量子神经网络在可再生能源微电网能量管理中的应用：集成电动汽车与电池储能系统的优化策略

针对可再生能源微电网（MG）中因电动汽车（EV）、储能系统（ESS）和可再生能源（RES）集成导致的能量管理（EM）复杂性问题，研究人员创新性地提出量子神经网络（QNN）解决方案。该研究通过量子并行性和纠缠特性优化微电网运行，显著降低能源成本并提升电池与EV的荷电状态（SOC）管理效率。结果表明，QNN在约束满足和计算效率上优于经典神经网络（CNN），为下一代能源系统提供了突破性技术路径。

　　

随着全球能源结构向可再生能源转型，微电网（Microgrid, MG）因其灵活性和可持续性成为研究热点。然而，电动汽车（Electric Vehicle, EV）、储能系统（Energy Storage System, ESS）和可再生能源（Renewable Energy Source, RES）的集成，使得微电网能量管理（Energy Management, EM）面临高维度、动态性和不确定性等挑战。传统方法如经典神经网络（Classical Neural Network, CNN）和强化学习（Reinforcement Learning, RL）虽有一定效果，但受限于计算效率和可扩展性。量子计算（Quantum Computing, QC）的兴起为解决此类复杂问题提供了新思路，但其在微电网能量管理中的应用仍属空白。

在此背景下，研究人员Alireza Khatiri、Seyyed Yousef Mousazadeh Mousavi和Saeed Golestan开展了一项开创性研究，首次将量子神经网络（Quantum Neural Network, QNN）应用于含EV和ESS的可再生能源微电网能量管理。该研究通过量子并行性和纠缠特性，显著提升了优化效率，成果发表在《Journal of Energy Storage》。

研究采用Python编程语言和IBM Qiskit库（版本1.0.1）进行仿真，构建了两阶段QNN模型：第一阶段训练QNN管理电池储能系统（Battery Energy Storage System, BESS），第二阶段控制EV在车网互动（Vehicle-to-Grid, V2G）模式下的充放电。模型输入包括光伏（Photovoltaic, PV）发电量、负荷需求、电价及SOC数据，目标为最小化运行成本并维持电网稳定性。

Modeling of microgrid and problem formulation
研究以含PV、BESS和EV的并网微电网为对象（图1），通过数学建模量化了能源交换约束。BESS和EV的充放电速率分别设定为额定功率的10%和20%/小时，为后续优化提供边界条件。

Quantum neural network
QNN利用量子比特（qubit）的叠加态和纠缠效应，可同时探索2ⁿ
种状态，相比CNN的串行计算具有天然并行优势。研究详细阐述了量子线路设计，包括参数化量子门（如旋转门）和测量策略，以编码微电网中的非线性关联。

Preparation of QNN for energy management
数据预处理阶段，团队采集了24小时内PV出力、负荷曲线及分时电价数据，并归一化为QNN可处理的量子态。BESS和EV的SOC管理被转化为带约束的优化问题，通过量子变分算法求解。

Simulation and results
仿真表明，QNN在成本节约和SOC管理上全面优于CNN。具体而言，QNN将微电网日均运行成本降低12.7%，同时BESS和EV的SOC波动幅度减少23%。此外，QNN在电网峰值负荷时的响应速度比CNN快1.8倍，凸显其处理动态场景的优越性。

Conclusion
该研究证实了QNN在复杂微电网能量管理中的革命性潜力：其量子特性可高效协调RES、ESS与EV的交互，为高比例可再生能源并网提供了新范式。未来工作需进一步探索量子硬件部署和噪声抑制策略，以推动实际应用。

这项研究不仅填补了量子计算在能源领域的应用空白，更为智能电网的下一代优化算法指明了方向。通过量子与经典计算的协同创新，人类向碳中和目标又迈出了关键一步。