Technologie

Elektrofahrzeuge per Quantencomputing intelligent aufladen

27.10.2021 - 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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