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 #1、Applied Energy #2、TechXplore
（本文提供合作夥伴轉載。首圖來源：Shutterstock）
