Der Energiekonzern E.ON unterstützt ab sofort unser Anwendungsprojekt QMPC bei der Lösung von Planungsproblemen im Raumflugbetrieb und bringt einen eigenen, wichtigen Anwendungsfall ein: die effiziente Einbindung von Elektrofahrzeugen in zukünftige Energienetze. Damit leistet die Zusammenarbeit von QMPC und E.ON nicht nur einen Beitrag für eine effizientere Missionsplanung mithilfe von Quantencomputern, sondern auch für die Entwicklung widerstands- und leistungsfähiger Stromnetze.
Das Ziel des Projekts QMPC ist die Lösung von Scheduling-Problemen bei der Missionsplanung in der Raumfahrt: Wie können Personal und Material optimal eingesetzt werden, wenn bei der Planung auch Nebenbedingungen berücksichtigt werden müssen? Solche Stundenplanprobleme sind notorisch schwer zu lösen. Sie sind, mathematisch formuliert, NP-Vollständig und können ab einer gewissen Größe mit herkömmlichen Computern nicht mehr in vertretbarer Zeit optimal gelöst werden.
E.ON wird im Rahmen von QMPC mit einem Decentralized-Energy-System-Scheduling-Problem (DESS) eine Stundenplanproblem-Variante für die bessere Planung von Vehicle-to-Grid-Systemen der Elektromobilität entwickeln. Dabei geht es wie in der Raumfahrt-Missionsplanung um die Lösung von Optimierungsproblemen mit Nebenbedingungen. Wann ist der beste Zeitpunkt, einen Auto-Akku zu laden, wenn man auch den Mindestladezustand des Akkus am Ende des Planungszeitraums, die Gesamtmenge an verkauftem Strom in einem bestimmten Zeitfenster und logische Bedingungen an Auto-Akkus berücksichtigt muss?
Angesichts des hohen Skalierungsgrades im Vehicle-to-Grid-Konzept, stoßen klassische Rechner bei solchen Optimierungsproblemen schnell an ihre Grenzen. Die Modelle, die das Geflecht aus Zuständen, Bedingungen und logischen Verknüpfungen beinhalten müssen, werden schlicht zu komplex für klassische Methoden.
Hochrelevanter Anwendungsfall im Weltall und auf Erden
Quantencomputer sind eine mögliche Abhilfe: Sie könnten größere Modelle untersuchen und eignen sich potenziell auch für die Echtzeit-Optimierung von Energienetzen. Allerdings reicht die Kapazität heutiger Systeme dafür bei weitem nicht aus. Das Projekt QMPC um Teamleiter Sven Prüfer vom DLR Raumflugbetrieb versucht deshalb, Quantenalgorithmen zu implementieren, die größere Probleme lösen können. Dies geschieht zum Beispiel durch hybride Ansätze, verbessertes Problem-Encoding, Schaltkreisoptimierung und der problemspezifischen Anpassung generischer Algorithmen.
Mit dem Vehicle-to-Grid-Ansatz erweitert E.ON nun den Weltraum-Fokus von QMPC um einen hochrelevanten Anwendungsfall mit vielen Planungsproblemen auf großer Skalenebene – oder kurz: um eine spannende Herausforderung für die Energieversorgung und Mobilität der Zukunft.
Quantum Mission Planning Challenges
Das Projekt wird Missionsplanungsprobleme mithilfe dreier Quantenalgorithmen lösen und eine Schnittstelle zwischen einem klassischen Planungssystem und Quantencomputern herstellen.
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