論文の概要: Forecasting the steam mass flow in a powerplant using the parallel hybrid network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09483v1
• Date: Tue, 18 Jul 2023 17:59:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-07-19 13:25:58.481112
• Title: Forecasting the steam mass flow in a powerplant using the parallel hybrid network
• Title（参考訳）: 並列ハイブリッドネットワークを用いた発電所における蒸気質量流予測
• Authors: Andrii Kurkin, Jonas Hegemann, Mo Kordzanganeh, Alexey Melnikov
• Abstract要約: 本研究では,パラメタライズド量子回路と従来のフィードフォワードニューラルネットワークを組み合わせた並列ハイブリッドニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 その結果、並列ハイブリッドモデルは、スタンドアロンの古典的および量子的モデルよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficient and sustainable power generation is a crucial concern in the energy sector. In particular, thermal power plants grapple with accurately predicting steam mass flow, which is crucial for operational efficiency and cost reduction. In this study, we use a parallel hybrid neural network architecture that combines a parametrized quantum circuit and a conventional feed-forward neural network specifically designed for time-series prediction in industrial settings to enhance predictions of steam mass flow 15 minutes into the future. Our results show that the parallel hybrid model outperforms standalone classical and quantum models, achieving more than 5.7 and 4.9 times lower mean squared error (MSE) loss on the test set after training compared to pure classical and pure quantum networks, respectively. Furthermore, the hybrid model demonstrates smaller relative errors between the ground truth and the model predictions on the test set, up to 2 times better than the pure classical model. These findings contribute to the broader scientific understanding of how integrating quantum and classical machine learning techniques can be applied to real-world challenges faced by the energy sector, ultimately leading to optimized power plant operations.
• Abstract（参考訳）: エネルギー部門では効率的で持続可能な発電が重要な課題である。 特に火力発電所は蒸気の質量流を正確に予測し、運用効率とコスト削減に不可欠である。 本研究では, 産業環境での時系列予測に特化して設計された, パラメトリック量子回路と従来のフィードフォワードニューラルネットワークを組み合わせた並列ハイブリッドニューラルネットワークアーキテクチャを用いて, 15分後の蒸気質量流の予測を強化する。 実験の結果, 並列ハイブリッドモデルは, 単独の古典的および量子的モデルよりも優れており, 学習後の平均二乗誤差(MSE)の5.7倍, および4.9倍の損失を, 純粋古典的および純粋量子的ネットワークと比較した。 さらに、ハイブリッドモデルでは、基礎的真理とテスト集合上のモデル予測との間の相対誤差が、純粋な古典的モデルよりも最大2倍小さいことが示される。 これらの知見は、量子と古典的な機械学習技術の統合が、エネルギーセクターが直面している現実的な課題にどのように適用できるかという、より広い科学的理解に寄与する。

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