基于光量子计算机的虚拟电厂分布式资源解聚合优化方法
郭梦婕1，王晗2，严正3，张文博1，陶玮1，周新生1，文凯4，马寅4，魏海4
(1.北京清大科越股份有限公司；2.上海非碳基能源转换与利用研究院(上海交通大学)；3.电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学)；4.北京玻色量子科技有限公司)
DOI：10.13334/j.0258-8013.pcsee.232192
1、研究背景
量子计算作为一种新型计算方法，能够在量子力学规律下调控量子信息单元以完成高速并行计算，其指数级加速效果已引起国内外研究人员的广泛关注。在电力系统领域，量子计算相关探索研究目前主要涉及电力系统潮流计算、机组组合优化、稳定性评估等。但受限于物理硬件，大多数研究均采用量子模拟器或模拟平台开展，仿真计算的量子加速效果可能无法在实际量子计算机中实现，实用化量子计算机的研发仍然是制约量子计算推广应用的瓶颈问题。
目前，量子计算机构建方案主要有超导、离子阱、光学，各方案的技术优缺点对比如表1所示。
表1 三种量子计算机构建方案
考虑量子计算机研发现状，针对电力系统优化运行问题，光量子计算机具备独特应用优势：
1）现有绝大多数电力系统优化运行研究本质为直接或间接处理混合整数线性规划(MILP)问题，然后调用商业求解软件求解。而光量子计算机是求解组合优化问题的专用量子计算机，可将MILP问题转化为二次无约束二值优化(QUBO)问题并实现高性能求解，这是其在电力系统优化运行领域应用的基础。
2）相较于其他类型的量子计算机，光量子计算机量子比特数量具备大规模扩展的可能性，其支撑量子计算在电力系统优化运行领域发挥算力优势的预期更强、可实践性更高。
2、论文解决问题及意义
量子技术的研究处于初期阶段，量子计算机的研发仍然任重道远。以光量子计算机为代表的专用量子计算机最先取得特定领域的应用实践，将对助推整个行业技术的衍生发展具有重要意义。本文以虚拟电厂内分布式资源解聚合优化问题为研究对象，依托团队研发的光量子计算机，开展了模型验证与真机测试，并期望为电力系统与量子计算交叉融合提供可行范例。本文主要贡献包括：
1）提出了面向虚拟电厂分布式资源解聚合优化的QUBO模型构建方法，详细说明了优化问题目标函数、等式和不等式约束对应QUBO模型惩罚项的转换方式，为应用光量子计算机求解电力系统运行优化问题提供了可行的量子计算范式。
2）提出了考虑虚拟电厂运行特征的冗余约束辨识方法与量子比特共用机制，减少光量子计算机求解时所需的量子比特数量。基于团队研发的光量子计算机真机开展应用测试，验证了光量子计算机求解虚拟电厂解聚合优化问题的可行性与有效性。
3、论文重点内容
本文重点研究虚拟电厂解聚合优化过程，以虚拟电厂运营商收益最大化为目标，提出基于光量子计算机的虚拟电厂分布式资源解聚合优化流程，如图1所示。
图1 基于光量子计算机的虚拟电厂分布式资源解聚合优化流程图
1）光量子计算机概述。
玻色量子公司开发的相干伊辛机(Coherent Ising Machine，CIM)是一款专用光量子计算机，具有常温光量子编码操控、全联接等方面的技术优势。该光量子计算机是一种混合量子计算系统，包含光学和电气两部分系统。其中，光学系统主要负责量子比特的制备与存储，电气系统主要负责量子比特的控制与计算。具体原理如图2所示。
图2 光量子计算机原理图
2）光量子计算机可求解的QUBO模型。
QUBO模型常用于组合优化问题建模，其可进一步转换为Ising模型，并利用专用量子计算机实现超高速求解。因此，面向实际应用，如何将所研究的问题转化为QUBO模型是依托专用量子计算机实现量子加速求解的关键。
3）面向虚拟电厂分布式资源解聚合优化的QUBO模型构建方法。
本文构建了面向虚拟电厂分布式资源解聚合优化的QUBO模型，进一步提出冗余约束辨识和量子比特共用机制，以尽可能减少所用量子比特的数量。首先通过模型逻辑关系辨识并削减冗余约束，然后通过共用相同的量子比特表征松弛变量，减少占用的量子比特数量。若在其他约束条件下某约束始终可以被满足，即为冗余约束，冗余约束在优化问题求解时可以去除，以减少约束条件数量，从而减少所使用的量子比特数量。在辨识和去除冗余约束后，对于剩余的分布式资源调节范围约束，可共用同一量子比特表示左侧不等式或右侧不等式的松弛变量，进一步降低虚拟电厂分布式资源解聚合优化问题求解对量子比特数量的依赖。相关计算结果如下图表所示。
图3 光量子比特相位演化过程
图4 光量子计算机最大割示意图
表2 六种方法的计算结果
4、结论
1）本文提出的QUBO模型构建方法为电力系统优化问题求解提供了可行的量子计算范式，为光量子计算机在电力系统优化运行研究中的推广应用奠定了模型基础。
2）所提出的考虑虚拟电厂运行特征的冗余约束辨识方法与量子比特共用机制，显著减少了QUBO问题求解所需的量子比特数量，可作为有限量子比特资源下提升量子计算机可用性的重要手段。
3）针对小规模优化问题，光量子计算机真机求解效率优于Gurobi与Cplex，验证了光量子计算机作为专用硬件资源在电力系统优化运行领域应用的可行性，为未来研发更为高效、自主可控的大规模电力系统优化问题求解器开辟了新思路，如国产化硬件量子计算服务器代替国外商用软件求解器。
引文信息
郭梦婕，王晗，严正，张文博，陶玮，周新生，文凯，马寅，魏海．基于光量子计算机的虚拟电厂分布式资源解聚合优化方法．中国电机工程学报． 2025，45(8)：2936-2945．
GUO Mengjie，WANG Han，YAN Zheng，ZHANG Wenbo，TAO Wei，ZHOU Xinsheng，WEN Kai，MA Yin，WEI Hai．Disaggregation Optimization of Distributed Resources in Virtual Power Plants Based on Optical Quantum Computer．Proceedings of the CSEE．2025，45(8)：2936-2945．
团队介绍
上海交通大学电气工程系智能电网优化调度研究团队是由严正教授带领、多名中青年教师为骨干组成的研究群体，研究团队成员30余人。主要面向智能电网优化调度和能源互联网运行与控制领域，近年来在电力系统优化调度与能量管理、电力-交通耦合运行、电力市场及技术经济、可再生能源运行与风险管理等方面的研究取得了丰硕成果，负责和参与多个国家级、省部级项目，相关研究工作得到国家电网、南方电网、基金委、科技部等大力支持。团队总结多年的教学、科研、项目经验，积累形成编著和专著10余部，近五年发表SCI，EI期刊论文百余篇，荣获上海市科技进步奖一等奖、中国电工技术学会科技进步一等奖等多项荣誉。
北京清大科越股份有限公司成立于2004年，是一家长期专注于电力市场交易、电网智能调度、智能发售电和能源互联网等应用领域战略咨询、算法研究、软件开发的高新技术企业。公司共拥有授权发明专利20项及软件著作权226项，获得省(部)级科技进步奖16个(其中一等奖2个，二等奖8个)、电力公司科技进步奖20个、出版合著2部、发表论文150余篇、获得政府基金支持6项。
北京玻色量子科技有限公司自成立以来始终以“推动量子计算实用化与产业化”为核心目标，依托研究团队原创的相干量子计算技术，专注于规模化实用型量子计算设备的研发工作。累计布局发明专利30余项。在产品研发领域，公司重点聚焦相干光量子计算机研发，于2025年5月发布最新1000量子比特相干光量子计算机，在工程化程度、量子比特数量、稳定工作时长、计算准确度等关键指标上均达到国际领先水平，能够支持稳定可靠的量子算力及算法服务。
作者介绍
郭梦婕，女，博士生，工程师。主要研究方向：综合能源管理，虚拟电厂，交通能源融合，量子计算。
王晗，男，副研究员，博士生导师，主要研究方向：电力系统不确定性分析，量子计算在电力系统中的应用。
严正，男，教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统优化运行，电力系统稳定分析及智能电网。
文凯，男，北京玻色量子科技有限公司创始人，CEO，同时担任粤港澳大湾区（广东）量子科学中心PI研究员。清华大学本硕，美国斯坦福大学电子工程系博士，师从龙桂鲁教授和量子光学和量子信息泰斗Yoshihisa Yamamoto（山本喜久）教授。文凯博士在相干量子计算方向上做出了开创性的成就，成为该领域在全球范围内首位博士，已发表多篇顶级论文和专利。
马寅，男，北京玻色量子科技有限公司创始人、COO，量子计算专业正高级工程师。领导玻色量子荣获北京市颠覆性企业，财富50科技企业，MIT最聪明的50家公司等多项荣誉，在量子计算领域负责多项重大科技成果转化项目及应用场景落地。本科毕业于天津大学精密仪器学院，研究生毕业于中国科学院国家空间科学中心，博士就读于北师大人工智能学院；曾参与负责多艘载人航天飞船和中国空间站的精密仪器系统设计；参与多次重大发射任务。带领团队获得已授权发明专利超过40项；还同时担任北京航空航天大学、天津大学、东南大学等高校校外导师、信通院量子计算产业知识产权联盟副理事长，中国移动中电科量子计算外部专家等多项学术及社会职务。
魏海，男，北京玻色量子科技有限公司CTO，本科毕业于清华大学，后赴斯坦福攻读电子工程学博士，专注高性能计算、量子计算领域。曾研发世界首个碳纳米管计算机并登上Nature封面，曾任阿里高管。