Elektrofahrzeuge per Quantencomputing intelligent aufladen
Langfristiges Ziel ist die In-Time-Optimierung auf einem Quantenrechner.
Quantencomputing kann künftig dabei helfen, Rechenprozesse zum Aufladen großer Elektroflotten deutlich zu beschleunigen. Erste Versuche dazu wurden jetzt durch das Fraunhofer-IOSB auf dem Quantencomputer „IBM Q System One“ durchgeführt. Hauptuntersuchungsgegenstand der Forscher war der Vergleich zwischen dem klassischen Optimierungsmodell gegenüber der Berechnung auf einem Quantencomputer. Das Optimierungsszenario wurde dabei bewusst einfach und doch realitätsnah gehalten: Am Flughafen Erfurt-Weimar sollen in Zukunft drei Servicefahrzeuge an drei Ladesäulen mit möglichst viel eigenerzeugten Photovoltaik-Strom geladen werden. Die Komplexität wird dabei durch die unterschiedlichen Einsatzzeiten in Abhängigkeit des Flugbetriebes erhöht.
„Beim Quantencomputing müssen wir das Optimierungsproblem ganz anders beschreiben als bei einem konventionellen Optimierungsmodell. Es geht bei unseren ersten Untersuchungen also im Wesentlichen um zwei Fragestellungen: Wie muss die optimale Modellierung für den Quantencomputer aussehen? Und wie ist die Performance dieses Modells gegenüber konventionellen Berechnungen?“, erläutert Steve Lenk vom Fraunhofer-IOSB. Weitere Schwierigkeiten ergeben sich durch Unsicherheiten: Verschattungen der Photovoltaik-Anlage durch Wolken sowie kurzfristige Verschiebungen im Flugplan. Dieses Rauschen soll im Optimierungsmodell ebenfalls berücksichtigt werden.
Erste Ergebnisse zeigen, dass das Optimierungsproblem grundsätzlich über einen Quantencomputer berechnet werden kann und den Ergebnissen des klassischen Optimierungsverfahrens entsprechen. Allerdings haben die Forscher auch festgestellt, dass die Performance des klassischen Optimierungsmodells derzeit dem Quantenansatz noch überlegen ist, zumindest innerhalb der derzeit erreichbaren Größen der Quantenhardware.
Dennoch sieht Lenk großes Potenzial in der Zukunft: „Mit Quantencomputing können wir besonders gut Zufälligkeiten, wie sie bei der Aufladung von E-Fahrzeugen, etwa am Flughafen oder im Parkhaus auftreten, abbilden. Im weiteren Verlauf des Forschungsprojekts wollen wir aber auch noch andere Optimierungsprobleme aus der Energiewirtschaft untersuchen. Dabei geht es darum, aus den verschiedenen Technologien des Quantencomputings die beste zu wählen, um unser Optimierungsproblem zu lösen. Langfristig streben wir eine In-Time-Optimierung auf einem Quantenrechner an, um die Aufladung von Hunderten E-Fahrzeugen unter der Einbeziehung komplexer Situationen zu optimieren.“
Fh.-IOSB
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