Bagaimana Kecerdasan Buatan Membantu Menjaga Keandalan Jaringan Listrik di Era Energi Terbarukan?

tvOnenews.com - Jaringan listrik modern menghadapi persoalan yang semakin kompleks. Ketika pembangkit surya, angin, tenaga air, baterai, dan berbagai sumber energi lain terhubung ke sistem, volume data yang harus dipantau ikut meningkat. 

Tantangannya bukan lagi sekadar mengumpulkan data, tetapi bagaimana menyatukan informasi dari berbagai aset agar kondisi sistem dapat dipahami secara menyeluruh.

Data dari sensor, sistem pemantauan, catatan pemeliharaan, temperatur, performa peralatan hingga histori gangguan sebenarnya menyimpan banyak petunjuk. 

Jika seluruh informasi tersebut dianalisis secara terpadu, perubahan kecil pada kondisi peralatan dapat diketahui sebelum berkembang menjadi kerusakan atau gangguan layanan. Di sinilah kecerdasan buatan dan analitik data mulai memainkan peran dalam pengelolaan aset kelistrikan.

Fenomena tersebut bukan hanya terjadi di Indonesia. Badan Energi Internasional (IEA) mencatat AI semakin digunakan dalam sektor ketenagalistrikan untuk peramalan, deteksi anomali, diagnosis masalah, simulasi hingga membantu menentukan prioritas pemeliharaan. 

Dalam laporan 2026, IEA menyebut 70 persen operator yang disurvei telah menggunakan AI secara luas untuk pemeliharaan, sedangkan pemanfaatannya untuk operasi real-time masih berada di angka 23 persen.

Data Aset Listrik Mulai Disatukan

Selama bertahun-tahun, pemeliharaan peralatan listrik banyak bertumpu pada inspeksi berkala dan jadwal perawatan. Metode tersebut tetap penting, tetapi perkembangan sistem kelistrikan membuat operator membutuhkan informasi yang lebih cepat mengenai perubahan kondisi aset.

Digitalisasi memungkinkan data dikumpulkan secara terus-menerus dari berbagai perangkat. Masalahnya, data tersebut sering berada dalam sistem yang berbeda. 

Tanpa integrasi, informasi dari sensor, sistem operasi dan catatan teknis bisa sulit digunakan untuk mendapatkan gambaran kondisi aset secara utuh.

Penggabungan data dengan model rekayasa dan algoritma analitik dapat membantu menemukan pola yang tidak mudah terlihat melalui pemeriksaan manual. Sistem dapat membandingkan kondisi terkini dengan histori operasi, kemudian memberikan peringatan ketika terdapat penyimpangan tertentu.

IEA memperkirakan digitalisasi sektor energi dapat memberikan penghematan sekitar US$80 miliar per tahun pada periode 2016–2040 melalui peningkatan efisiensi, pengurangan biaya operasi dan pemeliharaan, berkurangnya gangguan tidak terencana, serta perpanjangan umur aset.