动态云-量子神经网络群在配电网故障定位的应用

"基于动态云—量子神经网络群的配电网实时故障定位方法" 本文主要探讨了一种创新的配电网故障定位技术，针对传统方法在处理微弱故障信号时的不足，如故障数据交叉现象严重和实时性差的问题，提出了基于动态云-量子神经网络群的实时故障定位方法。这种方法融合了动态云模型和量子神经网络的优势，以提高故障定位的准确性和实时性。 动态云模型是云理论的一种应用，它通过模拟不确定、模糊的信息来处理现实世界中的不精确数据。在配电网故障定位中，动态云模型能够有效地处理故障信号的不确定性，减少由于数据交叉导致的误判。而量子神经网络则借鉴了量子计算的特性，增强了神经网络的学习和优化能力，能更好地适应复杂系统的非线性问题。 作者构建了一个动态云-量子神经网络群的结构模型，并提出了一种相应的改进算法。这个模型通过动态云模型对故障数据进行初步处理，减少了噪声干扰，然后利用量子神经网络进行深度学习和快速收敛，实现故障源的精确识别。在实际应用中，这种算法可以实时地分析配电网的运行状态，快速定位故障位置。 为了验证该方法的有效性，研究人员在Matlab环境下进行了仿真研究，选取了一个10kV的配电网作为案例。仿真实验结果显示，该方法在处理微弱故障信号时具有较高的定位精度，达到97.39%，同时训练时间仅为0.0016秒，显示了良好的实时性能。 关键词：配电网；故障定位；微弱故障信号；动态云QNN群；云理论；量子神经网络 文章的发表对于配电网的故障诊断与管理系统有重要参考价值，它提供了一种新的思路，有助于提升电力系统故障处理的效率和准确性，尤其在面对微弱故障信号时，其优势更为显著。此外，该方法也为其他领域的实时数据分析和决策提供了借鉴。