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机组组合（Unit Commitment，简称UC）是电力系统运行与电力市场调度的核心优化问题。该问题需要在满足系统运行约束和市场规则的前提下，确定发电机组的最优启停状态与出力分配。传统方法采用混合整数规划、动态规划或元启发式算法求解UC，但随着系统规模扩大和不确定性增加，这些方法均面临可扩展性挑战。近年来，量子计算技术在量子退火、变分算法及量子-经典混合优化等领域取得突破，通过利用量子并行性和量子纠缠特性，为加速UC求解开辟了新途径。本文系统综述了量子计算求解UC问题的现有研究成果，根据采用的量子范式对相关工作进行分类梳理，包括基于退火的方法、变分混合算法、量子机器学习以及量子启发方法，并重点讨论了关键建模策略、硬件实现方案和计算效率权衡，最后总结当前进展、存在局限以及面向大规模量子化UC的未来发展方向。