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Distributed quantum generalized benders decomposition for unit commitment problems
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DOI：10.1007/s11128-025-04977-2.png)
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摘要
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为解决机组组合（UC）问题，提出了集中式和分布式混合量子-经典广义Benders分解（GBD）算法。在集中式方法中，量子GBD将主问题（MP）转化为适合量子计算的二次无约束二进制优化形式。对于分布式系统，基于直接优化松弛变量分配，提出了基于共识的量子GBD（CIQGBD）及其部分分布式变体D-CIQGBD。D-CIQGBD利用改进子问题的对偶信息构建更合理的局部割平面，进而将MP分解为局部主问题（LMP）。该方法不仅增强了量子退火过程中系统哈密顿量的最小本征能隙，提高了计算效率，还减少了量子比特开销并满足了分区要求。在多种UC场景下的广泛实验验证了上述混合算法的性能。与经典求解器Gurobi相比，D-CIQGBD在IEEE RTS 24-bus系统上求解安全约束机组组合问题时展现出速度优势。这些结果为利用量子计算进行电力系统分布式优化提供了新视角。
Keyword:
Quantum computing
Quantum annealing
Benders decomposition
Unit commitment
Consensus-inspired
期刊
Q
IF:
2.2
论文数:
290
被引数:
0
机构
引用论文
Hybrid quantum-classical scheduling optimization in UAV-enabled IoT networks混合量子-经典调度优化在UAV支持的物联网网络中的应用
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