隨著分散式及大量再生能源（特別是太陽能與風能）的併網量逐年攀升，電網在維持穩定運作與即時供需調節上，正面臨日益嚴峻的挑戰。同時，工業部門加速電氣化轉型，以及電動車（EV）普及趨勢也日益明確，進一步推升整體電力需求。在此背景下，龐大的量測資料與即時數據處理，將成為確保電力供需平衡及電網安全可靠運作的核心關鍵。

能源產業長期面臨發電與配電整合的挑戰，而量子運算（Quantum Computing, QC）技術具備突破傳統運算侷限的潛力，有望提升系統調度與資源配置優化，對能源轉型帶來實質助益。然而，量子技術具高度複雜性，其硬體與軟體開發仍集中於少數科技企業，形成導入門檻。整體而言，量子運算在能源領域的應用尚處於萌芽階段，目前發展重點聚焦於系統優化、能源探勘、電網安全與監測，以及再生能源與負載預測等應用方向。

量子運算於能源領域正起步-各研究機構及電業積極投入

量子運算於能源領域的應用，目前多仍處於理論或小規模實驗階段，僅少數研究機構與企業正在探索其潛在效益與可行性。例如美國量子經濟發展聯盟（Quantum Economic Development Consortium）已針對量子運算於電網應用進行初步研究，探索方向包含故障預測、能源市場優化及韌性電網規劃等；德國電力業者E.ON則應用量子科技，優化能源管理與轉型。

本文下節將先說明量子運算於能源領域的主要應用方向，並進一步介紹相關應用案例。整體而言，目前國際相關研究，多聚焦於其在系統優化、天氣預測、資源配置及電網監測等面向的應用可能性。

應用一：電力系統優化

目前在電力系統的優化方面，主要導入量子啟發算法（Quantum-Inspired Algorithms, QIA）和變分量子近似算法（Variational Quantum Approximation Algorithm, VQAA）等先進的量子運算演算法，應用範圍涵蓋發電機組排程（Unit Commitment, UC）與發電設施位置分配（Facility Location- Allocation, FLA）。這類問題通常涉及大量變數與高維度計算，在傳統古典演算法處理下，往往面臨效率瓶頸。有了量子運算技術的導入，可望為此類優化問題提供潛在的高效解決途徑。

應用二：即時氣象預測

量子技術可以用於複雜氣候模型的建構與預測計算。隨著再生能源成為主流發電來源，能源穩定供應將高度依賴氣象預測的準確性與即時性。然而，即時天氣預測將需要分析及處理大量的數據，透過變分量子演算法（Variational Quantum Algorithms, VQA）將有機會解決天氣預測的議題。此外，在資源整合及設置上，發電資源發展對電業的營運尤為重要。電業可借助量子科技，可以準確評估再生能源設置位置及類型。這將有助於提高資源整合效率並降低成本，同時加速再生能源技術的發展及轉型。

應用三：電網安全監測

在確保電網穩定運作上，故障檢測和分析扮演關鍵角色。透過電力系統故障的即時識別，能有效找出造成破壞性干擾的源頭與原因，進而預防電網故障及大範圍停電。2021年，學者Ajagekar及You提出混合量子-經典深度學習框架（Hybrid Quantum-Classical Deep Learning Framework），來識別電力系統故障情形。該框架利用量子運算協助進行特徵學習與訓練，可減少古典訓練方法的計算成本。實驗結果顯示，在降低誤報率和縮短反應時間方面，優於以人工神經網路與決策樹為代表的傳統人工智慧方法，展現出量子技術在提升電網安全監測效能上的優勢。

量子運算運用於能源領域之國際案例

下文將透過實際案例，從創新應用的角度，深入了解量子技術於能源領域的多元應用潛力。

案例一：NREL和Atom Computing合作量子迴圈技術-以即時模擬電力系統，增加電網最佳化技術

2023年，美國國家再生能源實驗室（The National Renewable Energy Laboratory，NREL）與美國量子運算新創公司Atom Computing合作，成功開發命名為「量子迴圈」（Quantum-In-the-Loop, QIL）的創新架構。此技術旨在將量子運算能力與傳統電腦的即時模擬與測試環境緊密結合，以解決傳統超級電腦難以應對的複雜電網優化問題。目前，QIL技術已部署於「先進能源系統整合研究」（Advanced Research on Integrated Energy Systems, ARIES）平台上線運行。

面對電網架構日益複雜化的挑戰，傳統智慧電網模擬技術已難以因應感測器佈建密度增加與資料量急劇成長的趨勢。為應對這種新的操作環境，QIL旨在提供一種嶄新的應對方式。另外，QIL框架可順暢整合至現有的電力系統測試環境，尤其是採用硬體迴路模擬（Hardware-In-the-Loop, HIL）的平台。這些平台與實體電力系統、分散式能源、感測器以及其他新興測量設備保持連接。總而言之，QIL是一個實驗性的框架，旨在將量子運算的強大能力引入即時電力系統模擬，以應對電網的複雜挑戰，並為未來的電網最佳化和韌性提供新的解決方案。

案例二：德國電業E.ON採用IBM量子科技-優化能源管理與轉型

隨著歐洲能源轉型，能源供應來源變得更多樣且動態。德國電業公司E.ON預期，未來電力將不只是單方面從發電端輸送到用電端，更有可能會有更多小型企業和家庭將自產電力回送到電網。面對上述複雜的發展情境，傳統電腦在進行優化運算時已略顯吃力，而量子運算則有機會在短時間完成必要的複雜計算。

2021年，E.ON透過IBM Cloud存取IBM的量子運算系統，並導入IBM的量子專業知識和Qiskit量子運算軟體，共同實現能源管理計算創新工作。目前E.ON和IBM Quantum團隊合作，共同開發能源定價和管理天氣風險的量子運算演算法。在特定天氣條件與用電模式下，該演算法可幫助E.ON瞭解能源採購成本。經過多次模擬演算後，即可獲得可用於制定避險決策的資訊，有助於E.ON更高效地為能源衍生性商品定價。

案例三：杜拜DEWA與微軟合作開發量子運算-以解決電力優化問題

鑑於量子運算技術相較於傳統電腦具備更強大的運算能力，杜拜水電局（Dubai Electricity and Water Authority, DEWA）自2018年起與微軟公司展開合作，共同發展一項針對該國電力優化的專案，以有效應對其水電運作中所面臨的複雜挑戰。此專案特別關注能源優化的需求，因傳統運算方法難以高效計算各種能源類型間的最佳化資源配置，進而即時應對不斷變化的能源消耗需求。

此合作計畫作為「杜拜10X」（由杜拜未來基金會發起的一項政府創新計畫）倡議的一部分，DEWA亦以此推動「數位DEWA」計畫，全面重塑其公用電業的角色定位。透過與微軟的合作，DEWA得以設計、開發及測試量子演算法，進一步將這些量子解決方案整合至微軟Azure 雲端平台上實際部署與應用。

結語

儘管量子運算被視為有潛力解決能源領域中複雜問題的關鍵技術，實務應用仍面臨多項挑戰。首先，現階段量子硬體設備仍不穩定，量子位元數量有限且易受干擾，尚不足以處理實際電力系統所需的高維度、多變數計算。其次，能源系統的特性仰賴高度可靠且即時反應的運算支援，然而現有量子演算法在預測精度、計算速度與穩定性方面，尚難滿足營運需求。

此外，量子運算應用場景多處於初期實驗階段，缺乏通用模型與成熟工具，導致系統整合困難、跨域合作門檻高。同時，能源產業對資料保密、基礎設施穩定性與法規遵循等嚴格要求，也使新技術導入須經長時間測試與風險評估。整體而言，若欲使量子運算成為能源系統的實用技術，仍須克服技術成熟度、應用可信度與導入環境等多重門檻。

隨著再生能源滲透率提升與分散式能源系統的推動，臺灣電力系統面臨日益複雜的即時調度、預測與資源整合挑戰，對運算效能與系統優化能力的需求亦隨之增加。在此背景下，量子運算所具備的高維度優化與複雜系統建模潛力，成為值得關注的前瞻技術方向。

建議臺灣從以下三方面著手推動量子運算於能源領域的發展：

建議一：透過策略合作-推動量子技術應用研究與能力建構

鑑於量子運算技術的高度複雜性，建議能源產業採取策略性合作模式，引入相關技術。透過與技術領先者及研發機構合作，不僅能加速量子運算的導入進程，亦有助於降低採用門檻與相關風險。

建議二：聚焦高複雜度應用場景-分階段推動技術實現

建議優先聚焦於能源系統優化與模擬、天氣預測及能源安全與加密通訊等項目，做為優先投入之項目。在能源系統優化與模擬方面，可利用量子運算進行電網負載預測及調度、再生能源整合模擬等。在天氣預測上，量子運算可以從風速、濕度、日照時間等變數中，快速且準確預測天氣狀況，讓電業可提早因應電力供給及需求的變化。在能源安全與加密通訊領域，量子運算可利用量子密鑰分發（Quantum Key Distribution, QKD）及後量子密碼（Post-Quantum Cryptography, PQC）保障能源通訊安全。

建議三：推動量子運算與人工智慧結合-評估法規與成本效益促進技術應用

建議推動量子運算與人工智慧技術的結合應用，並採用模組化設計與雲端部署方式，以降低系統整合難度，確保量子技術能與現有電網運作系統兼容並保持穩定性。同時，鑒於量子運算技術仍處於發展初期，現行制度與法規尚未全面涵蓋其特有需求與風險管理，建議透過示範計畫持續評估其在電網安全、資料保護及系統整合等相關法規標準的適用性與必要調整。並同步進行成本效益分析，以衡量技術導入的經濟可行性，為未來法規完善與技術推廣奠定基礎。