12月4日，由國網安徽省電力有限公司經濟技術研究院牽頭研究的“基于量子長短期記憶網絡的光伏電站發電功率預測模型”首次在超導量子計算機上開展真機實驗，驗證了應用量子計算機開展光伏發電功率預測的技術可行性。

　　安徽電力經研院緊跟前沿技術，創新開展量子計算在電力領域的研究，組建光伏發電功率預測研究團隊，在模型構建、算法優化、研究實證等方面開展了大量工作。自4月份確定研究方向以來，研究團隊召開數次研討會并反復求證，成功解決了量子算法路線、模型數據來源、變量特征優選、量子模型搭建、算法優化提升等系列技術難題。在研究過程中，團隊創新提出多項算法優化策略，成功保障光伏發電功率預測模型真機運行實驗順利開展。經實驗驗證，團隊提出的光伏發電功率預測方法在量子計算真機上運行效果良好。與傳統計算機應用的神經網絡預測模型相比，該方法采用的模型參數量減少了30%，預測誤差下降超過35%，以更少的模型參數實現了更優越的預測性能。

　　近年來，量子計算機的算力不斷提升。在海量分布式光伏接入電網、新能源發電出力隨機波動的背景下，本次實驗為量子計算在電力領域中的推廣應用提供了理論和實驗參考，為后續應用高性能量子計算機開展光伏發電功率快速預測提供技術支撐。(楊欣)