शोधकर्ता पश्चिमी ओडिशा के बिजली भार को ठीक करने के लिए तकनीकी छेद को प्लग करते हैं

जनता से रिश्ता वेबडेस्क। संबलपुर यूनिवर्सिटी इंस्टीट्यूट ऑफ इंफॉर्मेशन टेक्नोलॉजी (एसयूआईआईटी) के एक संकाय सदस्य द्वारा विकसित एक सॉफ्टवेयर टीपी वेस्टर्न ओडिशा डिस्ट्रीब्यूशन लिमिटेड (टीपीडब्ल्यूओडीएल) को पश्चिमी ओडिशा में बिजली कटौती, उतार-चढ़ाव को कम करने और बिजली का प्रबंधन करने में मदद कर रहा है।

ओडिशा स्टेट हायर एजुकेशन काउंसिल की ओर से ओडिशा यूनिवर्सिटी इनोवेशन एंड इंसेंटिवाइजेशन प्लान (OURIIP)-2020 स्कीम के तहत SUIIT सिबारमा पाणिग्रही के 34 वर्षीय असिस्टेंट प्रोफेसर (कंप्यूटर साइंस एंड इंजीनियरिंग) ने दो दिन आगे बिजली पाने के लिए लोड फोरकास्टिंग सॉफ्टवेयर बनाया है। पूरे क्षेत्र के लिए ट्रेंड डेटा लोड करें।

मशीन लर्निंग में विशेषज्ञता रखने वाले इंजीनियर पाणिग्रही ने कहा कि सॉफ्टवेयर टीपीडब्ल्यूओडीएल को यह जानने में सहायता कर रहा है कि क्षेत्र के लिए दैनिक आधार पर कितनी बिजली की आवश्यकता है और तदनुसार, यह या तो अतिरिक्त बिजली खरीद या बेच सकता है। रिपोर्टों के अनुसार, क्षेत्र को बिजली की आवश्यकता होती है। प्रतिदिन कम से कम 1,800 मेगावाट बिजली जो ओडिशा पावर ट्रांसमिशन कॉर्पोरेशन लिमिटेड से प्राप्त की जाती है।

उन्होंने कहा कि चूंकि यह क्षेत्र ग्रामीण और शहरी उपभोक्ताओं के साथ एक औद्योगिक केंद्र है, इसलिए पश्चिमी ओडिशा के लिए बिजली लोड का पूर्वानुमान अब तक चुनौतीपूर्ण रहा है। "परंपरागत रूप से, जांचकर्ता भौतिक और सांख्यिकीय आधारित पूर्वानुमान मॉडल पर निर्भर थे, जो बिजली के भार की भविष्यवाणी करने के लिए इमारतों, उद्योगों आदि से इकाई खपत और लोड घनत्व और उपभोक्ताओं के भौगोलिक वितरण का उपयोग करते थे। लेकिन वर्तमान समय में चूंकि इन संरचनाओं को बार-बार बदला या अपग्रेड किया जा रहा है, ये मॉडल न तो विश्वसनीय हैं और न ही कुशल हैं," पाणिग्रही ने कहा जो बीपीयूटी और वीएसएसयूटी के पूर्व छात्र हैं।

एक बेहतर पूर्वानुमान मॉडल की आवश्यकता को महसूस करते हुए, OURIIP योजना के तहत एक रिसर्च फेलो के रूप में पाणिग्रही ने परिषद को इस दिशा में काम करने का प्रस्ताव दिया। उन्होंने मशीन लर्निंग (डेटा चालित) आधारित मॉडल का उपयोग करने का निर्णय लिया, जो किसी भी गैर-रैखिक कार्य को सटीकता के वांछित स्तर तक अनुमानित कर सकता है। इसके बाद, TPWODL ने इस साल फरवरी में SUIIT के साथ एक समझौता ज्ञापन पर हस्ताक्षर किए, ताकि बेहतर ऊर्जा योजना के लिए अगले दो दिनों के बिजली लोड (15 मिनट के अंतराल के साथ) का अनुमान लगाया जा सके।

"वर्ष 2019, 2020, 2021 के लिए क्षेत्र के बिजली लोड डेटा का अध्ययन करने के बाद, हमने मशीन लर्निंग स्टैकिंग रिग्रेसर नामक एक मॉडल का उपयोग किया, जो मौसम की स्थिति और डेटा जैसे मीटर पॉइंट लोडिंग जैसे कई इनपुट चर को सहसंबंधित करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करता है। पूर्वानुमान मॉडल। हमने सॉफ्टवेयर बनाने के लिए 192 स्टैकिंग रेजिस्टर मॉडल (1 मॉडल प्रति 15 मिनट) का इस्तेमाल किया, जो डिस्कॉम द्वारा उपयोग किए जाने वाले सॉफ्टवेयर की तुलना में अधिक प्रभावी निकला।

इस साल अगस्त से, टीपीडब्ल्यूओडीएल क्षेत्र की बिजली की जरूरतों के दो दिन पहले भविष्यवाणी करने के लिए सॉफ्टवेयर का उपयोग कर रहा है। परिणामस्वरूप, डिस्कॉम अधिकारियों ने कहा, वे वास्तविक बिजली खपत और दैनिक बिजली निकासी के बीच संतुलन बनाए रखने में सक्षम हैं, बिजली आवृत्ति के विचलन को कम करने के अलावा, बिजली शेड्यूलिंग सुनिश्चित करते हैं।

वर्तमान में, पाणिग्रही और उनकी टीम किसी क्षेत्र के अवकाश प्रभाव, तापमान और आर्द्रता जैसे बाहरी कारकों पर विचार करके सॉफ्टवेयर की दक्षता को और बेहतर बनाने पर काम कर रही है। इसी तरह का सॉफ्टवेयर बनाने के लिए ओडिशा के अन्य क्षेत्रों में डिस्कॉम द्वारा भी टीम से संपर्क किया गया है।