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Quasi-Combinatorial Microgrid Energy Optimization Using Secure Affine-Based Blind Quantum Computing
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PRE
AI
DOI：10.1109/TSG.2026.3651247.png)
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摘要
En 中文
量子计算在复杂能源优化中具有独特优势，特别是在涉及多样化离散资源的微电网中，对应的能源优化问题呈现出准组合性质。鉴于当前有限的量子资源作为云服务提供，我们提出了一种基于仿射变换的盲量子计算方法，用于外包微电网的准组合能源优化（QCEO）问题。首先，我们揭示了直接将本地QCEO问题外包给量子云平台所面临的隐私泄露问题，并设计了一种低成本、易于实现的盲量子计算方案以保护隐私相关细节。其次，在从QCEO到无约束二次二进制优化（QUBO）的重新表述过程中，我们针对仿射变换和二进制展开定制了由系数矩阵和向量组成的密钥。通过定制密钥加密，优化了原始伊辛模型对应的病态未加密QUBO的网络结构。最后，通过微电网应用实例，数值实验验证了所提出方法在保护隐私的同时，有效提升了本地QCEO决策效率并具有良好的可扩展性。
Keyword:
Microgrid energy optimization
blind quantum computing
affine transformation
quasi-combinatorial
期刊
IF:
9.8
论文数:
5.7K
被引数:
4.3W
机构
引用论文
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