量子计算正成为增长最快的技术领域之一，这要归功于只有量子力学才能描述和解释的基本尺度现象，例如叠加、纠缠和干涉。与传统数字计算机相比，量子计算机的处理能力惊人，能够更高效地执行复杂的计算。数字计算机似乎不适合解决数学、化学、天气预报、加密、网络安全、电网管理和运输物流中的某些复杂问题。
什么是量子算法?
经典的非量子算法是一种系统性方法，以有限的指令序列的形式解决给定问题，每条指令都由传统计算机的硬件执行。同样，量子算法仍然是一个循序渐进的过程，但这些步骤是在量子计算机上执行的 。即使经典算法可以在量子计算机上执行，复制量子力学的基本原理和纠错与检测，量子算法也会使用量子计算的一些固有特性，例如 叠加 或纠缠。
电网管理的量子算法
一些研究人员已经探索了量子计算机在提升电网性能方面的潜力。主要问题在于运行和维护现有电网非常昂贵且耗时。可再生能源的部署也加剧了电网管理问题，这将给配电线路带来额外压力。事实上，在经济增长、技术进步和向非化石能源转型的推动下，世界电力需求将激增。从这个角度来看，预计全球电力需求将从 2017 年的 22,000 TWh 达到近 35,300 太瓦时 (TWh)。
许多电力公司的利润都很微薄，它们往往无力更换老化的设备，只能不断地进行修补，这导致电网更容易出现停电。
为响应《巴黎气候协定》 ，世界各国已着手实施绿色能源政策，目标是到 2050 年实现 100% 可再生能源发电，实现净零排放。因此，分布式能源资源(包括光伏和风电)将整合到电网中，这些资源从定义上来说属于不确定能源这可能会给系统运营商在协调和管理方面带来巨大挑战。电网已经是一个大型配电系统，而且还会进一步发展，因此决策也会变得更加复杂。还必须考虑诸如网络攻击之类的事件，这些事件可能是由利益相关者和实体之间交换的大量数据引起的。具有讽刺意味的是，受量子算法启发的攻击可能会破解基于各种数学问题的电力系统数据通信中的大多数加密算法。最终，操作如此复杂的系统将需要新颖的建模策略和开创性的计算技术来实现各种功能，例如控制、优化和预测。
当今的计算机无法有效处理这些大问题。包括 IBM、Google、D-Wave、英特尔、微软在内的知名公司以及 IonQ 和 Rigetti 等各种初创公司都在竞相打造最大的量子计算机。
电力公司目前使用量子计算的情况
电力公司正稳步向在各个领域采用量子计算的方向迈进。意大利跨国能源公司 Enel 是全球能源、天然气和可再生能源市场的主要综合参与者，该公司与提供由人工智能驱动的高级数据分析的企业Data Reply合作，基于二次无约束二元优化 (QUBO) 模型解决组合优化问题。QUBO 为分配有限数量的人员进行大量干预制定了最佳计划。从计算的角度来看，优化该地区运营团队进行的维护工作计划意味着即时可用性和更高的资源利用效率，从而显着降低成本。
总部位于英国的E.ON一直与 IBM Quantum 合作，为其关键工作流程实施量子解决方案。据 E.ON 称，能源将不再单方面从发电公司输送到用户，未来可能包括较小的公司和家庭将能源输送到电网——例如，通过他们自己的光伏系统或电动汽车。量子计算可用于在未来更高效、更有效地控制这些过程。同时，电动汽车数量的增加导致充电过程更加复杂，量子计算可以帮助解决这一问题。
Phasecraft 案例
在提高电网效率的竞赛中，英国领先的量子算法初创公司 Phasecraft 赢得了英国政府价值 120 万英镑的合同，使用量子技术优化能源电网，这是量子催化剂基金的一部分，也是仅有的六个进入下一阶段竞赛的项目之一。在成功完成第一阶段后，该项目的第二阶段将由 Phasecraft 与能源安全部和 Net Zero 合作，优先考虑并尝试使用量子解决方案解决此类优化问题，特别关注运营成本。建设和维护电网连接的成本极其昂贵，每公里线路的成本高达 150 万英镑。新合同是在这家初创公司成功的一年之后签订的，该公司于 8 月份筹集了 1300 万英镑的 A 轮融资，以实现实际的量子优势——即量子计算机在现实世界的应用上胜过传统计算机。
值得注意的是，量子催化剂基金旨在加速采用量子技术来改变公共服务。正如英国科学、研究和创新部国务大臣安德鲁·格里菲斯所说：“这笔额外的 4500 万英镑资金凸显了我们致力于支持那些正在突破界限并抓住这项技术潜力来改变我们公共服务的英国优秀创新者的承诺。”
Phasecraft 由量子科学家于 2019 年创立，旨在设计新颖的量子算法来解决当今不完善的量子计算机上的实际问题，旨在加速量子计算的广泛应用，从几十年到几年。它的算法基于理论物理学和计算机科学的新见解，Phasecraft 的早期重点是将这些算法改进应用于建模和模拟问题，例如复杂能源网格的设计和使用。如今，Phasecraft 与领先的量子硬件公司(包括 Google、IBM 和 Rigetti)以及学术和行业领导者合作。
量子算法可以解决的实际问题
优化和负载平衡
量子算法可以有效解决复杂的优化问题。在优化问题中，我们寻求众多可能组合中的最佳组合。例如：“旅行推销员应该遵循哪条最有效的路线来访问不同的城市?”物理学可以帮助解决这类问题，因为它归结为能量最小化问题。物理学(包括量子物理学)的基本规则是，一切都趋向于达到最小能量状态(任何物体都会滑下斜坡)。量子退火只是使用量子物理学来找到问题的低能量状态，从而找到元素的最佳或接近最佳的组合。对于智能电网而言，这意味着更好的负载平衡、最大限度地减少能源损失和优化配电。
能源预测
量子算法通过增强预测能源需求和供应的过程，有助于实现电网稳定和高效的资源配置。量子机器学习模型可以处理大型数据集并提高预测能源消耗模式的准确性。
电网弹性和安全性
量子密码学提供累积的安全协议。抗量子算法对于保护智能电网基础设施免受未来量子计算机的攻击至关重要。
电网模拟和建模
量子模拟器可以生成精确的电力流、故障分析和稳定性评估模型。这些模拟使电网运营商能够测试场景、优化电网参数并增强整体可靠性。
电网优化
量子算法可以解决与电网拓扑优化、稳定目的的电容器放置和故障检测相关的大规模组合问题，并节省大量成本。
能源市场优化
量子计算可以使市场清算算法更加强大，确保高效的能源交易和定价。借助量子算法，能源市场的实时优化变得可行。
量子计算机尚未解决的问题
尽管量子计算机已经取得了一定的优势，但在超越传统计算机之前，仍有一些问题需要解决。量子随机存取存储器仍然无法有效地将信息编码为量子态，也无法确保量子算法的正确执行速度。许多智能电网应用依赖于大量量子比特来运行量子算法，而控制这些量子比特可能是一项非常艰巨的工作，因为它们对周围环境(如温度和噪声)极为敏感;因此，必须提供特殊的临时基础设施。此外，由于退相干的发生，保持大量量子比特纠缠可能是一项关键壮举。
目前的量子计算机并不像传统计算机那样无错误，这可能会在敏感的电力系统应用中带来额外的挑战。因此，设计人员有责任开发一种通用的容错和纠错量子计算机，以最小的努力实现任意量子算法。
