論文の概要: A Survey on Applications of Quantum Computing for Unit Commitment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.01777v1
- Date: Mon, 05 Jan 2026 04:17:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-06 16:25:22.758401
- Title: A Survey on Applications of Quantum Computing for Unit Commitment
- Title（参考訳）: ユニットコミットにおける量子コンピューティングの応用に関する調査研究
- Authors: Milad Hasanzadeh, Ali Rajabi, Amin Kargarian,
- Abstract要約: ユニットコミットは、電力系統の運用と電力市場スケジューリングにおける中核的な最適化問題である。
システム、運用、市場制約を満たしつつ、最適のオン/オフ状態と生成ユニットのディスパッチを決定する。
量子コンピューティングの最近の進歩は、UCソリューションプロセスを加速する新たな機会を開いた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Unit Commitment (UC) is a core optimization problem in power system operation and electricity market scheduling. It determines the optimal on/off status and dispatch of generating units while satisfying system, operational, and market constraints. Traditionally, UC has been solved using mixed-integer programming, dynamic programming, or metaheuristic methods, all of which face scalability challenges as systems grow in size and uncertainty. Recent advances in quantum computing, spanning quantum annealing, variational algorithms, and hybrid quantum classical optimization, have opened new opportunities to accelerate UC solution processes by exploiting quantum parallelism and entanglement. This paper presents a comprehensive survey of existing research on the applications of quantum computing for solving the UC problem. The reviewed works are categorized based on the employed quantum paradigms, including annealing-based, variational hybrid, quantum machine learning, and quantum-inspired methods. Key modeling strategies, hardware implementations, and computational trade-offs are discussed, highlighting the current progress, limitations, and potential future directions for large-scale quantum-enabled UC.
- Abstract（参考訳）: Unit Commitment (UC) は、電力系統の運用と電力市場スケジューリングにおける中核的な最適化問題である。
システム、運用、市場制約を満たしつつ、最適のオン/オフ状態と生成ユニットのディスパッチを決定する。
伝統的に、UCは混合整数プログラミング、動的プログラミング、メタヒューリスティックな手法を用いて解決されてきた。
量子アニール、変分アルゴリズム、ハイブリッド量子古典最適化といった量子コンピューティングの最近の進歩は、量子並列性と絡み合いを利用して、UCソリューションプロセスを加速する新たな機会を開いた。
本稿では,UC問題を解くための量子コンピューティングの応用に関する既存研究を包括的に調査する。
レビューされた研究は、アニールベース、変分ハイブリッド、量子機械学習、量子インスパイアされた方法など、採用されている量子パラダイムに基づいて分類される。
主要なモデリング戦略、ハードウェア実装、計算トレードオフについて議論し、大規模量子可能UCの現在の進歩、限界、将来的な方向性を明らかにする。
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