[en] Quantum computing represents a significant advancement in computational science, offering the potential to address problems through fundamentally different computational paradigms from classical computers. One of the current prime candidates to potentially demonstrate a quantum advantage on near-term Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) devices is the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA). A highly promising application of this algorithm is to tackle modern NP-hard optimization problems. In this study, the application of the QAOA algorithm is tested on an energy grid problem, aiming at the allocation of renewable energy sources, pivotal to achieving Europe's Net-Zero goal by 2050. The focus is on the Scandinavian power grid and evaluating different strategies for performing parameter optimization of QAOA ansatz circuits under various initialization strategies. This process combines fine-tuning parameters using both quantum and classical methods. Multiple extensions inspired by literature such as the Multiangle Approach, initial parameter distributions, and diverse methodologies are explored and their efficiency is discussed, highlighting Gaussian distribution as a great naive option. A new approach to improve convergence using neural networks is proposed and many techniques are applied to envision an efficient quantum algorithm capable of handling real-time demand of power grid partitioning. Error rates are discussed and the applicability of such technologies in this field is questioned rigorously.

[es] La computación cuántica representa un avance significativo en la ciencia computacional, ofreciendo el potencial para abordar problemas mediante paradigmas computacionales fundamentalmente diferentes a los de las computadoras clásicas. Uno de los principales candidatos actuales para demostrar una ventaja cuántica en dispositivos cuánticos ruidosos de escala intermedia (NISQ) es el Algoritmo de Optimización Aproximada Cuántica (QAOA). Una aplicación altamente prometedora de este algoritmo es abordar problemas modernos de optimización NP-difíciles. En este estudio, se prueba la aplicación del algoritmo QAOA en un problema de la red energética, con el objetivo de asignar fuentes de energía renovable, lo cual es fundamental para lograr el objetivo de Europa de cero emisiones netas para 2050. El enfoque se centra en la red eléctrica escandinava y en la evaluación de diferentes estrategias para realizar la optimización de parámetros de los circuitos ansatz de QAOA bajo diversas estrategias de inicialización. Este proceso combina el ajuste fino de parámetros utilizando métodos tanto cuánticos como clásicos. Se exploran múltiples extensiones inspiradas en la literatura, como el Enfoque Multiángulo, distribuciones de parámetros iniciales y diversas metodologías, y se discute su eficiencia, destacando la distribución gaussiana como una excelente opción ingenua. Se propone un nuevo enfoque para mejorar la convergencia utilizando redes neuronales y se aplican muchas técnicas para vislumbrar un algoritmo cuántico eficiente capaz de manejar la demanda en tiempo real de la partición de la red eléctrica. Se discuten las tasas de error y se cuestiona rigurosamente la aplicabilidad de estas tecnologías en este campo.