पावर ग्रिड संकट में है। एक नया एआई कोर्स उन इंजीनियरों को प्रशिक्षित करना चाहता है जो इसे ठीक कर सकें

मुख्य बिंदु

• यूएस डिपार्टमेंट ऑफ एनर्जी का कहना है कि राष्ट्रीय ग्रिड अपनी सीमा पर काम कर रहा है, डेटा-सेंटर वृद्धि, चरम मौसम और बिजली की बढ़ती मांग से तनाव में है।
• टेक्सास की सबसे बड़ी बिजली संचरण उपयोगिता ने एक अवधि में 220 गीगावाट के नए कनेक्शन अनुरोध की रिपोर्ट की, मुख्य रूप से एआई और क्लाउड कंप्यूटिंग सुविधाओं द्वारा संचालित।
• एक मैकिंसे अध्ययन में पाया गया कि बुनियादी ढांचा नेटवर्क में उन्नत स्वचालन उपकरण डाउनटाइम को 50 प्रतिशत तक कम कर सकता है और मशीनरी जीवन को 40 प्रतिशत तक बढ़ा सकता है।
• आईईईई शैक्षणिक गतिविधियों ने एक पाँच-मॉड्यूल ऑनलाइन कोर्स शुरू किया है जो विद्युत इंजीनियरों और डेटा वैज्ञानिकों को एआई को वास्तविक ग्रिड समस्याओं पर लागू करना सिखाता है।
• यह कोर्स टेनेसी विश्वविद्यालय के विद्युत इंजीनियरिंग प्रोफेसर फैंगक्सिंग ली द्वारा बनाया गया था, जो पावर सिस्टम के लिए मशीन लर्निंग पर आईईईई कार्य समूह की अध्यक्षता करते हैं।

अमेरिकी बिजली ग्रिड विशाल, दशकों पुरानी है, और तेजी से मुसीबत में है।

जब बिजली मुख्य रूप से कोयले और गैस संयंत्रों से आती थी और मांग एक स्थिर, अनुमानित गति से बढ़ती थी, तब बनाई गई ग्रिड को आज के दबावों के लिए कभी डिजाइन नहीं किया गया था। एआई डेटा सेंटर, इलेक्ट्रिक वाहन और अधिक बार आने वाली गर्मी की लहरें और सर्दियों के तूफान सभी एक ही पुरानी तारों पर खींच रहे हैं। यूएस डिपार्टमेंट ऑफ एनर्जी ने कहा है कि सिस्टम अपनी सीमा पर है।

संख्याएं स्पष्ट हैं। टेक्सास की सबसे बड़ी बिजली संचरण उपयोगिता ने हाल ही में 220 गीगावाट के नए कनेक्शन अनुरोधों की रिपोर्ट की, जिनमें से अधिकांश एआई और क्लाउड-कंप्यूटिंग सुविधाओं से हैं। मापदंड के लिए, संयुक्त राज्य वर्तमान में एक विशिष्ट दिन पर लगभग 450 गीगावाट का उपयोग करता है।

इंजीनियर पुराने तरीके से इसे प्रबंधित करने के लिए क्यों नहीं कर सकते?

वे समस्या की गति या मात्रा के साथ तालमेल नहीं रख सकते। आधुनिक ग्रिड लाखों डिजिटल सेंसर और स्मार्ट मीटर से संकेत ले जाती है, ऐसी डिवाइसें जो वास्तविक समय में वोल्टेज, मांग और उपकरण स्वास्थ्य को ट्रैक करती हैं। कोई मानव दल उस डेटा को पर्याप्त तेजी से पढ़ नहीं सकता है।

नवीकरणीय ऊर्जा चीजों को और भी कठिन बनाती है। हवा और सौर आउटपुट बादलों और झपझपाहट के आधार पर हर कुछ मिनट में बदलता है। ग्रिड ऑपरेटरों को ब्लैकआउट को रोकने के लिए प्रति सेकंड आपूर्ति और मांग का मिलान करना है, और त्रुटि के लिए मार्जिन पतला है।

साइबर हमले जोखिम की एक तीसरी परत जोड़ते हैं। जैसे-जैसे उपयोगिताएं पुरानी एनालॉग स्विच को इंटरनेट-कनेक्टेड नियंत्रण प्रणाली से बदलती हैं, वे हैकर्स के लिए नए दरवाजे खोलती हैं।

एआई तीनों मोर्चों पर मदद कर सकता है। मशीन-लर्निंग मॉडल, ऐतिहासिक पैटर्न पर प्रशिक्षित सॉफ्टवेयर, घंटों पहले मांग में स्पाइक की भविष्यवाणी कर सकते हैं, ट्रांसफॉर्मर विफल होने से पहले इसे स्पॉट कर सकते हैं, और डिजिटल नेटवर्क पर असामान्य गतिविधि को फ्लैग कर सकते हैं। एक मैकिंसे अध्ययन में पाया गया कि इस तरह का स्वचालन उपकरण डाउनटाइम को 50 प्रतिशत तक कम कर सकता है और मशीनरी जीवन को 40 प्रतिशत तक बढ़ा सकता है।

नया कोर्स क्या है, और यह किसके लिए है?

आईईईई शैक्षणिक गतिविधियां, दुनिया की सबसे बड़ी इंजीनियरिंग पेशेवर सोसायटी की प्रशिक्षण शाखा, कृत्रिम बुद्धिमत्ता शक्ति और ऊर्जा प्रणालियों के लिए नामक एक ऑनलाइन प्रोग्राम शुरू की है, पहली बार आईईईई स्पेक्ट्रम द्वारा रिपोर्ट की गई। यह कोर्स कार्यरत बिजली इंजीनियरों को लक्षित करता है जिन्हें डेटा कौशल की आवश्यकता है, और डेटा वैज्ञानिकों को जिन्हें यह समझने की आवश्यकता है कि विद्युत ग्रिड वास्तव में कैसे व्यवहार करती है।

टेनेसी विश्वविद्यालय के प्रोफेसर फैंगक्सिंग ली ने पाँच मॉड्यूल में पाठ्यक्रम बनाया।

भौतिकी मॉड्यूल एक उल्लेख के योग्य है। उपयोगिताओं को एआई पर विश्वास करने में धीमा होने का एक कारण यह भय है कि एक एल्गोरिदम एक आदेश जारी कर सकता है जो महंगे उपकरण को नुकसान पहुंचाता है। मॉडल को भौतिक नियमों का पालन करने के लिए लॉक करना, इसे स्वतंत्र रूप से सीखने देने के बजाय, उस चिंता का एक व्यावहारिक उत्तर है।

सामान्य बिजली ग्राहकों के लिए इसका क्या मतलब है?

कम ब्लैकआउट और अधिक स्थिर बिल लक्ष्य हैं। एक ग्रिड जो अपनी खुद की खामियों को आगे बढ़ने से पहले भविष्यवाणी और सुधार कर सकता है, वह ग्रिड कम संभावना है कि गर्मी की लहर या ठंड के दौरान पड़ोस को अंधेरा छोड़ दे।

यह कोर्स आईईईई लर्निंग नेटवर्क के माध्यम से उपलब्ध है, संगठनों के लिए बल्क मूल्य निर्धारण अनुरोध पर उपलब्ध है।