摘要
本发明提供了一种数据流驱动的保供电全业务智能管控方法及系统，涉及通信系统供电技术领域，包括通过智能设备获取多源异构数据，得到处理后的大数据；将量子态输入至参数化量子电路进行特征提取和数据压缩，得到量子特征向量；通过量子态的分类能力识别电网设备的运行风险，得到风险评估结果；将采集到的历史负荷数据和历史气象信息输入至构建完成的量子神经网络中进行计算，预测得到未来负荷的变化趋势；得到最优的负荷转供方案和设备维护计划，进而完成智能管控。本发明的有益效果为通过量子计算和量子机器学习技术，为电网的保供电任务提供了一种高效、智能及可靠的解决方案，提升了电网运行的智能化水平和可靠性。
