論文の概要: Quantum Machine Learning for Secondary Frequency Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.02065v1
• Date: Sat, 29 Nov 2025 15:03:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-03 21:04:45.548759
• Title: Quantum Machine Learning for Secondary Frequency Control
• Title（参考訳）: 二次周波数制御のための量子機械学習
• Authors: Younes Ghazagh Jahed, Alireza Khatiri,
• Abstract要約: 本稿では, ディーゼル発電機における実時間二次周波数制御に純変分量子回路(VQC)を用いる新しい手法を提案する。 提案したVQCは、実行中に独立して動作し、古典量子データ交換のレイテンシを除去する。 VQCは、十分な量子測定ショットで高い予測精度(90%以上)を達成し、様々なテストイベントにわたってうまく一般化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Frequency control in power systems is critical to maintaining stability and preventing blackouts. Traditional methods like meta-heuristic algorithms and machine learning face limitations in real-time applicability and scalability. This paper introduces a novel approach using a pure variational quantum circuit (VQC) for real-time secondary frequency control in diesel generators. Unlike hybrid classical-quantum models, the proposed VQC operates independently during execution, eliminating latency from classical-quantum data exchange. The VQC is trained via supervised learning to map historical frequency deviations to optimal Proportional-Integral (PI) controller parameters using a pre-computed lookup table. Simulations demonstrate that the VQC achieves high prediction accuracy (over 90%) with sufficient quantum measurement shots and generalizes well across diverse test events. The quantum-optimized PI parameters significantly improve transient response, reducing frequency fluctuations and settling time.
• Abstract（参考訳）: 電力系統における周波数制御は、安定性を維持し、停電を防ぐために重要である。 メタヒューリスティックアルゴリズムや機械学習といった従来の手法は、リアルタイム適用性とスケーラビリティの制限に直面しています。 本稿では, ディーゼル発電機における実時間二次周波数制御に純変分量子回路(VQC)を用いる新しい手法を提案する。 ハイブリッド古典量子モデルとは異なり、提案したVQCは実行中に独立して動作し、古典量子データ交換の遅延を排除している。 VQCは教師あり学習を通してトレーニングされ、事前計算されたルックアップテーブルを使用して、履歴周波数偏差を最適のProportional-Integral (PI) コントローラパラメータにマッピングする。 シミュレーションにより、VQCは十分な量子計測ショットで高い予測精度(90%以上)を達成し、様々なテストイベントにわたってうまく一般化することが示された。 量子最適化PIパラメータは、過渡応答を著しく改善し、周波数変動と沈降時間を低減した。

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