一种末端微电网储能优化配置方法、系统及计算机可读存储介质

本发明涉及电力系统储能优化技术领域，公开了一种末端微电网储能优化配置方法、系统及计算机可读存储介质。包括：基于历史负荷与新能源监测数据，通过深度学习与贝叶斯概率建模生成负荷需求概率分布与新能源出力置信区间，提取边界参数并映射为量子态初始解集，生成量子编码指令集；初始化量子算法种群，通过量子门演化操作生成非支配解集序列，筛选Pareto前沿输出优化配置方案；结合本地电压数据校验可行性，微调容量‑位置权重后生成可执行控制指令集；驱动储能单元执行充放电操作，采集运行数据并更新模型参数，最终分离概率权重与量子偏差，调整贝叶斯模型并重置量子门参数以生成校准指令集。本发明能显著提升储能配置效率与精度。