論文の概要: Quantum Neural Networks for Solving Power System Transient Simulation Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11427v1
• Date: Sun, 19 May 2024 02:18:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 17:49:33.767170
• Title: Quantum Neural Networks for Solving Power System Transient Simulation Problem
• Title（参考訳）: 電力系統過渡シミュレーション問題の解法のための量子ニューラルネットワーク
• Authors: Mohammadreza Soltaninia, Junpeng Zhan,
• Abstract要約: 本稿では2つの新しい量子ニューラルネットワーク(QNN)を導入し,従来のシミュレーション手法の代替として提案する。 これらのQNNの応用は、2つの小さな電力系統をシミュレートし、その可能性を実証する。 この研究は、量子コンピューティングを電力システムシミュレーションに適用する先駆的な取り組みであると同時に、複雑なエンジニアリング課題に対処する量子技術の可能性も拡大している。
• 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: Quantum computing, leveraging principles of quantum mechanics, represents a transformative approach in computational methodologies, offering significant enhancements over traditional classical systems. This study tackles the complex and computationally demanding task of simulating power system transients through solving differential algebraic equations (DAEs). We introduce two novel Quantum Neural Networks (QNNs): the Sinusoidal-Friendly QNN and the Polynomial-Friendly QNN, proposing them as effective alternatives to conventional simulation techniques. Our application of these QNNs successfully simulates two small power systems, demonstrating their potential to achieve good accuracy. We further explore various configurations, including time intervals, training points, and the selection of classical optimizers, to optimize the solving of DAEs using QNNs. This research not only marks a pioneering effort in applying quantum computing to power system simulations but also expands the potential of quantum technologies in addressing intricate engineering challenges.
• Abstract（参考訳）: 量子力学の原理を活用する量子コンピューティングは、計算方法論における変革的なアプローチであり、従来の古典的システムよりも大幅に拡張されている。 本研究では、微分代数方程式(DAE)を解くことにより、電力系統の過渡現象をシミュレーションする複雑で計算的に要求される課題に取り組む。 本稿では,Sinusoidal-Friendly QNNとPolynomial-Friendly QNNの2つの新しい量子ニューラルネットワークを提案する。 これらのQNNの応用は、2つの小さな電力系統をシミュレートし、その可能性を実証する。 さらに、時間間隔、トレーニングポイント、古典最適化器の選択など様々な構成を検討し、QNNを用いたDAEの解法を最適化する。 この研究は、量子コンピューティングを電力システムシミュレーションに適用する先駆的な取り組みであるだけでなく、複雑なエンジニアリング課題に対処する量子技術の可能性も拡大している。

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