論文の概要: Towards Quantum Stochastic Optimization for Energy Systems under Uncertainty: Joint Chance Constraints with Quantum Annealing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.03925v1
• Date: Wed, 03 Dec 2025 16:26:54 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2025-12-04 11:59:11.382369
• Title: Towards Quantum Stochastic Optimization for Energy Systems under Uncertainty: Joint Chance Constraints with Quantum Annealing
• Title（参考訳）: 不確実性下におけるエネルギーシステムの量子確率最適化に向けて--量子アニーリングによる連立チャンス制約-
• Authors: David Ribes, Tatiana Gonzalez Grandon,
• Abstract要約: 量子アニールプラットフォームの適用性について検討した。 我々はこの問題を混合整数線形プログラムとして再構成し、GurobiとともにDWaveハイブリッド量子古典解法を用いて解いた。 我々の研究は、現在の量子異方体が基本的に制限されているハイブリッド量子古典法で、制約されたUCPが既に対処できる可能性について述べています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9116784879310027
• License:
• Abstract: Uncertainty is fundamental in modern power systems, where renewable generation and fluctuating demand make stochastic optimization indispensable. The chance constrained unit commitment problem (UCP) captures this uncertainty but rapidly becomes computationally challenging as the number of scenarios grows. Quantum computing has been proposed as a potential route to overcome such scaling barriers. In this work, we evaluate the applicability of quantum annealing platforms to the chance constrained UCP. Focusing on a scenario approximation, we reformulated the problem as a mixed integer linear program and solved it using DWave hybrid quantum classical solver alongside Gurobi. The hybrid solver proved competitive under strict runtime limits for large scenario sets (15,000 in our experiments), while Gurobi remained superior on smaller cases. QUBO reformulations were also tested, but current annealers cannot accommodate stochastic UCPs due to hardware limits, and deterministic cases suffered from embedding overhead. Our study delineates where chance constrained UCPs can already be addressed with hybrid quantum classical methods, and where current quantum annealers remain fundamentally limited.
• Abstract（参考訳）: 不確実性は、再生可能エネルギーと変動する需要が確率最適化に不可欠である現代の電力システムにおいて基本的なものである。 チャンス制約単位コミットメント問題(UCP)は、この不確実性を捉えるが、シナリオの数が増えるにつれて急速に計算的に困難になる。 このようなスケーリング障壁を克服する潜在的ルートとして量子コンピューティングが提案されている。 本研究では,量子アニールプラットフォームの適用性を評価する。 シナリオ近似に着目し、混合整数線形プログラムとして問題を再構成し、グロビとともにDWaveハイブリッド量子古典解法を用いて解いた。 このハイブリットソルバは,大規模シナリオセット(15,000)に対して厳格なランタイム制限の下で競争力を発揮した。 QUBOの改定試験も行われたが、現在のアンナーはハードウェアの限界により確率的UPPに対応できず、決定論的ケースはオーバーヘッドの埋め込みに悩まされた。 本研究は, 量子古典的手法を用いて, 有意な制約付きUPPを既に扱うことができ, 現状の量子異性体は基本的に制限されていることを示す。

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