An Adaptive Decentralised Federated Learning Framework for Load Forecasting in Dynamic Microgrid Environments
यह शोध पत्र एक हाइब्रिड TCN-BiLSTM आर्किटेक्चर के साथ एकीकृत एक सुरक्षित और स्केलेबल विकेंद्रीकृत फेडेरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है ताकि पारंपरिक केंद्रीकृत दृष्टिकोणों की गोपनीयता, विश्वसनीयता और संसाधन संबंधी बाधाओं को दूर करते हुए गतिशील माइक्रोग्रिड में उच्च-सटीकता वाले लोड पूर्वानुमान को प्राप्त किया जा सके।
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आधुनिक दुनिया में, बिजली अब किसी विशाल पावर प्लांट से एक निष्क्रिय घर की ओर बहने वाली एकतरफा सड़क नहीं रह गई है। इसके बजाय, मोहल्ले अपने स्वयं के मिनी-पावर ग्रिड बन रहे हैं, जिन्हें माइक्रोग्रिड कहा जाता है। ये प्रणालियाँ पारंपरिक बिजली को छत पर लगे सौर पैनलों और बैटरी स्टोरेज जैसे स्थानीय स्रोतों के साथ मिलाती हैं, जिससे घर बिजली उत्पन्न कर सकते हैं और अपने पड़ोसियों के साथ साझा कर सकते हैं। इन नाजुक नेटवर्क को स्थिर रखने के लिए, एक स्मार्ट कंप्यूटर सिस्टम जिसे 'एनर्जी मैनेजमेंट सिस्टम' कहा जाता है, उसे लगातार यह अनुमान लगाना होता है कि आने वाले घंटों में कितनी बिजली की आवश्यकता होगी। यदि इसका अनुमान गलत होता है, तो ग्रिड अस्थिर हो सकता है या महंगी ऊर्जा बर्बाद हो सकती है। चुनौती यह है कि हर घर बिजली का उपयोग अलग तरह से करता है; कुछ परिवार दिन भर एयर कंडीशनर चलाते हैं, जबकि अन्य केवल शाम को लाइट जलाते हैं। इसके अलावा, सूरज पूरी तरह से निरंतरता के साथ नहीं चमकता। सटीक भविष्यवाणी करने के लिए, सिस्टम को हजारों अलग-अलग घरों के पैटर्न से सीखना होगा। हालाँकि, प्रत्येक घर से उसके विस्तृत ऊर्जा उपयोग डेटा को एक केंद्रीय कंप्यूटर को भेजने के लिए कहना एक गंभीर गोपनीयता जोखिम पैदा करता है, क्योंकि ये रिकॉर्ड ठीक से बता सकते हैं कि लोग कब घर पर होते हैं, वे किन उपकरणों का उपयोग करते हैं, और उनकी दैनिक दिनचर्या क्या है।
क्वींसलैंड यूनिवर्सिटी ऑफ टेक्नोलॉजी के शोधकर्ताओं ने इस पहेली को हल करने का एक नया तरीका विकसित किया है, जिसमें किसी भी घर को अपने निजी रहस्य बताने के लिए कहने की आवश्यकता नहीं है। उन्होंने एक ऐसी प्रणाली बनाई है जहाँ सीखना स्थानीय स्तर पर, प्रत्येक घर के भीतर मौजूद स्मार्ट मीटरों पर होता है, और केवल "सीखे गए सबक" ही पड़ोसियों के साथ साझा किए जाते हैं। कल्पना कीजिए कि छात्रों का एक समूह एक कठिन गणित की समस्या को हल करने की कोशिश कर रहा है। अपने नोटबुक को एक शिक्षक को सौंपने के बजाय जो उन्हें एक केंद्रीय डेस्क पर ग्रेड देता है, प्रत्येक छात्र अपने आप पर काम करता है। जब वे समाप्त कर लेते हैं, तो वे बस अपने पड़ोसियों को बताते हैं कि उत्तर कुंजी (answer key) कैसी दिखती है, बिना अपना काम दिखाए। पड़ोसी अपने स्वयं के ज्ञान को बेहतर बनाने के लिए इन संकेतों को मिलाते हैं। यह दृष्टिकोण, जिसे 'विकेंद्रीकृत फेडरेटेड लर्निंग' (decentralised federated learning) कहा जाता है, पूरे नेटवर्क को ऊर्जा उपयोग की भविष्यवाणी करने में स्मार्ट बनाता है, जबकि यह सुनिश्चित करता है कि कोई भी एकल कंप्यूटर किसी विशिष्ट घर के कच्चे डेटा (raw data) को न देख सके।
शोधकर्ताओं ने पाया कि मौसम परिवर्तन या उपयोग में अचानक उछाल के कारण ऊर्जा की मांग में होने वाले बड़े उतार-चढ़ाव को संभालने के लिए केवल इन संकेतों को साझा करना पर्याप्त नहीं था। उन्होंने पाया कि मानक शिक्षण उपकरण अक्सर दीर्घकालिक रुझानों को भूल जाते थे या बिजली की खपत में होने वाले तीव्र, अचानक परिवर्तनों को पकड़ने में विफल रहते थे। इसे ठीक करने के लिए, उन्होंने एक हाइब्रिड लर्निंग इंजन बनाया जो दो अलग-अलग प्रकार के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को जोड़ता है। पहला भाग एक हाई-स्पीड कैमरे की तरह कार्य करता है, जो बिजली के उपयोग में सेकंड-दर-सेकंड के उतार-चढ़ाव को कैप्चर करता है, जैसे कि जब बादल गुजरने के कारण सौर पैनल का आउटपुट अचानक गिर जाता है। दूसरा भाग एक दीर्घकालिक स्मृति (long-term memory) की तरह कार्य करता है, जो इस बात को याद रखता है कि दिनों और हफ्तों में एक घर की ऊर्जा संबंधी आदतें कैसे बदलती हैं। इन दोनों क्षमताओं को एक साथ जोड़कर, सिस्टम ऊर्जा खपत के तात्कालिक विवरणों और व्यापक परिदृश्य, दोनों को देख सकता है।
यह परीक्षण करने के लिए कि क्या यह नया ढांचा वास्तव में काम करता है, टीम ने ऑस्ट्रेलिया के सैकड़ों घरों के वास्तविक डेटा का उपयोग करके व्यापक सिमुलेशन चलाए, जिसमें ऑसग्रिड (Ausgrid) नेटवर्क और सिडनी क्षेत्र के रिकॉर्ड शामिल थे। उन्होंने अपने नए तरीके की तुलना पुराने, अधिक पारंपरिक दृष्टिकोणों के विरुद्ध की जो सारी जानकारी एकत्र करने और संसाधित करने के लिए एक केंद्रीय सर्वर पर निर्भर थे। परिणामों ने दिखाया कि पारंपरिक तरीके विभिन्न घरों की अव्यवस्थित और अप्रत्याशित वास्तविकता का सामना करते समय काफी संघर्ष करते हैं। वे अक्सर ऊर्जा की उच्चतम मांग के शिखर को पहचानने में विफल रहे, जो ग्रिड स्थिरता के लिए सबसे महत्वपूर्ण क्षण होते हैं। इसके विपरीत, नए विकेंद्रीकृत सिस्टम ने, अपने दोहरे-इंजन लर्निंग मॉडल के साथ, उल्लेखनीय सटीकता प्रदर्शित की। सिडनी के डेटासेट में, इसने 0.97 का भविष्यवाणी सटीकता स्कोर प्राप्त किया, जिसका अर्थ है कि इसने वास्तविक ऊर्जा उपयोग के लगभग सभी बदलावों को पकड़ लिया, और इसकी औसत त्रुटि दर मात्र 0.74 प्रतिशत थी।
यह सफलता बताती है कि स्थानीय पावर ग्रिड के प्रबंधन के भविष्य के लिए ऐसे केंद्रीय मस्तिष्क की आवश्यकता नहीं है जो हर किसी के बारे में सब कुछ जानता हो। इसके बजाय, नेटवर्क बुद्धिमान पड़ोसियों के एक समूह के रूप में कार्य कर सकता है, जहाँ प्रत्येक व्यक्ति अपनी गोपनीयता की रक्षा करते हुए एक साझा, अत्यधिक विश्वसनीय पूर्वानुमान में योगदान देता है। शोधकर्ताओं ने प्रदर्शित किया कि यह तरीका तब भी काम करता है जब डेटा अव्यवस्थित होता है और स्थितियाँ लगातार बदलती रहती हैं, जैसे कि अचानक मौसम परिवर्तन के दौरान या जब सौर उत्पादन बहुत अधिक बदलता है। हालांकि इस सिस्टम को सरल मॉडलों की तुलना में प्रशिक्षित करने में अधिक समय लगता है, लेकिन इसका प्रतिफल सटीकता और सुरक्षा का वह स्तर है जिसे पुराने तरीके नहीं छू सकते। अध्ययन पुष्टि करता है कि एक स्मार्ट, अनुकूलन योग्य ऊर्जा ग्रिड बनाना संभव है जो उपयोगकर्ता की गोपनीयता का सम्मान करता है और आधुनिक नवीकरणीय ऊर्जा की जटिल, गतिशील प्रकृति को संभालता है, जिससे अधिक लचीली और कुशल स्थानीय बिजली प्रणालियों का मार्ग प्रशस्त होता है।
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