利用量子退火处理大规模家庭能源调度问题
系统与控制
2026-03-10 v1 系统与控制
摘要
氢能源整合到微网中有助于吸收来自可再生能源资源的间歇性问题。然而，由于涉及多个燃料电池 (FC) 和电解槽 (EL) 且众多二进制决策变量的复杂优化问题，仍面临着显著的挑战。本文提出了基于分层量子退火 (QA) 模型预测控制的电力分配框架，以加速解决这些优化问题。在日前期阶段，框架确定 FC 和 EL 的启动和关闭。随后在短期阶段细化 FC 的输出功率和 EL 的氢气生成率。通过由澳大利亚多个家庭组成的案例研究进行评估。我们的发现表明，尽管传统优化方法在家庭数量较少的情景下表现良好，但 QA 方法在家庭数量增加后变得更为合适，并能在可接受的范围内有效求解问题。
引用
@article{arxiv.2603.07823,
title = {Leveraging Quantum Annealing for Large-Scale Household Energy Scheduling with Hydrogen Storage},
author = {Arash Khalatbarisoltani and Amin Mahmoudi and Jie Han and Muhammad Saeed and Wenxue Liu and Jinwen Li and Solmaz Kahourzade and Amirmehdi Yazdani and Xiaosong Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.07823},
year = {2026}
}