Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards optimization under uncertainty for fundamental models in energy markets using quantum computers

論文の概要: Towards optimization under uncertainty for fundamental models in energy markets using quantum computers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01108v1
Date: Tue, 3 Jan 2023 14:07:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-08 21:42:02.567069
Title: Towards optimization under uncertainty for fundamental models in energy markets using quantum computers
Title（参考訳）: 量子コンピュータを用いたエネルギー市場の基本モデルの不確実性下での最適化に向けて
Authors: M.C. Braun, T. Decker, N. Hegemann, S.F. Kerstan, F. Lorenz
Abstract要約: 本稿では, 再生可能エネルギー供給, 電力需要, 機械故障の不確実性を考えるための最初のアプローチを提案する。量子コンピュータ上でのこれらの不確実性の下で、UPPのコスト削減ソリューションを見つける方法を示す。
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 present a method to formulate the unit commitment problem in energy production as quadratic unconstrained binary optimization (QUBO) problem, which can be solved by classical algorithms and quantum computers. We suggest a first approach to consider uncertainties in the renewable energy supply, power demand and machine failures. We show how to find cost-saving solutions of the UCP under these uncertainties on quantum computers. We also conduct a study with different problem sizes and we compare results of simulated annealing with results from quantum annealing machines.
Abstract（参考訳）: エネルギー生産における単位コミットメント問題を,古典的アルゴリズムや量子コンピュータで解ける2次非制約二元最適化(QUBO)問題として定式化する手法を提案する。我々は,再生可能エネルギー供給,電力需要,機械故障の不確実性を検討するための最初のアプローチを提案する。このような量子コンピュータ上の不確実性の下で、udpのコスト削減ソリューションを見つける方法を示す。また、異なる問題サイズで研究を行い、シミュレーションアニールの結果と量子アニールマシンの結果を比較した。

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