論文の概要: Leveraging Quantum Computing for Accelerated Classical Algorithms in Power Systems Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19112v1
- Date: Mon, 24 Mar 2025 19:59:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-26 16:53:51.194548
- Title: Leveraging Quantum Computing for Accelerated Classical Algorithms in Power Systems Optimization
- Title（参考訳）: 電力系統最適化における古典的高速化アルゴリズムの量子計算の活用
- Authors: Rosemary Barrass, Harsha Nagarajan, Carleton Coffrin,
- Abstract要約: この研究は、量子コンピューティングと古典コンピューティングを活用して、ユニットコミット(UC)問題を解決する新しいハイブリッドアルゴリズムを提案する。
そこで我々は,UCのための新しいBenders-cut生成技術を導入し,カット品質の向上,高価な量子古典的ハードウェアインタラクションの低減,量子ビット要求の低減を実現した。
擬似アニーラーと実QAHの両方の結果を比較し,QAHの量子ビット要求の低減と準最適解の生成において,このアルゴリズムの有効性を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: The recent advent of commercially available quantum annealing hardware (QAH) has expanded opportunities for research into quantum annealing-based algorithms. In the domain of power systems, this advancement has driven increased interest in applying such algorithms to mixed-integer problems (MIP) like Unit Commitment (UC). UC focuses on minimizing power generator operating costs while adhering to physical system constraints. Grid operators solve UC instances daily to meet power demand and ensure safe grid operations. This work presents a novel hybrid algorithm that leverages quantum and classical computing to solve UC more efficiently. We introduce a novel Benders-cut generation technique for UC, thereby enhancing cut quality, reducing expensive quantum-classical hardware interactions, and lowering qubit requirements. Additionally, we incorporate a $k$-local neighborhood search technique as a recovery step to ensure a higher quality solution than current QAH alone can achieve. The proposed algorithm, QC4UC, is evaluated on a modified instance of the IEEE RTS-96 test system. Results from both a simulated annealer and real QAH are compared, demonstrating the effectiveness of this algorithm in reducing qubit requirements and producing near-optimal solutions on noisy QAH.
- Abstract（参考訳）: 近年、市販の量子アニールハードウェア(QAH)が登場し、量子アニールに基づくアルゴリズムの研究機会が拡大した。
電力システムの分野において、この進歩は、ユニットコミット(UC)のような混合整数問題(MIP)にそのようなアルゴリズムを適用することへの関心を高めている。
UCは、物理的システムの制約に固執しながら、発電コストの最小化に重点を置いている。
グリッドオペレータは、電力需要を満たし、安全なグリッド操作を保証するために、UCインスタンスを毎日解決する。
この研究は、量子コンピューティングと古典コンピューティングを利用してより効率的にUCを解く新しいハイブリッドアルゴリズムを提案する。
そこで我々は,UCのための新しいBenders-cut生成技術を導入し,カット品質の向上,高価な量子古典的ハードウェアインタラクションの低減,量子ビット要求の低減を実現した。
さらに、現在のQAH単独よりも高品質なソリューションを実現するために、$k$ローカル近所探索手法を回復ステップとして組み込んだ。
提案アルゴリズムであるQC4UCは、IEEE RTS-96テストシステムの修正インスタンス上で評価される。
擬似アニーラーと実QAHの両方の結果を比較し,QAHの量子ビット要求の低減と準最適解の生成において,このアルゴリズムの有効性を実証した。
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