論文の概要: REGRID-QAOA: A Resource-Efficient Graph-Reduced Hybrid QAOA Framework for Physics-Constrained Power System Islanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.15083v1
• Date: Sat, 13 Jun 2026 03:30:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-16 16:21:32.772274
• Title: REGRID-QAOA: A Resource-Efficient Graph-Reduced Hybrid QAOA Framework for Physics-Constrained Power System Islanding
• Title（参考訳）: REGRID-QAOA: 資源効率の良いグラフ生成ハイブリッドQAOAフレームワーク
• Authors: Yuqi Jiang, Yuqi Zhang, Zhiding Liang, Qiang Guan, Yan Li, Ganesh Kumar Venayagamoorthy,
• Abstract要約: 本研究は、量子最適化ワークフローに物理制約のある電力系統分割をもたらす、資源効率の高いハイブリッドQAOAプランニングフレームワークを開発する。 提案手法は標準IEEEベンチマークシステム(9-, 14-, 24-, 30-, 39-, 57-bus)で検証される。 本研究は,QAOAをベースとしたアイランド化を,量子資源効率の鍵となる構造的ポストプロセッシングを含む,重要なインフラの量子的アプローチとして確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.146748002139057
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum computing has rapidly emerged as a powerful paradigm for tackling computationally demanding problems. In particular, quantum optimization shows strong promise for hard combinatorial problems in power systems, where increasing distributed energy penetration heightens the need for intentional islanding to maintain grid reliability and resilience. However, power system islanding is an NP-hard combinatorial optimization problem that becomes computationally prohibitive for classical solvers as network size grows, motivating the use of quantum computing as a promising alternative pipeline. This study develops a resource-efficient hybrid QAOA islanding framework that brings physics-constrained power-system partitioning into the quantum optimization workflow. The framework combines coherency-informed graph reduction, physics-aware constraint modeling, and structured post-processing to efficiently convert shallow-circuit QAOA samples into high-quality feasible islanding decisions without deep circuits or large shot budgets. The proposed framework is validated on the standard IEEE benchmark systems (9-, 14-, 24-, 30-, 39-, and 57-bus), demonstrating that the hybrid workflow achieves Gurobi-optimal solution quality with a clear quantum resource advantage over vanilla QAOA, while the resulting islanding solutions satisfy all physical feasibility requirements after network separation. This study establishes QAOA-based islanding as a viable quantum approach for critical infrastructure, with structured post-processing as the key enabler of quantum resource efficiency.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、計算に要求される問題に取り組むための強力なパラダイムとして急速に現れてきた。 特に、分散エネルギーの浸透の増加は、グリッドの信頼性とレジリエンスを維持するために意図的な島づくりの必要性を高める。 しかし、電力系統の島化はNPハードな組合せ最適化問題であり、ネットワークサイズが大きくなるにつれて古典的解法では計算が禁じられ、量子コンピューティングを将来的な代替パイプラインとして活用する動機となっている。 本研究は、量子最適化ワークフローに物理制約のある電力系統分割をもたらす、資源効率の高いハイブリッドQAOAプランニングフレームワークを開発する。 このフレームワークは、コヒーレンシインフォームドグラフの低減、物理対応制約モデリング、構造化後処理を組み合わせることで、浅い回路のQAOAサンプルを、深い回路や大きなショット予算を使わずに、高品質なアイランド決定に効率的に変換する。 提案手法は標準のIEEEベンチマークシステム (9-, 14-, 24-, 30-, 39-, 57-bus) で検証され,バニラQAOAよりも明確な量子リソースでGurobi-Optimal Solutionの品質を達成し, ネットワーク分離後のすべての物理的実現性要件を満たす。 本研究は,QAOAをベースとしたアイランド化を,量子資源効率の鍵となる構造的ポストプロセッシングを含む,重要なインフラの量子的アプローチとして確立する。

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