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传统的人工智能方法处理电网故障诊断中交叉数据模式识别问题的效果不甚理想。为此，作者提出运用量子神经网络进行故障诊断的算法，借鉴量子力学的相关概念，不断更新各层神经元的连接权以及隐含层各神经元的量子间隔，以达到提高故障诊断容错性的目的。仿真结果表明，在保护动作信息不完备的情况下，该算法的故障判断准确性明显优于传统神经网络。另外，该算法对存在一定错误数据的故障信息也具有良好的识别能力。