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Ayesa y la computación cuántica
Ayesa se ha asociado con i-DE, la distribuidora del grupo Iberdrola en España, para implementar una solución innovadora basada en computación cuántica. Este esfuerzo tiene como objetivo optimizar la red eléctrica del país, maximizando la disponibilidad de las redes y teniendo en cuenta el impacto de la creciente electrificación de la demanda.
Desafíos en la infraestructura eléctrica
La colaboración, financiada por el Global Smart Grids Innovation Hub de Iberdrola, aborda los desafíos que enfrenta i-DE al gestionar una infraestructura eléctrica que sirve a más de 11 millones de clientes. A medida que surgen nuevos modelos como el autoconsumo y el almacenamiento de energía, los enfoques tradicionales de análisis energético están quedando obsoletos. Es necesario un análisis de flujos de energía más dinámico que contemple diferentes direcciones, optimizando así la gestión de la red y anticipando escenarios futuros.
Requerimientos para una gestión integral
El entorno actual demanda una gestión integral de la red eléctrica que incluya:
- Tratamiento de grandes volúmenes de datos
- Predicciones de escenarios futuros
- Optimización de elementos de red
Con estos requisitos, i-DE y Ayesa están explorando cómo la tecnología de computación cuántica puede ofrecer soluciones efectivas ante estos retos.
Adaptabilidad y Sostenibilidad en la Red
Aitor Moreno, responsable de Quantum Computing en Ayesa, destaca que existen tres tipos de topología en la red: alta, media y baja tensión. La meta es que cada parte del proceso, desde la generación hasta el suministro, se adapte automáticamente en función de las circunstancias cambiantes. Esto permitirá encontrar escenarios óptimos y sostenibles, apoyando a los expertos en la toma de decisiones ante posibles incidencias o cambios en la demanda.
Soluciones técnicas basadas en computación cuántica en Iberdrola
La computación cuántica se presenta como una solución innovadora para resolver problemas de optimización complejos de manera precisa. Ayesa está aplicando métodos de Quantum Optimization para encontrar el mejor escenario en este proyecto. Los algoritmos utilizados, como QUBO, Ising, QUOA, VQE y Quantum Monte Carlo, se evaluarán en función de su exactitud y se implementarán en un método híbrido. Además, la integración de restricciones se realizará mediante funciones cuánticas como Grover Adaptive Search (GAS) y técnicas de optimización de cajas negras (black-box optimization BBO).
