論文の概要: Community Detection in Electrical Grids Using Quantum Annealing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08300v2
- Date: Thu, 16 Dec 2021 09:35:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-04 11:48:34.512320
- Title: Community Detection in Electrical Grids Using Quantum Annealing
- Title（参考訳）: 量子アニーリングを用いた電気グリッドのコミュニティ検出
- Authors: Marina Fern\'andez-Campoamor, Corey O'Meara, Giorgio Cortiana, Vedran
Peric, Juan Bernab\'e-Moreno
- Abstract要約: グリッドを論理クラスタに分割するには、いくつかの組織と技術的なメリットが必要です。
最適なグリッド分割を見つけることは、その複雑さのために依然として難しい課題である。
この研究は、電気的モジュラリティを用いたグラフ分割におけるその応用を探求する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the increase of intermittent renewable generation resources feeding into
the electrical grid, Distribution System Operators (DSOs) must find ways to
incorporate these new actors and adapt the grid to ensure stability and enable
flexibility. Dividing the grid into logical clusters entails several
organization and technical benefits, helping overcome these challenges.However,
finding the optimal grid partitioning remains a challenging task due to its
complexity. At the same time, a new technology has gained traction in the last
decades for its promising speed-up potential in solving non-trivial
combinatorial optimization problems: quantum computing. This work explores its
application in Graph Partitioning using electrical modularity. We benchmarked
several quantum annealing and hybrid methods on IEEE well-known test cases. The
results obtained for the IEEE 14-bus test case show that quantum annealing
DWaveSampler brings equal solutions or, for the optimal number partitions, a 1%
improvement. For the more significant test cases, hybrid quantum annealing
shows a relative error of less than 0.02% compared to the classical benchmark
and for IEEE 118-bus test case shows time performance speed-up. The increment
in performance would enable real time planning and operations of electrical
grids in real time. This work intends to be the first step to showcase the
potentials of quantum computing towards the modernization and adaption of
electrical grids to the decentralized future of energy systems.
- Abstract（参考訳）: 送電網に供給する断続的再生可能エネルギー資源の増加に伴い、配電系統オペレーター(DSO)は、これらの新しいアクターを組み込んでグリッドを適応させ、安定性を確保し、柔軟性を実現する方法を見つけなければならない。
グリッドを論理クラスタに分割するにはいくつかの組織と技術的メリットが必要であり、これらの課題を克服する上で役立ちます。
それと同時に、この数十年で、非自明な組合せ最適化問題を解決するためのスピードアップポテンシャルとして、量子コンピューティング(quantum computing)という新しい技術が注目を集めている。
この研究は、電気的モジュラリティを用いたグラフ分割におけるその応用を探求する。
IEEEの有名なテストケースで、いくつかの量子アニール法とハイブリッド法をベンチマークした。
IEEE 14-busテストケースで得られた結果は、量子アニールDWaveSamplerが等しく解を得たか、最適数分割に対して1%改善したことを示している。
より重要なテストケースでは、ハイブリッド量子アニールは古典的なベンチマークに比べて0.02%未満の相対誤差を示し、IEEE 118バステストケースでは時間性能の高速化を示している。
性能が向上すれば、電力網のリアルタイムな計画と運用が可能になる。
この研究は、分散化されたエネルギーシステムの未来への電力グリッドの近代化と適応に向けた量子コンピューティングの可能性を示す最初のステップとなる。
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