論文の概要: Scaling Quantum Optimization for Unit Commitment via Pauli Correlation Encoding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17145v1
- Date: Sat, 16 May 2026 20:30:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-19 17:57:47.707001
- Title: Scaling Quantum Optimization for Unit Commitment via Pauli Correlation Encoding
- Title（参考訳）: パウリ相関符号化によるユニットコミットのスケーリング量子最適化
- Authors: Kien X. Nguyen, Ilya Safro, Xiaoyuan Liu,
- Abstract要約: ユニットコミットメントは、NPhardに分類される電力系統の運用において重要な最適化問題である。
本稿では,時間依存制約を伴う単位コミットメント問題に対するハイブリッド量子古典法を提案する。
提案手法は, 最大312個のバイナリ変数を持つ小規模および大規模のインスタンスに対して評価し, 競合する運用コストを伴う実行可能スケジュールを確実に生成することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.088908364274317
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Unit commitment is an important optimization problem in power system operations, classified as NP-hard. This paper presents a hybrid quantum-classical method for the unit commitment problem with time-dependent constraints, where decisions must be made about which generators to turn on/off and how much power they should produce over a planning horizon. We use a hybrid quantum-classical optimization procedure to determine the on/off schedules of the generating units and the corresponding power dispatch that satisfies operational constraints such as load balance, generator limits, ramping, and reserve requirements. We frame the optimization loop as a leader-follower structure, where the quantum optimizer leads to give the on/off decisions, and the classical optimizer follows to produce the power level schedule. Leveraging Pauli-Correlation Encoding, our method scales to horizon-wide unit commitment schedules by encoding the binary variables with far fewer qubits. By combining these components, the method can handle multi-period settings while using far fewer qubits than straightforward quantum encodings that allocate one qubit per decision variable as in prior approaches. We evaluate the approach on both small- and large-scale instances, up to 312 binary variables, and show that it reliably produces feasible schedules with competitive operating costs.
- Abstract（参考訳）: ユニットコミットメントは、NPハードに分類される電力系統の運用において重要な最適化問題である。
本稿では,時間依存制約を伴うユニットコミットメント問題に対して,どのジェネレータをオン/オフするか,計画地平線上でどれだけの電力を発生すべきかを決定するためのハイブリッド量子古典的手法を提案する。
本稿では, 負荷バランス, 発電機限界, 昇降, 予備要件といった運用上の制約を満たす, 発電ユニットのオン/オフスケジュールを決定するために, ハイブリッド量子古典最適化手法を用いる。
量子オプティマイザはオン/オフ決定を導き、古典オプティマイザはパワーレベルスケジュールを生成する。
Pauli-Correlation Encodingを利用することで、より少ない量子ビットでバイナリ変数を符号化することで、水平方向の単位コミットメントスケジュールにスケールする。
これらのコンポーネントを組み合わせることで、従来のアプローチのように1量子ビット毎の決定変数を割り当てる単純な量子符号化よりもはるかに少ない量子ビットを使用しながら、マルチ周期設定を処理できる。
提案手法は, 最大312個のバイナリ変数を持つ小規模および大規模のインスタンスに対して評価し, 競合する運用コストを伴う実行可能なスケジュールを確実に生成することを示す。
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