用于机组组合问题的完全与部分分布式量子广义 Benders 分解
量子物理
2024-12-17 v2
摘要
提出了一系列混合量子-经典广义 Benders 分解（GBD）算法，以在集中式、分布式和部分分布式框架下解决机组组合（UC）问题。在集中式方法中，量子 GBD 将主问题（MP）转化为适于量子计算的二次无约束二值优化形式。对于分布式系统，分布式一致性量子 GBD 采用平均一致性策略将子问题重构为局部子问题。通过利用对偶信息，构造局部割平面以将 MP 分解为局部主问题（LMP）。该方法降低了量子比特开销并满足分区需求。基于直接优化松弛变量分配，提出了受一致性启发的量子 GBD（CIQGBD）及其部分分布式变体 D-CIQGBD，算法构造更合理的割平面，从而增强量子退火期间系统哈密顿量的最小本征能隙并提升计算效率。在各种 UC 场景下的广泛实验验证了上述混合算法的性能。与经典求解器 Gurobi 相比，D-CIQGBD 在 IEEE-RTS 24 总线系统上求解安全约束 UC 问题展现出速度优势。这些结果为利用量子计算进行电力系统分布式优化提供了新视角。
引用
@article{arxiv.2210.06678,
title = {Fully and partially distributed Quantum Generalized Benders Decomposition for Unit Commitment Problems},
author = {Fang Gao and Dejian Huang and Ziwei Zhao and Wei Dai and Mingyu Yang and Qing Gao and Yu Pan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.06678},
year = {2024}
}