TN : एआई एकीकरण से बिजली वितरण में आ सकती है क्रांति

तमिलनाडु Tamil Nadu : हाल के वर्षों में उद्योगों में परिवर्तन की अगुआई करने वाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) तकनीक का कार्यान्वयन, विश्वसनीय और कुशल बिजली आपूर्ति के लिए बिजली वितरण प्रणाली में क्रांति लाने में संभावित गेम चेंजर हो सकता है। तमिलनाडु पावर डिस्ट्रीब्यूशन कॉरपोरेशन लिमिटेड (TNPDCL), जो पहले टैंगेडको के नाम से जाना जाता था, के लिए भविष्य की मांगों का पूर्वानुमान एआई-संचालित गणितीय मॉडल के समावेश के साथ पूरा किया गया, जिसके परिणामस्वरूप अत्यधिक अनुकूल परिणाम सामने आए।

इन मॉडलों ने बिजली संयंत्रों और उपकरणों के रखरखाव में कमी के समय और पीक डिमांड अवधि के दौरान संयंत्रों को उनकी पूरी क्षमता पर संचालित करने में सहायता की, जिससे निजी बिजली खरीद को एक हद तक कम किया जा सका - यह दर्शाता है कि एआई मॉडल का उपयोग विद्युत वितरण नेटवर्क और उपभोक्ताओं दोनों की बेहतरी के लिए विभिन्न तरीकों से किया जा सकता है।

आम तौर पर, ब्रेकडाउन रखरखाव की तुलना में निवारक रखरखाव को प्राथमिकता दी जाती है, भले ही बाद वाले को पूरी तरह से रोका नहीं जा सकता है। एआई मॉडल का उपयोग करके, ऐतिहासिक डेटा में पैटर्न का विश्लेषण करके उपकरण विफलताओं की भविष्यवाणी की जा सकती है। यह उचित रखरखाव शेड्यूलिंग को सक्षम बनाता है, जिससे ब्रेकडाउन और रखरखाव लागत कम हो जाती है।

बेहतर वितरण प्रणाली के लिए, लोड पूर्वानुमान अनिवार्य है क्योंकि यह ऊर्जा वितरण की योजना बनाने और उसे अनुकूलित करने तथा परिचालन लागत को कम करने में मदद करता है। AI मॉडल मौसम की स्थिति और अन्य प्रासंगिक कारकों के साथ पिछले उपभोग डेटा की समीक्षा करके अल्पकालिक और दीर्घकालिक बिजली की मांग का अनुमान लगा सकते हैं। वर्तमान में, दोष का पता लगाने और दोषपूर्ण भागों को अलग करने जैसी प्रक्रियाएं मैन्युअल रूप से की जाती हैं और समय लेने वाली होती हैं। AI वास्तविक समय के डेटा का विश्लेषण करके और विसंगतियों की पहचान करके मशीन लर्निंग (ML) एल्गोरिदम के उपयोग से दोषों का तेजी से पता लगा सकता है और उन्हें अलग कर सकता है, इस प्रकार ग्रिड पर प्रभाव को कम कर सकता है। यह दोष को अलग करने और आउटेज अवधि को कम करने में एक सुरक्षित और तेज़ प्रतिक्रिया को सक्षम करेगा।

नवीकरणीय स्रोतों के एकीकरण के साथ, AI ग्रिड और माइक्रोग्रिड का प्रबंधन और अनुकूलन कर सकता है। आधुनिक समय में, नवीकरणीय पीढ़ियों को रूफटॉप सोलर पैनल और विंड टर्बाइन के साथ प्रोसुमर (उत्पादक-सह-उपभोक्ता) तक बढ़ाया गया था। बिजली प्रवाह के वास्तविक समय समायोजन द्वारा वितरण नेटवर्क के संचालन को AI के साथ पूरी तरह से प्रबंधित किया जा सकता है। अक्षय ऊर्जा स्रोतों की अस्थायी प्रकृति को ध्यान में रखते हुए, वोल्टेज स्तर अनुकूलन, लोड संतुलन और सौर पैनलों और पवन टर्बाइनों जैसे वितरित ऊर्जा संसाधनों (डीईआर) के प्रबंधन के लिए एआई का लाभकारी रूप से उपयोग किया जा सकता है।

एटीएंडसी (एग्रीगेट टेक्निकल एंड कमर्शियल) नुकसान एक और महत्वपूर्ण क्षेत्र है जिसमें एआई का बेहतर उपयोग किया जा सकता है। राष्ट्रीय स्तर पर, एटीएंडसी नुकसान लगभग 16% है, जिसमें बिजली चोरी भी शामिल है। एआई, स्मार्ट मीटरिंग सिस्टम के साथ, खपत पैटर्न का विश्लेषण करके और नेटवर्क में लीकेज क्षेत्रों की पहचान करके चोरी और टैरिफ के दुरुपयोग जैसी अनियमितताओं के सभी मामलों की प्रभावी रूप से पहचान कर सकता है। एएल संदिग्ध उपयोग पैटर्न का पता लगाने और उचित कार्रवाई करने में सहायता कर सकता है।

एआई सिस्टम के एकीकरण से ग्राहकों को भी लाभ हो सकता है क्योंकि वे दिन के किसी विशेष समय (टीओडी) के दौरान अपनी ऊर्जा खपत की योजना बना सकते हैं, जब बिजली सस्ती उपलब्ध होती है। टीओडी के दौरान टैरिफ दरें अलग-अलग तरीके से चार्ज की जाती हैं, इसलिए उपभोक्ता अपने उपयोग की किफायती योजना बना सकते हैं, जो ग्रिड प्रबंधन के लिए बेहतर है।

स्मार्ट मीटर, IoT डिवाइस और ब्रेकर जैसे सेंसर द्वारा उत्पादित विशाल मात्रा में डेटा के साथ, उन्नत डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल ग्रिड ऑपरेटरों को कार्रवाई योग्य जानकारी प्रदान कर सकते हैं, जिससे वे जल्दी से सूचित निर्णय ले सकते हैं। साथ ही, लगातार साइबर सुरक्षा खतरों से ग्रस्त एक आधुनिक दुनिया में, AI संदिग्ध गतिविधियों और संभावित खतरों के लिए नेटवर्क की निगरानी करके साइबर सुरक्षा को बढ़ाता है। AI असामान्य पैटर्न का पता लगा सकता है जो साइबर हमलों का संकेत दे सकता है और महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे को दुर्भावनापूर्ण खतरों से बचा सकता है।

हालाँकि AI के कार्यान्वयन के कई लाभ हैं, लेकिन यह तभी सफल हो सकता है जब इसका सही तरीके से उपयोग किया जाए। ऐसा लगता है कि कुछ राज्यों में AI का कार्यान्वयन उम्मीदों पर खरा नहीं उतरा और उम्मीदों पर खरा नहीं उतरा।

विद्युत वितरण नेटवर्क में AI को प्रभावी ढंग से लागू करने के लिए, सभी प्रासंगिक स्रोतों से मजबूत और विश्वसनीय डेटा संग्रह सुनिश्चित करना अनिवार्य है। एक केंद्रीकृत डेटा भंडारण और प्रबंधन प्रणाली स्थापित की जानी चाहिए। AI प्रणाली को मौजूदा प्रबंधन प्रणाली के साथ एकीकृत किया जाना चाहिए।

दोनों प्रणालियों के बीच अंतर-संचालन को पूरी तरह से सुनिश्चित किया जाना चाहिए और भविष्य के नेटवर्क विस्तार, डेटा वृद्धि और उतार-चढ़ाव वाली ग्रिड स्थितियों में कुशल होना चाहिए।