Elektromobilität

Quantencomputing hilft beim intelligenten Laden von E-Autos

Quantencomputing Laden Elektroauto
Der Quantencomputer IBM Quantum System One steht in Ehningen.
© IBM Research

Quantencomputing kann dabei helfen, Rechenprozesse zum effizienten Beladen großer Elektroflotten deutlich zu beschleunigen. Erste Versuche wurden jetzt durch den Institutsteil Angewandte Systemtechnik des Fraunhofer-Instituts IOSB auf dem Quantencomputer »IBM Q System One« durchgeführt.

Hauptuntersuchungsgegenstand der Forscher am Institutsteil Angewandte Systemtechnik (AST) des Fraunhofer-Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB) war der Vergleich zwischen dem klassischen Optimierungsmodell gegenüber 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 beladen 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 Dr. Steve Lenk, Forscher am Fraunhofer IOSB-AST.

Weitere Schwierigkeiten ergeben sich durch Unsicherheiten: Verschattungen der Photovoltaik-Anlage durch Wolken sowie kurzfristige Verschiebungen im Flugplan, zum Beispiel durch wetterbedingte Störungen. 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 Leistung des klassischen Optimierungsmodells derzeit dem Quantenansatz noch überlegen ist, zumindest innerhalb der derzeit erreichbaren Größen der Quantenhardware.

Dennoch sieht Dr. Steve Lenk großes Potential 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 sollen auch noch andere Optimierungsprobleme aus der Energiewirtschaft untersuchen werden. Dabei geht es darum, aus den verschiedenen Technologien des Quantencomputings (zum Beispiel ultrakalte Atome, Supraleitung und gefangene Ionen) die beste zu wählen, um das Optimierungsproblem zu lösen.

Langfristig streben die Forscher an, eine so genannte In-Time-Optimierung auf einem Quantenrechner durchzuführen, um die Beladung von Hunderten von
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.


Das könnte Sie auch interessieren

Verwandte Artikel

Fraunhofer IOSB (Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung), IBM Deutschland GmbH