能源电力解决方案
能源电力解决方案
本源量子能源电力解决方案融合量子机器学习、量子算法及量子—经典混合计算架构，面向电力预测、状态分析和优化研究，提供算法开发、模型验证与应用建设支持，探索量子计算与电力业务的融合路径。
整体介绍
随着新型电力系统加快建设，新能源功率预测、负荷预测、潮流计算和故障诊断等业务，对计算效率、预测精度及运行分析提出了更高要求。多源数据、复杂时序关系和大规模网络模型增加了计算与建模难度。
本源量子能源电力解决方案融合量子机器学习、量子算法及量子—经典混合计算架构，面向电力预测、状态分析和优化研究，提供算法开发、模型验证与应用建设支持，探索量子计算与电力业务的融合路径。
行业痛点
新能源出力波动明显
风电、光伏等新能源发电受气象条件影响，具有随机性和波动性，对功率预测及电网调度提出更高要求。
用电负荷关系复杂
负荷变化受到天气、用户行为、生产活动等多种因素影响，需要处理长期依赖、多变量耦合与异常波动。
电网状态分析计算压力增加
随着电网规模扩大及新能源接入增加，潮流计算需要处理更复杂的网络模型与运行条件。
故障识别与定位要求提高
电网运行数据来源多样，故障样本和正常运行状态之间的差异需要有效识别，以支持异常分析与处置。
储能规划约束较多
储能站址与容量配置需要综合考虑电网结构、负荷分布、新能源出力和建设条件，形成多目标、多约束优化问题。
方案架构
构建“电力数据—算法模型—计算资源—业务应用”的技术架构。
通过数据预处理与特征构建，结合量子神经网络和量子卷积核等算法模型，面向不同电力任务开展开发与验证。依托超导量子计算机、量子模拟环境及量超融合计算资源，支持算法研究与应用建设。
方案优势
全栈协同，连接算法与应用
从电力业务需求出发，衔接算法模型、开发框架、平台和计算资源，为应用研究提供完整工具支持。
多算法适配不同任务
结合量子长短期记忆网络、量子注意力模型及量子求解算法，支持时序预测、状态分析和优化研究。
多类计算资源支持
根据模型特点和任务规模，选择量子模拟、经典高性能计算或量子真机开展计算与验证。
面向实际数据开展评估
结合电力数据特征与业务指标，评价预测误差、运行稳定性、计算开销及应用适用性。
应用场景
光伏发电功率预测
光伏功率受气象条件影响，呈现非线性和波动性，需要结合历史功率与气象数据进行预测。
利用量子长短期记忆网络及量子—经典混合模型开展短期功率预测研究，结合时序与特征分析，比较不同模型的预测误差和稳定性，为供需平衡分析提供参考。
电网负荷预测
负荷数据受到天气、用户行为与生产活动等因素影响，需要同时分析时间规律和外部变量。
结合量子时空注意力网络等模型，对历史负荷与气象等多源数据进行建模，开展多变量负荷预测和不同运行条件下的模型验证。
潮流计算
电网规划与运行分析需要求解节点电压、功率等状态，网络规模扩大增加了计算压力。
结合牛顿—拉夫逊法与量子线性求解方法，开展量子—经典混合潮流计算研究，依据网络规模、精度要求和计算环境评价求解效果。
故障诊断
电网异常状态需要及时识别与定位，复杂运行条件对数据分析和分类能力提出更高要求。
构建量子特征提取与分类模型，开展故障样本识别及异常状态分析，为故障诊断研究提供计算支持。
合作伙伴
咨询流程
场景咨询
明确电力业务问题、数据条件与评价指标。
技术评估
确定算法模型、计算环境与验证范围。
联合验证
开展模型训练、算例测试与结果比较。
项目实施
依据验证结果推进应用开发或平台建设。
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