論文の概要: Hybrid Quantum-Classical General Benders Decomposition Algorithm for
Unit Commitment with Multiple Networked Microgrids
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06678v1
- Date: Thu, 13 Oct 2022 02:26:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-22 17:12:01.302933
- Title: Hybrid Quantum-Classical General Benders Decomposition Algorithm for
Unit Commitment with Multiple Networked Microgrids
- Title（参考訳）: マルチネットワークマイクログリッドを用いたユニットコミットのためのハイブリッド量子古典的一般ベンダー分解アルゴリズム
- Authors: Fang Gao, Dejian Huang, Ziwei Zhao, Wei Dai, Mingyu Yang, Feng Shuang
- Abstract要約: マルチネットワークマイクログリッド(UCMNM)によるユニットコミットは、典型的な混合整数非線形プログラミング問題である。
一般化ベンダー分解アルゴリズム(GBDA)フレームワークに量子コンピューティングを導入する。
プライバシー保護と独立意思決定のために、HQC-GBDAはUCMNM問題をマスター問題と一連のサブプロブレムに分解する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.6035987109587895
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Unit commitment with multiple networked microgrids (UCMNM) is a typical
mixed-integer nonlinear programming problem. It requires coordination between
the local utility grid and the microgrids. We introduce quantum computing in
Generalized Benders decomposition algorithm (GBDA) framework and propose a
hybrid distributed decomposition algorithm in this work, named as hybrid
quantum-classical generalized Benders decomposition algorithm (HQC-GBDA). For
privacy-preserving and independent decision-making, HQC-GBDA decomposes the
UCMNM problem into a master problem and a series of sub-problems. The NP-Hard
master problem with discrete variables can be transformed into the quadratic
unconstrained binary optimization (QUBO) problem, which can be settled by the
quantum annealing algorithm. The main contributions of this work include: 1)
Based on GBDA, we propose a multi-cut generalized Benders decomposition
algorithm (MC-GBDA), which adds the Benders feasibility cutting planes to the
master problem more efficiently; 2) In HQC-GBDA, we reconstruct the NP-Hard
master problem into the QUBO problem, which is suitable to be solved by quantum
computing and further reduce the complexity of the master problem; 3) We use
the D-WAVE quantum annealing machine to solve the QUBO problem of HQC-GBDA and
find that HQC-GBDA is faster than its classical counterpart MC-GBDA when
dealing with more complex UCMNM problems.
- Abstract（参考訳）: マルチネットワークマイクログリッド(UCMNM)によるユニットコミットは、典型的な混合整数非線形プログラミング問題である。
ローカルユーティリティグリッドとマイクログリッドの調整が必要である。
本稿では, 一般化ベンダー分解アルゴリズム (GBDA) に量子コンピューティングを導入し, 複合量子古典一般化ベンダー分解アルゴリズム (HQC-GBDA) と呼ばれるハイブリッド分散分解アルゴリズムを提案する。
プライバシー保護と独立意思決定のために、HQC-GBDAはUCMNM問題をマスター問題と一連のサブプロブレムに分解する。
離散変数を持つNP-Hardマスター問題は、量子アニールアルゴリズムによって解決できる二次的非制約バイナリ最適化(QUBO)問題に変換することができる。
この作品の主な貢献は以下のとおりである。
1) GBDAに基づくマルチカット一般化ベンダー分解アルゴリズム(MC-GBDA)を提案する。
2) hqc-gbda では、np-hard master 問題を量子コンピューティングで解くのに適した qubo 問題に再構成し、さらにマスター問題の複雑さを低減させる。
3)D-WAVE量子アニール装置を用いてHQC-GBDAのQUBO問題を解くことにより,より複雑なUCMNM問題を扱う場合,HQC-GBDAは従来のMC-GBDAよりも高速であることを示す。
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