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最优潮流（OPF）是电力系统运行中的核心大规模优化问题。尽管可表述为非凸二次约束二次规划，现代电网的复杂性仍带来可扩展性与最优性挑战。为此，该研究团队提出了一种求解OPF的变分量子计算范式：通过参数化量子电路（PQC）状态编码原始变量，利用第二个PQC的概率质量函数编码对偶变量，使拉格朗日函数可表示为量子可观测量标度期望值。通过最小化/最大化第一/第二个PQC参数对应的拉格朗日函数，即可获得OPF解。该工作采用混合方式追踪拉格朗日鞍点——用量子电路估计拉格朗日梯度，同时采用经典原始-对偶方法更新PQC参数。研究人员提出对原始变量进行置换，使OPF可观测量呈现带状形式以实现高效测量。基于Pennylane仿真器在IEEE 57节点电力系统的数值实验证实，这种双重变分量子框架能获得高质量的OPF解。该框架不仅适用于OPF，还可扩展至含大量变量/约束的锥规划问题、稀疏图定义问题，以及训练满足约束条件的量子机器学习模型。