दिल्ली की अधिकतम बिजली मांग 5816 मेगावाट तक पहुंच गई 

नई दिल्ली : दिल्ली की अधिकतम बिजली मांग सोमवार सुबह रिकॉर्ड 5,816 मेगावाट (मेगावाट) पर पहुंच गई, जो सर्दियों के महीनों के लिए अब तक की सबसे अधिक है, जो 19 जनवरी को निर्धारित 5,798 मेगावाट के पिछले रिकॉर्ड को पार कर गई है।
इस बीच, जनवरी में यह छठी बार है जब दिल्ली की बिजली की मांग पिछले साल की अधिकतम शीतकालीन मांग 5,526 मेगावाट से अधिक हो गई है, जो 6 जनवरी, 2023 को दर्ज की गई थी। 2 जनवरी को छोड़कर, इस महीने अब तक शहर की अधिकतम मांग लगातार हर दिन 5,000 मेगावाट से अधिक रही है।
शहर के अनुसार, सोमवार सुबह 10.52 बजे बिजली की मांग 5,816 एमजी तक पहुंच गई।

बिजली संयंत्रों से दीर्घकालिक समझौतों के अलावा, 2000 मेगावाट से अधिक हरित बिजली सर्दियों के महीनों के दौरान बीएसईएस उपभोक्ताओं को विश्वसनीय बिजली आपूर्ति सुनिश्चित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा रही है। इसमें एसईसीआई से 840 मेगावाट सौर ऊर्जा, 540 मेगावाट जलविद्युत, 500 मेगावाट पवन ऊर्जा, 40 मेगावाट अपशिष्ट-से-ऊर्जा और 160 मेगावाट दक्षिण, पश्चिम, पूर्व और मध्य में छतों पर स्थापित सौर ऊर्जा शामिल है। दिल्ली। वास्तव में, बीएसईएस क्षेत्र में 3600 से अधिक मेगावाट तक की अधिकतम 'शीतकालीन' बिजली मांग का 60 प्रतिशत तक हरित ऊर्जा से पूरा किया जाएगा।
इसमें आगे उल्लेख किया गया है कि बीएसईएस डिस्कॉम "बैंकिंग", और पावर एक्सचेंज" जैसे तरीकों का उपयोग कर रहे हैं और अधिशेष बिजली के निपटान के लिए पर्याप्त "स्पिनिंग रिजर्व" सुनिश्चित कर रहे हैं और साथ ही विश्वसनीय बिजली आपूर्ति सुनिश्चित कर रहे हैं, साथ ही गर्मी के महीनों के दौरान बिजली प्राप्त करने की व्यवस्था भी कर रहे हैं।
इसके अलावा, बीएसईएस डिस्कॉम अन्य राज्यों के साथ अधिशेष बिजली भी जमा करेगी, जिन्हें सर्दियों के महीनों के दौरान अतिरिक्त बिजली की आवश्यकता होती है। यह बैंक्ड बिजली गर्मी के महीनों के दौरान उपलब्ध होगी। बीआरपीएल ने हिमाचल प्रदेश और गोवा जैसे राज्यों के साथ 290 मेगावाट तक का बैंक प्रस्तावित किया है। अपनी ओर से, बीवाईपीएल को उत्तराखंड, तमिलनाडु, हिमाचल प्रदेश, राजस्थान और केरल जैसे राज्यों के साथ 150 मेगावाट तक का बैंक उपलब्ध कराने की उम्मीद है, जहां से उसने गर्मी के महीनों के दौरान यह मात्रा ली थी।
विशेष रूप से, बीएसईएस बिजली चुनौतियों का सामना करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग सहित अत्याधुनिक मौसम पूर्वानुमान समाधानों के साथ जटिल एल्गोरिदम का उपयोग करके उन्नत सांख्यिकीय पूर्वानुमान मॉडल के मिश्रण का उपयोग करता है। (एएनआई)