CN112651183A - 一种量子分布式对抗统一深度哈希网络的可靠性评估方法 - Google Patents

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Abstract

本发明所提一种量子分布式对抗统一深度哈希网络的可靠性评估方法，该方法能结合配电网拓扑相似性准确地分析评估配电网网架的可靠性。本发明所提方法是基于量子计算的分布式对抗统一深度哈希网络，该方法由量子分布式对抗模块和深度哈希网络模块组成，其中量子分布式对抗模块主要包括量子计算和分布式对抗统一两种操作，对配电网拓扑结构进行建模；深度哈希网络模块主要使用深度学习和哈希编码技术完成配电网可靠性分析的模型训练任务。所提方法具有较强配电网模型构建能力和数据拟合能力，可以准确地评估配电网网架可靠性。

Description

一种量子分布式对抗统一深度哈希网络的可靠性评估方法
技术领域
本发明属于电力系统配电网运行安全分析领域，涉及一种基于人工智能技术的可靠性评估方法，适用于电力系统配电网网架运行可靠性分析。
背景技术
电力系统产业是一个国家举足轻重的基础产业，它既能促进国民经济快速发展。因此，电网的建设是关系到国家能源安全和国民经济命脉的重要基础事业，各级发电系统承担着经济社会发展中关乎民生和国家计划的电能保障，对促进我国经济可持续发展有极其重要的责任。与此同时，社会中制造业和工业产品对产品质量要求越来越高，这进一步要求电能质量要越来越高。社会经济的快速发展，让电能质量的提升成为电网研究中挑战之一。配电网是电力系统中直接与广大用电用户连接的部分。配电网网架结构的可靠性研究理所应当地得到重视。但是现代化电力系统的结构日益复杂，系统内各类元件数量越来越多。随着电网向高电压和大容量方向发展，系统元件出现的随机故障引起越来越多的电网结构性故障，导致系统部分功能丧失，给生产和生活带来巨大的经济损失。因此，电力系统配电网可靠性研究成为一项具有巨大经济价值和社会意义的前沿性课题。
本发明所提的一种量子分布式对抗统一深度哈希网络的可靠性评估方法，能够使用分布式对抗统一方法构建配电网数学模型，进而准确地评估配电网网架可靠性。该方法充分考虑配电网网架结构的复杂性和动态性，并通过将配电网每个节点流入流出电量的状态视作量子态，考虑配电网各个节点的竞争关系，使用对抗统一策略对配电网网架结构进行数学建模。这种建模策略能充分表现配电网各个节点间的动态变化关系，引入的对抗统一和分布式建模思想深入地表现了配电网电量交互流动时此消彼长的关系。通过深度哈希网络对配电网数学模型所得原始数据进行哈希编码及训练，地提高配电网网架可靠性评估的精确度。
配电网是由电网线路、电气设备和多个负荷点组成的复杂系统。为提取系统的关键模块信息，配电网系统需要进行抽象化处理。目前最常见的表达方式是使用点和线构成具有连接关系的网络拓扑结构，该拓扑结构可以表示一个复杂的配电网网架系统，并且每个节点的电气设备有效信息可以保留和查看。配电网结构复杂，其电量分配动态性强，配电网结构建模的准确性直接影响配电网网架结构可靠性评估的准确性。
配电网运行不可靠时，电力质量低下且波动性强，对于工业生产是不可接受的，也严重影响人们的日常活动。传统的经典配电网可靠性评估方法主要有解析法和模拟法两种。解析法的是根据配电网结构、电气元件的功能和逻辑关系建立配电网可靠性评估模型。解析法有状态空间法和网络法。随着配电网节点数和元件数增加，解析法计算量成快速增长，问题求解花费时间急剧增长。蒙特卡洛法就是一种模拟法，该方法利用计算机模拟配电网各种运行状态，使用统计方法从大量的模拟实验中得到配电网可靠性指标的方法。但是蒙特卡洛法枚举的本质就导致：如果要求较高的精度，则会花费更长的时间。
由于上述传统配电网网架可靠性评估方法存在预测精度低的问题，因此，本发明提出一种量子分布式对抗统一深度哈希网络的可靠性评估方法用来替代传统评估方法。
发明内容
本发明提出一种量子分布式对抗统一深度哈希网络的可靠性评估方法，该方法可以使用分布式对抗统一方法构建配电网数学模型，进而准确地评估配电网网架可靠性。与传统的配电网网架可靠性评估方法不同，该方法具有精确建模和快速计算的特点，可以根据配电网节点电量分布式对抗的特点，使用哈希编码技术，学习各节点动态变化规律，最终训练出来一个具有固定输入输出映射关系的配电网网架结构可靠性评估模型。
该方法使用量子计算和分布式对抗统一方法搭建配电网模型，同时提出深度哈希网络训练模型，使用量子分布式对抗统一方法搭建配电网模型，利用网络拓扑相似性分析原理，给出电网拓扑相似性与配电网供电可靠性的关系，进而评估配电网网架可靠性，其过程可以由公式(1)和公式(2)进行描述
Figure BDA0002904126620000021
式中，B为邻接矩阵，T和N是两个正交矩阵，M为对角矩阵，其值为矩阵B的奇异值，大小等于矩阵B的秩。对B矩阵进行奇异值分解，分解后矩阵B可以表示为
Figure BDA0002904126620000022
式中，r为矩阵B的秩大小；u和v为奇异分解的矩阵。
深度学习被用来对大量数据进行训练，从数据中获取对配电网网架可靠性评估有用的特征，并且可以利用标记的源数据和未标记的目标数据来学习信息散列码。利用深度神经网络的特征学习能力来学习代表性的哈希码，以解决域自适应问题的方法，能提高配电网网架结构可靠性评估的精确度。该模块中哈希操作可用式(3)描述
Figure BDA0002904126620000023
式中，p为可能性，sigmoid为
Figure BDA0002904126620000024
函数，ai和aj为一对哈希值的汉明距离；当哈希值对为同一类时yij＝1，否则yij＝0。
深度哈希网络输出结果与真实结果的修正误差由式(4)描述
Figure BDA0002904126620000031
式中，Y为误差值，nt为向量长度，lij为节点电量流向的状态概率。
深度学习能对大量数据进行训练，从数据中获取对配电网网架可靠性评估有用的特征，降低噪声数据对可靠性指标计算的影响，提高配电网网架结构可靠性评估的精确度；所提方法在使用过程中的主要步骤为：
步骤1：收集目标配电网网架结构数据，并对其结构进行合理简化；
步骤2：使用量子分布式对抗统一方法对配电网结构进行建模；
步骤3：使用深度哈希网络训练配电网网架结构可靠性评估模型；
步骤4：使用训练好的模型进行可靠性评估。
本发明所提一种量子分布式对抗统一深度哈希网络的可靠性评估方法是一种采用量子计算和分布式对抗统一策略对深度哈希网络进行训练的可靠性评估模型，该方法具有较强配电网模型构建能力和数据拟合能力，通过大数据学习配电网节点动态规律，可以准确地评估配电网网架可靠性。
附图说明
图1是本发明方法的量子分布式对抗统一深度哈希网络结构示意图。
图2是本发明方法的一种量子分布式对抗统一深度哈希网络的可靠性评估流程图。
具体实施方式
本发明提出的一种量子分布式对抗统一深度哈希网络的可靠性评估方法，结合附图详细说明如下：
图1是本发明方法的量子分布式对抗统一深度哈希网络结构示意图。该方法主要由量子分布式对抗统一模块和深度哈希网络模块组成。量子分布式对抗统一模块主要完成精确构建配电网数学模型的任务，该模块根据配电网原始拓扑结构和参数信息，充分考虑拓扑结构中各节点的动态变化规律，使用量子状态表示节点状态，以分布式对抗统一策略构建配电网精确数学模型。该模型搭建完成后，人工获取一定时间内配电网运行的历史数据，以历史数据为训练和测试数据用于训练环节。训练环节由深度哈希网络模块进行，首先，深度哈希网络模型会得到配电网历史数据，再将这些分布式数据融合成适合网络输入的训练数据，经过特征提取和特征学习过程，得到加权后的特征数据集，该数据集被放入深度网络中进行训练，再由哈希编码技术进行哈希编码。经过特征学习和哈希编码的数据更能表现配电网各节点的动态性和状态变化规律。该方法的深度哈希网络模块具有较强特征提取能力和函数拟合能力，能准确地评估配电网网架结构的可靠性。
图2是本发明方法的一种量子分布式对抗统一深度哈希网络的可靠性评估流程图。训练样本的质量好坏对深度哈希网络评估模型最终性能高低具有决定性的影响。因此，原始数据的收集处理流程必须有较高的可靠性。首先，配电网的原始结构图的拓扑结构应该完整，配电网网架中各部分原件参数应当准确无误，在此基础上使用量子分布式对抗统一模块进行高精度数学建模，收集这段时间内配电网数学模型运行的变化数据，将这些数据以指定规则存入数据库中。这些历史数据被用于评估模型的训练和可靠性指标的迭代。首先，使用一部分数据训练深度哈希网络评估模型，判断当前奇异值序列是否最相似。若最相似，则修正可靠性指标，结束训练过程。若不是最相似，则进一步读取历史数据，更新配电网拓扑结构，重复训练深度哈希网络评估模型，直到使奇异值序列最相似，完成训练过程。

Claims (3)

1.一种量子分布式对抗统一深度哈希网络的可靠性评估方法，其特征在于，该方法使用量子计算和分布式对抗统一方法搭建配电网模型，同时提出深度哈希网络训练模型，利用网络拓扑相似性分析原理，给出电网拓扑相似性与配电网供电可靠性的关系，进而评估配电网网架可靠性；深度学习能对大量数据进行训练，从数据中获取对配电网网架可靠性评估有用的特征，降低噪声数据对可靠性指标计算的影响，提高配电网网架结构可靠性评估的精确度；该方法在使用过程中的主要步骤为：
步骤1：收集目标配电网网架结构数据，并对其结构进行合理简化；
步骤2：使用量子分布式对抗统一方法对配电网结构进行建模；
步骤3：使用深度哈希网络训练配电网网架结构可靠性评估模型；
步骤4：使用训练好的模型进行可靠性评估。
2.权利要求1所述的一种量子分布式对抗统一深度哈希网络的可靠性评估方法，其特征在于，该方法使用量子分布式对抗统一方法搭建配电网模型，利用网络拓扑相似性分析原理，给出电网拓扑相似性与配电网供电可靠性的关系，进而评估配电网网架可靠性；其过程可用以下公式来进行描述
Figure FDA0002904126610000011
式中，B为邻接矩阵，T和N是两个正交矩阵，M为对角矩阵，其值为矩阵B的奇异值，大小等于矩阵B秩；对B矩阵进行奇异值分解，分解后矩阵B可以表示为
Figure FDA0002904126610000012
式中，r为矩阵B的秩大小；u和v为奇异分解的矩阵。
3.权利要求1所述的一种量子分布式对抗统一深度哈希网络的可靠性评估方法，其特征在于，该方法使用深度学习对大量数据进行训练，从数据中获取对配电网网架可靠性评估有用的特征，并且可以利用标记的源数据和未标记的目标数据来学习信息散列码；利用深度神经网络的特征学习能力来学习代表性的哈希码以解决域自适应问题的方法能提高配电网网架结构可靠性评估的精确度；哈希操作描述为
Figure FDA0002904126610000013
式中，p为可能性，sigmoid为
Figure FDA0002904126610000014
函数，ai和aj为一对哈希值的汉明距离；当哈希值对为同一类时yij＝1，否则yij＝0。
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