综述：量子机器学习在能源行业的早期应用机会：一项范围综述

《Frontiers in Quantum Science and Technology》：Quantum machine learning early opportunities for the energy industry: a scoping review

量子计算在能源行业的应用潜力及评估框架研究。通过系统综述34篇文献，识别22个量子机器学习（QML）应用场景，涵盖发电、输电、存储及金融运营领域。采用混合量子-经典算法（如VQAs、量子退火）和评估模型AMIM，发现QML在电力需求预测、故障检测等场景展现出97%以上精度优势，但实施可行性评分最低（2.5/4）。市场适用性维度最高（3.8/4），技术成熟度仍处于早期阶段，需进一步验证评估模型。

　　量子计算技术的创新正逐渐成为推动多个行业变革的重要力量，特别是在能源领域，其应用潜力尤为突出。随着全球能源需求的不断上升以及对可持续发展的重视，计算技术在能源生产、储存和分配方面的突破性解决方案显得尤为重要。在这一背景下，量子计算通过其在复杂计算任务中的理论优势，为人工智能（AI）和机器学习（ML）的进一步发展提供了新的可能性。本研究通过一项广泛的文献综述，探讨了量子机器学习（QML）在能源行业价值链中的早期应用，从34个来源中筛选出22个具有代表性的使用案例，并基于其市场成熟度和潜在效益进行深入分析。研究还引入了一种新的评估模型——创新管理评估模型（AMIM），用于系统地评估这些量子应用的可行性及其在能源行业中的实际价值。

能源行业正处于深刻的转型期，这种变化主要受到电力系统复杂性的增加、分布式可再生能源的整合、全球能源需求的持续增长以及减少碳排放的迫切需求所驱动。欧洲联盟（EU）的绿色协议（Green Deal）等战略举措，进一步推动了这一领域的创新。与此同时，自由化能源市场的形成也促使企业必须在运营的稳定性和可持续性方面寻求新的解决方案。在这一趋势下，数据驱动技术，尤其是机器学习和人工智能，成为解决诸如需求预测、故障检测和电网稳定性评估等关键问题的重要工具。

随着机器学习技术的广泛应用，对计算能力的需求也在迅速增长。量子计算技术的出现，为满足这一需求提供了全新的视角。理论上，量子计算能够通过其独特的量子特性，如叠加态和纠缠态，解决一些经典计算难以处理的复杂问题，例如优化和模拟。这些能力使得量子计算在机器学习领域展现出巨大的潜力，特别是在处理高维数据和非线性关系方面。量子机器学习（QML）作为一个新兴的研究方向，致力于通过量子计算的特性来增强传统机器学习任务的效率和性能。

尽管目前可用的量子计算平台仍处于实验阶段，但量子硬件的快速发展为近期内的量子应用提供了探索机会。本研究采用了一种基于PRISMA-ScR指南的文献综述方法，旨在系统地梳理量子机器学习在能源行业的应用现状。通过搜索Scopus、Web of Science和Google Scholar等数据库，结合能源行业和量子机器学习相关的关键词，我们筛选出34篇关键文献，并从中提炼出22个不同的使用案例。这些案例涵盖了能源价值链的多个环节，包括电力分配、发电、输电和金融运营等。每个案例都从其采用的QML方法、技术类型和使用的软硬件平台等方面进行了分析，以评估其在现实中的可行性和价值。

在电力分配环节，量子机器学习被用于提高能源需求预测的准确性。例如，Nutakki等人（2024）利用量子支持向量机（QSVM）对家庭用电需求进行预测，结果表明QSVM在处理复杂的非线性消费模式时，比传统的深度学习模型如循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）表现更优。此外，Safari和Badamchizadeh（2024）提出了一种名为“NeuroQuMan”的量子神经网络（QNN）系统，该系统基于用户反应时间预测能源需求，并在模拟环境中表现出优于传统模型的性能。Ajagekar和You（2024）则通过将变分量子电路（VQC）嵌入到强化学习（RL）框架中，优化了建筑中的能源使用，结果表明其在降低能耗方面具有显著优势。

在发电环节，量子机器学习的应用主要集中在可再生能源预测方面，如太阳能和风能的发电量预测。Senekane和Taele（2016）利用QSVM对剑桥大学气象站的太阳能辐射数据进行预测，而Li等人（2015）则展示了完整的量子计算流程，包括状态准备、矩阵求逆和变分分类。Oliveira Santos等人（2024）在加州Folsom数据集上比较了QNN和传统模型的性能，发现QNN在长周期预测中表现更佳。Yu等人（2023）则将VQC嵌入到LSTM的门控结构中，构建了Q-LSTM模型，其在五个中国太阳能观测站的数据上优于SARIMA、CNN、RNN、GRU和传统LSTM模型。Hong等人（2024）提出了一种基于贝叶斯优化的混合卷积神经网络（HQCNN），在台湾的太阳能数据上展示了更好的鲁棒性和计算效率。Sushmit和Mahbubul（2023）则将基于物理的量子电路（PQC）模型嵌入到深度前馈神经网络（FFN）中，通过NASA POWER数据进行训练，发现两层量子模型在准确性和效率之间取得了最佳平衡，而纯量子模型则表现相对落后。Sagingalieva等人（2023）进一步拓展了混合模型的应用，提出了HQNN、HQLSTM和HQSeq2Seq架构，用于光伏（PV）发电预测，其在参数较少的情况下，准确率比传统模型提高了16%至41%。Khan等人（2024）则发现，QLSTM模型在印度和NREL数据集上的收敛速度更快，学习稳定性更高，尽管在评估时间上有所增加。

在输电环节，量子机器学习的应用主要集中在故障检测、诊断和电网稳定性评估方面。Ajagekar和You（2021）提出了一种结合量子计算和条件受限玻尔兹曼机（CRBM）的混合模型，用于IEEE 30节点系统的故障诊断，该模型在保持高准确率的同时，显著降低了分类延迟。Uehara等人（2021）则比较了不同特征映射和量子电路结构的QNN在NREL数据集上的表现，结果表明QNN在某些特征设置下，能够与经典模型相媲美，并减少训练周期。Correa-Jullian等人（2022）在风力涡轮机桨距控制系统中，将量子支持向量机（Q-SVM）与经典模型进行对比，发现基于角度编码的Q-SVM在某些特征条件下，优于随机森林（RF）和K近邻（k-NN）模型。Zhou和Zhang（2023）提出了基于变分量子电路（VQC）的量子电网稳定性评估（qTSA）方法，该方法在SMIB、双区域和NPCC系统中，能够准确区分稳定和不稳定状态，即使在IBM硬件上也保持了超过95%的准确率。Sabadra等人（2024）则采用量子嵌入核的方法，通过对目标核的对齐优化，实现了高达98.4%的精度。Hangun等人（2024b）的研究显示，经典SVM在小型智能电网中的表现优于VQC，这表明在某些情况下，仍需对量子电路的结构和特征映射进行细致调整。Chen和Li（2024）通过结合量子主成分分析（QPCA）、量子内积和变分量子算法（VQA），在微电网的稳定性评估中取得了98.7%的准确率，且减少了测量次数。

此外，一些研究还探索了分布式和对抗性环境下的量子机器学习应用。Yu等人（2024）提出了一种基于联邦学习的量子分布式电网稳定性评估（Q-dTSA）方法，该方法通过使用HEL-D（Hybrid Entangled Learning）框架，在保持数据隐私的同时，实现了与深度神经网络（DNN）相当的准确性，且参数数量减少了75%。Yu和Zhou（2024）开发了ReHELD电路，以提高在数据污染和删除情况下的分类准确性，达到了18%的提升。Fei等人（2024）则将组合故障诊断问题转化为量子退火优化算法（QAOA）的优化任务，并引入了对称等价分解方法，以提高多z-旋转门的执行效率。Jafari等人（2024）设计了一种名为QVR的算法，专门针对NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）设备进行优化，并结合高速经典计算，实现了对PMU（Phasor Measurement Unit）数据流中的时间异常检测。Wang等人（2024）在电力质量分析中，使用了量子支持向量机（QSVM）结合量子特征映射和核计算，取得了较高的干扰检测准确率，即使在噪声环境下也保持了87%以上的性能。Gbashie等人（2024）将变分量子电路（VQC）集成到卷积神经网络（CNN）中，用于风力涡轮机齿轮箱故障检测，结果表明其在使用Adam优化器时，准确率超过了99.2%。

在金融运营方面，量子机器学习的应用主要集中在碳市场和能源交易等领域。Cao等人（2023）开发了一种改进的量子长短期记忆网络（L-QLSTM），用于碳价格预测。该模型通过将传统LSTM中的经典门控结构替换为变分量子电路（VQC），增强了对复杂时间依赖关系的建模能力。实验结果显示，L-QLSTM在性能上与传统LSTM相当，但在学习稳定性方面有所提升。Zhou等人（2024）则提出了一种基于量子条件生成对抗网络（QCGAN）和量子振幅估计（QAE）的框架，用于碳市场风险评估。该框架通过量子计算的特性，显著提升了计算效率，并在风险测量方面表现出优于经典蒙特卡洛方法的性能。Kumar等人（2023）设计了一种结合区块链和量子强化学习（QRL）的系统，用于优化电动汽车（EV）之间的点对点（P2P）能源交易。结果显示，QRL代理能够更快地学习到最优定价策略，从而提高交易效率。

在对这些应用案例进行系统评估时，本研究引入了创新管理评估模型（AMIM），该模型从两个维度对量子机器学习的使用案例进行分类：市场就绪度（包括可扩展性、市场兼容性和实施可行性）和潜在效益（包括对效率的影响、问题的重要性以及改进空间）。AMIM模型的设计灵感来源于TRL（Technology Readiness Level）和SMART等现有框架，但其关注点在于整个使用案例的综合评估，而非仅仅依赖于技术本身。根据AMIM的评分标准，每个使用案例在1到4分之间进行评分，其中4分为高，1分为低。最终，所有使用案例被分为四个象限：变革性领导者、研究密集型创新者、新兴细分领域和实验性细分领域。

研究结果显示，电力稳定性评估（ID 16）、故障诊断（ID 12）和风速预测（ID 7）等使用案例被归类为变革性领导者，它们在能源输电和发电领域具有重要的现实意义，并且表现出较高的市场就绪度和潜在效益。相比之下，金融应用目前更多地属于实验性细分领域，这表明虽然量子计算在金融领域的应用前景广阔，但其技术成熟度和实际应用的就绪度仍需进一步提升。然而，尽管量子硬件的限制仍然是主要的瓶颈，目前的研究表明，量子机器学习在能源行业的市场就绪度相对较高，这为未来的技术落地和商业化提供了重要的基础。

AMIM模型的优势在于其灵活性和广泛适用性，可以用于其他新兴研究领域的评估。然而，由于该模型是本研究中首次提出的，因此其可靠性和适用性仍需进一步验证。未来的研究可以采用专家评审、试点测试和与其他技术评估框架的比较分析等方式，来提升AMIM模型的科学性和实用性。此外，AMIM模型的持续优化和扩展，也将有助于更全面地评估量子机器学习在能源行业中的应用潜力，并为企业的创新战略提供有力支持。

总体而言，量子机器学习在能源行业的应用仍处于早期阶段，其技术成熟度和实际效果还有待进一步提升。然而，当前的研究已经显示出量子计算在解决能源领域复杂问题方面的巨大潜力。特别是在电力分配、发电和输电环节，量子机器学习模型在准确性和效率方面表现出优于传统方法的趋势。这些初步成果表明，尽管在实际部署中仍面临诸多挑战，但量子计算的引入为能源行业提供了新的思路和工具。未来的研究和实践应重点关注如何克服当前的硬件限制，同时推动量子机器学习技术的标准化和商业化，以实现其在能源行业的更大价值。此外，企业应积极投入量子计算相关的研究与开发，以在未来的计算资源竞争中占据有利位置。