Energie & Netzwerk

Moderne intelligente Stromnetze zielen auf einen dynamischen Ausgleich von Energieangebot und -nachfrage in verteilten Netzen, die häufig stark von erneuerbaren Energien geprägt sind. Dies erfordert die Lösung komplexer Optimierungsprobleme in Echtzeit, wie z. B. Lastausgleich, Blockzuweisung und fehlertolerantes Routing, unter Unsicherheit und strengen betrieblichen Einschränkungen.
Ein Projekt zum Quantencomputing für intelligente Stromnetze untersucht, wie Quantenalgorithmen die Entscheidungsfindung im gesamten Netz verbessern könnten. Zu den Anwendungen gehören die Optimierung des Energieeinsatzes, die Vorhersage von Demand-Response-Zeitplänen und die Neukonfiguration der Netztopologie als Reaktion auf Störungen oder Schwankungen durch Solar- und Windkraftanlagen.
Dies beinhaltet die Formulierung einer oder mehrerer dieser Herausforderungen als Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) oder eines ähnlichen Problemtyps und die anschließende Anwendung von Quanten- oder quanteninspirierten Lösungsverfahren zur Ermittlung effizienter Lösungen. Diese werden im Hinblick auf Geschwindigkeit, Genauigkeit und Skalierbarkeit mit klassischen Optimierungsroutinen verglichen.

Für Versorgungsunternehmen und Netzbetreiber bietet das Quantencomputing einen zukünftigen Weg zu reaktionsfähigeren, widerstandsfähigeren und nachhaltigeren Energienetzen.

Eine genaue Vorhersage der Stromerzeugung aus erneuerbaren Energiequellen wie Wind oder Sonne ist für die Netzstabilität, den Energiehandel und die Infrastrukturplanung von entscheidender Bedeutung. Ensemble-Modelle, die mehrere Prognosemethoden kombinieren, werden häufig verwendet, um die Genauigkeit zu verbessern, aber die Optimierung und Kalibrierung dieser Modelle über große Datensätze ist rechenintensiv.

Ein Proof-of-Concept (PoC) für Quantencomputing in Vorhersage-Ensembles für erneuerbare Energien untersucht, wie Quantenalgorithmen die Modellauswahl, Parameterabstimmung oder probabilistische Aggregation verbessern können. Quantengestützte Regressions-, Klassifizierungs- oder Sampling-Methoden können dazu beitragen, nichtlineare Abhängigkeiten zu erfassen und die Unsicherheit der Prognoseergebnisse zu verringern.

Der Anwendungsfall umfasst in der Regel das Trainieren von Ensemblemodellen anhand historischer Wetter- und Erzeugungsdaten und die anschließende Anwendung von Quantenalgorithmen zur Optimierung der Ensemblegewichte oder zur Ermittlung der informativsten Modellkombinationen. Die Leistung wird im Vergleich zu klassischen Ansätzen in Bezug auf Vorhersagegenauigkeit und Berechnungseffizienz bewertet.

Bessere Ensemble-Prognosen sind für Energieversorger und Netzbetreiber von unmittelbarem Nutzen, da sie eine zuverlässigere Integration der erneuerbaren Energien und eine intelligentere Entscheidungsfindung in dynamischen Stromnetzen ermöglichen.