नई दिल्ली। दिल्ली की शीतकालीन बिजली मांग ने नए साल के दिन 5,343 मेगावाट के सभी उच्च स्तर को छू लिया। बीएसईएस के एक वरिष्ठ अधिकारी ने कहा कि सर्दियों में शहर के बिजली लोड में वृद्धि के पीछे हीटिंग लोड (हीटर और गीजर) मुख्य कारण है, क्योंकि यह कुल बिजली की मांग का 40 प्रतिशत से अधिक है।
दिल्ली की शिखर बिजली की माँग ऊपर की ओर चढ़ती रहती है, चाहे गर्मी हो या सर्दी। 2019 के ग्रीष्मकाल के दौरान 7,409 मेगावाट के सभी उच्च स्तर को देखने के बाद, यह सर्दियों में भी रिकॉर्ड तोड़ रहा है, जो 5,343 मेगावाट को छू रहा है जो अब तक के सर्दियों के मौसम में सबसे अधिक है।
पिछले साल, सर्दियों में 30 दिसंबर, 2019 को उच्चतम पीक बिजली की मांग 5,298 मेगावाट दर्ज की गई थी। वास्तव में, 1 जनवरी, 2020 को बीआरपीएल, बीवाईपीएल और टीपीडीडीएल में पीक पावर की मांग 2,256 मेगावाट, 1,148 मेगावाट और 1,656 मेगावाट के उच्चतम स्तर पर पहुंच गई थी। क्रमशः। अधिकारी ने यह भी कहा कि नवंबर में इस साल शिखर बिजली की मांग नवंबर 2018 के शिखर बिजली की मांग 20 अवसरों से अधिक थी और यह दिसंबर के महीने में 30 अवसरों पर अधिक थी।
सर्दियों के महीनों के दौरान बीएसईएस की बिजली-आपूर्ति व्यवस्था की बैक-बोन में दादरी (चरण 1 और 2), हाइड्रो स्टेशन, सिंगरौली, रिहंद, सासन, डीवीसी मेजिया और दिल्ली गैस जैसे बिजली संयंत्रों से दीर्घकालिक समझौते शामिल हैं। स्टेशनों का निर्माण। इसके अतिरिक्त, बीएसईएस को 50 मेगावाट पवन ऊर्जा और एसईसीआई से 20 मेगावाट सौर ऊर्जा भी प्राप्त हो रही है।
इनके अलावा, बीएसईएस डिस्कॉम “बैंकिंग”, “रिजर्व शटडाउन”, “पावर एक्सचेंज” जैसी उन्नत तकनीकों और रास्ते का उपयोग कर रहे हैं और अधिशेष शक्ति के निपटान के साथ-साथ विश्वसनीय विद्युत आपूर्ति सुनिश्चित करने के लिए पर्याप्त “कताई भंडार” सुनिश्चित कर रहे हैं, साथ ही व्यवस्था भी। गर्मियों के महीनों के दौरान सत्ता पाने के लिए उन्होंने जोड़ा।
किसी भी अप्रत्याशित आकस्मिकता के मामले में, बीएसईएस डिस्कॉम एक्सचेंज से अल्पकालिक बिजली खरीदेगा जो किफायती दरों पर उपलब्ध है और सर्दियों के महीनों के दौरान 1 से 4 रुपये प्रति यूनिट से लेकर (लगभग) तक हो सकता है।
बिजली की मांग की चुनौतियों को पूरा करने और इतने विविध और गतिशील चर पर पकड़ हासिल करने के लिए, बीएसईएस उन्नत सांख्यिकीय पूर्वानुमान मॉडल के मिश्रण का उपयोग करता है, जो अत्याधुनिक इंटेलिजेंस पूर्वानुमान समाधानों के साथ संयुक्त है, जिसमें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन शामिल हैं।
