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电力系统中的频率控制对维持稳定性与预防停电至关重要。传统方法如元启发式算法和机器学习在实时适用性与可扩展性方面存在局限。该研究团队提出了一种创新方法——采用纯变分量子电路（VQC）实现柴油发电机的实时二次频率控制。与经典-量子混合模型不同，所提出的VQC在运行期间独立工作，消除了经典与量子数据交换带来的延迟。该团队通过监督学习训练VQC，利用预先计算好的查找表将历史频率偏差映射至最优比例积分（PI）控制器参数。仿真表明，在足够量子测量次数下，VQC预测准确率超过90%，并能良好泛化至不同测试场景。经量子优化的PI参数显著改善了瞬态响应，有效降低了频率波动与稳定时间。