यूरोपीय पावर ग्रिड का सुंदर विज़ुअलाइज़ेशन (2022)
(121gigawatts.org)- यह एक मानचित्र है जो यूरोप के ट्रांसमिशन ग्रिड को इंटरकनेक्शन पॉइंट्स और पावर लाइनों के रूप में दिखाता है, और एक नज़र में समझने देता है कि अलग-अलग क्षेत्रों की खपत और उत्पादन वास्तविक बिजली प्रवाह की सीमाओं के भीतर कैसे एक-दूसरे से मेल खाते हैं
- हरे बिंदु उन स्थानों को दिखाते हैं जहाँ खपत से अधिक उत्पादन है, बैंगनी बिंदु उन स्थानों को जहाँ उत्पादन से अधिक खपत है, और त्रिकोण पावर लाइनों में प्रवाह की दिशा दिखाते हैं
- दिखाए गए संख्यात्मक मान चुनी गई तारीख को 2 घंटे के अंतराल में बाँटकर, कुल खपत को पूरा करते हुए कुल उत्पादन लागत को न्यूनतम करने वाले ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम के परिणाम हैं
- डेटा ओपन यूरोपीय पावर ग्रिड मॉडल pypsa-eur से लिया गया है, और विज़ुअलाइज़ेशन कोड
coppersushiरिपॉज़िटरी में सार्वजनिक रूप से उपलब्ध है - गणना का तरीका वास्तविक पावर ग्रिड संचालन में उपयोग होने वाले optimal power flow जैसा ही है, लेकिन वास्तविक bid price और generation data सार्वजनिक न होने के कारण ऐतिहासिक औसत पर आधारित मान्यताओं का उपयोग किया गया है
मानचित्र बिजली प्रवाह को कैसे दिखाता है
- यह मानचित्र यूरोपीय बिजली ट्रांसमिशन ग्रिड को बिंदुओं और रेखाओं के रूप में विज़ुअलाइज़ करता है
- हर बिंदु एक इंटरकनेक्शन पॉइंट है, जहाँ आसपास की बस्तियों की बिजली खपत और पावर प्लांट्स का बिजली उत्पादन ग्रिड से जुड़ता है
- बिंदु और प्रतीक बिजली की आपूर्ति-खपत की स्थिति और प्रवाह को अलग-अलग दिखाते हैं
- 🥒 हरा बिंदु: उत्पादन खपत से अधिक है, इसलिए ग्रिड में बिजली भेजता है
- 🍇 बैंगनी बिंदु: खपत उत्पादन से अधिक है, इसलिए ग्रिड से बिजली लेता है
- ▲ त्रिकोण: बिजली के प्रवाह की दिशा दिखाता है
- त्रिकोण पर माउस ले जाने पर आप पावर लाइन में बहने वाली बिजली की मात्रा और हर लाइन की कुल क्षमता देख सकते हैं
- किसी बिंदु पर माउस ले जाने पर दिखने वाला मान उस स्थान के कुल उत्पादन में से कुल खपत घटाने पर आधारित है
optimal power flow की गणना का तरीका
- दिखाए गए मान optimal power flow खोजने वाले एक ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम के परिणाम हैं
- चुनी गई तारीख के लिए एल्गोरिदम निम्न शर्तों के तहत गणना करता है
- कौन-सा पावर प्लांट कितनी बिजली पैदा करे
- दिन को 2 घंटे के अंतराल में बाँटकर गणना की जाती है
- कुल उत्पादन लागत न्यूनतम रहे
- यह सुनिश्चित किया जाए कि पूरी बिजली खपत पूरी हो
- हर इंटरकनेक्शन पॉइंट और हर समय-अंतराल के लिए निम्न इनपुट एकत्र किए जाते हैं
- आसपास की बस्तियों और उद्योग की कुल खपत
- सौर, पवन, जलविद्युत, कोयला, तेल, गैस और परमाणु स्रोतों की प्रति MW उत्पादन कीमत
- गैस, कोयला, परमाणु आदि मौजूदा पावर प्लांट्स की स्थान-वार कुल उत्पादन क्षमता
- चुनी गई तारीख के ऐतिहासिक डेटा के आधार पर निकाली गई धूप, हवा और नदी प्रवाह की स्थिति
- सौर, पवन और जलविद्युत संयंत्र अधिकतम कितनी बिजली पैदा कर सकते हैं
- हर पावर line अधिकतम कितनी बिजली ट्रांसफर कर सकती है
- इसके बाद अलग-अलग पावर प्लांट्स के उत्पादन का अनुमान लगाकर और उसे बेहतर बनाते हुए, सभी शर्तों को पूरा करने वाला न्यूनतम उत्पादन लागत का संयोजन खोजा जाता है
डेटा और कोड का स्रोत
- डेटा
pypsa-eurसे लिया गया है pypsa-eurयूरोपीय ट्रांसमिशन सिस्टम का एक ओपन ऑप्टिमाइज़ेशन मॉडल है- मानचित्र विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए
pypsa-eurके ऊपर लिखा गया अतिरिक्त कोडcoppersushiमें सार्वजनिक है
वास्तविक पावर ग्रिड से अंतर
- गणितीय गणना का तरीका वही है जिसका उपयोग वास्तविक पावर ग्रिड ऑपरेटर स्थिर बिजली आपूर्ति के लिए करते हैं
- हर पावर प्लांट वास्तव में कितना उत्पादन करेगा, यह उसके द्वारा दिए गए price पर निर्भर करता है
- यह price समय के साथ बहुत बदलता है, और वास्तविक price तथा वास्तविक generation data सार्वजनिक नहीं हैं
pypsa-eurसौर, पवन, कोयला, परमाणु आदि की कीमतों के लिए ऐतिहासिक औसत पर आधारित मान्यताएँ लेकर, कुल खपत को न्यूनतम उत्पादन लागत पर पूरा करने वाला ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम चलाता है- इसलिए परिणाम “कौन कितना उत्पादन करता है और बिजली कैसे बहती है” की वास्तविक गणना पद्धति के काफ़ी करीब हैं, लेकिन इनपुट डेटा वास्तविक bid price और वास्तविक generation data नहीं हैं
- मॉडल की सीमाओं पर
pypsa-eurपेपर के अध्याय 4 में अधिक विस्तार से चर्चा की गई है
नवीकरणीय ऊर्जा और ट्रांसमिशन ग्रिड की सीमाएँ
- यदि हीटिंग, यात्री कारों और ट्रक परिवहन का विद्युतीकरण किया जाए और बिजली का उत्पादन लगभग शून्य-उत्सर्जन तरीकों से किया जाए, तो विकसित देशों के अधिकांश उत्सर्जन कम किए जा सकते हैं
- लेकिन सिर्फ़ और अधिक नवीकरणीय ऊर्जा उत्पादन क्षमता बनाना पर्याप्त नहीं है
- हर क्षेत्र की खपत पूरी करनी होती है, और यदि ग्रिड उसे वहन नहीं कर सकता, तो उत्पन्न ऊर्जा को इस्तेमाल किए बिना छोड़ना पड़ सकता है
- नवीकरणीय ऊर्जा संयंत्र कहाँ बनाए जाएँ, यह भी महत्वपूर्ण है, और इस बात पर भी साथ में विचार करना ज़रूरी है कि उत्पन्न बिजली वास्तव में उपयोग हो सके, यानी ग्रिड की सीमाएँ भी ध्यान में रखनी होंगी
- इस विषय पर और विस्तार से चर्चा करने वाला लेख The Copper Plate Must Die से जुड़ा हुआ है
1 टिप्पणियां
Hacker News की राय
जब फ्रांस को पूरे देश के पैमाने पर देखते हैं, तो हरे बिंदु लगभग सभी nuclear power plants के पास होते हैं
यह अच्छी तरह दिखाता है कि फ्रांस का power grid ज़्यादातर nuclear power पर चलता है
सोचता हूँ कि गर्मियों में भी यही map देखने पर power mix में बदलाव कोई अलग map बनाता है या नहीं
इससे साफ होता है कि emission-free electricity production में nuclear power को mix का हिस्सा होना ही चाहिए
इसलिए Germany के nuclear power plants भी अभी electricity produce करते हुए दिखाए गए हैं
UI अच्छा है और data भी दिलचस्प है, लेकिन http://gridwatch.co.uk/ या https://gridwatch.templar.co.uk/france/ की तरह actual real-time data से जुड़ा नहीं लगता; यह average values का static estimate जैसा दिखता है
कहा तो गया है कि 2-hour units इस्तेमाल होते हैं, लेकिन last update time जैसी कोई display नहीं है, इसलिए साफ नहीं है
हालांकि हर power plant वास्तव में कितनी बिजली produce करता है, यह offered price पर निर्भर करता है, और यह price हर घंटे काफी बदलती है; price और generation दोनों public नहीं हैं
इसके बजाय pypsa-eur solar, wind, coal, nuclear आदि की prices को historical averages के आधार पर assume करता है, फिर सभी consumption को minimum production cost पर पूरा करने के लिए optimization algorithm चलाता है
उदाहरण के लिए, थोड़ा check करने पर दिखा कि France का Fessenheim plant अभी भी दिख रहा है, लेकिन वह अब production नहीं करता
निजी तौर पर मुझे यह ज्यादा तेज़ और साफ लगता है: https://app.electricitymaps.com/
electricitymaps.com देशों के बीच flows देखने के लिए कहीं ज्यादा macro perspective देता है, जबकि यह map individual generation points और flows देखने के लिए अच्छा है
वहाँ data भी पूरा है और viewer भी काफी अच्छा है
जब कोई map इस तरह tilted हो और उसे बदलने का कोई तरीका न हो, तो मुझे irrationally गुस्सा आता है
जितना zoom in करते हैं, distortion उतना ज़्यादा बढ़ता है, और पूरी तरह zoom out करने पर भी angle distortion गायब नहीं होता
programmer ने शायद जानबूझकर मेहनत करके यह feature बनाया होगा, लेकिन समझ नहीं आता कि किसे लगा होगा कि यह अच्छा idea है
यह cars या games के navigation minimap जैसा है जिसमें north को ऊपर fixed नहीं रखा जाता, मगर उससे भी खराब
आपका बूढ़ा रूप आपका शुक्रिया अदा करेगा
किसी ने इसे मुफ्त में बनाया और मुफ्त में दिया, बस यह perfect नहीं था; जिंदगी में इससे भी बुरी चीज़ें होती हैं
अगर सच में गुस्सा है, तो कोई और मूल कारण हो सकता है और यह बस trigger हो सकता है
अगर पूरा महाद्वीप एक synchronized power grid है, तो हर देश किसे बिजली export या import कर रहा है, यह कैसे पता चलता है—यह मैं पहले से सोचता रहा हूँ
उत्पादन और खपत की तुलना करके कुल import/export तो मापा जा सकता है, लेकिन किस पड़ोसी देश से मिल रही है और किस देश को भेजी जा रही है, यह कैसे समझते होंगे
रूस भी यूरोप का बड़ा हिस्सा है, लेकिन ऊपर वाले map में शामिल नहीं है, और शायद Baltic देशों जैसे ही power grid में हो सकता है
मूल सवाल पर आएँ तो power flow मापना सामान्य power engineering है, और घरों के बिजली meter भी यही काम करते हैं
बस यह काम सीधे राज्य करता है, ऐसा कहने के बजाय इसे operators द्वारा किया जाना कहना ज्यादा ठीक है
EEVblog पर analog घरेलू electricity meter में यह कैसे होता है, इसका अच्छा explanation video है: https://www.youtube.com/watch?v=P_3DXcB9-xE
Energy Charts में Germany के physical flow और trading chart दोनों हैं
trading: https://www.energy-charts.info/charts/energy/chart.htm?l=en&c=DE&source=tcs_saldo
physical flow: https://www.energy-charts.info/charts/energy/chart.htm?l=en&c=DE&source=cbpf_saldo
दोनों समान नहीं हैं, इसलिए कभी-कभी बस transit power बन जाती है, लेकिन यहाँ transit शब्द को काफ़ी ढीले अर्थ में समझना चाहिए लगता है
किसने किस चीज़ के लिए पैसे दिए, यह अलग से पता होगा, ऐसा लगता है
जुड़े हुए देशों के बीच suppliers दूसरे markets में भी भाग ले सकते हैं
France का power plant Spain को बिजली बेच सकता है, लेकिन Portugal को नहीं
मुख्य बात यह है कि हर operator की offer price किसी हद तक opportunity cost के आधार पर निकाली जाती है
wind turbine अभी हवा से बनी बिजली न बेचे तो उसे बाद में नहीं बेच सकता, इसलिए उसकी opportunity cost नहीं होती, और किसी खास forecast के लिए accept किए गए सभी offers का settlement उनमें सबसे महंगे offer price पर होता है
संदर्भ के लिए 1.21 GW 1985 की फिल्म Back to the Future का reference है
उस scene की clip: https://www.youtube.com/watch?v=BDuZqYeNiOA
फिल्म की जानकारी: https://en.wikipedia.org/wiki/Back_to_the_Future
अगर अभी तक नहीं देखी है, तो पूरी trilogy देखने लायक है—काफी मज़ेदार और family-friendly है
मेरी worldview में आप सचमुच दिलचस्प रूप से छोटे group में आते हैं
https://youtu.be/AtPA6nIBs5g?si=QidOC7VEn6mxXjBK
gigawatts को ऐसे pronounce कहाँ किया जाता है, यह जानने की उत्सुकता है
यह visualization काफी अजीब है
लगता है line thickness watts की मात्रा के अनुपात में होगी, लेकिन असल में ऐसा नहीं लगता
फिर यह क्या दिखा रही है, समझ नहीं आता; बहुत confusing है और काफी misleading भी
यूरोप के electricity data से बना Grafana dashboard भी https://energygraph.info/ पर है
Austria की खासियत pumped-storage hydropower है
पहाड़ और घाटियाँ बहुत हैं, इसलिए झीलों को विशाल battery की तरह इस्तेमाल करते हैं
supply ज्यादा होने पर पानी ऊपर pump करते हैं, और demand ज्यादा होने पर उसे बहाकर electricity generate करते हैं
इस तरह transmission lines को stable रखा जाता है और wind की कमी, thermal power plants के startup/shutdown time, और ठंडे मौसम से consumption patterns में आने वाले फर्क जैसे factors की भरपाई होती है
पानी को फिर ऊपर pump करने के लिए dam के नीचे बड़ा lower reservoir या high-flow river चाहिए, और यह अच्छे hydropower sites से भी ज्यादा rare है
Taum Sauk County-style पूरी तरह artificial pumped-storage power plant लगभग अकेला उदाहरण माना जा सकता है
power capacity के अनुपात में Switzerland दुनिया में इसका प्रमुख user और beneficiary है, और total मात्रा में China, Japan और US ही ऐसे हैं जिनकी generation capacity double-digit GW से ऊपर है
visualization में जो दिखा, वह यह था कि बड़े शहर आसपास के इलाकों से बिजली खींचते हुए दिखते हैं, फिर भी उनके पास बहुत बड़े generation hubs भी हैं
London के पास यह खास तौर पर साफ़ दिखता है
बड़े शहरों में industrial और residential दोनों consumption ज्यादा होता है, इसलिए demand बड़ी होती है—यह सोचें तो बात स्वाभाविक लगती है