Das vom BMBF geförderte Forschungsprojekt Q-Grid hat gezeigt, wie Quantenalgorithmen zur Lösung komplexer Herausforderungen im Energiesektor beitragen können. Im Fokus standen konkrete Anwendungsfälle aus der Praxis, die bereits heute für klassische Optimierungsverfahren schwer lösbar sind – insbesondere durch die zunehmende Dezentralisierung, volatile Einspeisung aus erneuerbaren Energien und den steigenden Bedarf an intelligenter Netzsteuerung.

1. Lastverschiebung durch dynamische Preise
Wie motiviert man Verbraucher, Strom zu Zeiten hoher erneuerbarer Einspeisung zu nutzen? Q-Grid entwickelte ein Optimierungsmodell zur individuellen Preissteuerung. Mithilfe von Quantum Annealing (z. B. über D-Wave’s Leap) konnten auch größere Szenarien effizient gelöst werden – teils besser skalierend als klassische Solver.

2. Selbstversorgende Microgrids erkennen
Ziel war die Identifikation von Netzbereichen, die sich mit lokaler Erzeugung selbst versorgen können. Hier zeigte sich: Sobald Kriterien wie Selbstversorgung berücksichtigt werden, steigt die Komplexität rapide. Quantum-Hybrid-Algorithmen lieferten dabei vielversprechende Ergebnisse.

3. Koalitionsbildung unter Prosumern
Mittels Methoden aus der kooperativen Spieltheorie wurde untersucht, wie sich Prosumer zu wirtschaftlich sinnvollen Gruppen zusammenschließen können. Durch die Überführung in sogenannte „Induced Subgraph Games“ konnten Quantenalgorithmen wie QAOA angewendet werden – mit guter Skalierung bei hoher Lösungsgüte.

4. Fairer Peer-to-Peer-Energiehandel
Der Energiehandel innerhalb solcher Gruppen soll nicht nur ökonomisch, sondern auch physikalisch fair ablaufen. Q-Grid entwickelte eine neue Matching-Logik, die physikalische Stromflüsse mit einbezieht. Zwar komplexer in der Lösung, aber gerechter – insbesondere mit Quantum-inspirierten Optimierern wie Simulated Annealing.

Q-Grid beweist: Quantenoptimierung ist nicht nur theoretisch vielversprechend, sondern praktisch anwendbar. Besonders in hybriden Ansätzen eröffnen sich neue Möglichkeiten, komplexe Aufgaben im Energiesektor effizienter und fairer zu lösen. Zwar ist der Weg zur breiten Anwendung noch nicht abgeschlossen – aber Q-Grid hat einen wichtigen Grundstein gelegt.