12月4日消息，由國網安徽省電力有限公司經濟技術研究院主導的“基于量子長短期記憶網絡的光伏電站發電功率預測模型”首次在超導量子計算機上進行真機實驗，驗證了在光伏發電功率預測中應用量子計算機的技術可行性。
安徽電力研究院密切關注前沿技術，創新性地開展了量子計算在電力領域的研究，組建了專門的光伏發電功率預測研究團隊，并在模型構建、算法優化、實證研究等方面進行了大量工作。從確定研究方向的四月份開始，該團隊召開了多次研討會，反復驗證并成功解決了量子算法路線、模型數據來源、變量特征優選、量子模型搭建、算法優化提升等一系列技術難題。在研究過程中，該團隊創新性地提出了多項算法優化策略，確保了光伏發電功率預測模型的真機實驗能夠順利進行。實驗驗證顯示，該團隊提出的光伏發電功率預測方法在量子計算真機上運行效果良好。相較于傳統計算機應用的神經網絡預測模型，該方法減少了30%的模型參數，預測誤差降低了超過35%，以更少的模型參數實現了更卓越的預測性能。
近年來，量子計算機的算力不斷提升。在光伏電站接入電網分布廣泛、新能源發電波動大的情境下，此次實驗為將量子計算在電力領域中的推廣應用提供了理論和實驗基礎，為今后應用高性能量子計算機進行光伏發電功率快速預測提供了技術支持。
