- यह PowerOutage.com का डैशबोर्ड है, जहां अमेरिका में बिजली कटौती से प्रभावित ग्राहकों की संख्या राज्य और बिजली कंपनी के हिसाब से देखी जा सकती है। दिखाए गए समय के अनुसार कुल 120,991 ग्राहक बिजली कटौती से प्रभावित हैं और डेटा 9 मिनट पहले अपडेट किया गया था
- नक्शा Customers Out के आकार के अनुसार श्रेणियां और टेबल व्यू दोनों देता है, जिससे क्षेत्रवार नुकसान के पैमाने की जल्दी तुलना की जा सकती है
- राज्यों के हिसाब से बिजली कटौती से प्रभावित ग्राहकों की संख्या में Michigan 22,755, New York 11,976, Mississippi 10,060, Ohio 9,903 और Arkansas 7,907 के क्रम में सबसे ऊपर हैं
- बिजली कंपनियों के हिसाब से कुल आंकड़ों में Entergy के 12,842, Great Lakes Energy के 10,424, FirstEnergy के 9,809, National Grid के 8,720 और Consumers Energy के 6,640 ग्राहक बिजली कटौती से प्रभावित दर्ज किए गए हैं
- बिजली कटौती अलर्ट, बिजली कंपनी खोज, Live Outage REST API, Live Outage Maps, Smart Alert System जैसे डेटा उपयोग फीचर भी साथ में उपलब्ध हैं
रियल-टाइम बिजली कटौती की स्थिति
- PowerOutage.com अमेरिका में Live US Power Outages दिखाने वाली साइट है
- दिखाए गए समय के अनुसार डेटा 9 मिनट पहले अपडेट हुआ था
- पूरे अमेरिका में बिजली कटौती से प्रभावित ग्राहकों की संख्या 120,991 है
- खोज के दायरे में राज्य, काउंटी, बिजली कंपनी और लोकेशन शामिल हैं
- उपयोगकर्ता “Is your power currently out?” फ्लो से बिजली कंपनी खोजने वाले पेज पर जा सकते हैं
नक्शा और टेबल डेटा
- बिजली कटौती का नक्शा Outage Map के रूप में दिया गया है, जिसमें Basic, Interactive, Regions, Legacy, Local विकल्प हैं
- नक्शे की legend Customers Out के आधार पर बिजली कटौती के पैमाने को बांटती है
< 10K10K-50K50K-100K100K-500K500K+
- टेबल व्यू राज्यवार बिजली कटौती और बिजली कंपनीवार बिजली कटौती में विभाजित है
-
राज्यवार बिजली कटौती के शीर्ष आइटम
- Michigan: 22,755 ग्राहक बिजली कटौती से प्रभावित, 5,093,887 ग्राहक ट्रैक किए गए, कटौती दर 0.45%
- New York: 11,976 ग्राहक बिजली कटौती से प्रभावित, 8,381,404 ग्राहक ट्रैक किए गए, कटौती दर 0.14%
- Mississippi: 10,060 ग्राहक बिजली कटौती से प्रभावित, 1,407,713 ग्राहक ट्रैक किए गए, कटौती दर 0.71%
- Ohio: 9,903 ग्राहक बिजली कटौती से प्रभावित, 5,511,008 ग्राहक ट्रैक किए गए, कटौती दर 0.18%
- Arkansas: 7,907 ग्राहक बिजली कटौती से प्रभावित, 1,686,477 ग्राहक ट्रैक किए गए, कटौती दर 0.47%
- राज्यवार टेबल में 11 पेजों में से पहला पेज खुला है
-
बिजली कंपनीवार बिजली कटौती के शीर्ष आइटम
- Entergy: 12,842 ग्राहक बिजली कटौती से प्रभावित, 3,067,503 ग्राहक ट्रैक किए गए, कटौती दर 0.42%
- Great Lakes Energy: 10,424 ग्राहक बिजली कटौती से प्रभावित, 133,784 ग्राहक ट्रैक किए गए, कटौती दर 7.79%
- FirstEnergy: 9,809 ग्राहक बिजली कटौती से प्रभावित, 6,167,970 ग्राहक ट्रैक किए गए, कटौती दर 0.16%
- National Grid: 8,720 ग्राहक बिजली कटौती से प्रभावित, 3,080,969 ग्राहक ट्रैक किए गए, कटौती दर 0.28%
- Consumers Energy: 6,640 ग्राहक बिजली कटौती से प्रभावित, 1,985,461 ग्राहक ट्रैक किए गए, कटौती दर 0.33%
- बिजली कंपनीवार टेबल में 20 पेजों में से पहला पेज खुला है
डेटा उपयोग और कवरेज
- Use Our Data सेक्शन में All Products, Live Outage REST API, Live Outage Maps, Smart Alert System, Precision Reporting, Historical Intelligence देखे जा सकते हैं
- लक्षित उपयोगकर्ताओं के लिंक के रूप में Utilities, Linemen, Emergency Management दिखाए गए हैं
- इसका अपना परिचय वाक्य “दुनिया का सबसे व्यापक बिजली कटौती इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म” है
- कवरेज अमेरिका 96%, कनाडा 95%, यूके 89% दिखाया गया है
1 टिप्पणियां
Hacker News की राय
आम यूज़र के लिए यह एक सरल और आकर्षक सेवा है, लेकिन दिलचस्प बात यह है कि enterprise यूज़र के लिए API के जरिए integrated data तक पहुंच पाने की कीमत महीने के $1k तक देने लायक है
ऐसे business शायद काफी होंगे, लेकिन उनका customer base कौन है यह मुझे ठीक से पता नहीं; महीने के $1k बड़े लगते हैं, पर मुझे इसकी जरूरत नहीं है
जिन लोगों को इसकी जरूरत है उनके लिए इसे जितना आसान बनाना चाहते हैं, उतना ही ज्यादा काम हमारी तरफ आ जाता है
https://www.monkeybrains.net/map/
उदाहरण के लिए, अगर store सुबह 7 बजे खुलता है और system सुबह 4 बजे outage report कर देता है, तो onsite staff के पहुंचने से पहले ही response के लिए information मिल जाती है
इस मामले में भी संभव है कि data दूसरे states या private power companies, rural cooperatives के maps या websites scrape करके मिला हो; समझना चाहता हूं कि यह problem क्यों नहीं बनता
मुझे पता है कि बड़ी companies ऐसा हमेशा करती हैं, लेकिन छोटे organizations के लिए risk काफी बड़ा नहीं होता क्या?
Edit: आगे पढ़ने पर पता चला कि वे अक्सर utility companies के साथ directly collaborate करते हैं, लेकिन सवाल फिर भी बना रहता है। क्योंकि दूसरों के data से पैसे कमाने की कोशिशें भी होती हैं, और इस service की तरह visualization, aggregation और transformation से real value add करने वाले cases भी होते हैं
[0] https://www.kalzumeus.com/2013/04/08/kalzumeus-podcast-4-sto...
सोच रहा हूं कि अमेरिका यह कैसे करता है। Canada में सब कुछ इतना fragmented है कि public data city/province level पर तो होता है, लेकिन formats अलग-अलग हैं और कई government agencies data publish भी नहीं करतीं, इसलिए overall coordination नहीं है
यह पहली बार नहीं है जब US data मुझे इतना well-organized लगा हो; जानना चाहता हूं कि इसका secret data providers की तरफ है या इस site के creator ने बड़े mess को अच्छी तरह organize किया है
“9 मई 2013 को President Obama ने एक executive order पर sign किया, जिससे government information का default open और machine-readable data बन गया। Government operations से जुड़ी information को ज्यादा accessible और useful बनाना, ज्यादा efficient और transparent government के वादे का भी अहम हिस्सा है।”
https://obamawhitehouse.archives.gov/open
Australian government ने भी बाद में इसे follow करके मिलते-जुलते काम किए, इसलिए मुझे इसके बारे में पता चला
Data.gov departments से specific datasets को ज्यादा formats में publish करने का अनुरोध करने और access पाने के लिए central window बन गया
https://data.gov
https://data.gov.au
हर साल होने वाला GovHack hackathon कई agencies के support से चलता था, prizes भी काफी बड़े होते थे, और weekend में अपनी agency के data से कुछ cool बनाने वाली teams खोजने के लिए agency officials भी बड़ी संख्या में आते थे। खासकर अगर public benefit हो, तो कुछ projects को hackathon के बाद additional funding भी मिली
https://govhack.org/about
Government open data के प्रति साल-दर-साल लंबे commitment ने आज की स्थिति बनाई, और यह citizen participation, public data और open government के value को बढ़ाने वाला अच्छा long-term initiative था
उम्मीद है power जल्दी restore हो जाएगी। मैं इस website को बनाने वालों में से एक हूं, इसलिए अगर कोई सवाल हों तो कभी भी संपर्क कर सकते हैं। खासकर अगर data में interest हो, तो और भी स्वागत है
मेरे शहर में जहाँ मैं रहता हूँ, बिजली कहाँ गई है यह तो दिखाया जाता है, लेकिन पुरानी जानकारी नहीं दी जाती। यह सेवा VertiGIS को पैसे देकर उपलब्ध कराई जाती है; कम-से-कम आज तो ऐसा ही था, और पहले जब मैंने देखा था तो कुछ और था।
इसे “सिर्फ दिखावे” वाला मानने की वजह यह है कि अगर पुरानी जानकारी नहीं देख सकते, तो post-incident response जैसे अहम market को खो देते हैं। अगर आप साइट पर हैं और बिजली गई है, तो आपको पहले से पता है; real-time में कुछ कर सकते हैं तो करेंगे, वरना बिजली लौटने के बाद disaster recovery शुरू होती है: कब से कब तक था, कितनी देर रहा। अगर आप साइट पर नहीं हैं, तो सीधे disaster recovery पर जाना होगा।
किसी लोकतांत्रिक रूप से संचालित संस्था के लिए दूसरा सबसे अहम सवाल यह है कि क्या हमें बराबर सेवा मिल रही है। अगर नहीं, तो क्यों नहीं, यह जानना चाहिए, और पूरे stakeholder group के लिए retrospective data चाहिए।
“security” को जरूरत से ज्यादा आगे किया जाता है, और यह भी कहा जाता है कि historical information operational security के लिए खतरा है, लेकिन यह बात आसानी से समझ नहीं आती। अगर अभी बिजली गई है, तो real-time information ही वह impact surface है जिस पर अभी हमला किया जा सकता है; लेकिन पुरानी outage information से क्या खतरा है, यह सवाल है। अगर predictable conditions की वजह से जिन इलाकों में outages अक्सर होते हैं वहाँ attacker पहले से तैनात हो सकते हैं, तो क्या city/state resources को भी पहले से तैनात नहीं करना चाहिए?
व्यावहारिक तौर पर, हमेशा चालू रहने वाला और पर्याप्त granularity पर logs रखने वाला कोई system होता है, जिससे पता चल सके कि बिजली कब गई और कब वापस आई। service area के भीतर की locations से आने वाली telemetry, outage information इकट्ठा करने का ज्यादा भरोसेमंद तरीका हो सकती है, बजाय उस utility पर निर्भर रहने के जिस पर contractual relationship के बाहर भरोसा करना मुश्किल है।
यह telemetry active भी हो सकती है और passive भी। web browser या दूसरी internet activity की location estimate करना, या सिर्फ ping, SYN देखना भी काफी हो सकता है, और dataset के भीतर fixed resources भी पहचाने जा सकते होंगे। मैं “internet plumber” हूँ और telemetry व observability ही मेरा काम है, इसलिए इस नजरिए का असर हो सकता है।
PG&E individual neighborhood grid level तक granular real-time outage map सार्वजनिक करता है।
https://pgealerts.alerts.pge.com/outage-tools/outage-map/
https://secure.comed.com/FaceBook/Pages/outagemap.aspx?ipid=...
https://www.etrviewoutage.com/map?state=TX
बिजली जाने पर “estimated restoration time” पूरी तरह guess होता है। जब 8 दिनों तक outage रहा, तो हर दिन शाम ठीक 6 बजे restoration time को ठीक 24 घंटे आगे खिसकते देखकर हँसी आती थी।
https://outagemap.georgiapower.com/
1: https://www.pacificpower.net/outages-safety.html
उसी website के Canada/UK maps से तुलना करने पर सोचता हूँ कि क्या US map में outage की परिभाषा अलग है। अगर मैंने tornado या hurricane की खबर miss नहीं की है, तो US stats काफी extreme लगते हैं।
समस्या का एक हिस्सा यह है कि कम-से-कम इस इलाके में इस हफ्ते की शुरुआत में 4 inches बारिश हुई थी। इस storm में और बारिश, तेज हवाएँ और बहुत lightning भी थी।
[1] https://reports.electricinsights.co.uk/wp-content/uploads/20... (via https://reports.electricinsights.co.uk/reports/q3-2019/)
link poweroutage.us पर जाता है, लेकिन Canada(https://poweroutage.com/ca), UK(https://poweroutage.com/uk), EU(https://poweroutage.com/eu) को भी cover करता है। अजीब बात है कि US site इन pages को link नहीं करती।
खासकर Canada/UK में outage level US की तुलना में बहुत कम है, यह compare करें तो data वाकई interesting है।
इस map को percentage basis पर देखें तो यह सचमुच हैरान करता है। जिन states में 1 करोड़ से ज्यादा customers हैं, वहाँ भी बिजली के बिना customers सिर्फ कुछ हजार हैं।
सोचें तो यह बहुत बड़ी उपलब्धि है।
समझ नहीं आ रहा कि हुआ क्या था। क्या कोई तेज़ तूफ़ान आया था?
Alabama में हमारे इलाके में करीब 4.5 इंच बारिश हुई, जो लगभग एक महीने के औसत के बराबर है। तूफ़ान आने से पहले ही ज़मीन बहुत नरम थी, इसलिए तेज़ हवाओं में पेड़ ज़्यादा असुरक्षित थे, और कल रात बिजली भी बहुत कड़की
सच कहूँ तो हैरानी है कि बिजली गई नहीं। इलाका काफ़ी ग्रामीण है, ज़्यादातर बिजली की लाइनें ऊपर से जाती हैं, और बिजली के खंभों व तारों तक पहुँचने की दूरी में बहुत सारे पेड़ हैं
इस समय यह बहुत आम है। तापमान कई बार 60–70°F रेंज और 20–30°F रेंज के बीच तेज़ी से ऊपर-नीचे होता है, और देर सर्दियों व शुरुआती वसंत में इस इलाके में तूफ़ान और tornado अक्सर आते हैं
लोगों को spring वाले कपड़े पहनकर बाहर उमड़ते देखना और फिर तुरंत ही मौसम के सबसे ठंडे दिन का सामना करते देखना मज़ेदार होता है। यह हर साल होता है, और हम इसे “fake spring” कहते हैं
इस बुधवार बर्फ़बारी का forecast भी है। इंतज़ार है
[1]: https://www.wdbj7.com/2025/02/12/36k-plus-virginians-lose-po...
मज़ेदार बात यह है कि यह सब अमेरिका और यूरोप के power grid की तुलना वाली चर्चा के तुरंत बाद हुआ, और वहाँ उठे कई points हमारे अनुभव से बिल्कुल मेल खाते थे। grid खुद तकनीकी रूप से किसी से भी तुलना में सक्षम हो सकती है, लेकिन जब कोई बड़ा तूफ़ान पेड़ों को transformer या distribution lines पर गिरा देता है, तो दिन मुश्किल हो जाता है
https://www.atlantanewsfirst.com/2025/02/16/live-updates-tor...
समझ नहीं आता कि ज़्यादा granular heatmap को default visualization क्यों नहीं इस्तेमाल करते। राज्य सीमाओं के हिसाब से रंग भरने वाला तरीका, Mercator projection की आलोचना को अलग रखें तब भी, intuitive नहीं है और अक्सर गलतफहमी पैदा करता है
लेकिन दर्शक के तौर पर हममें से ज़्यादातर लोग शायद affected लोगों की संख्या देखना चाहते हैं। उस मकसद के लिए administrative boundaries हमारी चाहत के उलट हैं, क्योंकि population बढ़ने पर administrative areas आम तौर पर छोटे हो जाते हैं
आखिरकार यह B2C और B2B के फर्क को दिखाता है। इस case में company अपने target customers को अच्छी तरह जानती है, और लगता है वे हम नहीं हैं