論文の概要: Stochastic Quantum Power Flow for Risk Assessment in Power Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02203v1
• Date: Tue, 3 Oct 2023 16:59:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 13:16:40.952046
• Title: Stochastic Quantum Power Flow for Risk Assessment in Power Systems
• Title（参考訳）: 電力系統のリスク評価のための確率量子パワーフロー
• Authors: Brynjar S{\ae}varsson, Hj\"ortur J\'ohannsson, Spyros Chatzivasileiadis
• Abstract要約: 本稿では,電力流の量子計算手法について紹介する。 送風の不確実性が送電網の過負荷の確率にどのように影響するかに焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces, to the best of our knowledge, the first quantum computing methodology for stochastic power flow. Stochastic power flow is widely used in power system operation and planning to study the impact of stochastic factors, such as uncertain generation, load, or contingencies, on power systems. Most standard approaches use Monte-Carlo simulations. In this paper, we focus on how the uncertainty of wind infeed affects the probability of line overloadings in a power grid. Quantum Monte Carlo approaches and the solution of linear systems have both been theoretically proven to be more computationally efficient than classical computing approaches. For example, Quantum Monte Carlo requires substantially fewer samples than Classical Monte Carlo to achieve the same accuracy. This paper presents the first formulation that exploits this quantum advantage to formulate a Quantum Stochastic Power Flow method. The developed method is tested for two small power systems and compared to classical simulations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,我々の知る限り,確率的潮流に対する最初の量子コンピューティング手法を紹介する。 確率的潮流は、電力系統の運用や計画において、不確定な発生、負荷、偶発性といった確率的要因が電力系統に与える影響を研究するために広く使われている。 ほとんどの標準的なアプローチはモンテカルロシミュレーションを用いる。 本稿では,送風不確実性が送風網における線過負荷の確率に与える影響について考察する。 量子モンテカルロ法と線形系の解はどちらも古典計算法よりも計算効率が良いことが理論的に証明されている。 例えば、量子モンテカルロは同じ精度を達成するために古典モンテカルロよりもかなり少ないサンプルを必要とする。 本稿では,この量子アドバンテージを活かして量子確率的潮流法を定式化した最初の定式化について述べる。 本手法は,2つの小型電力系統を対象に実験を行い,従来のシミュレーションと比較した。

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