一种基于量子变分算法的电能质量扰动检测和识别方法

本发明涉及一种基于混合经典量子机器学习的电能质量扰动检测和识别方法，包括以下步骤：S1：通过预处理模块，进行电能质量信号仿真、特征提取和数据预处理；S2：通过电能质量扰动检测模型，区分出存在电能质量扰动的数据和正常数据；S3：通过电能质量扰动识别模型，在存在电能质量扰动的数据中识别扰动的具体类型；S4：通过电能质量扰动时间定位模型，根据电能质量扰动识别模型的输出结果，确定扰动开始的时间、持续时间和结束时间。本发明的提出，是量子信息科学在电能质量扰动检测和识别领域的积极探索，同时也为未来电网中的量子方案应用提供了新的契机。