Techno-economic Energy Management of Water-Integrated Multi- microgrid System using Dynamic Demand Response Programs

आधुनिक दुनिया में, बिजली और पानी को अक्सर अलग-अलग उपयोगिताओं के रूप में माना जाता है, जो हमारे घरों और व्यवसायों तक अलग-अलग पाइपों और तारों के माध्यम से पहुँचते हैं। फिर भी, वे गहराई से एक-दूसरे से जुड़े हुए हैं; बिजली उत्पादन के लिए अक्सर शीतलन (कूलिंग) के लिए भारी मात्रा में पानी की आवश्यकता होती है, जबकि पानी को पंप करने और उपचारित करने के लिए महत्वपूर्ण विद्युत शक्ति की आवश्यकता होती है। यह संबंध, जिसे 'वॉटर-एनर्जी नेक्सस' (जल-ऊर्जा संबंध) कहा जाता है, यह दर्शाता है कि एक संसाधन का प्रबंधन अनिवार्य रूप से दूसरे को प्रभावित करता है। जैसे-जैसे समुदाय विशाल केंद्रीय बिजली संयंत्रों को बदलने के लिए सौर पैनलों और पवन टरबाइनों जैसे स्थानीय ऊर्जा स्रोतों पर अधिक निर्भर हो रहे हैं, चुनौती केवल पर्याप्त ऊर्जा उत्पन्न करने से हटकर वास्तविक समय में आपूर्ति और मांग को संतुलित करने की ओर स्थानांतरित हो गई है। जब सूरज नहीं चमक रहा होता या हवा नहीं चल रही होती, तो स्थानीय ग्रिड संघर्ष कर सकते हैं, जिससे ब्लैकआउट हो सकते हैं या दूर के बिजली लाइनों पर महंगा निर्भरता बढ़ सकती है। इसे हल करने के लिए, इंजीनियर "माइक्रोग्रिड" विकसित कर रहे हैं—छोटे, आत्मनिर्भर ऊर्जा नेटवर्क जो स्वतंत्र रूप से काम कर सकते हैं। लक्ष्य इन स्थानीय प्रणालियों को अधिक स्मार्ट बनाना है, जिससे वे उपलब्ध संसाधनों के आधार पर अपनी खपत को समायोजित कर सकें, ठीक वैसे ही जैसे एक घर पैसे बचाने के लिए लाइट बंद कर सकता है, लेकिन एक ऐसे पैमाने पर जो पूरे पड़ोस को सुचारू रूप से चलाने में मदद करे।

कोम यूनिवर्सिटी ऑफ टेक्नोलॉजी, ईरान के शोधकर्ता हामिद करीमी ने तीन ऐसे माइक्रोग्रिड्स के नेटवर्क के लिए एक नया प्रबंधन तंत्र डिजाइन करके इस जटिल संतुलन कार्य को हल किया, जो पीने का पानी प्रदान करने के लिए भी जिम्मेदार हैं। अपने अध्ययन में, उन्होंने एक ऐसी स्थिति का अनुकरण (सिमुलेशन) किया जहाँ ये स्थानीय ग्रिड सौर पैनलों, पवन टरबाइनों, डीजल जनरेटरों और बैटरी स्टोरेज के साथ-साथ कुओं, अलवणीकरण (डिसैलिनेशन) मशीनों और भंडारण टैंकों से लैस थे। उनके कार्य का मुख्य केंद्र एक दो-चरणीय नियोजन प्रक्रिया थी जिसे इस तरह से डिज़ाइन किया गया था कि वह ऐसी प्रणाली चलाने की वित्तीय और तकनीकी वास्तविकताओं को संभाल सके। पहला चरण पूरी तरह से अर्थशास्त्र पर केंद्रित था, जिसमें सबसे सस्ते तरीके की गणना की गई कि मुख्य ग्रिड से बिजली कब खरीदनी है, स्थानीय जनरेटरों का उपयोग कब करना है, और जल उत्पादन को उन समयों में कब स्थानांतरित करना है जब बिजली सस्ती हो। दूसरे चरण में, उस सबसे सस्ते प्लान को लिया गया और उसे "आत्मनिर्भरता माप सूचकांक" (सेल्फ-सफिशिएंसी मेजर इंडेक्स) नामक एक विशिष्ट माप को बेहतर बनाने के लिए संशोधित किया गया। यह सूचकांक अनिवार्य रूप से सिस्टम को मुख्य ग्रिड पर निर्भर होने के बजाय स्थानीय स्तर पर अपनी बिजली उत्पन्न करने के लिए पुरस्कृत करता है, जो ऊर्जा हानि को कम करने और स्थानीय वोल्टेज को स्थिर रखने में मदद करता है।

करीमी के दृष्टिकोण में एक महत्वपूर्ण नवाचार "डिमांड रिस्पॉन्स" (मांग प्रतिक्रिया) को संभालने का तरीका था, जो एक ऐसी रणनीति है जहाँ उपभोक्ता संकेतों के जवाब में अपने बिजली उपयोग को बदलने के लिए सहमत होते हैं। पिछले अध्ययनों में अक्सर यह माना जाता था कि एक माइक्रोग्रिड किसी भी समय अपने भार (लोड) का एक निश्चित प्रतिशत काट या जोड़ सकता है, ठीक वैसा ही जैसे यह मान लेना कि एक व्यक्ति अतिरिक्त भोजन का बिल्कुल समान मात्रा में सेवन कर सकता है चाहे वह भूखा हो या उसका पेट भरा हो। करीमी ने तर्क दिया कि यह अवास्तविक था। इसके बजाय, उन्होंने एक गतिशील कार्यक्रम विकसित किया जो माइक्रोग्रिड की वास्तविक दैनिक आदतों को देखता है। उन्होंने पहचाना कि ऑफ-पीक घंटों के दौरान, जब बिजली सस्ती होती है और मांग कम होती है, तो एक माइक्रोग्रिड के पास पानी पंप करने या अपनी बैटरी चार्ज करने के लिए पर्याप्त जगह होती है। इसके विपरीत, पीक घंटों के दौरान जब हर कोई बिजली का उपयोग कर रहा होता है, तो अतिरिक्त लोड बढ़ाने के लिए बहुत कम जगह होती है, लेकिन कटौती करने के लिए काफी गुंजाइश होती है। इन सीमाओं को घंटे-दर-घंटे गणना करके, सिस्टम अधिक स्मार्ट निर्णय ले सकता था। उदाहरण के लिए, मॉडल ने निर्धारित किया कि सुबह के शुरुआती घंटों के दौरान, माइक्रोग्रिड अपने पानी के पंपिंग को 20 प्रतिशत तक बढ़ा सकते थे, जबकि शाम के पीक समय के दौरान, वे खपत को समान मार्जिन से कम कर सकते थे—एक ऐसी लचीलापन जो एक कठोर, निश्चित-दर वाली प्रणाली हासिल नहीं कर सकती थी।

जब करीमी ने पारंपरिक, निश्चित-दर वाले दृष्टिकोण के मुकाबले इस नए गतिशील तरीके की तुलना करने के लिए अपने सिमुलेशन चलाए, तो परिणाम चौंकाने वाले थे। गतिशील प्रणाली ने तीन माइक्रोग्रिड्स की कुल परिचालन लागत को लगभग 20 प्रतिशत कम कर दिया, जिससे मानक पद्धति की तुलना में सिम्युलेटेड दिन में $700 से अधिक की बचत हुई। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि इसने सिस्टम की विश्वसनीयता में नाटकीय रूप रूप से सुधार किया। अनसप्लाई की गई बिजली की मात्रा, जिसे "अनसप्लाइड एनर्जी" कहा जाता है, दो-तिहाई गिर गई, जो 1,300 किलोवाट-घंटे से अधिक से घटकर 440 किलोवाट-घंटे से कम रह गई। ऐसा इसलिए हुआ क्योंकि गतिशील मॉडल ने माइक्रोग्रिड को अपने जल उत्पादन और बैटरी चार्जिंग को उन समयों में स्थानांतरित करने की अनुमति दी जब स्थानीय नवीकरणीय ऊर्जा प्रचुर मात्रा में थी और कीमतें कम थीं, बजाय इसके कि वे महंगे, उच्च-तनाव वाले पीक घंटों के दौरान मांग को पूरा करने के लिए संघर्ष करें। सिस्टम अधिक आत्मनिर्भर भी हो गया, जिसमें आत्मनिर्भरता माप सूचकांक लगभग 79 प्रतिशत से बढ़कर 86 प्रतिशत हो गया, जिसका अर्थ है कि स्थानीय ग्रिड मुख्य नेटवर्क से बिना लिए अपनी जरूरतों को अधिक पूरा करने में सक्षम थे।

अध्ययन ने यह भी खुलासा किया कि पानी और ऊर्जा प्रणालियाँ एक-दूसरे को अप्रत्याशित तरीकों से कैसे प्रभावित करती हैं। सिमुलेशन ने दिखाया कि माइक्रोग्रिड ने भूमिगत कुओं से पानी पंप करने को प्राथमिकता दी क्योंकि इसमें अलवणीकरण इकाइयों को चलाने की तुलना में कम बिजली की आवश्यकता होती है। हालांकि, जब हवा और सौर आउटपुट अधिक था, तो सिस्टम ने स्वचालित रूप से उस अतिरिक्त स्वच्छ ऊर्जा को अलवणीकरण मशीनों को चलाने के लिए मोड़ दिया, जिससे बाद में उपयोग के लिए ताजे पानी के भंडारण टैंक भर गए। इस समन्वय ने दैनिक लोड प्रोफाइल को सुव्यवस्थित किया, जिससे बिजली उपयोग का वक्र अधिक सपाट और कुशल हो गया। शोधकर्ताओं ने इस सहजता को मापने के लिए "सॉफ्ट लोड प्रोफाइल इंडेक्स" नामक एक नया मीट्रिक पेश किया, और गतिशील मॉडल ने स्थिर दृष्टिकोण की तुलना में इस स्कोर में लगभग 4 प्रतिशत का सुधार किया। सिमुलेशन के अंत तक, माइक्रोग्रिड ने सफलतापूर्वक प्रदर्शित किया कि पानी और बिजली को एक एकल, समन्वित प्रणाली के रूप में मानना, जिसे वास्तविक समय की स्थितियों के प्रति एक लचीले और बुद्धिमान रिस्पॉन्स द्वारा प्रबंधित किया जाता है, स्थानीय ऊर्जा नेटवर्क को सस्ता, अधिक विश्वसनीय और कहीं अधिक स्वतंत्र बना सकता है। निष्कर्ष बताते हैं कि जैसे-जैसे समुदाय विकेंद्रीकृत ऊर्जा की ओर बढ़ रहे हैं, सफलता की कुंजी केवल अधिक सौर पैनलों या बैटरी होने में नहीं है, बल्कि मांग को इस तरह से स्थानांतरित करने की सटीक, घंटे-दर-घंटे की क्षमता को समझने में है जो सिस्टम की भौतिक सीमाओं का सम्मान करती हो।