Reinforcement Learning-Based Real-Time Control of a Photovoltaic-Integrated Welding Power Supply: Experimental Validation and Performance Benchmarking

एक कारखाने के फर्श की कल्पना करें जहाँ भारी धातु को एक दहकते हुए, विद्युत आर्क (electric arc) द्वारा जोड़ा जा रहा है। यह प्रक्रिया, जिसे वेल्डिंग कहा जाता है, आधुनिक विनिर्माण का एक आधार स्तंभ है, लेकिन यह बिजली की भी एक बहुत बड़ी उपभोक्ता भी है। दशकों से, ये मशीनें जो इन आर्कों को बनाती हैं, विद्युत ग्रिड से मिलने वाली स्थिर और अनुमानित शक्ति पर निर्भर रही हैं। हालाँकि, जैसे-जैसे उद्योग अपने कार्बन फुटप्रिंट को कम करने की कोशिश कर रहे हैं, इन मशीनों को सीधे सूर्य की ऊर्जा से चलाने की बढ़ती इच्छा है। चुनौती सूर्य के प्रकाश की प्रकृति में निहित है; यह चंचल है, बादलों और दिन के समय के साथ बदलता रहता है। साथ ही, वेल्डिंग आर्क एक अराजक, अप्रत्याशित बल है जो उपकरण और धातु के बीच की दूरी में जरा सा भी बदलाव होने पर अपना व्यवहार बदल देता है। एक ऐसी मशीन को, जिसे तात्कालिक और सटीक शक्ति की आवश्यकता होती है, एक ऐसे स्रोत से खिलाने की कोशिश करना जो लगातार उतार-चढ़ाव भरा है, वैसा ही है जैसे एक बाल्टी को उस पाइप से भरने की कोशिश करना जिसका दबाव हर सेकंड बदल रहा हो, जबकि बाल्टी स्वयं हिल रही हो।

शोधकर्ता इस संतुलन को प्रबंधित करने के लिए मानक इलेक्ट्रॉनिक नियंत्रकों (controllers) पर लंबे समय से भरोसा करते आए हैं, लेकिन ये पारंपरिक सिस्टम जटिल और परिवर्तनशील स्थितियों का सामना करने में अक्सर संघर्ष करते हैं। वे एक ऐसे ड्राइवर की तरह हैं जो एक निश्चित दर पर एक्सीलेटर पर पैर दबाए रखता है, लेकिन सड़क के अचानक मुड़ने या इंजन के झटके लेने पर पर्याप्त तेज़ी से प्रतिक्रिया देने में असमर्थ होता है। इसे हल करने के लिए, इंजीनियरों की एक टीम ने एक नया दृष्टिकोण विकसित किया है जो स्थापित इलेक्ट्रॉनिक्स की विश्वसनीयता को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की अनुकूलन क्षमता के साथ जोड़ता है। उनका कार्य एक विशिष्ट प्रकार की मशीन पर केंद्रित है: एक उच्च-आवृत्ति (high-frequency) वेल्डिंग पावर सप्लाई जो सीधे सौर ऊर्जा पर चलती है। मशीन के नियंत्रण तंत्र को उसके अपने वातावरण से सीखने के लिए प्रशिक्षित करके, उन्होंने एक ऐसा उपकरण बनाया है जो वास्तविक समय में खुद को समायोजित कर सकता है, जिससे एक आदर्श वेल्ड बना रहता है, भले ही सूरज बादलों के पीछे छिप जाए या वेल्डर का हाथ हिल जाए।

शोधकर्ताओं ने अपने विचारों का परीक्षण करने के लिए कि क्या वे वास्तविक दुनिया में काम करेंगे, न कि केवल कंप्यूटर सिमुलेशन में, इस प्रणाली का एक भौतिक प्रोटोटाइप बनाया। उनके डिज़ाइन का केंद्र एक दो-स्तरीय नियंत्रण प्रणाली है। पहला स्तर एक तेज़ गति से कार्य करने वाला इलेक्ट्रॉनिक रेगुलेटर है जो वेल्डिंग आर्क की तत्काल, क्षणिक मांगों को संभालता है, यह सुनिश्चित करता है कि करंट स्थिर रहे। यह परत पारंपरिक मशीन की गति और पूर्वानुमान क्षमता के साथ काम करती है। दूसरा स्तर वह है जहाँ नवाचार निहित है: एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एजेंट जो व्यापक परिदृश्य पर नज़र रखता है। यह एजेंट सौर पैनलों से उपलब्ध शक्ति और वेल्डिंग आर्क की बदलती लंबाई की निगरानी करता है। कठोर नियमों का पालन करने के बजाय, यह मौजूदा स्थितियों के अनुरूप रेगुलेटर की सेटिंग्स को समायोजित करना सीखता है। यह एक ऐसी प्रणाली है जो अपनी संवेदनशीलता को खुद अनुकूलित करती है, जो ठीक उसी क्षण हो रही घटनाओं के आधार पर बिजली के प्रवाह पर अपनी पकड़ को कसती या ढीली करती है।

इस अवधारणा को सिद्ध करने के लिए, टीम ने उन्नत सिलिकॉन कार्बाइड घटकों का उपयोग करके एक कार्यात्मक मॉडल बनाया, जो उच्च गति और गर्मी को कुशलतापूर्वक संभालने के लिए जाने जाते हैं। उन्होंने इस मशीन का दो तरह से परीक्षण किया: पहला, सिम्युलेटेड स्थितियों के साथ एक छोटे प्रयोगशाला बेंच पर, और फिर एक पूर्ण-स्तरीय, पांच किलोवाट के औद्योगिक टेस्ट बेड पर। इन परीक्षणों के दौरान, उन्होंने मशीन को परिवर्तनशील आर्क लंबाई, बिजली की मांग के अचानक उछाल और बादलों के गुजरने की नकल करने वाले सौर इनपुट के उतार-चढ़ाव के अधीन किया। उनके परिणामों को तीन अन्य सामान्य तरीकों के विरुद्ध मापा गया: एक ऐसी प्रणाली जो शक्ति को सुचारू बनाने के लिए बैटरी का उपयोग करती है, एक मानक नियंत्रक जिसमें निश्चित सेटिंग्स हैं, और एक प्रणाली जो बुनियादी पूर्व-निर्धारित नियमों का पालन करती है।

निष्कर्षों ने दिखाया कि नया आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस-संचालित सिस्टम दक्षता, गतिशील प्रतिक्रिया समय और प्रति वेल्ड चक्र ऊर्जा खपत में अन्य सभी से बेहतर प्रदर्शन करता है। इसने लगभग 90 प्रतिशत की ऊर्जा दक्षता प्राप्त की, जिसका अर्थ है कि गर्मी के रूप में बहुत कम बिजली बर्बाद हुई। इसके विपरीत, बैटरी-बफ़र्ड सिस्टम चार्जिंग और डिस्चार्जिंग में होने वाले ऊर्जा नुकसान के कारण कम कुशल था। नया सिस्टम वेल्डिंग प्रक्रिया में होने वाले परिवर्तनों के प्रति मानक नियंत्रक की तुलना में लगभग 33 प्रतिशत तेज़ी से प्रतिक्रिया करता है, जिससे एक सुचारू और अधिक सुसंगत वेल्ड मिलता है। पावर क्वालिटी के संबंध में, प्रणाली ने लगभग 4 प्रतिशत का टोटल हार्मोनिक डिस्टॉर्शन (THD) बनाए रखा, जो औद्योगिक सुरक्षा मानकों को पूरा करता है। हालाँकि, शोधकर्ताओं ने एक सूक्ष्म व्यापार-बंद (trade-off) नोट किया: जबकि प्रणाली ने उत्कृष्ट समग्र प्रदर्शन प्राप्त किया, सीखने की नीति की अनुकूलन प्रकृति ने सिमुलेशन में फिक्स्ड-गेन PI और बैटरी-बफ़र्ड बेसलाइन की तुलना में स्विचिंग-संबंधी हार्मोनिक सामग्री में मामूली वृद्धि की। यह सुझाव देता है कि प्रणाली तीव्र ट्रैकिंग और स्थिरता को प्राथमिकता देती है, और अपनी श्रेष्ठ गतिशील प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए हार्मोनिक शुद्धता में मामूली समझौता स्वीकार करती है।

शायद सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि यह प्रणाली मजबूत और सुरक्षित साबित हुई। शोधकर्ताओं ने भारी लोड के तहत आठ घंटे तक मशीन को लगातार चलाया, और घटक सुरक्षित तापमान सीमाओं के भीतर रहे, जिससे तनाव या विफलता के कोई संकेत नहीं मिले। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने केवल प्रतिक्रिया ही नहीं दी; इसने वेल्ड की अखंडता बनाए रखते हुए ऊर्जा खपत को कम करने के लिए वास्तविक समय के स्टेट फीडबैक के आधार पर अपने व्यवहार को समायोजित किया। हालांकि सिस्टम ने सरलतम नियंत्रकों की तुलना में थोड़ी अधिक विद्युत स्विचिंग गतिविधि के रूप में एक बहुत मामूली समझौता पेश किया, लेकिन गति, दक्षता और स्थिरता में कुल लाभ पर्याप्त थे।

यह कार्य यह प्रदर्शित करता है कि प्रदर्शन या सुरक्षा से समझौता किए बिना नवीकरणीय स्रोतों से सीधे भारी औद्योगिक मशीनरी चलाना संभव है। पारंपरिक इलेक्ट्रॉनिक्स की गति को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की सीखने की क्षमता के साथ जोड़कर, शोधकर्ताओं ने टिकाऊ विनिर्माण की ओर एक व्यवहार्य मार्ग दिखाया है। उनके द्वारा बनाई गई मशीन न केवल सौर ऊर्जा की अनिश्चितता और वेल्डिंग आर्क की अराजकता में जीवित रहती है; बल्कि यह इसमें फलती-फूलती भी है, और हर बार एक आदर्श संतुलन खोजने के लिए खुद को समायोजित करती है। यह सुझाव देता है कि भविष्य में, कारखाने सूर्य पर अधिक निर्भर हो सकते हैं, नवीकरणीय ऊर्जा की परिवर्तनशील प्रकृति को उद्योग के लिए एक स्थिर, विश्वसनीय शक्ति में बदलने के लिए स्मार्ट प्रणालियों का उपयोग कर सकते हैं।