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申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司经济技术研究院;本源量子计算科技(合肥)股份有限公司

摘要：本发明涉及一种基于QTCN和随机LSTM光伏功率预测方法，包括：收集光伏发电系统的历史性能数据进行预处理；构建随机LSTM光伏发电功率预测模型；将预处理后的数据输入量子时序卷积进行特征提取，进行训练；将前面D时刻的气象数据、历史发电功率数据输入训练后的随机LSTM光伏发电功率预测模型，得到后续T时刻的光伏发电功率。本发明采用量子卷积对特征数据进行局部时间内特征进行建模，引增强了模型的表达能力和泛化能力加强不同时刻之间的关联关系建立，增强模型的局部上下文建模能力，从而提升光伏功率预测的准确度；处理更复杂的计算任务，并且在某些特定情况下，可以获得更高的计算效率。

主权项：1.一种基于QTCN和随机LSTM光伏功率预测方法，其特征在于：该方法包括以下顺序的步骤：收集光伏发电系统的历史性能数据，对收集的数据进行预处理；构建随机LSTM光伏发电功率预测模型；将预处理后的数据输入量子时序卷积进行特征提取，将提取到的特征输入随机LSTM光伏发电功率预测模型进行训练，得到训练后的随机LSTM光伏发电功率预测模型；将前面D时刻的气象数据、历史发电功率数据输入训练后的随机LSTM光伏发电功率预测模型，得到后续T时刻的光伏发电功率；所述随机LSTM光伏发电功率预测模型包括遗忘块、输入更新块和输出块；所述遗忘块采用第一随机扰动模块，的输入为，输出向量，遗忘块的具体操作为： ，式中，由前一个时间步长的隐藏状态和当前输入向量进行维度拼接得到，表示sigmoid函数；所述输入更新块包括第二随机扰动模块和第三随机扰动模块，首先，处理，然后输出经过sigmoid函数以确定将哪些值添加到单元状态中；同时，处理相同的级联输入并通过tanh函数生成新的单元状态候选；最后，的输出按元素乘以，然后使用所得向量来更新单元状态；输入更新块的具体操作为： ， ， ，所述输出块包括第四随机扰动模块、第五随机扰动模块和第六随机扰动模块，首先，处理并通过sigmoid函数来确定单元状态中的哪些值与输出相关；单元状态本身经过tanh函数，然后按元素乘以的输出，接着使用进一步处理获得隐藏状态，或使用进一步处理以获得输出，输出块的具体操作为： ， ， ，第一随机扰动模块、第二随机扰动模块、第三随机扰动模块、第四随机扰动模块、第五随机扰动模块和第六随机扰动模块的结构相同；所述量子时序卷积包括多个变分量子线路，所述变分量子线路由三层组成：数据编码层、变分层和量子测量层；所述数据编码层采用H门、RY门、RZ门： ， ， ，式中，代表经典信息输入；采用CNOT门、RZ门、CNOT门为作用于两个相邻比特的变分层： ，所述量子测量层采用PauliZ测量模块。

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