Énergie et réseaux

Les réseaux intelligents modernes visent à équilibrer dynamiquement l'offre et la demande d'énergie à travers des réseaux distribués, souvent riches en énergies renouvelables. Il faut pour cela résoudre des problèmes d'optimisation complexes en temps réel, tels que l'équilibrage de la charge, l'engagement d'unités et le routage tolérant aux pannes, dans un contexte d'incertitude et de contraintes opérationnelles strictes.
Un projet d'informatique quantique pour les réseaux intelligents explore la manière dont les algorithmes quantiques pourraient améliorer la prise de décision dans l'ensemble du réseau. Les applications comprennent l'optimisation de la répartition de l'énergie, la prévision des calendriers de réponse à la demande et la reconfiguration de la topologie du réseau en réponse aux perturbations ou aux fluctuations des sources solaires et éoliennes.
Il s'agit de formuler un ou plusieurs de ces défis sous la forme d'une optimisation binaire quadratique sans contrainte (QUBO) ou d'un type de problème similaire, puis d'appliquer des solveurs quantiques ou inspirés par les quantiques pour identifier des solutions efficaces. Ces solutions sont comparées aux routines d'optimisation classiques en termes de vitesse, de précision et d'évolutivité.

Pour les fournisseurs de services publics et les opérateurs de réseaux, l'informatique quantique offre une voie d'avenir vers des réseaux énergétiques plus réactifs, plus résistants et plus durables.

La prévision précise de la production d'énergie renouvelable, telle que l'énergie éolienne ou solaire, est essentielle pour la stabilité du réseau, le commerce de l'énergie et la planification des infrastructures. Les modèles d'ensemble, qui combinent plusieurs méthodes de prévision, sont couramment utilisés pour améliorer la précision, mais l'optimisation et l'étalonnage de ces modèles sur de vastes ensembles de données sont très gourmands en ressources informatiques.

Une démonstration de faisabilité de l'informatique quantique dans les ensembles de prévisions des énergies renouvelables explore la manière dont les algorithmes quantiques peuvent améliorer la sélection des modèles, le réglage des paramètres ou l'agrégation probabiliste. Les méthodes de régression, de classification ou d'échantillonnage améliorées par l'informatique quantique peuvent aider à capturer les dépendances non linéaires et à réduire l'incertitude dans les résultats des prévisions.

Le cas d'utilisation implique généralement l'apprentissage de modèles d'ensemble sur des données météorologiques et de production historiques, puis l'application d'algorithmes quantiques pour optimiser les poids de l'ensemble ou identifier les combinaisons de modèles les plus informatives. Les performances sont évaluées par rapport aux approches classiques en termes de précision des prévisions et d'efficacité informatique.

L'amélioration des prévisions d'ensemble présente des avantages directs pour les fournisseurs d'énergie et les opérateurs de réseaux, en permettant une intégration plus fiable des énergies renouvelables et une prise de décision plus intelligente dans les réseaux électriques dynamiques.