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Energie & Management > Elektrofahrzeuge - Quantencomputer sollen beim Lademanagement helfen
Quelle: Fotolia / Dreaming Andy
Elektrofahrzeuge

Quantencomputer sollen beim Lademanagement helfen

Quantencomputing kann dabei helfen, Rechenprozesse zum intelligenten Beladen großer Elektroflotten zu beschleunigen. Davon gehen Fraunhofer-Forscher aus.
Erste Versuche zum Lademanagement für Elektrofahrzeuge hat der Institutsteil Angewandte Systemtechnik AST des Fraunhofer-Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB auf dem Quantencomputer „IBM Q System One“ durchgeführt.

Hauptuntersuchungsgegenstand der Forscherinnen und Forscher war, wie es in einer Mitteilung des Instituts heißt, der Vergleich zwischen einem klassischen Optimierungsmodell und der Berechnung auf einem Quantencomputer. Das Optimierungsszenario wurde dabei bewusst einfach gehalten und doch realitätsnah: Am Flughafen Erfurt-Weimar sollen in Zukunft drei Servicefahrzeuge an drei Ladesäulen mit möglichst viel eigenerzeugten Photovoltaik-Strom versorgt werden. Die Komplexität wird dabei durch unterschiedliche Einsatzzeiten in Abhängigkeit vom Flugbetrieb erhöht.

Zwei Fragestellungen im Fokus

„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?“, erklärte Dr. Steve Lenk, Wissenschaftler am IOSB-AST.

Weitere Schwierigkeiten ergeben sich durch Unsicherheiten: Verschattungen der Photovoltaik-Anlage durch Wolken sowie kurzfristige Verschiebungen im Flugplan, etwa durch wetterbedingte Störungen. Dieses „Rauschen“ soll im Optimierungsmodell ebenfalls berücksichtigt werden.

Erste Ergebnisse, so heißt es weiter, zeigten, dass das Optimierungsproblem grundsätzlich über einen Quantencomputer berechnet werden kann und den Ergebnissen des klassischen Optimierungsverfahrens entsprechen. Allerdings wurde auch festgestellt, dass die Performance des klassischen Optimierungsmodells derzeit dem Quantenansatz noch überlegen ist, zumindest innerhalb der derzeit erreichbaren Größen der Quantenhardware.

Gute Abbildung von Zufälligkeiten möglich

Dennoch sieht Lenk ein großes Potenzial in der Zukunft: „Mit Quantencomputing können wir besonders gut Zufälligkeiten, wie sie bei der Beladung von E-Fahrzeugen, etwa am Flughafen oder im Parkhaus auftreten, abbilden.“ Im weiteren Verlauf des Forschungsprojektes wolle man aber auch noch andere Optimierungsprobleme aus der Energiewirtschaft untersuchen. Dabei geht es darum, aus den verschiedenen Technologien des Quantencomputings – etwa ultrakalte Atome, Supraleitung und gefangene Ionen – die beste zu wählen. Langfristig werde angestrebt, eine sogenannte „In-Time-Optimierung“ auf einem Quantenrechner durchzuführen, um die Beladung von Hunderten E-Fahrzeugen unter der Einbeziehung komplexer Situationen zu optimieren.

Die Arbeiten wurden im Rahmen des Forschungsprojektes „EnerQuant“ durchgeführt, an dem neben dem Fraunhofer IOSB-AST auch das Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM, JoS Quantum, die Universität Heidelberg sowie die Universität Trient beteiligt sind.

Dienstag, 26.10.2021, 11:37 Uhr
Günter Drewnitzky
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Quantencomputer sollen beim Lademanagement helfen
Quantencomputing kann dabei helfen, Rechenprozesse zum intelligenten Beladen großer Elektroflotten zu beschleunigen. Davon gehen Fraunhofer-Forscher aus.
Erste Versuche zum Lademanagement für Elektrofahrzeuge hat der Institutsteil Angewandte Systemtechnik AST des Fraunhofer-Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB auf dem Quantencomputer „IBM Q System One“ durchgeführt.

Hauptuntersuchungsgegenstand der Forscherinnen und Forscher war, wie es in einer Mitteilung des Instituts heißt, der Vergleich zwischen einem klassischen Optimierungsmodell und der Berechnung auf einem Quantencomputer. Das Optimierungsszenario wurde dabei bewusst einfach gehalten und doch realitätsnah: Am Flughafen Erfurt-Weimar sollen in Zukunft drei Servicefahrzeuge an drei Ladesäulen mit möglichst viel eigenerzeugten Photovoltaik-Strom versorgt werden. Die Komplexität wird dabei durch unterschiedliche Einsatzzeiten in Abhängigkeit vom Flugbetrieb erhöht.

Zwei Fragestellungen im Fokus

„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?“, erklärte Dr. Steve Lenk, Wissenschaftler am IOSB-AST.

Weitere Schwierigkeiten ergeben sich durch Unsicherheiten: Verschattungen der Photovoltaik-Anlage durch Wolken sowie kurzfristige Verschiebungen im Flugplan, etwa durch wetterbedingte Störungen. Dieses „Rauschen“ soll im Optimierungsmodell ebenfalls berücksichtigt werden.

Erste Ergebnisse, so heißt es weiter, zeigten, dass das Optimierungsproblem grundsätzlich über einen Quantencomputer berechnet werden kann und den Ergebnissen des klassischen Optimierungsverfahrens entsprechen. Allerdings wurde auch festgestellt, dass die Performance des klassischen Optimierungsmodells derzeit dem Quantenansatz noch überlegen ist, zumindest innerhalb der derzeit erreichbaren Größen der Quantenhardware.

Gute Abbildung von Zufälligkeiten möglich

Dennoch sieht Lenk ein großes Potenzial in der Zukunft: „Mit Quantencomputing können wir besonders gut Zufälligkeiten, wie sie bei der Beladung von E-Fahrzeugen, etwa am Flughafen oder im Parkhaus auftreten, abbilden.“ Im weiteren Verlauf des Forschungsprojektes wolle man aber auch noch andere Optimierungsprobleme aus der Energiewirtschaft untersuchen. Dabei geht es darum, aus den verschiedenen Technologien des Quantencomputings – etwa ultrakalte Atome, Supraleitung und gefangene Ionen – die beste zu wählen. Langfristig werde angestrebt, eine sogenannte „In-Time-Optimierung“ auf einem Quantenrechner durchzuführen, um die Beladung von Hunderten E-Fahrzeugen unter der Einbeziehung komplexer Situationen zu optimieren.

Die Arbeiten wurden im Rahmen des Forschungsprojektes „EnerQuant“ durchgeführt, an dem neben dem Fraunhofer IOSB-AST auch das Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM, JoS Quantum, die Universität Heidelberg sowie die Universität Trient beteiligt sind.

Dienstag, 26.10.2021, 11:37 Uhr
Günter Drewnitzky

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