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申请/专利权人：上海电力大学

摘要：本发明涉及一种基于量子蚁群算法的配电网故障定位方法，包括以下步骤：步骤1建立配电网开关函数的数学模型；步骤2建立量子蚁群算法与配电网故障定位模型的有效映射；步骤3基于开关函数确定配电网目标函数，并基于量子蚁群算法，根据目标函数迭代搜索最优解，实现配电网的故障定位。与现有技术相比，本发明具有计算收敛速度快、不易陷入局部最优等优点。

主权项：1.一种基于量子蚁群算法的配电网故障定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1）建立配电网开关函数的数学模型；步骤2）建立量子蚁群算法与配电网故障定位模型的有效映射；步骤3）基于开关函数确定配电网目标函数，并基于量子蚁群算法，根据目标函数迭代搜索最优解，实现配电网的故障定位；所述建立量子蚁群算法与配电网故障定位模型的有效映射具体为：将配电网区段状态的选择转换为TSP问题的最优路径选取，量子蚁群算法使用量子比特编码信息素，根据信息素浓度大小进行路径选择实现最优解搜索；所述步骤3）包括以下步骤：步骤3-1）初始化量子种群；步骤3-2）将所有蚂蚁随机放置在配电网故障定位模型的节点上，开始遍历；步骤3-3）为每只蚂蚁构造一个解，蚂蚁根据信息素浓度进行路径选择，形成一组二进制解，构造得到节点状态集合；步骤3-4）判断是否所有蚂蚁都访问完所有节点，若是，则转步骤3-5），否则，转步骤3-2）继续遍历；步骤3-5）基于节点状态集合和开关函数确定配电网目标函数，并计算每只蚂蚁生成解的配电网目标函数值，记录当代产生的最优解以及最优解对应的蚂蚁个体和目标函数值，作为下一代进化的依据；步骤3-6）判断每代最优解是否连续三代稳定在某一个值，若是，则引入扰动规则更新路径，否则，转步骤3-7）；步骤3-7）全局信息素浓度更新：根据历史全局最优解和当代最优解查表确定旋转角，用量子旋转门更新每个蚂蚁个体的信息素浓度；步骤3-8）判断是否达到收敛要求，若是则输出最优解，反之，则转步骤3-2）重新放置蚂蚁；所述配电网目标函数为： ,其中，为配电网中各馈线区段的状态；为各测控点的实际状态，是各测控点的期望状态，w为权重系数，M为配电网区段数，为个体i的第k个区段的状态值；由节点状态集合中存储的一组二进制解代入开关函数计算得到。

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