6月15日-21日，全国节能宣传周如期开启，本届活动主题为“节能新起点 低碳向未来”。随着“十五五”规划全面实施碳排放双控制度，节能降碳已然迈入以科技创新为核心的全新发展阶段。量子计算凭借潜在的算力优势和建模能力，正为节能降碳开拓全新技术赛道。

当前，人工智能在碳排放核算、工业节能、交通优化等领域全面渗透，为节能降碳提供了强有力的算法支撑。然而，随着系统复杂度快速增长，经典计算在高维建模、复杂优化、组合搜索等方面面临瓶颈——无论是光伏功率预测中的高维气象耦合，还是大电网机组组合优化，传统计算架构在部分复杂场景中难以兼顾运算能耗与预测精度。

量子计算为破解上述瓶颈提供了新的建模与优化路径，依托量子态空间的高维特征编码能力、叠加与干涉机制带来的复杂搜索能力、参数化量子线路的特征表达能力，量子计算可以为节能低碳注入新动能。目前，中电信量子集团已联合能源行业伙伴探索量子计算在光伏功率预测和森林火灾预警两类场景下的应用模式。

光伏功率预测：精准捕捉光能 助力新能源消纳

光伏发电受太阳辐照度、温度、云层遮挡等多因素合力作用，呈现非线性、多峰值、强间歇性特征。局部阴影和气象快速变化会导致出力波动加剧，传统模型在高波动、多变量耦合场景下易面临预测精度和泛化能力挑战，而预测偏差将直接放大储能、调峰和消纳压力。

针对以上问题，中电信量子集团联合省级电网企业，基于量子-经典混合建模思路，采用电力量子云平台Cqlib量子计算开源编程框架，将变分量子线路（VQC）的量子特征表达能力与经典网络的训练稳健性相结合，构建了量子长短期记忆网络模块（QLSTM）。依托全球首个具备量子优越性能力的“天衍”量子计算云平台，中电信量子集团使用某地20兆瓦光伏场站历史数据训练模型，实现了未来24小时内、15分钟间隔的光伏功率预测。同等条件下，量子—经典混合预测模型实现轻量化升级——模型参数量减少80%，预测误差下降10%以上，有效提升了新能源出力预判精度，助力电网新能源高效消纳与调度统筹。

森林火灾预警：前置风险研判 守护生态碳汇

近年来全球野火频率和强度呈攀升趋势。森林火灾摧毁生态、释放巨量二氧化碳，扑救消耗大量资源。传统深度学习模型在复杂环境（光照变化、烟雾遮挡、地形差异）下计算量大、对微弱差异和边界样本判别能力仍有提升空间。

针对以上问题，中电信量子集团“天衍”量子计算云平台上线森林火灾检测算法，基于经典深度学习的卷积神经网络（CNN）框架，创新性地引入量子神经网络模块，构建了混合量子-经典卷积神经网络（Hybrid Quantum-Classical CNN）。量子特征映射可编码多组特征组合，量子纠缠结构有助于建模跨维度特征关联，提升模型在复杂环境下对火焰边缘、稀疏烟雾区域的识别能力，显著提升对边界样本和复杂环境的判别能力。量子增强模型不仅能实现更精准的火灾预警（识别火焰边缘、烟雾稀疏区），未来还可与遥感、GIS和优化算法结合，拓展至防火隔离带布设、再造林规划及碳汇监测等场景，将“防火”延伸至“碳管理”。

2025年11月，中国电信建成搭载“祖冲之三号”同款芯片的超导量子计算机“天衍-287”，提供全球首个“量子优越性”云服务。目前，“天衍”量子计算云平台将量子算力推向科研最前线，加速科技成果向新质生产力转化。如今“天衍”量子计算云平台访问量已突破5000万，覆盖海内外60多个国家的用户，实验任务数超过500万，支撑用户完成10余篇高水平研究成果发表。从精准预判光伏出力，到智能识别森林火情；从量子线路精心调控，到云平台便捷化应用，量子计算正拓展资源管理与气候治理的能力边界，并逐步从实验验证走向行业应用探索，在能源电力、防灾减灾等绿色低碳场景中展现潜在价值。