ITI-MPC: Intelligent Transportation-Informed Predictive Energy Management for Ammonia-Hydrogen Hybrid Electric Vehicles
यह शोध पत्र एक इंटेलिजेंट ट्रांसपोर्टेशन-इन्फॉर्म्ड मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल (ITI-MPC) फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो अमोनिया-हाइड्रोजन हाइब्रिड इलेक्ट्रिक वाहनों में ऊर्जा प्रबंधन को अनुकूलित करने के लिए लघु-क्षितिज मांग भविष्यवाणी को एकीकृत करता है, जिससे बैटरी स्टेट-ऑफ-चार्ज को स्थिर बनाए रखते हुए 42.80% की शिखर प्रणाली दक्षता प्राप्त होती है।
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भारी परिवहन के लिए एक स्वच्छ भविष्य का मार्ग कठिन विकल्पों से बना है। बड़े ट्रकों और बसों को चलने के लिए अत्यधिक ऊर्जा की आवश्यकता होती है, फिर भी छोटी कारों को शक्ति देने वाली बैटरियां इन विशाल कार्यों के लिए बहुत भारी और चार्ज होने में धीमी होती हैं। इंजीनियरों ने हाइड्रोजन की ओर देखा है, जो एक ऐसा ईंधन है जो महान ऊर्जा और त्वरित रिफ्यूलिंग प्रदान करता है, लेकिन शुद्ध हाइड्रोजन को स्टोर करने के लिए भारी, उच्च-दबाव वाले टैंकों की आवश्यकता होती है जिन्हें प्रबंधित करना कठिन होता है। एक आशाजनक विकल्प अमोनिया के रूप में उभरा है, जो एक ऐसा रसायन है जिसे मध्यम दबाव पर स्थिर और तरल होने के कारण स्टोर और परिवहन करना आसान है। हालांकि, अमोनिया अधिकांश इंजनों में सीधे नहीं जल सकता; इसे पहले 'क्रैकिंग' नामक प्रक्रिया के माध्यम से हाइड्रोजन गैस में तोड़ना पड़ता है। यह वाहन डिजाइनरों के लिए एक जटिल पहेली बनाता है: सिस्टम को तरल अमोनिया के प्रवाह, इसके गैस में बदलने की दर, उस गैस के भंडारण और वाहन चलाने के लिए आवश्यक बिजली को प्रबंधित करना होगा, और साथ ही यह भी सुनिश्चित करना होगा कि ट्रक अपने गंतव्य तक पहुँचने से पहले कभी भी ईंधन से खाली न हो जाए।
त्सिंहहुआ विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने इस पहेली को सुलझाने का एक नया तरीका विकसित किया है, जिससे विशेष रूप से अमोनिया और हाइड्रोजन के मिश्रण पर चलने वाले वाहनों के लिए एक स्मार्ट कंट्रोल सिस्टम बनाया गया है। उनके अध्ययन में, एक ऐसे वाहन का वर्णन किया गया है जो तीन मुख्य ऊर्जा स्रोतों से लैस है: एक इंजन जो बिजली उत्पन्न करने के लिए अमोनिया और हाइड्रोजन के मिश्रण को जलाता है, एक फ्यूल सेल जो बिजली बनाने के लिए हाइड्रोजन का उपयोग करता है, और एक बैटरी जो गति के तीव्र झटकों के लिए ऊर्जा संग्रहीत करती है या ब्रेकिंग के दौरान ऊर्जा को कैप्चर करती है। चुनौती यह तय करने में है कि किसी भी दिए गए क्षण में प्रत्येक स्रोत को कितनी शक्ति प्रदान करनी चाहिए। यदि सिस्टम बहुत अधिक सतर्क है, तो यह बाद के लिए बहुत अधिक हाइड्रोजन बचा सकता है, जिससे टैंक भरा रहेगा लेकिन इंजन अक्षम हो जाएगा। यदि यह बहुत आक्रामक है, तो यह हाइड्रोजन का बहुत जल्दी उपयोग कर सकता है, और फिर यह पाएगा कि अमोनिका क्रैकर इंजन की जरूरतों के साथ तालमेल बिठाने के लिए पर्याप्त तेजी से अधिक गैस नहीं बना सकता।
इसे संबोधित करने के लिए, टीम ने ITI-MPC नामक एक रणनीति बनाई है, जिसका अर्थ है इंटेलिजेंट ट्रांसपोर्टेशन-इन्फॉर्म्ड प्रेडिक्टिव एनर्जी मैनेजमेंट। पुराने सिस्टम के विपरीत, जो केवल ड्राइवर की वर्तमान शक्ति की मांग पर प्रतिक्रिया देते हैं, यह नया सिस्टम आगे देखता है। यह एक कंप्यूटर मॉडल का उपयोग करता है जो वाहन की गति और त्वरण के आधार पर अगले कुछ सेकंड में ट्रक की शक्ति संबंधी आवश्यकताओं की भविष्यवाणी करता है। यह जानकर कि आगे क्या होने वाला है, सिस्टम अब बेहतर निर्णय ले सकता है। उदाहरण के लिए, यदि भविष्यवाणी दिखाती है कि एक खड़ी पहाड़ी करीब है, तो सिस्टम एक क्षण पहले अतिरिक्त हाइड्रोजन बनाना शुरू कर सकता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि भारी भार आने तक टैंक तैयार रहे। यह वाहन को अमोनिया क्रैकर से हाइड्रोजन के धीमे, निरंतर उत्पादन और सड़क की तत्काल जरूरतों के बीच संतुलन बनाने की अनुमति देता है, जिससे ईंधन के कम या अधिक उत्पादन से होने वाली बर्बादी से बचा जा सके।
शोधकर्ताओं ने इस नए दृष्टिकोण का परीक्षण एक प्रोटोटाइप अमोनिया-हाइड्रोजन ट्रक से एकत्र किए गए वास्तविक दुनिया के ड्राइविंग डेटा का उपयोग करके किया। उन्होंने अपने स्मार्ट सिस्टम की तुलना तीन अन्य तरीकों से की: एक सरल नियम-आधारित प्रणाली जो निश्चित निर्देशों का पालन करती है, एक विधि जो बिना आगे देखे हर क्षण में ईंधन के उपयोग को कम करने की कोशिश करती है, और एक मानक प्रेडिक्टिव सिस्टम जो ट्रैफिक या सड़क की जानकारी का उपयोग नहीं करता है। परिणामों ने दिखाया कि नई ITI-MPC रणनीति सबसे कुशल थी। इसने वाहन द्वारा खपत किए गए अमोनिया की कुल मात्रा को कम करने में सफलता प्राप्त की, और 42.80 प्रतिशत की सिस्टम दक्षता हासिल की, जो परीक्षण किए गए अन्य सभी तरीकों से अधिक थी। महत्वपूर्ण रूप से, ट्रक ईंधन खत्म होने या बैटरी खाली होने की स्थिति में नहीं पहुँचा; सिस्टम ने बैटरी में चार्ज का एक स्वस्थ स्तर बनाए रखा और सुनिश्चित किया कि हाइड्रोजन टैंक का प्रभावी ढंग से उपयोग किया जाए, जिससे यात्रा के अंत में केवल बहुत कम ईंधन ही अप्रयुक्त रह गया।
इस सफलता की कुंजी केवल बेहतर इंजन या बड़ी बैटरी में नहीं थी, बल्कि इसमें थी कि कंप्यूटर समय के साथ ऊर्जा के प्रवाह को कैसे प्रबंधित करता है। अध्ययन में पाया गया कि बिना आगे देखे, पुराने सिस्टम अत्यधिक रूढ़िवादी होते थे, जो बाद में जरूरत पड़ने की आशंका में हाइड्रोजन को टैंक में जमा करते रहते थे, जिसका अर्थ था कि इंजन को इसकी भरपाई करने के लिए अधिक और कम कुशलता से काम करना पड़ता था। नया सिस्टम, सड़क के आगे के हिस्से का पूर्वानुमान लगाकर, हाइड्रोजन का अधिक स्वतंत्र रूप से और आत्मविश्वास के साथ उपयोग कर सकता था, क्योंकि उसे पता था कि अमोनिया क्रैकर से कब अधिक उपलब्ध होगा। इस समन्वय ने वाहन को भौतिकी और सुरक्षा सीमाओं द्वारा नियंत्रित अपने इष्टतम प्रदर्शन स्तरों के करीब चलाने की अनुमति दी। शोधकर्ताओं ने उल्लेख किया कि हालांकि ईंधन बचत में सुधार प्रतिशत के संदर्भ में छोटा लग सकता है, लेकिन यह एक ऐसे सिस्टम के लिए दक्षता में महत्वपूर्ण लाभ है जो पहले से ही भौतिकी और सुरक्षा सीमाओं द्वारा कड़ाई से बाधित है।
यह कार्य प्रदर्शित करता है कि जटिल हाइब्रिड वाहनों के लिए, नियंत्रण सॉफ्टवेयर की बुद्धिमत्ता उतनी ही महत्वपूर्ण है जितनी कि हार्डवेयर की। सड़क के आगे के अल्पकालिक भविष्यवाणियों को निर्णय लेने की प्रक्रिया में एकीकृत करके, सिस्टम सीमित भंडारण और धीमी ईंधन उत्पादन के बीच के कठिन संतुलन को संभाल सकता है। अध्ययन पुष्टि करता है कि आगे देखना, भले ही वह केवल कुछ सेकंड के लिए हो, वाहन को आज बेहतर विकल्प चुनने में सक्षम बनाता है, जिससे भारी भार को ले जाने का अधिक टिकाऊ और कुशल तरीका मिलता है। जैसे-जैसे परिवहन उद्योग कार्बन उत्सर्जन कम करने की दिशा में बढ़ रहा है, मल्टी-सोर्स ऊर्जा प्रणालियों का ऐसा बुद्धिमान प्रबंधन भविष्य के भारी-भरकम वाहनों के लिए एक मानक आवश्यकता बन जाएगा।
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