Load Frequency Control of a Three-Area Power System using Lion Optimization Algorithm with FOPID Controller

इलेक्ट्रिक ग्रिड एक विशाल, नाजुक मशीन है जिसे कार्य करने के लिए एक सटीक लय बनाए रखनी होती है। इस प्रणाली में, बिजली के घूमने की गति—उसकी आवृत्ति (फ्रीक्वेंसी)—को स्थिर रहना चाहिए, ठीक वैसे ही जैसे एक हृदय गति जिसे नुकसान पहुँचाए बिना उतार-चढ़ाव नहीं हो सकता। जब लोग स्विच चालू करते हैं या कोई कारखाना एक विशाल मोटर चलाता है, तो बिजली की मांग तुरंत बदल जाती है। यदि आपूर्ति इस नई मांग के साथ तुरंत मेल नहीं खाती है, तो आवृत्ति डगमगा जाती है। एक बड़े नेटवर्क में जहाँ विभिन्न क्षेत्र ट्रांसमिशन लाइनों द्वारा जुड़े होते हैं, एक क्षेत्र में अचानक आया बदलाव पूरे सिस्टम में अस्थिरता की लहरें भेज सकता है, जिससे ब्लैकआउट की स्थिति पैदा हो सकती है। इसे रोकने के लिए, इंजीनियर स्वचालित नियंत्रकों (कंट्रोलर्स) का उपयोग करते हैं जो सिस्टम के थर्मोस्टेट की तरह कार्य करते हैं, जो आवृत्ति को स्थिर रखने के लिए बिजली के आउटपुट को लगातार समायोजित करते हैं और यह सुनिश्चित करते हैं कि जुड़े हुए क्षेत्रों के बीच बिजली का प्रवाह संतुलित रहे।

द दशकों से, इस काम के लिए मानक उपकरण एक कंट्रोलर रहा है जिसे PID कहा जाता है, जिसका अर्थ है प्रोपोर्शनल (अनुपातिक), इंटीग्रल (समाकल), और डेरिवेटिव (व्युत्पन्न)। यह उपकरण सिस्टम में होने वाली त्रुटियों पर प्रतिक्रिया देने के लिए तीन अलग-अलग नियमों के आधार पर समायोजन करता है: त्रुटि अभी कितनी बड़ी है, वह कितने समय से बनी हुई है, और वह कितनी तेजी से बदल रही है। प्रभावी होने के बावजूद, इस मानक दृष्टिकोण की कुछ सीमाएँ हैं। यह सिस्टम के साथ ऐसे व्यवहार करता है जैसे कि यह सरल, पूर्ण-संख्या वाले नियमों का पालन करता है, जो अक्सर आधुनिक पावर ग्रिड की जटिल और अव्यवस्थित वास्तविकता में सही नहीं होता है। शोधकर्ताओं को लंबे समय से संदेह था कि इस कंट्रोलर का एक अधिक लचीला संस्करण, जो केवल पूर्ण संख्याओं के बजाय "फ्रैक्शनल" (आंशिक) चरणों की अनुमति देता है, इन जटिलताओं को बेहतर ढंग से संभाल सकता है। हालाँकि, ऐसे लचीले कंट्रोलर के लिए सटीक सेटिंग्स खोजना एक कठिन पहेली है, क्योंकि इसमें मानक संस्करण की तुलना में ट्यून करने के लिए बहुत अधिक चर (variables) होते हैं।

हाल ही में एक अध्ययन में, भारत के कई इंजीनियरिंग कॉलेजों के शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक तीन-क्षेत्रीय पावर ग्रिड के मॉडल पर एक नई रणनीति लागू करके इस चुनौती का समाधान किया। उन्होंने एक ऐसी प्रणाली प्रस्तावित की जो एक अधिक उन्नत कंट्रोलर, जिसे फ्रैक्शनल ऑर्डर PID कहा जाता है, को एक अनूठे तरीके के साथ जोड़ती है, जो शेरों के सामाजिक व्यवहार से प्रेरित है। फ्रैक्शनल ऑर्डर PID कंट्रोलर मानक उपकरण का एक परिष्कृत अपग्रेड है। जहाँ पारंपरिक कंट्रोलर केवल पूर्ण-संख्या वाले चरणों में समायोजन कर सकता है, वहीं यह नया संस्करण उन चरणों के बीच भी समायोजन की अनुमति देता है, जो नियंत्रण की बहुत सूक्ष्म डिग्री प्रदान करता है। यह अतिरिक्त लचीलापन सैद्धांतिक रूप से सिस्टम को दोलनों (oscillations) को अधिक सुचारू रूप से कम करने और व्यवधानों से तेजी से उबरने की अनुमति देता है। हालाँकि, क्योंकि इस कंट्रोलर में घुमाने के लिए अधिक 'नॉब्स' (बटन/सेटिंग्स) हैं, इसलिए सेटिंग्स का सही संयोजन खोजना बहुत कठिन है।

इस ट्यूनिंग पहेली को हल करने के लिए, शोधकर्ताओं ने 'लायन ऑप्टिमाइजेशन एल्गोरिदम' (Lion Optimization Algorithm) की ओर रुख किया। यह एक कंप्यूटर प्रोग्राम है जो शेरों के जीने और शिकार करने के तरीके की नकल करता है। जंगल में, शेर समूहों में रहते हैं जिन्हें 'प्राइड' (Pride) कहा जाता है, और वे शिकार करने, अपने क्षेत्र की रक्षा करने और अपने बच्चों को पालने के लिए मिलकर काम करते हैं। यह एल्गोरिदम इन व्यवहारों को गणितीय चरणों में अनुवादित करता है: "प्राइड" संभावित समाधानों के एक समूह का प्रतिनिधित्व करता है, और "शिकार" की प्रक्रिया सबसे अच्छे समाधान को खोजने के लिए संभावनाओं के परिदृश्य की खोज करना है। जिस तरह शेर शिकार को घेरने के लिए सहयोग करते हैं, उसी तरह यह एल्गोरिदम कंट्रोलर की सेटिंग्स की विशाल संख्या को खोजने के लिए इन सामाजिक गतिशीलता का उपयोग करता है, ताकि एक औसत दर्जे के समाधान में फंसने के जाल से बचा जा सके। शोधकर्ताओं ने अपने उन्नत कंट्रोलर के लिए सटीक सेटिंग्स को स्वचालित रूप से खोजने के लिए इस पद्धति का उपयोग किया।

टीम ने बिजली की मांग में अचानक आए बदलावों, जैसे कि किसी बड़े कारखाने का अप्रत्याशित रूप से चालू होना, का अनुकरण (सिमुलेशन) करके अपने दृष्टिकोण का परीक्षण किया। उन्होंने अपने नए लायन-ऑप्टिमाइज्ड कंट्रोलर की तुलना मानक कंट्रोलर्स और अन्य लोकप्रिय कंप्यूटर-आधारित ट्यूनिंग विधियों से की, जिनमें जेनेटिक एल्गोरिदम और पार्टिकल स्वार्म ऑप्टिमाइजेशन पर आधारित विधियाँ भी शामिल थीं। इन सिमुलेशन के परिणामों ने नए तरीके के लिए स्पष्ट लाभ दिखाया। जब सिस्टम को किसी व्यवधान का सामना करना पड़ा, तो लायन-ऑप्टिमाइज्ड कंट्रोलर ने आवृत्ति को केवल सात सेकंड में सामान्य कर दिया। इसके विपरीत, अन्य विधियों को अधिक समय लगा, जिसमें जेनेटिक एल्गोरिदम आधारित दृष्टिकोण को स्थिर होने में पंद्रह सेकंड लगे। नए कंट्रोलर ने बहुत कम 'ओवरशूट' भी उत्पन्न किया, जिसका अर्थ है कि आवृत्ति लक्ष्य से स्थिर होने से पहले बहुत अधिक ऊपर या नीचे नहीं घूमी; यह दो प्रतिशत विचलन के भीतर रही, जबकि अन्य विधियों में आठ प्रतिशत तक का उतार-चढ़ाव देखा गया।

गति और स्थिरता के अलावा, अध्ययन ने समय के साथ सिस्टम में कुल 'एरर एनर्जी' (त्रुटि ऊर्जा) को मापा। लायन-ऑप्टिमाइज्ड कंट्रोलर ने 0.018 का स्कोर प्राप्त किया, जो अन्य विधियों के स्कोर की तुलना में काफी कम था, जो यह दर्शाता है कि सिस्टम असंतुलन में कम समय बिताता है। शोधकर्ताओं ने पाया कि लचीले फ्रैक्शनल कंट्रोलर और शेर-प्रेरित खोज पद्धति का संयोजन, पारंपरिक उपकरणों की तुलना में पावर ग्रिड की जटिल, गैर-रेखीय प्रकृति को बहुत बेहतर तरीके से संभाल सकता है। फ्रैक्शनल कंट्रोलर ने सिस्टम की प्रतिक्रिया को आकार देने के लिए आवश्यक लचीलापन प्रदान किया, जबकि लायन एल्गोरिदम ने उस जटिल खोज स्थान (search space) को कुशलतापूर्वक नेविगेट किया ताकि उन सेटिंग्स को पाया जा सके जो उस लचीलेपन को सर्वोत्तम परिणाम दे सकें।

यह कार्य सुझाव देता है कि प्रकृति से रणनीतियों को उधार लेकर और उन्हें अधिक लचीले गणितीय उपकरणों के साथ जोड़कर, इंजीनियर ऐसे पावर सिस्टम बना सकते हैं जो आधुनिक ऊर्जा उपयोग की अचानक होने वाली परिवर्तनों के प्रति अधिक लचीले हों। अध्ययन ने वास्तविक दुनिया के पावर ग्रिड पर इसका परीक्षण नहीं किया बल्कि विस्तृत कंप्यूटर सिमुलेशन पर भरोसा किया जो सिस्टम के भौतिकी (physics) को मॉडल करते हैं। इन सिमुलेशन की सीमाओं के भीतर, लायन-ऑप्टिमाइज्ड फ्रैक्शनल ऑर्डर PID कंट्रोलर ने ग्रिड की लय को स्थिर रखने के लिए एक बेहतर समाधान के रूप में खुद को सिद्ध किया, जो तेजी से जटिल होते विद्युत नेटवर्कों में स्थिरता बनाए रखने के लिए एक आशाजनक मार्ग प्रदान करता है।