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शहरी कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के लिए सौर ऊर्जा

 -- एक इंजीनियर का विश्लेषण





शहरी कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के लिए सौर ऊर्जा: एक इंजीनियर का विश्लेषण

Soporte de energía para IA urbana con almacenamiento fotovoltaico

(“Solar Energy for Urban AI: An Engineer’s Analysis”)

शहरों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) दो अलग-अलग तरीकों से बिजली का उपयोग करती है, एवं ‘फोटोवोल्टाइक-प्लस-भंडारण’ (Photovoltaic-plus-Storage) प्रणाली इनमें से एक तरीके के लिए कहीं अधिक उपयुक्त है। डेटा केंद्र एवं कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ बड़े, निरंतर एवं हमेशा चालू रहने वाले बिजली उपभोक्ता हैं; जबकि शहरी क्षेत्रों में प्रयोग होने वाले उपकरण (ट्रैफिक कैमरे, सेंसर, स्मार्ट स्ट्रीटलाइट, संकेतों आदि) छोटे, अनियमित रूप से कार्य करने वाले एवं देरी (लैटेंसी) को सहन करने वाले बिजली उपभोक्ता हैं। एक ही प्रौद्योगिकी स्टैक दोनों प्रकार के उपयोगों के लिए उपयुक्त है, लेकिन उनकी संरचना एवं दावे अलग-अलग हैं। इस पृष्ठ में इन दोनों प्रकार के बिजली उपभोग को अलग-अलग वर्गीकृत किया गया है, एवं दूसरे प्रकार के उपयोगों के लिए हम जो आकार-निर्धारण विधि (साइजिंग मेथड) अपनाते हैं, उसका वर्णन भी किया गया है – वही विधि जिसके आधार पर हम हार्डवेयर तैयार करते हैं।

मांग का विश्लेषण (Demand Analysis with Specific Numbers)

आईईए (IEA) की “इलेक्ट्रिसिटी 2024” (Electricity 2024) रिपोर्ट के अनुसार, 2022 में डेटा केंद्रों, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों एवं क्रिप्टोकरेंसी खनन कार्यों ने लगभग 460 टीवाह (TWh) बिजली की खपत की; जो वैश्विक बिजली खपत का लगभग 2% है। रिपोर्ट में अनुमान लगाया गया है कि 2026 तक यह संख्या 1,000 टीवाह से अधिक हो सकती है – जो जापान की वार्षिक बिजली खपत के बराबर है। हम इसी रिपोर्ट का हवाला देते हैं, न कि किसी अनधिकृत वृद्धि-आंकड़े का; क्योंकि स्रोत (सोर्सिंग) ही एक संख्या को “वास्तविक आंकड़े” में बदल देता है।

कक्षा 1: डेटा सेंटर – जहाँ पीवी (PV) एवं स्टोरेज (Storage) की सहायता मददगार होती है, और जहाँ नहीं

डेटा सेंटर में, पीवी एवं स्टोरेज की तकनीक तीन महत्वपूर्ण भूमिकाएँ निभाती है:

  1. पीक शेविंग (Peak Shaving): माँग-चार्ज विंडो (Demand-Charge Window) के दौरान बैटरियों से बिजली निकालकर बिलिंग में होने वाली अतिरिक्त लागत को कम किया जाता है।
  2. वैली फिलिंग (Valley Filling): दोपहर में, जब बिजली का उत्पादन अधिक होता है एवं इसकी लागत कम होती है, पीवी से बिजली चार्ज की जाती है।
  3. राइड-थ्रू (Ride-Through): ग्रिड में होने वाली विघटनाओं के दौरान भी महत्वपूर्ण उपकरणों को चालू रखा जाता है।

हालाँकि, पीवी एवं स्टोरेज की तकनीक निरंतर बिजली आपूर्ति के लिए पर्याप्त नहीं है। 1 मेगावाट की निरंतर बिजली आपूर्ति के लिए पीवी एवं चार घंटे के स्टोरेज की आवश्यकता होती है; ऐसे लिए कई मेगावाट के पीवी सिस्टम एवं बड़े पैमाने पर स्टोरेज की आवश्यकता पड़ती है। व्यवहार में, ग्रिड या निश्चित बिजली खरीद समझौता ही प्राथमिक आपूर्ति स्रोत बना रहता है। यदि किसी परियोजना का विवरण “सौर ऊर्जा डेटा सेंटर को चालाती है” है, तो पहले ही उस परियोजना की क्षमता-गणना (Capacity Factor Calculation) के बारे में जानकारी प्राप्त करें।

कक्षा 2: शहरी क्षेत्र – जहाँ स्वतंत्र सौर ऊर्जा सिस्टम (Standalone Solar Systems) स्वाभाविक विकल्प हैं

शहरी क्षेत्रों में, स्वतंत्र सौर ऊर्जा सिस्टम बिजली आपूर्ति का प्राकृतिक एवं कुशल समाधान हैं। ऐसे सिस्टम न केवल बिजली की आपूर्ति करते हैं, बल्कि ऊर्जा संचयन में भी मदद करते हैं।

“एज लोड” (Edge Load) वही है जहाँ हमारे हार्डवेयर का उपयोग होता है। एक ट्रैफिक कैमरा कुछ वाट बिजली खपत करता है; एक स्मार्ट स्ट्रीटलाइट पोल रातभर में 10–60 वाट बिजली खपत करता है; जबकि एक सेंसर नोड लगभग एक वाट बिजली ही खपत करता है। ये सभी उपकरण ऐसे हैं जिनके लिए ट्रेंचिंग (trenching) करना महंगा है, एवं ग्रिड से जुड़ने के लिए महीनों तक अनुमति लेनी पड़ती है। इनके लिए बैटरी-आधारित डीसी (DC) पावर सप्लाई पर्याप्त है। “स्टैंडअलोन पीवी-प्लस-स्टोरेज” (Standalone PV-plus-Storage) समाधान इन उपकरणों के लिए कोई समझौता नहीं है; बल्कि यही सही उपाय है। हम जो आकार-निर्धारण (sizing) विधि अपनाते हैं, वह क्रमशः इस प्रकार है…

  1. पहले लोड (load) को सही तरीके से निर्धारित करें। कुल फिक्स्चर (fixture) की वाटेज (wattage) × रात्रिकालीन संचालन घंटे (nightly operating hours), इसमें नियंत्रण एवं संचार हेतु 10–20% की अतिरिक्त राशि जोड़ें; क्योंकि नेमप्लेट (nameplate) पर दी गई जानकारी अक्सर कम होती है।
  2. सौर पैनलों का आकार वर्ष के औसत के आधार पर नहीं, बल्कि सबसे ख़राब महीने के आधार पर तय करें। साइट पर सबसे कम शिखर-सूर्य-घंटों (minimum peak-sun-hours) वाले महीने को ध्यान में रखें, एवं पैनलों की क्षमता में 0.75–0.85 की कमी लाएँ – यह कालिंद्रण (soiling), तापमान, वायरिंग (wiring) एवं कंट्रोलर (controller) के कारण होने वाले नुकसान को ध्यान में रखता है। वर्ष के औसत के आधार पर आकार तय किए गए पैनल हर दिसंबर विफल हो जाते हैं।
  3. बैटरी का आकार ऐसा होना चाहिए कि उससे प्रणाली तीन से पाँच दिनों तक कार्य कर सके। उच्च अक्षांश वाले क्षेत्रों में सर्दियों एवं मौसम के कारण बैटरी की आवश्यकताएँ बढ़ जाती हैं। बैटरी की क्षमता = प्रणाली की स्वायत्तता (autonomy) के दिनों × प्रति रात्रि उपयोग होने वाली वाट-घंटों (Wh/night) ÷ डिस्चार्ज (discharge) की सीमा; लिथियम-आयरन-फॉस्फेट (LiFePO4) बैटरियों के लिए यह सीमा 0.8–0.9 है।
  4. कंट्रोलर (controller) को पैनलों के अनुरूप चुनें। 12/24 वोल्ट वाली प्रणालियों में उच्च-वाटेज वाले पैनलों के लिए MPPT (Maximum Power Point Tracking) कंट्रोलर आवश्यक हैं; वोल्टेज-अनुपात संबंधी नियम हमारे MPPT vs PWM गाइड में दिए गए हैं। हमारा कंट्रोलर-आकार-निर्धारण कैलकुलेटर पूरी प्रक्रिया को सही तरीके से संचालित करता है।

शहरी इमारतों पर वितरित ऊर्जा उत्पादन (Distributed Energy Generation on Urban Buildings)

ऑफिस भवनों एवं शॉपिंग मॉलों पर छतों एवं दीवारों पर लगे सौर पैनल (PV – Photovoltaic Panels), सबसे पहले उसी भवन में उपयोग होने वाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI – Artificial Intelligence) सिस्टमों को बिजली प्रदान करते हैं। यह दावा, जब उसके पीछे की मान्यताएँ एवं गणनाएँ सामने रखी जाती हैं, तो सही साबित हो जाता है। एक मध्यम आकार के वाणिज्यिक भवन में, यदि पूरी छत पर सौर पैनल लगाए जाएँ (मान लीजिए कि उपयोग योग्य क्षेत्रफल 1,000 वर्ग मीटर है, एवं प्रति वर्ग मीटर पैनल की उत्पादक क्षमता लगभग 150 वाट है), तो उस भवन को लगभग 150 किलोवाट-पीएच (kWp – Kilowatt-Peak) की बिजली प्राप्त होगी। यदि प्रति किलोवाट-पीएच प्रति वर्ष की बिजली उत्पादन क्षमता 1,200–1,500 किलोवाट-घंटा (kWh) हो (जो स्थान के आधार पर भिन्न हो सकती है), तो वार्षिक बिजली उत्पादन मात्रा लगभग 1,80,000–2,25,000 किलोवाट-घंटा होगी। इसके वास्तविक लाभ केवल ऊर्जा संबंधी नहीं, बल्कि संरचनात्मक भी हैं: बिजली उत्पादन सीधे ही उस भवन में होता है, इसलिए परिवहन की हानियाँ कम हो जाती हैं; साथ ही भवन अपनी बिजली खपत को सौर पैनलों द्वारा उत्पादित बिजली के अनुसार समायोजित कर सकता है।

केंद्रीकृत बिजली संयंत्र एवं बिजली ग्रिड (Centralized Power Plants and the Electric Grid)

केंद्रीकृत बिजली संयंत्र, बड़े पैमाने पर बिजली उत्पादन करते हैं एवं उसे बिजली ग्रिड में पहुँचाते हैं। ऐसे संयंत्रों का उपयोग, विशेष रूप से शहरी क्षेत्रों में, बिजली आपूर्ति को सुनिश्चित करने हेतु किया जाता है।

शहर के आस-पास स्थित बड़े पैमाने पर निर्मित सौर ऊर्जा संयंत्र (यूटिलिटी-स्केल प्लांट्स) सीधे शहरी विद्युत ग्रिड (urban grid) को ऊर्जा प्रदान करते हैं; ग्रिड पर स्थित भंडारण प्रणालियाँ सौर ऊर्जा को उन समयों में उपयोग में लाती हैं जब कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) की ऊर्जा आवश्यकताएँ सबसे अधिक होती हैं। इस प्रक्रिया में समन्वय ग्रिड ऑपरेटर (grid operator) द्वारा किया जाता है, न कि इमारतों के मालिकों द्वारा। इंजीनियरिंग संबंधी प्रश्न (जैसे – आपसी कनेक्शन, ऊर्जा आपूर्ति की दरें, ऊर्जा कटौती आदि) भी ग्रिड ऑपरेटर के दायित्व में ही आते हैं। हम इस बात पर विशेष रूप से ध्यान दे रहे हैं क्योंकि कई परियोजना दस्तावेजों में इन दोनों प्रकार की परियोजनाओं (बड़े पैमाने पर सौर ऊर्जा संयंत्र एवं छोटे पैमाने पर उपयोग हेतु सौर उपकरण) को एक ही श्रेणी में शामिल कर दिया जाता है; जबकि वास्तव में ये दो अलग-अलग प्रकार की परियोजनाएँ हैं।

यह पृष्ठ क्या नहीं कवर करता है:

यह पृष्ठ “पीवी-प्लस-स्टोरेज” (PV-plus-storage) तकनीक की अवधारणाओं एवं उन उपकरणों की संरचना के बारे में जानकारी देता है जिनका उपयोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता से संबंधित शहरी उपयोगों हेतु किया जाता है। हालाँकि, यह डेटा सेंटरों के निर्माण (EPC design), विद्युत ग्रिडों के आपसी कनेक्शन संबंधी अध्ययनों, या टैरिफ निर्धारण प्रक्रियाओं (tariff optimization) के बारे में जानकारी नहीं देता; क्योंकि ये सभी परियोजना-विशिष्ट (project-specific) कार्य हैं। सड़कों पर लगने वाले सौर दीपों (streetlights) एवं अन्य छोटे पैमाने पर उपयोग हेतु सौर उपकरणों के लिए, हमारा “ऑल-इन-वन सौर सड़क दीप” (all-in-one solar street light – /all-in-one-solar-street-light) हार्डवेयर उपयुक्त है। ऊर्जा की आवश्यकताओं को कम करने संबंधी आर्थिक पहलू टैरिफ निर्धारण प्रक्रिया पर ही निर्भर हैं, न कि तकनीक पर। इसलिए, बैटरियों के डिज़ाइन से पहले ही आपको अपनी ऊर्जा आपूर्ति दरों (rate schedules) का मॉडल तैयार करना आवश्यक है।