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微电网是一种经过验证的范例，可以灵活管理分布式能源 (DER) 并确保电力在停电时的弹性[1,2]。在众多微电网功能中，状态估计至关重要，因为它能够基于有限数量的传感器（例如微型PMU（微相量测量单元））对微电网进行在线监控。微电网状态估计的基本要求主要包括准确性、效率和抗噪声能力[3]。对于现代微电网，由于社区扩大、不确定可再生能源的高渗透率和不稳定的运行条件，对高频状态估计的需求日益迫切和重要[4]。然而，几乎所有经典状态估计方法的复杂性都随着问题规模呈多项式增长，这使得这些方法不再适合具有强大实时运行需求的未来电网。为了克服复杂性问题，量子计算提供了一种有前途的解决方案。与经典计算不同，量子计算需要更少的比特（即量子比特）来处理复杂问题。对于微电网状态估计，一个主要的瓶颈是建立一种高效的稀疏线性方程组求解器。目前，量子线性系统算法主要有两种：混合量子/经典算法和基于量子电路的算法[5,6]。混合算法是为噪声中尺度量子（NISQ）时代开发的。例子包括变分量子线性系统
量子微电网状态估计 - NSF-PAR
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