Tom Nudell, CEO और सह-संस्थापक Piq Energy – साक्षात्कार श्रृंखला

Tom Nudell, CEO और सह-संस्थापक Piq Energy, एक पावर सिस्टम इंजीनियर और प्रौद्योगिकी कार्यकारी हैं जिनके पास ग्रिड एनालिटिक्स, ट्रांसमिशन प्लानिंग और ऊर्जा बुनियादी ढांचे में गहरा अनुभव है। Piq Energy की स्थापना से पहले, उन्होंने Smart Wires में लगभग सात वर्ष बिताए, जहाँ उन्होंने कई एनालिटिक्स नेतृत्व भूमिकाएँ संभालीं और अंततः प्रोडक्ट और सॉल्यूशन एनालिटिक्स के निदेशक के रूप में कार्य किया, ट्रांसमिशन प्लानिंग इंजीनियरों, सॉफ्टवेयर इंजीनियरों और विश्लेषकों की अंतर-विषयक टीमों का नेतृत्व किया जो उन्नत ग्रिड प्लानिंग अध्ययन और स्वचालित विश्लेषणात्मक सिस्टम पर काम कर रहे थे। पहले, Nudell MIT में पोस्टडॉक्टोरल रिसर्च एसोसिएट थे, जहाँ उनका काम आपस में जुड़ी ऊर्जा प्रणालियों में लचीलापन, माइक्रोग्रिड ऊर्जा प्रबंधन और ट्रांज़ैक्टिव कंट्रोल पर केंद्रित था। उन्होंने North Carolina State University में वास्तविक‑समय माप, फिज़िक्स‑इनफ़ॉर्म्ड मशीन लर्निंग, कंट्रोल थ्योरी और ऑप्टिमाइज़ेशन का उपयोग करके बड़े‑पैमाने के पावर नेटवर्क में व्यवधानों का पता लगाने पर भी शोध किया।

Piq Energy एक ग्रिड प्लानिंग सॉफ़्टवेयर कंपनी है जो नई ऊर्जा परियोजनाओं, डेटा सेंटरों और अन्य बड़े विद्युत लोड को पावर ग्रिड से जोड़ने की प्रक्रिया को तेज़ करने पर केंद्रित है। इसका प्लेटफ़ॉर्म डेवलपर्स और यूटिलिटीज़ को जटिल ग्रिड अध्ययन इन‑हाउस लाने, इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो को स्वचालित करने, संभावित इंटरकनेक्शन बिंदुओं का मूल्यांकन करने और कई प्रोजेक्ट और ग्रिड परिदृश्यों को अधिक तेज़ी से परीक्षण करने में सक्षम बनाता है। Piq एक एजेंटिक ग्रिड प्लानिंग प्लेटफ़ॉर्म विकसित कर रहा है जो पावर‑सिस्टम मॉडल, डेटा, इंजीनियरिंग टूल और एआई‑चालित वर्कफ़्लो को एकीकृत वातावरण में संयोजित करता है, जिसमें सोलर, विंड, बैटरी ऊर्जा भंडारण और बड़े‑लोड विकास शामिल हैं। कंपनी के अनुसार, इसकी तकनीक 1,000 से अधिक ट्रांसमिशन ग्रिड मॉडल को प्रबंधित करती है और 10,000 से अधिक इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो को पूरा करने में उपयोग की गई है, क्योंकि यह नई ऊर्जा और कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे के सामने मौजूद सबसे बड़े बाधाओं में से एक—लंबी ग्रिड इंटरकनेक्शन प्रक्रियाओं—को कम करने का लक्ष्य रखती है।

आपका करियर फिज़िक्स‑इनफ़ॉर्म्ड मशीन लर्निंग शोध, MIT में ग्रिड लचीलापन कार्य, और Smart Wires में सात साल के ट्रांसमिशन‑प्लानिंग एनालिटिक्स निर्माण तक विस्तृत रहा है। इन अनुभवों ने आपको वह विशिष्ट समस्या पहचानने में कैसे मदद की, जो अंततः Piq Energy बन गई?

मेरी पीएचडी कम्प्यूटेशनल पावर सिस्टम्स में थी, जहाँ मैंने रीयल‑टाइम वाइड‑एरिया मॉनिटरिंग और नियंत्रण पर ध्यान केंद्रित किया। इसके बाद मैंने MIT में लचीले पावर ग्रिड और डायनामिक मार्केट मैकेनिज़्म पर पोस्टडॉक्टरेट किया। पोस्टडॉक्टरेट के बाद, मैं Smart Wires में शामिल हुआ, जहाँ मैंने सात साल एनालिटिक्स टीम की स्थापना और विस्तार में बिताए। मेरी टीम ने चार महाद्वीपों में वैश्विक पावर सिस्टम इंजीनियरिंग कवरेज प्रदान किया, जिसमें पावर फ्लो, मार्केट सिमुलेशन, डायनामिक्स, EMT, और हार्डवेयर‑इन‑द‑लूप में विशेषज्ञता थी।

Smart Wires में शामिल हुए तीन महीने के भीतर, मैंने समझा कि ग्रिड प्लानिंग मूलतः एक विशाल और जटिल डेटा साइंस समस्या है। मैंने प्रक्रिया के सबसे महंगे भागों को सुव्यवस्थित और स्वचालित करने का सपना देखा: विश्लेषण की परिभाषा, विभिन्न विषय विशेषज्ञों के बीच समन्वय, और मॉडल के निर्माण व सत्यापन। इस ग्रिड प्लानिंग प्रक्रिया को सुधारने के लिए, हमने कुछ प्रमुख विचार विकसित किए। पहला था पुनरुत्पादकता – यदि आपका विश्लेषण 100 % पुनरुत्पादक है तो किसी अन्य व्यक्ति/विशेषज्ञ के लिए विश्लेषण को फिर से चलाने की सीमांत लागत शून्य होनी चाहिए। यह पुनरुत्पादकता डेवलपर्स, यूटिलिटीज़ और अन्य तृतीय पक्षों के बीच ग्रिड अध्ययन में सहज सहयोग सक्षम करने के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है। दूसरा था “सभी मॉडल गलत हैं, कुछ उपयोगी हैं” की अवधारणा को लागू करना और यह सत्यापन पर ध्यान देना कि हमारे पास वर्तमान समस्या के लिए एक उपयोगी मॉडल है, न कि हर चीज़ के लिए सबसे “सटीक” मॉडल बनाने और प्रबंधित करने की कोशिश करना। (जब हम यहाँ “मॉडल” कहते हैं, तो हमारा अर्थ ग्रिड नेटवर्क मॉडल, डिवाइस और प्लांट के डायनामिक मॉडल आदि है)।

इन प्रारंभिक अंतर्दृष्टियों ने मुझे और मेरे सह-संस्थापक Dio को वह परिष्कृत सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म बनाने का सपना दिया, जो हम अपने काम को स्वचालित कर सके। साथ ही, हम देख रहे थे कि इंटरकनेक्शन कतार ग्रिड के लिए एक विशाल बाधा बनती जा रही है। हम नई ग्रिड तकनीकों को जोड़ने में बढ़ती चुनौतियों को भी देख रहे थे, जिसमें इन्वर्टर‑आधारित संसाधन (IBRs, सभी नई नवीकरणीय परियोजनाएँ शामिल) और ग्रिड को सुदृढ़ करने वाली तकनीकें जैसे SmartValve हार्डवेयर, जिसे Smart Wires बेच रहा था, शामिल हैं। Dio और मैंने महसूस किया कि हमें इन समस्याओं का समाधान पता है, लेकिन इसे करने के लिए हमें एक सॉफ़्टवेयर कंपनी शुरू करनी होगी।

तीन घटक हैं: पहला, कम्प्यूटेशनल पावर सिस्टम्स में मेरी पृष्ठभूमि और एक वैश्विक एनालिटिक्स टीम चलाने का अनुभव नींव था। दूसरा, Smart Wires में हमने जो काम किया था वह यह प्रमाण था कि वास्तविक ठोस मूल्य सृजित किया जा सकता है। और अंत में, मैक्रो माहौल – चुनौती का पैमाना, जो अवसर के पैमाने के समान है – वह उत्प्रेरक था जिसने Piq Energy शुरू करने के लिए छलांग लगाने को प्रेरित किया।

Piq खुद को “एजेंटिक ग्रिड प्लानिंग प्लेटफ़ॉर्म” के रूप में वर्णित करता है। क्या चीज़ इस सिस्टम को केवल ऑटोमेशन या एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म से अलग एजेंटिक बनाती है, और इसके एआई एजेंट कौन‑से कार्य स्वतंत्र रूप से योजना बनाकर निष्पादित कर सकते हैं?

Piq इंटरकनेक्शन को तेज़ कर रहा है। तकनीकी विश्लेषण वर्तमान में इंटरकनेक्शन की सबसे बड़ी बाधा है, इसलिए हम इन तकनीकी विश्लेषणों को तेज़ करने के लिए एक स्वायत्त ग्रिड प्लानिंग प्लेटफ़ॉर्म बना रहे हैं।

ऑटोमेशन के स्तर होते हैं। आज, ग्रिड योजना और इंटरकनेक्शन के लिए इन ऑटोमेशन स्तरों को स्पष्ट रूप से परिभाषित नहीं किया गया है, लेकिन आप SAE के ड्राइविंग के लिए ऑटोमेशन स्तर। के समान कुछ कल्पना कर सकते हैं। मैंने इस विचार का उल्लेख अपने 2018 के पेपर में किया था, जो CIGRE World Congress में प्रकाशित हुआ। [T. Nudell, et al. “On Developing Automated Tools for Reliability Planning”, CIGRE Paris C1-201, 2018.].

अब हमारे पास बड़े भाषा मॉडलों में यह अद्भुत, सामान्य उद्देश्य तकनीक है, और Piq के साथ हम एजेंटिक स्वायत्तता का लाभ उठाने का तरीका खोज रहे हैं, जबकि यह सुनिश्चित करते हुए कि भौतिकी और इंजीनियरिंग हर बार सही ढंग से, पूरी तरह से पुनरुत्पादनीय और ऑडिट योग्य तरीके से किया जाए।

आज हमारा एजेंट मॉडल और परिदृश्य कॉन्फ़िगर करता है, अध्ययन शुरू करता है, प्रकाशित रिपोर्टों को क्रॉस‑रेफ़रेंस करता है, परिणामों का विश्लेषण करता है, और नई रिपोर्टें लिखता है जो अध्ययन डेटा पर आधारित होती हैं।

ग्रिड अध्ययन स्थापित इंजीनियरिंग सॉफ़्टवेयर, विस्तृत नेटवर्क मॉडल और सख्त भौतिक प्रतिबंधों पर निर्भर होते हैं। Piq इन निर्धारक टूल्स के साथ AI को कैसे संयोजित करता है बिना संभाव्य मॉडल को मूल पावर‑सिस्टम भौतिकी को अधिलेखित किए?

आप सही कह रहे हैं कि ग्रिड अध्ययन स्थापित सॉफ़्टवेयर, विस्तृत मॉडल और ज्ञात भौतिकी पर निर्भर होते हैं। हमारा प्लेटफ़ॉर्म एजेंटों को मानव विशेषज्ञता को बढ़ाने में सक्षम बनाता है, हमारे डेटा और संदर्भ के साथ यह बताता है कि किस प्रकार के अध्ययन चलाने हैं, परिदृश्यों को कैसे कॉन्फ़िगर करना है, और फिर विश्लेषण को ठोस परिणाम डेटा में आधार देता है।

लेकिन फिर बीच का सब कुछ स्केलेबल, निर्धारक ऑटोमेशन है। एजेंटों द्वारा कभी नया कोड नहीं लिखा जाता और कोई अपरिचित भौतिकी सिम्युलेटर नहीं होता। इससे अन्य दृष्टिकोणों की तुलना में प्लेटफ़ॉर्म में बहुत अधिक भरोसा बनता है क्योंकि एजेंट द्वारा किया गया कार्य पुनरुत्पादनीय और ऑडिट योग्य होता है, और हर बार सही तरीके से किया जाता है। दूसरे शब्दों में, यदि कोई मानव इंजीनियर आउटपुट की जांच करता है, तो उसे प्रक्रिया के प्रत्येक चरण को दोहराने में सक्षम होना चाहिए और समान परिणाम प्राप्त करने चाहिए।

पारंपरिक इंटरकनेक्शन या ट्रांसमिशन‑प्लानिंग अध्ययन के कौन से भाग Piq आज स्वचालित कर सकता है, और कौन से निर्णय अभी भी योग्य इंजीनियर द्वारा समीक्षा और अनुमोदन की आवश्यकता रखते हैं?

आज Piq डेवलपर्स को इंटरकनेक्शन अध्ययन प्रक्रिया में विभिन्न टूल्स का सेट प्रदान करता है।

पहला है बड़े क्षेत्रों में उच्च‑स्तरीय ग्रीनफ़ील्ड स्क्रीनिंग, जिसे हम क्षेत्रीय स्क्रीनिंग विश्लेषण कहते हैं। यह आपको एक हीट मैप प्रदान करता है जिसमें क्षेत्र के प्रत्येक नोड पर N‑1 हेडरूम क्षमता दिखती है, जिससे आप यह देख सकते हैं कि ग्रिड में वास्तव में कहाँ स्थान उपलब्ध है, इससे पहले कि आप किसी स्थान को चुनें।

दूसरा है एक विशिष्ट स्थान पर गहरी स्क्रीनिंग – एक POI अध्ययन, या पॉइंट स्क्रीनिंग। ये अध्ययन एक इंटरकनेक्शन बिंदु के लिए गहराई से विश्लेषण करते हैं: सभी नेटवर्क प्रतिबंध, संभावित अपग्रेड, और उन अपग्रेड की लागत जो उस स्थान पर जुड़ने वाले प्रोजेक्ट के लिए होगी।

तीसरा है कतार प्रबंधन। यहाँ डेवलपर्स क्लस्टर अध्ययन की गेम थ्योरी को लागू कर सकते हैं, विस्तृत लागत आवंटन को समझकर, और यह देख सकते हैं कि जनरेटर पूल में बदलाव के साथ वह आवंटन कैसे बदलता है। प्रोजेक्ट आकार बदलते हैं, प्रोजेक्ट बाहर निकलते हैं, अन्य डेवलपर्स कार्रवाई करते हैं, और आपकी लागत आवंटन उनके साथ बदलती है। यह एक गतिशील समस्या है, और आज अधिकांश डेवलपर्स इसे बाद में पता लगाते हैं न कि पहले से मॉडल करके।

Piq गतिशील प्लांट मॉडलों—डेटा सेंटर, सोलर फार्म और ग्रिड के अन्य खिलाड़ियों का प्रतिनिधित्व करने वाले उपकरण और नियंत्रण—के मॉडल निर्माण और वैधता प्रक्रिया को भी स्वचालित करता है।

इन सभी मॉडलों, परिणामों और रिपोर्टों के लिए एक मानव लूप की आवश्यकता होती है जो इनपुट को मार्गदर्शन दे और आउटपुट की समीक्षा करे। हम अभी तक पूर्ण स्व-चालित प्रणाली का दावा नहीं कर रहे हैं, और मैं उन लोगों पर भरोसा नहीं करूंगा जो ऐसा दावा करते हैं।

Piq ने 10,000 से अधिक उत्पादन अध्ययन पूरे किए हैं। इस पैमाने पर संचालन करने से मॉडल की सटीकता बनाए रखने, बदलती ग्रिड स्थितियों को ट्रैक करने, और ऐसे परिणाम उत्पन्न करने के बारे में आपको क्या सीख मिली है जिन्हें इंजीनियर पुनरुत्पादित और ऑडिट कर सकते हैं?

10,000 की संख्या अब पुरानी है और जनवरी (जब यह आंकड़ा जारी किया गया) से हम अब प्रति माह 2,000 अध्ययन चला रहे हैं, और यह बढ़ रहा है। यह हमारे उपयोगकर्ताओं के बढ़ने और अधिक उपयोगकर्ताओं द्वारा स्केलेबल आंतरिक सिस्टम बनाने का परिणाम है।

उस गति पर संचालन करने से आपको सीख मिलती है कि पुनरुत्पादनीयता कोई अतिरिक्त सुविधा नहीं है। यह वह बाधा है जो निर्धारित करती है कि आप उस गति पर काम कर सकते हैं या नहीं। यदि कोई अध्ययन पुनरुत्पादित नहीं हो सकता, तो वह ऑडिट नहीं हो सकता, और यदि वह ऑडिट नहीं हो सकता तो कोई भी उस पर कार्रवाई नहीं कर सकता। यदि आपके अध्ययन कार्रवाई योग्य नहीं हैं, तो आप केवल मात्रा बना रहे हैं, मूल्य नहीं। प्लेटफ़ॉर्म के निर्माण का हर पहलू उपयोगी मॉडल बनाने और मूल्यवान अध्ययन चलाने के विचार से उत्पन्न होता है।

Piq डेटा सेंटर डेवलपर्स और अन्य बड़े‑लोड ग्राहकों को उपयोगिता से संपर्क करने से पहले संभावित साइटों और कनेक्शन परिदृश्यों का मूल्यांकन करने की अनुमति देता है। ये डेवलपर‑नेतृत्व वाले अध्ययन प्रक्रिया को कैसे तेज़ कर सकते हैं बिना विरोधी धारणाएँ पैदा किए या उपयोगिता के आधिकारिक विश्लेषण को दोहराए?

यूटिलिटी को अभी भी अपना आधिकारिक अध्ययन चलाना पड़ता है, लेकिन हमारे ग्राहक इंतजार नहीं कर सकते। आज, उन आधिकारिक अध्ययन परिणामों को प्राप्त करने में एक साल से अधिक समय लग सकता है, और इस बीच हमारे ग्राहक सैकड़ों मिलियन डॉलर के निवेश पर बैठे हैं। उनके पास उपकरण खरीदने, भूमि अधिग्रहित करने, और पूरे देश में इंटरकनेक्शन पोजीशन सुरक्षित करने की जरूरत है। हम अपने ग्राहकों को आधिकारिक यूटिलिटी अध्ययन से पहले ये निर्णय लेने के लिए सशक्त बनाते हैं। हमने यह भी देखा है कि हमारे ग्राहक लचीले इंटरकनेक्शन समाधान या वैकल्पिक अपग्रेड के बारे में अंतर्दृष्टि से सुसज्जित होकर यूटिलिटी की दिशा को प्रभावित कर सकते हैं, जिससे अतिरिक्त क्षमता जुड़ी जा सके।

हम जो पेश कर रहे हैं वह भविष्य का पूर्वावलोकन करने का एक तेज़ और कुशल तरीका है। किसी के पास भविष्यवाणी करने वाला कोई जादू का गोला नहीं है (और आप नहीं जानते कि कतार में आप किससे प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं), लेकिन यदि अध्ययन किफायती और तेज़ हों, तो कई परिदृश्यों का अन्वेषण हमारे ग्राहकों को उनके पूंजी के साथ बेहतर सूचित निर्णय लेने में मदद करता है। हम अपने ग्राहकों को वैकल्पिक अपग्रेड का अन्वेषण करने की क्षमता भी प्रदान करते हैं, जिससे वे अपने सिस्टम में मौजूदा क्षमता को अनलॉक कर सकें और यूटिलिटीज़ के साथ वास्तविक साझेदारों की तरह हाथ में हाथ मिलाकर काम कर सकें।

कैलिफ़ोर्निया की यूटिलिटीज़ को लगभग 18.7 GW नई डेटा सेंटर सेवा क्षमता के लिए अनुरोध प्राप्त हुए हैं, हालांकि कई प्रस्तावित परियोजनाएँ कभी निर्मित नहीं हो सकतीं। क्या एआई यूटिलिटीज़ को विश्वसनीय परियोजनाओं को अटकलों या दोहराए गए अनुरोधों से अलग पहचानने और “फैंटम लोड्स” को दीर्घकालिक ग्रिड योजना में विकृति लाने से रोकने में मदद कर सकता है?

अटकलें अनैतिक नहीं हैं। यह देखते हुए कि एक परियोजना का अध्ययन और कनेक्शन होने में कितना समय लगता है, जो भी व्यक्ति अटकलात्मक इंटरकनेक्शन अनुरोध दर्ज कर सकता है, वह ऐसा करेगा। यह आज के इंटरकनेक्शन प्रक्रिया का तर्कसंगत उत्तर है। जैसा कि हम देखते हैं, यदि परियोजनाओं का अध्ययन और कनेक्शन उतनी ही तेज़ी से हो सके जितनी वे निर्मित हो सकती हैं, तो प्रारंभ में अटकल लगाने का कोई प्रोत्साहन नहीं रहेगा।

तो उत्तर अटकलों की पहचान के लिए एआई के उपयोग के बारे में नहीं है। बल्कि, उत्तर एआई को वास्तव में प्रक्रिया को सुधारने के लिए उपयोग करने में है — अधिक लोड को अधिक कुशलता से जोड़ने में। इसका अर्थ है एआई का उपयोग करके इंटरकनेक्शन अध्ययन प्रक्रिया को तेज़ करना और वैकल्पिक शमन उपायों की खोज करना, जिसमें ग्रिड को सुदृढ़ करने वाली तकनीकें और लचीले इंटरकनेक्शन शामिल हैं। नियामक बदलावों, जैसे उच्च आवेदन लागत, बड़े जमा और संशोधित इंटरकनेक्शन टैरिफ़ के साथ मिलकर, एआई एक बहुत अधिक कुशल प्रणाली को अनलॉक कर सकता है जिसमें अटकलें बहुत कम होंगी।

लेकिन परिवर्तन न होने पर, फैंटम लोड की चुनौतियाँ बढ़ती रहेंगी। अधिक फैंटम लोड का मतलब अधिक परिदृश्य अध्ययन करना होगा, जिससे यूटिलिटी नियोजकों के लिए दीर्घकालिक योजना कठिन हो जाती है, और पूरी प्रणाली धीमी हो जाती है। एक धीमी प्रणाली अटकल लगाने के प्रोत्साहन को बढ़ाती है। यही वह चीज़ थी जिसे हमने जनरेटर इंटरकनेक्शन कतारों में देखा, जिसने हमें 2023 में Piq शुरू करने के लिए प्रेरित किया, और यही वह फीडबैक लूप है जिसे हम तोड़ने की कोशिश कर रहे हैं।

Piq का कहना है कि उसके काम ने लचीले समाधान और ग्रिड‑सुदृढ़ीकरण तकनीकों के माध्यम से लगभग 1 GW ग्रिड क्षमता की पहचान करने में मदद की है। कौन‑से प्रकार के संचालनात्मक परिवर्तन या तकनीकें उस क्षमता को अनलॉक कर रही हैं, और क्या आप हमें एक उदाहरण के माध्यम से समझा सकते हैं जिसमें किसी परियोजना ने बड़े ग्रिड अपग्रेड से बचा?

क्षमता को अनलॉक करने के लिए केवल तीन चीज़ें हैं। ये सभी संचालनात्मक लचीलापन के प्रकार हैं जो हाल ही में ग्रिड के लिए उपलब्ध हुए हैं। हम इन तीन प्रकार के लचीलापन को बिंदु लचीलापन, समग्र लचीलापन, और नेटवर्क लचीलापन कहते हैं।

बिंदु लचीलापन वह है जो इंटरकनेक्शन बिंदु पर बदलता है, जिसमें अपनी खुद की पीढ़ी लाने (BYOG), शुद्ध निकासी सीमाएँ, लोड कटौती/नियंत्रित लोड आदि जैसी समाधान शामिल हैं। समग्र लचीलापन नेटवर्क में वितरित संसाधन हैं जैसे VPPs और DER, जो ट्रांसमिशन प्रतिबंधों को प्रबंधित करने के लिए एकत्रित होते हैं। और नेटवर्क लचीलापन ग्रिड के पैरामीटर और कॉन्फ़िगरेशन स्वयं है — उन्नत पावर फ्लो नियंत्रण, टोपोलॉजी अनुकूलन, और डायनामिक लाइन रेटिंग। महत्वपूर्ण बात यह है कि इन तीनों को मॉडल किया जा सकता है, योजना बनाई जा सकती है और अंततः नियंत्रण कक्ष में लागू किया जा सकता है।

सबसे स्पष्ट उदाहरण नेटवर्क लचीलापन है। हमने एक केस का अध्ययन किया जहाँ बाध्यकारी प्रतिबंध एक ही तत्व था, और उस प्रतिबंध पर सीधे 70 MVAr पावर फ्लो नियंत्रण स्थापित करने से लगभग 600 MW अतिरिक्त क्षमता अनलॉक हुई। कोई नई ट्रांसमिशन लाइनों की आवश्यकता नहीं, कोई बहु-वर्षीय परमिटिंग नहीं, बस एक छोटा नेटवर्क अपग्रेड जो 600 MW क्षमता को अनलॉक करता है।

सबसे खराब योजना स्थितियों में ट्रांसमिशन ग्रिड क्षमता उपयोग केवल लगभग 35% है। ग्रिड पूर्ण नहीं है। यद्यपि आज बड़े लोड को जोड़ने की सबसे बड़ी चुनौती नेटवर्क क्षमता है, ग्रिड केवल विशिष्ट स्थानों पर विशिष्ट परिस्थितियों में प्रतिबंधित है। इन प्रतिबंधों में से अधिकांश का समाधान ऐसा है जो नई लाइनों के लिए एक दशक तक इंतजार करने की आवश्यकता नहीं रखता, और यह समाधान ग्रिड का बेहतर अध्ययन करके पहचाना जा सकता है।

इन तीन प्रकार के लचीलापन के लिए एक तेज़ी से बढ़ता इकोसिस्टम है। Base Power, Voltus, Smart Wires, NewGrid और अन्य कंपनियां आज वास्तविक समाधान बड़े पैमाने पर लागू कर रही हैं। केवल एक ही चीज़ अनुपस्थित है, वह है विश्लेषणात्मक ढांचा जिससे इन समाधानों को प्रारंभ में ही इंटरकनेक्शन अध्ययन में शामिल किया सके।

ग्रिड से जुड़ी इंजीनियरिंग निर्णय दशकों तक विश्वसनीयता, बिजली की कीमतों और बुनियादी ढांचा निवेश को प्रभावित कर सकते हैं। यूटिलिटीज़ को एआई एजेंटों पर बढ़ती जटिल योजना कार्यप्रवाहों के साथ भरोसा करने से पहले कौन‑से सुरक्षा उपाय, सत्यापन प्रक्रियाएँ, अनुमतियाँ और ऑडिट ट्रेल आवश्यक हैं?

हम 100% सहमत हैं। ध्वनि इंजीनियरिंग निर्णय लेने के लिए प्रत्येक स्वचालित कार्य को ऑडिटेबल और पुनरुत्पादनीय होना चाहिए। प्रत्येक कार्रवाई के लिए एक कागजी ट्रेल होना आवश्यक है, क्योंकि आप नहीं चाहते कि कोई एआई ब्लैक बॉक्स में चलकर बग़ैर नियंत्रण हो जाए।

हमारे ऑडिट ट्रेल बहुस्तरीय हैं। हम एजेंट की बातचीत, एजेंट की क्रियाएँ, और निर्धारक टूल निष्पादन को संरक्षित रखते हैं। प्रत्येक उप‑चरण और उप‑वर्कफ़्लो अपने सभी इनपुट और आउटपुट को मैप और प्रबंधित करता है, इसलिए सब कुछ अंत‑से‑अंत ऑडिटेबल है।

अनुमतियाँ भी अत्यंत महत्वपूर्ण हैं। हमारे एजेंट उस उपयोगकर्ता से अनुमतियाँ विरासत में लेते हैं जिसके साथ वे काम कर रहे होते हैं। एक एजेंट डेटा नहीं देख सकता या ऐसी क्रियाएँ नहीं कर सकता जो वह व्यक्ति स्वयं नहीं देख या कर सकता।

यह डेटा गवर्नेंस के व्यापक विषय से जुड़ा है, और एजेंट ऐतिहासिक प्रतिमानों को बदल रहे हैं। ऐतिहासिक रूप से गवर्नेंस संरचित डेटा के बारे में था, जो एक ही साइलो के भीतर संकीर्ण रूप से सीमित था। एजेंटों के साथ आप संरचित, अर्ध-संरचित और असंरचित डेटा को सभी साइलो के पार चलते देखते हैं — यही वह अनलॉक है जो Piq जैसा प्लेटफ़ॉर्म वादा करता है, और यही कारण है कि गवर्नेंस अधिक कठिन हो जाता है। खेल में बहुत अधिक डेटा शामिल है, और अधिक विविध लोग इसके साथ इंटरैक्ट कर रहे हैं। पावर सिस्टम संगठन में यह दो गुना महत्वपूर्ण है: प्रतिस्पर्धी संवेदनशील निवेश जानकारी के लिए, और CEII के लिए। सौभाग्य से इस पर काम करने वाले समझदार लोग हैं, जैसे IEEE टास्क फ़ोर्स ऑन डेटा गवर्नेंस फॉर पावर सिस्टम ऑर्गनाइज़ेशन्स के सदस्य।

Piq ने हाल ही में अपने प्लेटफ़ॉर्म का विस्तार करने के लिए अधिक मांग वाले $5 मिलियन सीड राउंड को जुटाया। अगले पाँच वर्षों को देखते हुए, आप कैसे अपेक्षा करते हैं कि एआई ग्रिड योजना को बदल देगा, और क्या तेज़ विश्लेषण एआई डेटा सेंटर, विद्युतीकरण और औद्योगिक वृद्धि द्वारा उत्पन्न बिजली की माँग के साथ तालमेल रखने के लिए पर्याप्त होगा?

मैं मानता हूँ कि विश्लेषण को तेज़ करने के लिए एआई का उपयोग करना बिजली की माँग के साथ तालमेल बनाए रखने की कुंजी है। मुख्य निष्कर्ष यह है कि इस पैमाने पर ऑटोमेशन केवल वही काम तेज़ करने के बारे में नहीं है, बल्कि ऐसी विश्लेषण को सक्षम करने के बारे में भी है जो सीमित मानव क्षमता से संभव नहीं होती। लचीला इंटरकनेक्शन, लचीले ट्रांसमिशन ग्रिड, ग्रिड‑एन्हांसिंग तकनीकें — ये सभी आज ग्रिड में मौजूद निहित क्षमता को अनलॉक करती हैं। इसे तेज़ इंटरकनेक्शन अध्ययन के साथ मिलाकर, हमें विश्वास है कि हम माँग के साथ तालमेल बनाए रख पाएँगे।

धन्यवाद इस शानदार साक्षात्कार के लिए, जो पाठक अधिक जानना चाहते हैं उन्हें Piq Energy पर जाना चाहिए।