論文の概要: A QUBO Formulation for Minimum Loss Spanning Tree Reconfiguration Problems in Electric Power Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.09659v2
• Date: Tue, 15 Mar 2022 18:59:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 05:30:04.372190
• Title: A QUBO Formulation for Minimum Loss Spanning Tree Reconfiguration Problems in Electric Power Networks
• Title（参考訳）: 電力ネットワークにおける最小損失スパンニングツリー再構成問題に対するQUBOの定式化
• Authors: Filipe F. C. Silva, Pedro M. S. Carvalho, Luis A. F. M. Ferreira, Yasser Omar
• Abstract要約: 分散グリッドの最適再構成のための2次非制約バイナリ最適化(QUBO)を新たに導入する。 一般定式化の具体例として33ノードテストネットワークを用いる。 この例の最適解を求め, 独立手法による最適解との比較により検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a novel quadratic unconstrained binary optimization (QUBO) formulation for a classical problem in electrical engineering -- the optimal reconfiguration of distribution grids. For a given graph representing the grid infrastructure and known nodal loads, the problem consists in finding the spanning tree that minimizes the total link ohmic losses. A set of constraints is initially defined to impose topologically valid solutions. These constraints are then converted to a QUBO model as penalty terms. The electrical losses terms are finally added to the model as the objective function to minimize. In order to maximize the performance of solution searching with classical solvers, with hybrid quantum-classical solvers and with quantum annealers, our QUBO formulation has the goal of being very efficient in terms of variables usage. A standard 33-node test network is used as an illustrative example of our general formulation. Model metrics for this example are presented and discussed. Finally, the optimal solution for this example was obtained and validated through comparison with the optimal solution from an independent method.
• Abstract（参考訳）: 配電網の最適再構成である電気工学における古典的問題に対する2次非拘束二元最適化(QUBO)の新たな定式化を導入する。 グリッドインフラストラクチャと既知のノード負荷を表す所定のグラフの場合、問題は、全リンクオーミック損失を最小化するスパンディングツリーを見つけることにある。 制約の集合は最初、位相的に有効な解を課すために定義される。 これらの制約は罰則としてQUBOモデルに変換される。 電気損失項は最終的に最小化の目的関数としてモデルに追加される。 古典的解法,ハイブリッド量子古典解法,および量子アンニールを用いた解探索の性能を最大化するために,我々のQUBO定式化は,変数使用量の観点から非常に効率的であることを目標としている。 一般的な定式化の例として,標準33ノードテストネットワークを用いる。 この例のモデルメトリクスを提示し、議論する。 最後に,本例の最適解を独立な方法による最適解と比較し,検証を行った。

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