【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及配电网，尤其是涉及一种量子密钥分发方法、装置及存储介质。
技术介绍
1、传统的通信系统基于经典物理学原理，而量子通信则利用了量子力学的独特性质，提供了更高的安全性和更有效的通信方式。随着量子力学领域研究的深入，量子通信技术也日益成熟。
2、随着能源互联网和智能电网的发展，电力系统的信息安全性和可靠性要求日益提高。量子通信为新型电力系统的信息安全提供了全新的解决方案，在智能电网中，调度中心需要与各个电力节点保持实时通信，这些通信数据包括电力负荷、输电线路状态等关键信息。通过量子通信技术，调度中心和电力节点之间可以实现绝对安全的通信，防止数据被篡改或截获。同时，量子通信技术可以用于实现设备间的量子认证，确保智能设备的身份真实性。新型电力系统中包含大量的智能设备，如智能电表、分布式发电设备等，这些设备之间需要进行身份认证以防止非法设备接入。量子通信在新型电力系统中的应用具有广阔的前景，为构建更加智能、可靠的电力网络提供了技术保障。随着量子通信技术的不断成熟，它将在未来的新型电力系统中发挥更加重要的作用。
3、量子通信是利用量子力学的基本原理实现信息传递的技术。与传统通信不同，量子通信使用量子态(如光子)来编码信息，通过量子纠缠态和量子密钥分发等技术实现数据的安全传输。最著名的量子通信形式是量子密钥分发(qkd)，它确保了通信双方在传输过程中生成的密钥是安全的。
4、作为量子保密通信的一个重要分支，量子密钥分发技术(qkd)得到了广泛关注。bb84和mdi是两种经典的qkd协议。bb84
5、现有的量子密钥分发方法容易在量子密钥分发过程中发生阻塞情况，导致量子密钥生成速率较低。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种量子密钥分发方法、装置及存储介质，以解决现有的量子密钥分发方法容易在量子密钥分发过程中发生阻塞情况，导致量子密钥生成速率较低的技术问题。
2、本专利技术提供了一种量子密钥分发方法，包括：
3、构建电力系统的量子通信网络，所述量子通信网络包括量子密钥分发节点和可信中继节点；
4、基于所述量子通信网络和马尔可夫决策构建元组，所述元组包括状态空间、动作空间、状态转移概率、回报函数和折扣因子；
5、基于所述元组对预设神经网络进行训练，得到路由决策模型；
6、根据所述路由决策模型确定当前通信任务的传输链路，根据所述传输链路进行量子密钥分发。
7、进一步的，所述量子密钥分发节点包括智能变调、变电站控制设备和调度中心；所述可信中继节点用于在数据通信中中转密钥。
8、进一步的，所述状态空间包括每个节点在时隙的待传输密钥总量,每个传输链路在时隙的剩余密钥池大小，每个传输链路的密钥生成速率和消耗速率。
9、进一步的，所述基于所述元组对预设神经网络进行训练，得到路由决策模型，包括：
10、以所述状态空间为模型输入，所述动作空间、所述状态转移概率、所述回报函数和所述折扣因子作为输出，进行模型训练，并在训练得到的模型收敛时，得到路由决策模型；其中，在模型训练过程中，通过结合强化学习算法和卷积神经网络处理所述动作空间的高维输入，并使用经验回放和目标网络技术进行学习。
11、进一步的，所述量子密钥分发方法还包括：
12、根据获取所述量子分发密钥节点生成的通信任务，根据所述通信任务的时延需求，确定每一所述通信任务的优先级；
13、根据所述通信任务的优先级，确定当前通信任务。
14、本专利技术还提供了一种量子密钥分发装置，包括：
15、量子通信网络构建模块，用于构建电力系统的量子通信网络，所述量子通信网络包括量子密钥分发节点和可信中继节点；
16、元组构建模块，用于基于所述量子通信网络和马尔可夫决策构建元组，所述元组包括状态空间、动作空间、状态转移概率、回报函数和折扣因子；
17、路由决策模型训练模块，用于基于所述元组对预设神经网络进行训练，得到路由决策模型；
18、量子密钥分发模块，用于根据所述路由决策模型确定当前通信任务的传输链路，根据所述传输链路进行量子密钥分发。
19、进一步的，所述量子密钥分发节点包括智能变调、变电站控制设备和调度中心；所述可信中继节点用于在数据通信中中转密钥。
20、进一步的，所述路由决策模型训练模块，还用于：
21、以所述状态空间为模型输入，所述动作空间、所述状态转移概率、所述回报函数和所述折扣因子作为输出，进行模型训练，并在训练得到的模型收敛时，得到路由决策模型；其中，在模型训练过程中，通过结合强化学习算法和卷积神经网络处理所述动作空间的高维输入，并使用经验回放和目标网络技术进行学习。
22、本专利技术还提供了一种终端设备，包括：处理器、存储器以及存储在存储器中且被配置为由处理器执行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上述的量子密钥分发方法。
23、本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上述的量子密钥分发方法。
24、本专利技术实施例根据路由决策模型确定当前通信任务的传输链路，根据传输链路进行量子密钥分发，能够有效优化路由选择，确保量子密钥能够有效地在网络中传输，减少因链路问题导致的密钥传输失败，以及有效避免量子密钥分发过程中发生阻塞情况，从而能够有效提高量子密钥生成速率。
25、进一步的，本专利技术实施例通过结合卷积神经网络(cnn)和强化学习算法，模型能够处理高维输入，如复杂的网络状态和环境特征；通过使用经验回放技术，模型可以从与环境的交互中积累经验，并从中随机抽取样本进行训练，能够有效打破样本之间的时间关联性，提高学习的稳定性和效率；通过使用目标网络来稳定训练过程，模型可以在一个相对稳定的目标下进行学习；模型通过动态路由优化，可以预测和避免可能的拥塞点，从而减少密钥传输过程中的阻塞，从而能够有效提高量子密钥的生成效率，确保密钥能够顺利传输到目的地
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1.一种量子密钥分发方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的量子密钥分发方法，其特征在于，所述量子密钥分发节点包括智能变调、变电站控制设备和调度中心；所述可信中继节点用于在数据通信中中转密钥。
3.如权利要求1所述的量子密钥分发方法，其特征在于，所述状态空间包括每个节点在时隙的待传输密钥总量,每个传输链路在时隙的剩余密钥池大小，每个传输链路的密钥生成速率和消耗速率。
4.如权利要求1所述的量子密钥分发方法，其特征在于，所述基于所述元组对预设神经网络进行训练，得到路由决策模型，包括：
5.如权利要求1所述的量子密钥分发方法，其特征在于，还包括：
6.一种量子密钥分发装置，其特征在于，包括：
7.如权利要求6所述的量子密钥分发装置，其特征在于，所述量子密钥分发节点包括智能变调、变电站控制设备和调度中心；所述可信中继节点用于在数据通信中中转密钥。
8.如权利要求6所述的量子密钥分发装置，其特征在于，所述路由决策模型训练模块，还用于：
9.一种终端设备，其特征在于，包括：处理器、存储器
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1-5任一项所述的量子密钥分发方法。
...【技术特征摘要】
1.一种量子密钥分发方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的量子密钥分发方法，其特征在于，所述量子密钥分发节点包括智能变调、变电站控制设备和调度中心；所述可信中继节点用于在数据通信中中转密钥。
3.如权利要求1所述的量子密钥分发方法，其特征在于，所述状态空间包括每个节点在时隙的待传输密钥总量,每个传输链路在时隙的剩余密钥池大小，每个传输链路的密钥生成速率和消耗速率。
4.如权利要求1所述的量子密钥分发方法，其特征在于，所述基于所述元组对预设神经网络进行训练，得到路由决策模型，包括：
5.如权利要求1所述的量子密钥分发方法，其特征在于，还包括：
6.一种量子密钥分发装置，其特征在于，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：李星南，黄东海，付佳佳，卢建刚，施展，陈锦荣，钟少恒，陈志刚，曹小冬，郭泽豪，陈捷，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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