[논문 리뷰] Quantum Computing for Power Flow Algorithms: Testing on real Quantum Computers

Brynjar Sævarsson, Spyros Chatzivasileiadis외 2명|arXiv (Cornell University)|2022. 04. 29.

Quantum Computing Algorithms and Architecture인용 수 27

한 줄 요약

본 논문은 HHL 알고리즘을 이용하여 실제 노이즈가 있는 양자 컴퓨터에서 AC 전력 흐름 알고리즘을 구현하고 테스트하며, 하드웨어 영향과 확장성을 연구하기 위해 3-버스 및 5-버스 시스템을 평가합니다. 노이즈로 인해 더 많은 반복이 필요하더라도 정확한 해로 수렴하는 것을 보이고, 양자 전력 흐름의 도전과제와 향후 기회에 대해 논의합니다.

ABSTRACT

Quantum computing has the potential to solve many computational problems exponentially faster than classical computers. The high shares of renewables and the wide deployment of converter-interfaced resources require new tools that shall drastically accelerate power system computations, including optimization and security assessment, which can benefit from quantum computing. To the best of our knowledge, this is the first paper that goes beyond quantum computing simulations and performs an experimental application of Quantum Computing for power systems on a real quantum computer. We use five different quantum computers, apply the HHL quantum algorithm, and examine the impact of current noisy quantum hardware on the accuracy and speed of an AC power flow algorithm. We perform the same studies on a 3-bus and a 5-bus system with real quantum computers to identify challenges and open research questions related with the scalability of these algorithms.

연구 동기 및 목표

• RES 침투가 높은 전력 시스템에서 더 빠른 보안 평가 및 최적화의 필요성을 고취시키다.
• 고속 분리 부하 흐름(FDLF)과 HHL에 기반한 양자 전력 흐름(QPF) 접근법을 제안하여 선형 시스템을 해결한다.
• 실제 양자 하드웨어에서 QPF를 시연하여 하드웨어로 인한 오차와 확장성 한계를 평가한다.

제안 방법

• 선형 해를 HHL 알고리즘으로 대체하여 고전적 FDLF를 양자 설정에 맞게 적응시킨다.
• B'와 B'' 에르미트 행렬을 인코딩하고 HHL 회로를 통해 B' Δθ = ΔP 및 B'' ΔVm = ΔQ를 풀이한다.
• HHL 회로 내에서 양자 위상 추정과 조건부 회전을 사용하여 Δθ와 ΔVm을 얻는다.
• 전압을 갱신하고 불일치를 재계산하는 반복 루프를 소프트웨어로 구현하고, ΔP와 ΔQ를 추출하기 위해 측정을 샘플링한다.
• 제조 제약에 맞도록 제어된 고윳값 표현(3-비트 NL)을 사용하여 소형 시스템(3-버스 및 5-버스)을 테스트한다.
• 하드웨어 요구사항, 큐빗 수, 회로 깊이 및 수렴에 대한 노이즈의 영향을 논의한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 실제 하드웨어 노이즈하에서 양자 컴퓨터가 HHL을 통해 AC 전력 흐름을 구현하고 고전적 FDLPF 해로 수렴할 수 있는가?
• RQ2 현재의 NISQ 하드웨어 노이즈가 소형 전력 시스템에서 수렴 속도와 반복 횟수에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 전력 흐름 계산에서 실용적인 양자 우위를 방해하는 확장성 및 하드웨어 문제는 무엇인가?
• RQ4 QPF에서 양자 우위에 접근하기 위해 필요한 하드웨어 및 알고리즘 개선은 무엇인가?

주요 결과

• 노이즈 없는 시뮬레이션 및 잡음이 없는 양자 시뮬레이션에서 QPF는 고전적 FDLF와 동일한 해로 수렴한다.
• 실제 양자 컴퓨터에서 하드웨어 노이즈로 인해 QPF는 훨씬 더 많은 반복이 필요하다(대략 32–38대 5의 고전적 수렴보다).
• 5-버스 시스템의 경우 노이즈와 더 큰 회로 깊이가 수렴 속도를 눈에 띄게 늦추고 더 많은 큐비트 없이는 수렴을 방지할 수 있다.
• 시뮬레이션된 무잡음 QC는 고전적 결과와 근접하게 일치하는 반면, 실제 노이즈가 있는 디바이스는 네 가지 테스트 QC에서 유사하게 성능을 저하시킨다.
• 고윳값 조절(κ)이 시스템 크기에 따라 증가하여 전처리 없이 HHL의 지수적 속도향상을 유지하는 데 도전을 제기한다.
• 본 연구는 소형 시스템에서의 실행 가능성을 보여주고 대규모 QPF를 위한 주요 병목 현상(노이즈, 메모리, 루프 기능)을 강조한다.