Quantencomputing ebnet den Weg für einen CO2-armen Gebäudebetrieb
Eine neue, in Engineering veröffentlichte Studie präsentiert einen innovativen Ansatz für das Energiemanagement von Gebäuden, der Quantencomputing mit modellprädiktiver Regelung (MPC) kombiniert, um die Energieeffizienz zu steigern und die Dekarbonisierung von Gebäuden voranzutreiben. Gebäude sind große Energieverbraucher und tragen maßgeblich zum globalen Energieverbrauch und den Treibhausgasemissionen bei. Um diese Probleme zu lösen, entwickelten die Forscher Akshay Ajagekar und Fengqi You von der Cornell University eine adaptive, auf quantenoptischer Optimierung basierende MPC-Strategie. Diese Strategie ist für Gebäude konzipiert, die mit Batteriespeichern und Systemen zur Erzeugung erneuerbarer Energien wie Photovoltaikanlagen ausgestattet sind. Kernstück der Strategie ist ein lernbasiertes Parametertransferschema für den Quanten-Approximationsoptimierungsalgorithmus (QAOA). Es nutzt Bayes-Optimierung und Gauß-Prozesse zur Vorhersage initialer Quantenschaltungsparameter. Dies reduziert nicht nur den Rechenaufwand von QAOA, sondern ermöglicht dem System auch die Anpassung an wechselnde Gebäudezustände und externe Störungen. Durch die Behandlung des MPC-Problems als quadratisches, uneingeschränktes binäres…
