論文の概要: Quantum Optimization for the Future Energy Grid: Summary and Quantum Utility Prospects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17495v1
- Date: Tue, 26 Mar 2024 08:52:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-27 16:06:48.760269
- Title: Quantum Optimization for the Future Energy Grid: Summary and Quantum Utility Prospects
- Title（参考訳）: 将来エネルギーグリッドの量子最適化:概要と量子実用性
- Authors: Jonas Blenninger, David Bucher, Giorgio Cortiana, Kumar Ghosh, Naeimeh Mohseni, Jonas Nüßlein, Corey O'Meara, Daniel Porawski, Benedikt Wimmer,
- Abstract要約: Q-GRID」は、電力網における潜在的な量子ユーティリティ最適化の応用を評価することを目的としている。
このプロジェクトは、分散エネルギーの生成と伝達に関連する2つの最適化問題と、Peer-2-Peerエネルギートレーディングやマイクログリッド形成のような新しいエネルギー輸送/交換手法に焦点を当てている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this project summary paper, we summarize the key results and use-cases explored in the German Federal Ministry of Education and Research (BMBF) funded project "Q-GRID" which aims to assess potential quantum utility optimization applications in the electrical grid. The project focuses on two layers of optimization problems relevant to decentralized energy generation and transmission as well as novel energy transportation/exchange methods such as Peer-2-Peer energy trading and microgrid formation. For select energy grid optimization problems, we demonstrate exponential classical optimizer runtime scaling even for small problem instances, and present initial findings that variational quantum algorithms such as QAOA and hybrid quantum annealing solvers may provide more favourable runtime scaling to obtain similar solution quality. These initial results suggest that quantum computing may be a key enabling technology in the future energy transition insofar that they may be able to solve business problems which are already challenging at small problem instance sizes.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ドイツ連邦教育研究省(BMBF)が出資した「Q-GRID」プロジェクトにおいて,電力網における量子ユーティリティ最適化の適用可能性を評価することを目的とした,主要な成果とユースケースについて要約する。
このプロジェクトは、分散エネルギーの生成と伝達に関連する2つの最適化問題と、Peer-2-Peerエネルギートレーディングやマイクログリッド形成のような新しいエネルギー輸送/交換手法に焦点を当てている。
エネルギーグリッド最適化問題を選択するために、小さな問題の場合であっても指数関数的古典的オプティマイザランタイムスケーリングを実演し、QAOAやハイブリッド量子アニーリングソルバのような変分量子アルゴリズムが、同様のソリューション品質を得るためにより好ましいランタイムスケーリングを提供するという初期の知見を示す。
これらの初期の結果は、量子コンピューティングが将来のエネルギー移行において鍵となる技術であり、小さな問題インスタンスサイズで既に困難であるビジネス上の問題を解決することができることを示唆している。
関連論文リスト
- Harnessing Inferior Solutions For Superior Outcomes: Obtaining Robust Solutions From Quantum Algorithms [0.0]
我々は、ロバストな最適化問題に取り組むために量子アルゴリズムを適用する。
本稿では、ロバストな最適解を得るための2つの革新的な方法を提案する。
これらはエネルギーセクター内の2つのユースケースに適用される。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-25T17:32:55Z) - Bayesian Parameterized Quantum Circuit Optimization (BPQCO): A task and hardware-dependent approach [49.89480853499917]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、最適化と機械学習問題を解決するための有望な量子代替手段として登場した。
本稿では,回路設計が2つの分類問題に対して得られる性能に与える影響を実験的に示す。
また、実量子コンピュータのシミュレーションにおいて、ノイズの存在下で得られた回路の劣化について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-17T11:00:12Z) - Assessing Quantum Computing Performance for Energy Optimization in a
Prosumer Community [1.072460284847973]
消費者問題」とは、利用者のニーズ、電力価格、地域再生可能エネルギーの可利用性に基づいて家庭の負荷をスケジューリングする問題である。
量子コンピュータは、量子演算の本質的な並列性のおかげで、この問題を扱う上で大きなブレークスルーをもたらす可能性がある。
本報告では,シミュレータと実量子ハードウェアを用いた,様々な問題サイズに対する広範な実験について報告する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-17T15:48:51Z) - Quantum Annealing for Single Image Super-Resolution [86.69338893753886]
単一画像超解像(SISR)問題を解くために,量子コンピューティングに基づくアルゴリズムを提案する。
提案したAQCアルゴリズムは、SISRの精度を維持しつつ、古典的なアナログよりも向上したスピードアップを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-18T11:57:15Z) - Towards optimization under uncertainty for fundamental models in energy
markets using quantum computers [0.0]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-03T14:07:15Z) - DQC$^2$O: Distributed Quantum Computing for Collaborative Optimization
in Future Networks [54.03701670739067]
本稿では、将来のネットワークにおける最適化タスクを解決するために、量子コンピュータと量子チャネルを管理するための適応型分散量子コンピューティング手法を提案する。
提案手法に基づいて,スマートグリッド管理やIoT連携,UAV軌道計画など,今後のネットワークにおける協調最適化の潜在的な応用について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-16T02:44:52Z) - Quantum Computing Approach for Energy Optimization in a Prosumer
Community [2.5008947886814186]
本稿では, エネルギーコミュニティにおいて, エネルギーコストを最小化する問題として, プロシューマー問題の定式化と解法に関する量子的アプローチを提案する。
問題はNP完全であるため、ハイブリッド量子/古典的アルゴリズムは大きなスピードアップを得るのに役立つかもしれない。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-09T17:28:09Z) - Reducing the cost of energy estimation in the variational quantum
eigensolver algorithm with robust amplitude estimation [50.591267188664666]
量子化学と材料は、量子コンピューティングの最も有望な応用の1つである。
これらの領域における産業関連問題とそれを解決する量子アルゴリズムとの整合性については、まだ多くの研究が続けられている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-14T16:51:36Z) - Entanglement Rate Optimization in Heterogeneous Quantum Communication
Networks [79.8886946157912]
量子通信ネットワークは、将来6G以降の通信ネットワークにおいて重要な構成要素となる可能性のある、有望な技術として登場しつつある。
近年の進歩は、実際の量子ハードウェアによる小規模および大規模量子通信ネットワークの展開に繋がった。
量子ネットワークにおいて、絡み合いは異なるノード間でのデータ転送を可能にする鍵となるリソースである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-30T11:34:23Z) - Quantum computing for energy systems optimization: Challenges and
opportunities [2.5699371511994777]
本稿では,量子コンピューティングのエネルギーシステム最適化問題への応用について検討する。
量子計算の基礎となる基本的な概念と、それらの古典的な性質と比較した特徴についても論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-29T13:30:54Z) - Risk-Aware Energy Scheduling for Edge Computing with Microgrid: A
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Approach [82.6692222294594]
マイクログリッドを用いたMECネットワークにおけるリスク対応エネルギースケジューリング問題について検討する。
ニューラルネットワークを用いたマルチエージェントディープ強化学習(MADRL)に基づくアドバンテージアクター・クリティック(A3C)アルゴリズムを適用し,その解を導出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-21T02:14:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。