論文の概要: Performance Comparison of Gate-Based and Adiabatic Quantum Computing for Power Flow Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.13378v1
- Date: Wed, 15 Oct 2025 10:19:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-16 20:13:28.619523
- Title: Performance Comparison of Gate-Based and Adiabatic Quantum Computing for Power Flow Analysis
- Title（参考訳）: 電力流動解析のためのゲートベースおよび断熱量子コンピューティングの性能比較
- Authors: Zeynab Kaseb, Matthias Moller, Peter Palensky, Pedro P. Vergara,
- Abstract要約: 本稿では,ゲートベース量子コンピューティング (GQC) と断熱量子コンピューティング (AQC) との直接比較を行い,交流電力流 (PF) 方程式の解法について述べる。
その結果、PF分析のためのGQCとAQCのパラダイムのパフォーマンストレードオフ、スケーラビリティ、実用性に関する定量的洞察が得られる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2599533416395765
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this paper, we present the first direct comparison between gate-based quantum computing (GQC) and adiabatic quantum computing (AQC) for solving the AC power flow (PF) equations. Building on the Adiabatic Quantum Power Flow (AQPF) algorithm originally designed for annealing platforms, we adapt it to the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA). The PF equations are reformulated as a combinatorial optimization problem. Numerical experiments on a 4-bus test system assess solution accuracy and computational time. Results from QAOA are benchmarked against those obtained using D-Wave's Advantage system and Fujitsu's latest generation Digital Annealer, i.e., Quantum-Inspired Integrated Optimization software (QIIO). The findings provide quantitative insights into the performance trade-offs, scalability, and practical viability of GQC versus AQC paradigms for PF analysis, highlighting the potential of quantum algorithms to address the computational challenges associated with modern electricity networks in the Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ).
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ゲートベース量子コンピューティング(GQC)と断熱量子コンピューティング(AQC)との直接比較を行い,交流電力流(PF)方程式を解く。
AQPF (Adiabatic Quantum Power Flow) アルゴリズムは, もともとアニーリングプラットフォーム用に設計されたもので, 量子近似最適化アルゴリズム (Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA) に適応する。
PF方程式は組合せ最適化問題として再構成される。
4バス試験システムにおける数値実験による解の精度と計算時間の評価
QAOAの結果は、D-Waveのアドバンテージシステムと富士通の次世代デジタルアニール、すなわち量子インスパイアされた統合最適化ソフトウェア(QIIO)を用いて得られたものと比較される。
この結果は、PF分析におけるGQCとAQCのパラダイムのパフォーマンストレードオフ、スケーラビリティ、実用性に関する定量的洞察を与え、ノイズ中間量子(NISQ)における現代の電気ネットワークに関連する計算問題に量子アルゴリズムが取り組む可能性を強調している。
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