論文の概要: Dynamic Price Incentivization for Carbon Emission Reduction using Quantum Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05502v1
• Date: Mon, 11 Sep 2023 14:44:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 12:19:00.457169
• Title: Dynamic Price Incentivization for Carbon Emission Reduction using Quantum Optimization
• Title（参考訳）: 量子最適化による炭素排出削減のための動的価格インセンティブ
• Authors: David Bucher, Jonas N\"u{\ss}lein, Corey O'Meara, Ivan Angelov, Benedikt Wimmer, Kumar Ghosh, Giorgio Cortiana and Claudia Linnhoff-Popien
• Abstract要約: デマンドサイド・レスポンス(Demand Side Response, DSR)は、消費者が電気需要の管理に積極的に参加できるようにする戦略である。 我々は、消費者に電力消費パターンを調整するための価格インセンティブを提供するディスカウントスケジューリングを通じてDSRを実装している。 我々は、D-WaveのLeap Hybrid Cloudを使って、ハイブリッド量子コンピューティングアプローチを採用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.280776597892008
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Demand Side Response (DSR) is a strategy that enables consumers to actively participate in managing electricity demand. It aims to alleviate strain on the grid during high demand and promote a more balanced and efficient use of electricity resources. We implement DSR through discount scheduling, which involves offering discrete price incentives to consumers to adjust their electricity consumption patterns. Since we tailor the discounts to individual customers' consumption, the Discount Scheduling Problem (DSP) becomes a large combinatorial optimization task. Consequently, we adopt a hybrid quantum computing approach, using D-Wave's Leap Hybrid Cloud. We observe an indication that Leap performs better compared to Gurobi, a classical general-purpose optimizer, in our test setup. Furthermore, we propose a specialized decomposition algorithm for the DSP that significantly reduces the problem size, while maintaining an exceptional solution quality. We use a mix of synthetic data, generated based on real-world data, and real data to benchmark the performance of the different approaches.
• Abstract（参考訳）: デマンドサイド・レスポンス(Demand Side Response, DSR)は、消費者が電気需要の管理に積極的に参加できるようにする戦略である。 高需要時のグリッドの歪みを緩和し、よりバランスよく効率的な電気資源の利用を促進することを目的としている。 電力消費パターンを調整するために消費者に個別価格インセンティブを提供するディスカウントスケジューリングを通じてDSRを実装している。 個々の顧客消費に対する割引を調整するため、ディスカウントスケジューリング問題(DSP)は大規模な組合せ最適化タスクとなる。 そこで我々は,d-wave の leap hybrid cloud を用いたハイブリッド量子コンピューティング手法を採用する。 本稿では,従来の汎用オプティマイザであるGurobiと比較して,Leapの性能が向上したことを示す。 さらに, DSP の特殊分解アルゴリズムを提案し, 例外的な解品質を維持しつつ, 問題サイズを著しく削減する。 実世界のデータに基づいて生成された合成データと実データを組み合わせて、異なるアプローチのパフォーマンスをベンチマークします。

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