論文の概要: Quantum Optimization for Optimal Power Flow: CVQLS-Augmented Interior Point Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14095v2
• Date: Wed, 27 Aug 2025 21:43:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-29 13:55:30.640909
• Title: Quantum Optimization for Optimal Power Flow: CVQLS-Augmented Interior Point Method
• Title（参考訳）: CVQLS拡張内部点法による最適潮流の量子最適化
• Authors: Farshad Amani, Amin Kargarian,
• Abstract要約: 本稿では、最適電力フロー(OPF)の量子化最適化手法を提案する。 我々は、内部点法(IPM)とコヒーレント変分量子線形解法(CVQLS)を統合する。 我々は、信頼性の高いOPFソリューションを提供することの有効性を示すために、複数のシステムに対する我々のアプローチを評価する。
• 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 presents a quantum-enhanced optimization approach for solving optimal power flow (OPF) by integrating the interior point method (IPM) with a coherent variational quantum linear solver (CVQLS). The objective is to explore the applicability of quantum computing to power systems optimization and address the associated challenges. A comparative analysis of state-of-the-art quantum linear solvers - Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL), variational quantum linear solver (VQLS), and CVQLS - revealed that CVQLS is most suitable for OPF due to its stability with ill-conditioned matrices, such as the Hessian in IPM. To ensure high-quality solutions, prevent suboptimal convergence, and avoid the barren plateau problem, we propose a quantum circuit parameter initialization technique along with a method to guide the IPM along the central path. Moreover, we design an ansatz tailored for OPF, optimizing the expressibility and trainability of the quantum circuit to ensure efficient convergence and robustness in solving quantum OPF. Various optimizers are also tested for quantum circuit parameter optimization to select the best one. We evaluate our approaches on multiple systems to show their effectiveness in providing reliable OPF solutions. Simulations for the 2-bus system are conducted on a commercial IBMQ quantum device, while simulations for the other larger cases are performed using the IBM quantum simulator. While promising, CVQLS is limited by current quantum hardware, especially for larger systems. We use a quantum noise simulator to test scalability.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、内部点法(IPM)とコヒーレント変分量子線形解法(CVQLS)を統合することにより、最適電力フロー(OPF)を解くための量子化最適化手法を提案する。 目的は、電力系統最適化への量子コンピューティングの適用性を探究し、関連する課題に対処することである。 HHL(Harrow-Hassidim-Lloyd)、変分量子線形解法(VQLS)、CVQLS(CVQLS)の比較分析により、CVQLSはIPMのHessianのような不飽和行列との安定性のためにOPFに最も適していることが明らかになった。 高品質な解の確保,最適下限収束の防止,不規則高原問題の回避を目的として,中心経路に沿ってIPMを誘導する手法とともに量子回路パラメータ初期化手法を提案する。 さらに,OPFに適したアンサッツを設計し,量子回路の表現性とトレーニング性を最適化し,量子OPFの解法における効率的な収束性と堅牢性を確保する。 量子回路パラメータ最適化のための様々なオプティマイザも、最適なものを選択するためにテストされている。 我々は、信頼性の高いOPFソリューションを提供することの有効性を示すために、複数のシステムに対する我々のアプローチを評価する。 2バスシステムのシミュレーションは商用のIBMQ量子デバイス上で行われ、他の大きなケースのシミュレーションはIBM量子シミュレータを用いて行われる。 CVQLSは有望だが、特に大規模システムでは、現在の量子ハードウェアによって制限されている。 私たちはスケーラビリティをテストするために量子ノイズシミュレータを使用します。

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