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今年五月,台灣爆發多次停電,造成大家對電網的不信任。其實在國外,停電也不是罕見的事情,該如何確保電網穩定,是各國都在努力的方向。近日,康乃爾大學將量子運算導入電網中,提升診斷電網問題的速度,能在幾秒內找出解決方案,大幅降低停電的機會與時間。研究團隊將論文發表於 Applied Energy 期刊。

研究團隊導入量子運算,嘗試確保電網穩定性

根據美國聯邦能源資訊管理局(USEIA)的數據,美國發電廠在 2020 年共生產了 4 兆千瓦小時的電能,並透過區域電網輸送。但由於風暴、樹木倒下、電網老舊等各式因素,造成多次的停電。

根據 USEIA 的統計,2016 年,美國住戶平均停電了 4 小時;2017 年,停電時數上升到 8 小時;2018 年,停電時數為 6 小時。

雖然時數看起來不長,但斷電對一般家庭來說,的確是個惱人的經驗;而對工廠,特別是高階的電子製造廠來說,停電會造成數以億計的損失。為了確保電網穩定性,也加快斷電排除的速度,科學家嘗試導入量子技術,建立基於量子運算的智慧系統,打造故障診斷框架,以準確找出電力系統的問題。

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隨著再生能源、分散式電網發展,維持電網穩定的挑戰更高

在大規模的電力系統測試中,研究團隊發現,基於量子運算的深度學習方法可以有效擴展,能在更大的電力系統中,快速診斷電網的問題。論文表示,與 AI 結合的量子運算技術能快速診斷出電網的問題,並在幾秒內找到解決方案,避免電壓變化、大規模停電等巨大問題。

參與研究的博士生 Akshay Ajagekar 表示,人類難以承受電網癱瘓的損失。雖然目前的電網有感測器,但它們還不夠好,需要等待幾分鐘、幾小時或幾天才會得到結果,但人們需要快速診斷電力系統的問題。Ajagekar 認為,量子運算與人工智慧可以解救大多數的系統問題,雖然技術上還不構成熟,但效果很好。

工程學院能源系統教授 Fengqi You 表示,能源系統故障由來已久,但人們多用傳統的方式解決,而今日的電力系統可以從量子運算與 AI 中受益,提升電網的穩定度。隨著再生能源、分散式電網的發展,維持電網可靠性的難度更高,量子運算提供一種全新的解決方案,能快速診斷與排除電網的問題,讓電網更可靠,不僅降低民怨,也確保工業、電子製造上的穩定。

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參考資料:Applied Energy #1Applied Energy #2TechXplore

(本文提供合作夥伴轉載。首圖來源:Shutterstock)