用于最优能量存储系统规划的量子-经典混合框架

《Scientific Reports》：A quantum-classical hybrid framework for optimal energy storage systems planning

　　

摘要

电力电子设备的广泛应用带来了时空上的不确定性，这可能降低电压质量及系统运行的可靠性。储能系统可以通过快速提供有功功率和无功功率来缓解这些问题，但其作用效果取决于合理的选址和容量设定。那些旨在最小化电压偏差、减少变电站功率流动的不确定性，并同时考虑安装成本的优化模型，通常会转化为大规模的混合整数规划问题，这类问题对于传统求解器来说计算负担很重，而且未必能得到最优解。为了解决这些难题，本文提出了一种两阶段的混合量子-经典规划框架，将二进制选址问题与连续型的容量和运行参数设定分开处理。在第一阶段，选址问题被转化为二次无约束二进制优化模型，并通过混合量子算法来解决。该算法如同“量子筛子”，能够生成一系列传统单点方法可能忽略的候选选址组合。在第二阶段，选定的选址方案会通过经典的凸优化求解器（SOCP）进行评估，在满足网络约束的前提下确定最优的储能系统容量和运行参数，从而确保方案的可行性。在IonQ Forte硬件上进行的实验表明，该方法的精度可与行业标准的传统求解器相媲美。尽管当前硬件的技术限制影响了NISQ时代的性能，但本文仍提出了进一步的优化路径，并探讨了诸如状态准备过程中的重叠问题以及高阶成本耦合等实际障碍。