JIJ联合ORCA验证量子计算在能源调度中的商业价值, 量子优化软件公司 JIJ Inc. 联合光子量子计算企业 ORCA Computing、能源巨头 bp 以及英国国家量子计算中心（NQCC），近日发布了一份重要白皮书，展示量子-经典混合计算在能源优化领域的实际应用成果。
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此次研究聚焦电力行业核心难题——机组组合问题（Unit Commitment Problem，UCP）。该问题需要在满足电网需求的前提下，决定发电机组何时启动、停止以及持续运行时间，以实现成本、效率与碳排放的综合优化。随着风电、光伏等可再生能源占比提升，以及AI数据中心带来的用电需求激增，传统优化方法面临越来越大的计算压力。
项目采用bp验证的标准数据集进行测试，涉及超过2.5万个变量和近4.9万个约束条件，属于典型的大规模工业优化问题。
为突破当前量子硬件规模限制，研究团队设计了量子-经典混合架构。系统首先利用经典算法将超大规模问题拆分为多个子问题，再通过 JIJ 的建模平台和 Qamomile 编译框架，将关键离散决策转换为适合量子计算处理的QUBO优化模型。
随后，这些优化任务被部署到 ORCA Computing 的 PT-2 光子量子计算机上运行。该系统采用时间仓（Time-Bin）光学架构，通过“二值玻色子求解器（BBS）”不断调整光学参数，引导系统寻找问题的最低能量状态，从而获得高质量优化解。最终结果再交由经典计算机进行精细调整与整合。
在性能测试中，该混合求解器与 HiGHS、Gurobi 等主流经典优化工具进行了对比。结果显示，随着问题规模扩大，量子辅助方案在目标函数质量上持续优于传统分解算法，展现出更强的离散优化能力。
尤其在电网突发波动场景下，量子模型表现出更好的实时响应能力。例如当备用电力需求突然增加25%时，传统日前调度容易出现供电缺口，而量子辅助系统能够快速调整发电机组配置，将运行机组数量从60台动态提升至74台以上，有效降低电网风险。
目前，PT-2系统仍受到约300毫秒采样时间和调度延迟限制。为进一步提升性能，ORCA计划于2026年推出下一代PT-3系统，将量子模式数量从48提升至128，并把采样延迟降低至10毫秒。
根据白皮书(获取白皮书请私信留言)预测，PT-3有望在求解质量和实际运行时间两方面同时超越当前最先进的经典优化器，为能源调度、智能电网和低碳运营提供具有商业价值的量子计算解决方案。
此次合作表明，量子计算正在从实验室研究逐步走向真实工业场景。能源行业有望成为继金融优化之后，最早实现量子商业价值落地的重要领域之一。
