，并轉(zhuǎn)向s33；

20、s32、判斷迭代次數(shù)t是否滿足1≤t＜tmax；tmax為設(shè)定值；

21、是，則令t更新為t+1，再返回s2；否，則結(jié)束；

22、s33、判斷是否滿足en1＜en2；

23、是，則輸出所有斷面結(jié)果；

24、否，則轉(zhuǎn)向步驟s31。

25、優(yōu)選的，當(dāng)量子深度未確定，步驟s1中量子深度從初始值進行迭代，量子深度的初始值大于或等于1；

26、步驟s32中如果t>tmax，則令量子深度p更新為p+1，再返回s1；

27、步驟s33中，如果en1＜en2，則判斷是否滿足|e-en2|≤em；

28、|e-en2|≤em，則輸出量子深度p和各個階段的斷面結(jié)果；

29、|e-en2|>em，則令量子深度p更新為p+1，然后返回s1。

30、本發(fā)明提出的一種基于量子近似優(yōu)化的關(guān)鍵輸電斷面搜索裝置，包括：

31、數(shù)據(jù)輸入模塊，用于獲取電網(wǎng)運行數(shù)據(jù)，并建立電網(wǎng)模型；

32、量子建模模塊，與數(shù)據(jù)輸入模塊連接；量子建模模塊用于結(jié)合輸入的量子深度和電網(wǎng)模型構(gòu)建量子線路模型；

33、量子求解模塊，與量子建模模塊連接；量子求解模塊用于執(zhí)行所述的基于量子近似優(yōu)化的關(guān)鍵輸電斷面搜索方法，以獲得滿足篩選條件的輸電斷面。

34、本發(fā)明提出的一種基于量子近似優(yōu)化的關(guān)鍵輸電斷面搜索系統(tǒng)，包括存儲器和處理器，存儲器中存儲有計算機程序，處理器連接存儲器，處理器用于執(zhí)行所述計算機程序，以實現(xiàn)所述的基于量子近似優(yōu)化的關(guān)鍵輸電斷面搜索方法。

35、本發(fā)明提出的一種存儲介質(zhì)，存儲有計算機程序，所述計算機程序被執(zhí)行時用于實現(xiàn)所述的基于量子近似優(yōu)化的關(guān)鍵輸電斷面搜索方法。

36、本發(fā)明的優(yōu)點在于：

37、（1）本發(fā)明提出的基于拓撲特定割集搜索的輸電斷面量子搜索方法，在量子近似優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上進行改進，引入多階段的拓撲特定割集搜索優(yōu)化策略，分階段的逼近量子損失函數(shù)的最優(yōu)解，提高了量子拓撲搜索結(jié)果的精確度。

38、（2）本發(fā)明中，各階段的目標(biāo)割值和割值裕度可以根據(jù)實際需求進行調(diào)整，增加了優(yōu)化過程的靈活性，能更好適應(yīng)不同復(fù)雜程度的電力系統(tǒng)輸電斷面搜索問題。

39、（3）本發(fā)明針對現(xiàn)有量子斷面搜索技術(shù)的量子線路深度不易確定的問題，提出了自適應(yīng)量子線路深度調(diào)整機制，避免了使用固定深度導(dǎo)致的量子計算資源浪費或收斂效果不佳的問題，充分發(fā)揮量子線路的量子演化能力。

40、（4）本發(fā)明通過引入兩個收斂判據(jù)，第一收斂判據(jù)en1-em≤e≤en1+em用于判斷是否滿足當(dāng)前階段的目標(biāo)割值和割值裕度；第二收斂判據(jù)|e-en2|≤em用于確定是否達到整體優(yōu)化目標(biāo)，確保優(yōu)化結(jié)果的準(zhǔn)確性和有效性。兩個收斂判據(jù)結(jié)合，可確保搜索方法的可靠性和精準(zhǔn)度，能夠在有限的量子計算資源下快速達到收斂標(biāo)準(zhǔn)，尤其適合新型電力系統(tǒng)電網(wǎng)規(guī)模擴大和復(fù)雜程度增加的趨勢。

41、（5）本發(fā)明在量子近似優(yōu)化算法基礎(chǔ)上，控制變分參數(shù)優(yōu)化進程以及量子線路深度，從而進行拓撲特定割集的搜索。該方法能夠克服現(xiàn)有量子搜索算法無法確定輸電斷面內(nèi)線路數(shù)目的難題，可使得目標(biāo)輸電斷面以最大概率被觀測到，減少了對量子計算資源的占有和浪費，大幅提升電力系統(tǒng)量子輸電斷面搜索算法的精度和穩(wěn)定性。

42、（6）通過設(shè)定目標(biāo)割值和割值裕度，并自適應(yīng)調(diào)整量子線路深度，結(jié)合兩個關(guān)鍵的收斂判據(jù)，確保了在有限的量子計算資源下搜索電網(wǎng)輸電斷面的最優(yōu)解集。本發(fā)明能快速有效地搜索電網(wǎng)輸電斷面，提高了電力系統(tǒng)的實時監(jiān)控和優(yōu)化調(diào)度的能力，確保未來電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行。