Кредит: Pixabay/CC0 Public Domain
Операторы электросетей, такие как National Grid в Великобритании, полагаются на высокопроизводительные компьютеры для планирования расширения сетей и составления графика производства энергии из разных источников. Эти проблемы становятся все масштабнее и сложнее из-за перехода к нулевым выбросам углерода, и теперь они достигают пределов даже для крупнейших в мире суперкомпьютеров.
Квантовые вычисления открывают новые возможности для прогресса. Моя исследовательская группа в Оксфордском университете изучает, как квантовые вычисления могут предложить ценность для перехода к чистому нулю. Мой коллега Сянюэ Ван и я недавно опубликовали статью в журнале Joule, в которой определены многообещающие возможности квантовых вычислений для оптимизации планирования и эксплуатации сетей электроснабжения с чистым нулевым потреблением.
В течение следующих пяти лет National Grid планирует потратить £30 млрд на обновление инфраструктуры электросетей в рамках перехода Великобритании к декарбонизированной сети. Крупные инвестиции также запланированы в низкоуглеродные технологии, включая ветряные, солнечные, ядерные и аккумуляторные. Кроме того, миллионы электромобилей (ЭМ) и тепловых насосов будут добавлены в местные распределительные сети для декарбонизации транспорта и отопления.
Планировочные решения, в том числе, где строить возобновляемые источники энергии, когда модернизировать линии электропередач и как развернуть зарядные станции для электромобилей, напрямую повлияют на то, насколько высоки наши счета за электроэнергию, как часто люди сталкиваются с отключениями электроэнергии и как быстро Великобритания сможет достичь своих целей по нулевому уровню выбросов. Учитывая, что в сеть инвестируются миллиарды, крайне важно, чтобы планировщики сетей понимали, как разумно тратить эти деньги.
Помимо планирования сети, эксплуатация сети с чистым нулевым потреблением также является сложной задачей оптимизации, поскольку потоки электроэнергии в сети должны соответствовать спросу, оставаясь при этом в безопасных пределах. В противном случае сеть рискует перебоями в подаче электроэнергии. Это становится все более сложным из-за изменчивости и неопределенности ветровой и солнечной генерации.
Еще одна проблема — электрификация транспорта и отопления, которая концентрирует спрос, когда люди возвращаются домой с работы. Одним из решений является корректировка времени зарядки электромобилей и запуска тепловых насосов. Небольшие изменения в использовании, суммированные по миллионам домов, могут быть эквивалентны выходу крупных электростанций. Однако это значительно увеличивает количество устройств в сети, которые необходимо запланировать, что значительно усложняет планирование.
Гонка за инновациями
В 2019 году Google продемонстрировала квантовое превосходство, решив проблему, которую ни один классический компьютер не мог решить за возможное время, выполнив задачу моделирования физики за 200 секунд. Для решения той же самой задачи эквивалентному классическому суперкомпьютеру потребовалось бы 10 000 лет с использованием лучшего алгоритма, известного на тот момент. Это положило начало продолжающейся гонке между исследователями, работающими над расширением границ как классических, так и квантовых вычислений. Квантовые компьютеры сейчас достигают масштаба и зрелости, когда они могут предложить ощутимую ценность для отраслей, включая фармацевтику и финансы.
Классические компьютеры хранят информацию в строках битов, где каждый бит имеет значение 0 или 1. Для вычислений используются логические операции над битами. В квантовом компьютере базовой единицей информации является квантовый бит или «кубит». Кубиты можно создавать различными способами, например, с помощью сверхпроводящих цепей или атомов, захваченных лазерами.
При измерении кубит будет считываться как 0 или 1, как и классический бит. Однако в квантовом компьютере кубитами можно управлять, используя принципы квантовой физики — законы, управляющие поведением субатомных частиц. Это позволяет квантовым компьютерам представлять большие объемы классической информации всего несколькими кубитами и выполнять определенные типы вычислений, которые практически невозможны для классических компьютеров.
Исследователи описывают квантовые вычисления как находящиеся в эпоху шумных квантовых вычислений среднего масштаба (NISQ). Ожидается, что крупные квантовые компьютеры общего назначения останутся недосягаемыми по крайней мере в течение десятилетия. Однако устройства NISQ уже показывают перспективы для задач комбинаторной оптимизации сетей. Это задачи со взаимосвязанными решениями типа «да» или «нет», которые создают экспоненциально большой набор возможностей, например, решение о том, где строить новые генераторы, какие линии электропередачи модернизировать и какие конкретные электростанции запускать или останавливать.
Существует также более широкий набор возможностей, в которых квантовые вычисления недостаточно изучены. Квантовые вычисления могут ускорить моделирование и оптимизацию потоков электроэнергии в сети. Это также может ускорить машинное обучение — использование алгоритмов, которые улучшают свою производительность при работе с данными. Это может помочь операторам сетей использовать большие объемы данных интеллектуальных счетчиков для улучшения прогнозирования, составления графиков и планирования. Что касается небольших устройств NISQ, многообещающим подходом является объединение их с большими классическими компьютерами и использование их для ускорения определенных частей сложных алгоритмов, которые наиболее подходят для квантовых вычислений.
Несмотря на раннюю стадию квантовых электросетей В области компьютерных исследований уже реализуются отраслевые инициативы по разработке квантовых алгоритмов, которые могли бы обеспечить расширение сети и интеллектуальное планирование зарядки электромобилей.
Учитывая цель декарбонизации, энергия, необходимая для квантовых компьютеров, является потенциальной проблемой, особенно энергия для охлаждения, поскольку для надежной работы квантовым компьютерам часто требуются чрезвычайно низкие температуры (около абсолютного нуля или -273,15°C). Однако исследования показывают, что когда квантовый компьютер может решить проблему, используя гораздо меньше операций, чем классический компьютер, это также может сэкономить энергию. Например, демонстрация квантового превосходства Google не только значительно увеличила скорость вычислений, но и снизила потребление энергии в 557 000 раз.
Информация журнала: Джоуль Предоставлено Разговор
