論文の概要: Leveraging Quantum Computing For Recourse-Based Energy Management Under PV Generation Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.23133v1
• Date: Sat, 27 Sep 2025 05:34:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.061471
• Title: Leveraging Quantum Computing For Recourse-Based Energy Management Under PV Generation Uncertainty
• Title（参考訳）: PV生成不確実性下でのリコースベースエネルギー管理のための量子コンピューティングの活用
• Authors: Daniel Müssig, Mustafa Musab, Markus Wappler, Jörg Lässig,
• Abstract要約: 分散型エネルギー資源、特に太陽光発電(PV)システムと電気自動車(EV)の統合は、現代のエネルギーシステムに重大な不確実性をもたらす。 本稿では、PV発電の不確かさと双方向EV充電の柔軟性をモデル化した複雑性と最適化問題を定式化することによって、これらの課題に対処する新しいアプローチについて検討する。 量子アルゴリズムを用いてPVモデルを実装し,高次元および不確実性を考慮したエネルギー管理問題に対する量子化最適化の可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The integration of distributed energy resources, particularly photovoltaic (PV) systems and electric vehicles (EVs), introduces significant uncertainty and complexity into modern energy systems. This paper explores a novel approach to address these challenges by formulating a stochastic optimization problem that models the uncertain nature of PV power generation and the flexibility of bi-directional EV charging. The problem is structured as a two-stage stochastic program with recourse, enabling the system to make optimal day-ahead decisions while incorporating corrective actions in real time based on actual PV output and EV availability. Leveraging the capabilities of quantum computing, we implement and solve the stochastic model using quantum algorithms, demonstrating the potential of quantum-enhanced optimization for high-dimensional and uncertainty-driven energy management problems. Our results indicate that quantum computing can provide efficient and scalable solutions for complex recourse problems in smart grid applications, particularly when integrating variable renewable generation and flexible demand resources.
• Abstract（参考訳）: 分散型エネルギー資源、特に太陽光発電(PV)システムと電気自動車(EV)の統合は、現代のエネルギーシステムに重大な不確実性と複雑さをもたらす。 本稿では、PV発電の不確かさと双方向EV充電の柔軟性をモデル化した確率的最適化問題を定式化することによって、これらの課題に対処する新しいアプローチについて検討する。 この問題はリコース付き2段階確率的プログラムとして構成されており,実際のPV出力とEV利用率に基づいて,リアルタイムに修正動作を取り入れつつ,最適な日頭決定を行うことができる。 量子コンピューティングの能力を活用して、量子アルゴリズムを用いて確率モデルを実装、解決し、高次元および不確実性駆動エネルギー管理問題に対する量子強化最適化の可能性を示す。 この結果から,量子コンピューティングはスマートグリッドアプリケーション,特に可変再生可能エネルギーとフレキシブル・デマンド・リソースを統合する場合の複雑なリコース問題に対して,効率的かつスケーラブルなソリューションを提供することが可能であることが示唆された。

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