नवीकरणीय ऊर्जा की विश्वसनीयता समस्या का AI से समाधान संभव

रिन्यूएबल एनर्जी ट्रांज़िशन का अगला फ़ेज़ टर्बाइन और सोलर पैनल जितना ही एल्गोरिदम पर निर्भर हो सकता है। इंजीनियरिंग प्रोसीडिंग्स में पब्लिश एक नए रिव्यू में पाया गया है कि AI फोरकास्टिंग, स्टोरेज, ग्रिड स्टेबिलिटी और लो-कार्बन एनर्जी प्लानिंग के लिए ज़रूरी होता जा रहा है।

आगे का पेपर, जिसका टाइटल है "रिन्यूएबल एनर्जी ट्रांज़िशन को आगे बढ़ाने में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की भूमिका: मौजूदा लैंडस्केप से भविष्य के रास्तों तक," सोलर, विंड, हाइड्रो, जियोथर्मल, ओशन, हाइड्रोजन, बायोएनर्जी और हाइब्रिड एनर्जी सिस्टम में AI एप्लीकेशन का रिव्यू करता है, साथ ही पावर-ग्रिड ऑपरेशन, सस्टेनेबिलिटी गेन, पॉलिसी बैरियर और भविष्य के रिसर्च रास्तों की भी जांच करता है।

यह स्टडी डिज़ाइन पर पहले इंटरनेशनल ऑनलाइन कॉन्फ्रेंस में पेश की गई थी।

AI सपोर्ट टूल से एनर्जी-सिस्टम बैकबोन बन गया है

ग्लोबल एनर्जी ट्रांज़िशन, एनर्जी सिक्योरिटी, अफ़ोर्डेबिलिटी या सिस्टम रेजिलिएंस को कमज़ोर किए बिना तेज़ी से बढ़ती रिन्यूएबल पावर पर निर्भर करता है। पेपर का तर्क है कि यहीं पर AI सेंट्रल बन रहा है। सूरज की रोशनी, हवा, पानी, बायोमास और समुद्री बिजली जैसे रिन्यूएबल एनर्जी सोर्स साफ़ हैं, लेकिन वे बदलने वाले, डिस्ट्रिब्यूटेड भी हैं और एडवांस्ड फोरकास्टिंग और कंट्रोल के बिना बड़े पावर सिस्टम में इंटीग्रेट करना मुश्किल है।

AI टेक्नीक, जिसमें मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग और हाइब्रिड ऑप्टिमाइज़ेशन मॉडल शामिल हैं, अब उस कॉम्प्लेक्सिटी को मैनेज करने के लिए इस्तेमाल की जा रही हैं। ये टूल रिन्यूएबल जेनरेशन का अनुमान लगा सकते हैं, सिस्टम की गलतियों का पता लगा सकते हैं, स्टोरेज के इस्तेमाल को ऑप्टिमाइज़ कर सकते हैं, ग्रिड स्टेबिलिटी को सपोर्ट कर सकते हैं, माइक्रोग्रिड कंट्रोल को गाइड कर सकते हैं और रियल टाइम में डिमांड और सप्लाई के बीच बैलेंस बना सकते हैं। रिव्यू AI को एक नैरो ऑटोमेशन टूल के तौर पर नहीं, बल्कि लो-कार्बन एनर्जी मैनेजमेंट के सिस्टम-लेवल इनेबलर के तौर पर दिखाता है।

सोलर पावर में, AI का इस्तेमाल फोरकास्टिंग, साइट सिलेक्शन, प्रेडिक्टिव मेंटेनेंस, अडैप्टिव फोटोवोल्टिक ऑपरेशन और स्मार्ट ग्रिड इंटीग्रेशन को बेहतर बनाने के लिए किया जा रहा है। रैंडम फ़ॉरेस्ट, XGBoost, लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी नेटवर्क और हाइब्रिड CNN-LSTM आर्किटेक्चर जैसे मॉडल शॉर्ट-टर्म सोलर आउटपुट प्रेडिक्शन को बेहतर बना सकते हैं, जिससे ग्रिड ऑपरेटर इरेडिएंस, मौसम और लोड में बदलाव के लिए तैयार हो सकते हैं। AI-सपोर्टेड सोलर सिस्टम ट्रैकिंग और अडैप्टिव कंट्रोल के लिए रीइन्फोर्समेंट लर्निंग का भी इस्तेमाल कर सकते हैं, जबकि ब्लॉकचेन-लिंक्ड स्मार्ट ग्रिड डिस्ट्रिब्यूटेड जेनरेशन को मैनेज करने में मदद कर सकते हैं।

विंड एनर्जी एक और बड़ा एप्लीकेशन एरिया है। विंड पावर काफी हद तक विंड स्पीड और टर्बाइन आउटपुट के सटीक अनुमान पर निर्भर करती है। AI मॉडल, खासकर आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क और डीप रिकरेंट आर्किटेक्चर, कई पारंपरिक स्टैटिस्टिकल तरीकों की तुलना में नॉनलीनियर वेदर पैटर्न को ज़्यादा असरदार तरीके से हैंडल कर सकते हैं। रिव्यू में बताया गया है कि AI टर्बाइन परफॉर्मेंस को ऑप्टिमाइज़ कर सकता है, विंड फार्म लेआउट को बेहतर बना सकता है, फॉल्ट का पता लगा सकता है, कंडीशन मॉनिटरिंग में मदद कर सकता है और मेंटेनेंस से जुड़े डाउनटाइम को कम कर सकता है।

AI का रोल सोलर और विंड से कहीं ज़्यादा है। हाइड्रोपावर में, AI रियल-टाइम मॉनिटरिंग, प्रेडिक्टिव मॉडलिंग और ऑटोमेटेड इंस्पेक्शन को सुरक्षित और ज़्यादा कुशल डैम और प्लांट ऑपरेशन के लिए सपोर्ट करता है। जियोथर्मल एनर्जी में, AI रिज़र्वॉयर कैरेक्टराइजेशन, ड्रिलिंग ऑप्टिमाइजेशन, फॉल्ट डिटेक्शन और प्रोडक्शन मैनेजमेंट में मदद कर सकता है। ओशन एनर्जी में, यह फील्ड अभी भी कम डेवलप है लेकिन इसमें पोटेंशियल दिखता है, खासकर मरीन रिन्यूएबल्स को हाइड्रोजन प्रोडक्शन से जोड़ने में। बायोएनर्जी में, AI फर्मेंटेशन, बायोमास कन्वर्जन और वेस्ट रिडक्शन में सुधार कर सकता है।

एनर्जी स्टोरेज और माइक्रोग्रिड भी रिव्यू के सेंटर में हैं। AI बैटरी साइज़िंग, स्टेट-ऑफ़-चार्ज एस्टिमेशन, स्टेट-ऑफ़-हेल्थ प्रेडिक्शन, सेफ़्टी मैनेजमेंट और चार्जिंग स्ट्रेटेजी को बेहतर बना सकता है। रीइन्फोर्समेंट लर्निंग स्टोरेज सिस्टम को यह तय करने में मदद कर सकता है कि कब चार्ज या डिस्चार्ज करना है, जिससे ओवरचार्जिंग, डीप डिस्चार्ज और थर्मल स्ट्रेस जैसे रिस्क कम हो जाते हैं। माइक्रोग्रिड में, AI रियल-टाइम कंट्रोल, फ़ॉल्ट डिटेक्शन और अलग-अलग रिन्यूएबल सोर्स के इंटीग्रेशन को मुमकिन बनाता है।

रिव्यू में हाइड्रोजन को एक उभरते हुए AI एप्लीकेशन एरिया के तौर पर हाईलाइट किया गया है। AI-ड्रिवन मॉडलिंग कैटलिस्ट डिज़ाइन, रिएक्शन ऑप्टिमाइज़ेशन, हाइड्रोजन यील्ड प्रेडिक्शन, स्टोरेज मैनेजमेंट और स्मार्ट ग्रिड में ग्रीन हाइड्रोजन के इंटीग्रेशन को सपोर्ट कर सकता है। ये एप्लीकेशन खास तौर पर तब काम के होते हैं जब हाइड्रोजन मुश्किल से डीकार्बोनाइज़ होने वाले सेक्टर और लंबे समय तक चलने वाले एनर्जी स्टोरेज के लिए एक कैंडिडेट बन जाता है।

स्मार्ट ग्रिड एफिशिएंसी, रेजिलिएंस और फोरकास्टिंग पावर हासिल करते हैं

AI रिन्यूएबल-हैवी पावर सिस्टम को ज़्यादा सटीकता के साथ ऑपरेट करने में मदद कर सकता है। जैसे-जैसे रिन्यूएबल की पहुंच बढ़ती है, ग्रिड ऑपरेटर को उतार-चढ़ाव वाली सप्लाई, बदलती डिमांड, डिस्ट्रिब्यूटेड एसेट्स और स्टोरेज सिस्टम को मैनेज करना होगा। AI फोरकास्टिंग, वोल्टेज कंट्रोल, फ़्रीक्वेंसी रेगुलेशन, डिस्पैच, डिमांड रिस्पॉन्स और एनोमली डिटेक्शन को बेहतर बनाकर इस बदलाव को सपोर्ट कर सकता है।

रिव्यू में AI-ड्रिवन ऑप्टिमाइज़ेशन फ्रेमवर्क का ज़िक्र किया गया है जो मिलकर एनर्जी कॉस्ट, एमिशन और कटौती को कम कर सकते हैं और साथ ही रिन्यूएबल पेनिट्रेशन को बढ़ा सकते हैं। जेनेटिक एल्गोरिदम और डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग को मिलाने वाले कुछ फ्रेमवर्क ने मॉडल्ड कंडीशन में लेवलाइज़्ड एनर्जी कॉस्ट में 21 परसेंट से ज़्यादा, CO2 एमिशन में लगभग 35 परसेंट और रिन्यूएबल पेनिट्रेशन में 70 परसेंट तक की कमी बताई है। स्टडी इन नतीजों को AI की क्षमता का सबूत मानती है, साथ ही इस बात पर ज़ोर देती है कि नतीजे काफी हद तक रीजनल रिसोर्स, इंफ्रास्ट्रक्चर, पॉलिसी सेटिंग्स और मॉडलिंग अजम्पशन पर निर्भर करते हैं।

फोरकास्टिंग प्रैक्टिकल वैल्यू का एक बड़ा एरिया है। सोलर और विंड जेनरेशन तेज़ी से बदल सकते हैं, जिससे ग्रिड बैलेंसिंग के लिए रिस्क पैदा हो सकते हैं। AI मॉडल शॉर्ट-टर्म और मल्टी-स्टेप फोरकास्ट को बेहतर बनाने के लिए मौसम, जेनरेशन हिस्ट्री, डिमांड पैटर्न, सेंसर डेटा और मार्केट सिग्नल का एनालिसिस कर सकते हैं। बेहतर फोरकास्टिंग स्टोरेज डिस्पैच, रिज़र्व प्लानिंग और रियल-टाइम ग्रिड ऑपरेशन को सपोर्ट कर सकती है।

AI स्मार्ट ग्रिड को भी नया आकार दे रहा है। इंटेलिजेंट एनर्जी मैनेजमेंट सिस्टम डिस्ट्रिब्यूटेड एनर्जी रिसोर्स, इलेक्ट्रिक लोड, स्टोरेज यूनिट और माइक्रोग्रिड को कोऑर्डिनेट कर सकते हैं। डिजिटल ट्विन फ्रेमवर्क ग्रिड एसेट्स के रियल-टाइम सिमुलेशन बना सकते हैं, जिससे ऑपरेटर्स को सिनेरियो टेस्ट करने और फेलियर होने से पहले रिस्क का पता लगाने में मदद मिलती है। फेडरेटेड लर्निंग डिस्ट्रिब्यूटेड सिस्टम में प्राइवेसी-प्रिजर्विंग एनालिसिस को सपोर्ट कर सकती है, जबकि एज इंटेलिजेंस डिवाइस और लोकल नेटवर्क के करीब तेज़ कंट्रोल ला सकती है।

पेपर स्मार्ट ग्रिड में बड़े लैंग्वेज मॉडल-असिस्टेड सिस्टम के उभरते इस्तेमाल की ओर भी इशारा करता है। ये सिस्टम डिसीजन-मेकिंग, ऑपरेशनल प्लानिंग और ऑटोमेटेड एनर्जी मैनेजमेंट को सपोर्ट कर सकते हैं, हालांकि रिव्यू यह साफ करता है कि ऐसे तरीकों में अभी भी एक्यूरेसी, ट्रांसपेरेंसी, सिक्योरिटी और गवर्नेंस से जुड़ी रुकावटें आती हैं।

सस्टेनेबिलिटी के मामले में, AI का रोल टेक्निकल परफॉर्मेंस से कहीं ज़्यादा है। रिव्यू AI-इनेबल्ड रिन्यूएबल सिस्टम को क्लाइमेट रेजिलिएंस, रिसोर्स एफिशिएंसी, रूरल डेवलपमेंट, कार्बन रिडक्शन और सर्कुलर इकॉनमी प्रैक्टिस जैसे बड़े लक्ष्यों से जोड़ता है। AI क्लाइमेट-रिस्क मॉडलिंग, अर्ली वार्निंग सिस्टम, वॉटर गवर्नेंस, एग्रीकल्चरल एनर्जी प्लानिंग, बायोडायवर्सिटी मॉनिटरिंग और एनर्जी-एफिशिएंट अर्बन डिज़ाइन में मदद कर सकता है।

अगर सही गवर्नेंस के साथ डिप्लॉय किया जाए तो AI कम डेवलप्ड इकॉनमी और रिसोर्स-कंस्ट्रेंड रीजन को सपोर्ट कर सकता है। AI वाले रिन्यूएबल सिस्टम गांवों में बिजली पहुंचा सकते हैं, खेती की प्रोडक्टिविटी बढ़ा सकते हैं, लोकल एनर्जी का इस्तेमाल बेहतर कर सकते हैं और डीसेंट्रलाइज़्ड पावर सिस्टम को सपोर्ट कर सकते हैं। लेकिन ये फायदे ऑटोमैटिक नहीं होते। ये डिजिटल इंफ्रास्ट्रक्चर, लोकल कैपेसिटी, पब्लिक-प्राइवेट पार्टनरशिप, कम्युनिटी की भागीदारी और ऐसी पॉलिसी पर निर्भर करते हैं जो एनर्जी ट्रांज़िशन को मौजूदा असमानताओं को और बढ़ाने से रोकती हैं।

डेटा, भरोसे और साइबर सिक्योरिटी से जुड़े रिस्क अभी भी अनसुलझे हैं

रिव्यू से यह साफ है कि AI बड़े सेफगार्ड के बिना क्लीन-एनर्जी ट्रांज़िशन नहीं कर पाएगा। चार रुकावटें सामने आती हैं: कम एक्सप्लेनेबिलिटी, साइबर सिक्योरिटी रिस्क, डेटा चैलेंज और AI का अपना एनवायरनमेंटल फुटप्रिंट।

एक्सप्लेनेबिलिटी: डीप लर्निंग मॉडल मजबूत फोरकास्ट दे सकते हैं और फैसलों को कंट्रोल कर सकते हैं, लेकिन उनके अंदरूनी तर्क को समझना अक्सर मुश्किल होता है। पावर सिस्टम में, जहां फैसले सेफ्टी, रिलायबिलिटी और कॉस्ट पर असर डालते हैं, ब्लैक-बॉक्स मॉडल ऑपरेटर के भरोसे को कम कर सकते हैं और रेगुलेटरी अप्रूवल को धीमा कर सकते हैं। SHAP और LIME जैसी एक्सप्लेनेबल AI टेक्नीक यह पहचानने में मदद कर सकती हैं कि कौन से इनपुट मॉडल आउटपुट पर असर डालते हैं, लेकिन रिव्यू में कहा गया है कि एनर्जी सिस्टम में एक्सप्लेनेबिलिटी को इवैल्यूएट करने के लिए कोई स्टैंडर्ड फ्रेमवर्क नहीं है। साइबर सिक्योरिटी: AI वाले स्मार्ट ग्रिड से डेटा पॉइज़निंग, गलत तरीके से मैनिपुलेशन और कंट्रोल सिस्टम तक बिना इजाज़त के एक्सेस का खतरा बढ़ जाता है। अगर किसी ऑटोमेटेड एनर्जी-मैनेजमेंट सिस्टम से छेड़छाड़ होती है, तो नुकसान लोकल फॉल्ट से लेकर बड़े सिस्टम फेलियर तक फैल सकता है। AI-बेस्ड इंट्रूज़न डिटेक्शन से डिफेंस बेहतर हो सकता है, लेकिन इस फील्ड में अभी भी ऐसे इंटीग्रेटेड फ्रेमवर्क की कमी है जो साइबर सिक्योरिटी, एक्सप्लेनेबिलिटी और रियल-टाइम ग्रिड कंट्रोल को मिलाते हैं।

डेटा क्वालिटी: रिन्यूएबल सिस्टम IoT सेंसर, वेदर स्टेशन, SCADA सिस्टम, मार्केट प्लेटफॉर्म और डिस्ट्रिब्यूटेड डिवाइस से डेटा लेते हैं। यह डेटा अलग-अलग इलाकों में नॉइज़ी, अधूरा, बिखरा हुआ या अलग-अलग हो सकता है। कमज़ोर या बिना रिप्रेजेंटेटिव वाले डेटासेट पर ट्रेन किए गए AI मॉडल बायस्ड या भरोसेमंद नहीं होने वाले फोरकास्ट दे सकते हैं। रिव्यू में कहा गया है कि ट्रांसफर लर्निंग और सिंथेटिक डेटा जेनरेशन पर काम किया जा रहा है, लेकिन उनके रिलायबिलिटी और बायस रिस्क पर और स्टडी करने की ज़रूरत है।

AI की एनवायर्नमेंटल कॉस्ट: बड़े डीप लर्निंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग मॉडल के लिए काफी कंप्यूटिंग पावर की ज़रूरत हो सकती है, जिससे एनर्जी का इस्तेमाल और एमिशन बढ़ सकता है। इससे एक पैराडॉक्स बनता है: AI एनर्जी सिस्टम को डीकार्बोनाइज़ करने में मदद कर सकता है, जबकि अपना डिजिटल एनर्जी बर्डन भी जोड़ सकता है। पेपर में कहा गया है कि भविष्य के सिस्टम को हल्के मॉडल, एनर्जी बचाने वाले चिप्स और सस्टेनेबल कंप्यूटिंग तरीकों को प्राथमिकता देनी चाहिए।

रिव्यू में सामाजिक-आर्थिक और नैतिक मुद्दों की भी पहचान की गई है। AI से चलने वाले रिन्यूएबल एनर्जी सिस्टम के लिए पहले से ज़्यादा निवेश, टेक्निकल जानकारी और डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर की ज़रूरत हो सकती है।