Design and Implementation of Enhanced Load Frequency Control of a Two-Area Power System using the combination of PI–PD Controllers tuned by Lion Optimization Algorithm

आधुनिक जीवन को शक्ति प्रदान करने वाले विशाल, अदृश्य नेटवर्क में, बिजली का उत्पादन ठीक उसी क्षण होना चाहिए जब उसका उपभोग किया जा रहा हो। यदि किसी एक शहर में कोई कारखाना अचानक एक विशाल मशीन चालू कर देता है, या यदि किसी दूसरे स्थान पर तूफान किसी जनरेटर को ठप कर देता है, तो संतुलन बिगड़ जाता है। यह असंतुलन पूरे विद्युत ग्रिड की लय को बिगाड़ देता है, ठीक वैसे ही जैसे एक घूमता हुआ लट्टू अपनी गति खोने लगता है। यदि यह लय, जिसे आवृत्ति (फ्रीक्वेंसी) कहा जाता है, अपने लक्ष्य से बहुत दूर चली जाती है, तो संवेदनशील उपकरण विफल हो सकते हैं, और गंभीर मामलों में, पूरा सिस्टम ढह सकता है, जिससे लाखों लोग अंधेरे में डूब सकते हैं। इसे रोकने के लिए, इंजीनियर 'लोड फ्रीक्वेंसी कंट्रोल' नामक एक निरंतर, स्वचालित समायोजन प्रणाली पर भरोसा करते हैं। यह प्रणाली एक सतर्क संरक्षक की तरह कार्य करती है, जो लगातार यह महसूस करती है कि ग्रिड की गति बढ़ रही है या घट रही है, और बिजली संयंत्रों को पूर्ण संतुलन बहाल करने के लिए अपने आउटपुट को तेज करने या धीमा करने का निर्देश देती है। एक ऐसी दुनिया में जहाँ बिजली संयंत्र अक्सर विभिन्न क्षेत्रों में फैले होते हैं और लंबी ट्रांसमिशन लाइनों द्वारा जुड़े होते हैं, इस लय को स्थिर रखना समन्वय और गति की एक जटिल पहेली बन जाता है।

चेन्नई के अन्ना विश्वविद्यालय और तमिलनाडु के कई इंजीनियरिंग कॉलेजों के शोधकर्ताओं की एक टीम ने इन नियंत्रकों (कंट्रोलर्स) को ट्यून करने के एक नए तरीके का परीक्षण करके इस पहेली को सुलझाया है। उन्होंने दो-क्षेत्रीय बिजली प्रणाली के एक मॉडल पर ध्यान केंद्रित किया, जो एक ट्रांसमिशन लाइन से जुड़े दो क्षेत्रों का एक सरलीकृत प्रतिनिधित्व है, ताकि यह देखा जा सके कि विभिन्न नियंत्रण रणनीतियाँ मांग में अचानक आए बदलावों को कैसे संभालती हैं। शोधकर्ताओं ने इन नियंत्रकों को सेट करने के पारंपरिक तरीकों की तुलना एक नए दृष्टिकोण से की, जो दो प्रकार के नियंत्रण तर्क (कंट्रोल लॉजिक) को जोड़ता है और सर्वोत्तम सेटिंग्स खोजने के लिए शेरों के सामाजिक व्यवहार से प्रेरित एक कंप्यूटर एल्गोरिदम का उपयोग करता है। उनके काम ने, जो विस्तृत कंप्यूटर सिमुलेशन के माध्यम से किया गया था, यह सुझाव दिया है कि यह नया संयोजन अन्य आधुनिक तकनीकों की तुलना में ग्रिड की लय को स्थिर रखने का एक तेज़ और अधिक स्थिर तरीका प्रदान करता है।

इस अध्ययन का मूल आधार यह है कि इन नियंत्रकों को कैसे "ट्यून" किया जाता है। एक थर्मोस्टेट की कल्पना करें जो हीटर को नियंत्रित करता है; यदि यह बहुत संवेदनशील है, तो कमरे का तापमान गर्म और ठंडे के बीच झूलता रहेगा। यदि यह पर्याप्त संवेदनशील नहीं है, तो कमरे को गर्म होने में बहुत समय लगेगा। बिजली प्रणालियों में, नियंत्रकों को गड़बड़ी के प्रति तेजी से प्रतिक्रिया देने के लिए अत्यंत सटीकता के साथ सेट किया जाना चाहिए, ताकि वे सिस्टम को ओवरशूट (लक्ष्य से आगे निकलना) या दोलन (ऑसिलेशन) करने के लिए मजबूर न करें। शोधकर्ताओं ने तीन अलग-अलग कॉन्फ़िगरेशन का परीक्षण किया: एक नियंत्रक जो आनुपातिक (प्रोपोरशनल) और इंटीग्रल क्रियाओं का उपयोग करता है, एक जो आनुपातिक और डेरिवेटिव क्रियाओं का उपयोग करता है, और एक हाइब्रिड संस्करण जो दोनों को जोड़ता है। इसके बाद उन्होंने इन नियंत्रकों के लिए सर्वोत्तम सेटिंग्स खोजने के लिए 'लायन ऑप्टिमाइजेशन एल्गोरिदम' नामक एक प्रकृति-प्रेरित कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग किया। यह एल्गोरिदम इस बात की नकल करता है कि शेर कैसे शिकार करते हैं और क्षेत्र की रक्षा करते हैं, जिसमें समूहों द्वारा खोज क्षेत्र का पता लगाने और सबसे कुशल समाधान खोजने के लिए मिलकर काम किया जाता है, जबकि अन्य स्वतंत्र रूप से घूमते हैं ताकि कोई भी अच्छा विकल्प छूट न जाए।

यह देखने के लिए कि क्या यह नया तरीका काम करता है, शोधकर्ताओं ने विद्युत मांग में अचानक, मामूली वृद्धि का अनुकरण किया, जो लोड में एक प्रतिशत की छलांग के बराबर थी, और देखा कि सिस्टम ने कैसी प्रतिक्रिया दी। उन्होंने तीन महत्वपूर्ण कारकों को मापा: आवृत्ति को सामान्य होने के लिए सेट होने में कितना समय लगा, स्थिरता प्राप्त करने से पहले आवृत्ति कितनी अधिक (ओवरशूट) हुई, और समय के साथ कुल संचित त्रुटि (एरर) कितनी रही। जब उन्होंने अन्य लोकप्रिय कंप्यूटर अनुकूलन विधियों, जैसे कि चींटी की कॉलोनियों, पक्षियों के झुंडों या भेड़ियों के झुंडों की नकल करने वाले तरीकों के मुकाबले अपने शेर-प्रेरित ट्यूनिंग के परिणामों की तुलना की, तो शेर-आधारित दृष्टिकोण लगातार बेहतर प्रदर्शन करता रहा। संयुक्त नियंत्रक के लिए जिसे शेर एल्गोरिदम द्वारा ट्यून किया गया था, सिस्टम केवल आठ सेकंड में स्थिर हो गया, जिसमें केवल दो प्रतिशत का न्यूनतम ओवरशूट और 0.020 का बहुत कम कुल त्रुटि स्कोर था। इसके विपरीत, एक मानक विधि द्वारा ट्यून किए गए उसी नियंत्रक को स्थिर होने में 18 सेकंड लगे और इसमें आठ प्रतिशत का ओवरशूट देखा गया।

अध्ययन ने व्यक्तिगत नियंत्रक प्रकारों के प्रदर्शन का भी विश्लेषण किया। जब शोधकर्ताओं ने प्रोपोरशनल-इंटेग्रल नियंत्रक पर शेर एल्गोरिदम लागू किया, तो सेटलिंग टाइम 25 सेकंड से घटकर 13 सेकंड रह गया, और ओवरशूट आधा हो गया। इसी तरह, प्रोपोरशनल-डेरिवेटिव नियंत्रक के लिए, स्थिरता का समय 22 सेकंड से गिरकर 11 सेकंड हो गया। हालांकि, सबसे महत्वपूर्ण सुधार हाइब्रिड नियंत्रक से आया, जिसने दोनों दृष्टिकोणों की शक्तियों का लाभ उठाया। शोधकर्ताओं ने पाया कि यह संयुक्त संरचना, जिसे शेर एल्गोरिदम द्वारा ट्यून किया गया था, ने हर अन्य परीक्षित कॉन्फ़िगरेशन को पीछे छोड़ दिया। इसने सबसे तेज़ प्रतिक्रिया, लक्ष्य आवृत्ति से सबसे कम विचलन और सबसे कम त्रुटि संचय हासिल किया। डेटा इंगित करता है कि नियंत्रण तर्क और अनुकूलन विधि का यह विशिष्ट संयोजन एक बेहतर गतिशील प्रतिक्रिया प्रदान करता है, जो ग्रिड में गड़बड़ी होने पर होने वाले दोलनों को प्रभावी ढंग से कम करता है।

हालांकि परिणाम उत्साहजनक हैं, लेकिन निष्कर्ष पूरी तरह से दो-क्षेत्रीय प्रणाली के कंप्यूटर सिमुलेशन पर आधारित हैं। शोधकर्ताओं ने इसका परीक्षण किसी भौतिक पावर ग्रिड पर नहीं किया है, लेकिन उपयोग किए गए गणितीय मॉडल ग्रिड के व्यवहार को समझने के लिए मानक उपकरण हैं। अध्ययन स्पष्ट रूप से इस विचार को खारिज करता है कि पारंपरिक ट्यूनिंग विधियां या अन्य प्रकृति-प्रेरित एल्गोरिदम जैसे कि भेड़ियों या चींटियों पर आधारित एल्गोरिदम इस विशिष्ट कार्य के लिए उतने प्रभावी हैं। लेखक निष्कर्ष निकालते हैं कि संयुक्त नियंत्रक की शेर-आधारित ट्यूनिंग परीक्षित किए गए सभी विकल्पों में सबसे कुशल रणनीति है, जो स्थिरता बनाए रखने के लिए एक अत्यधिक प्रभावी समाधान प्रदान करती है। वे सुझाव देते हैं कि इस दृष्टिकोण को नवीकरणीय ऊर्जा स्रोतों सहित अधिक जटिल प्रणालियों तक विस्तारित किया जा सकता है, हालांकि यह एक भविष्य का कदम है। फिलहाल, सिमुलेशन यह सिद्ध करता है कि शेरों की रणनीतिक शिकार पद्धति को उधार लेकर, इंजीनियर ऐसे नियंत्रक डिजाइन कर सकते हैं जो अधिक गति और सटीकता के साथ बिजली की आपूर्ति सुनिश्चित कर सकें।