Bagaimana Kecerdasan Buatan Membantu Menjaga Keandalan Jaringan Listrik di Era Energi Terbarukan?
- Gambar ilustrasi AI / Gemini
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.
Inggris menjadi salah satu contoh. National Grid bersama sejumlah mitra mengembangkan Foundational Shared Model Operations (FoSMo), sistem AI yang dirancang untuk membantu menstandarkan pengumpulan dan analisis data visual dari aset jaringan listrik.
Proyek ini memperoleh pendanaan tahap Alpha sebesar £355.985 melalui Strategic Innovation Fund yang dikelola Ofgem bersama Innovate UK.
Pendekatan tersebut menunjukkan bahwa AI tidak harus langsung mengambil alih keputusan teknis. Nilainya justru terletak pada kemampuan mengolah data dalam jumlah besar sehingga teknisi dapat memperoleh informasi yang lebih terstruktur ketika menentukan tindakan.
AI Membaca Kondisi Gardu, Surya hingga Baterai
Kebutuhan analitik juga berbeda pada setiap jenis aset. Pada gardu induk dan transformator, misalnya, kondisi peralatan dapat dipelajari melalui kombinasi data operasional, diagnostik minyak, karakteristik termal dan riwayat pemeliharaan.
Pada pembangkit surya, perhatian dapat diarahkan pada performa inverter, solar tracker dan modul untuk menemukan kehilangan energi maupun indikasi gangguan. Pembangkit angin dapat dianalisis melalui kurva daya dan data getaran untuk melihat perubahan perilaku turbin.
Sementara itu, pembangkit tenaga air memiliki karakteristik yang berbeda karena efisiensi dan kondisi turbin menjadi bagian penting dari pemantauan. Pada sistem penyimpanan energi baterai, data listrik dan temperatur pada tingkat sel dapat digunakan untuk memantau degradasi serta mendeteksi kondisi abnormal.
Perkembangan teknologi tersebut juga menjadi perhatian perusahaan energi dan teknologi. Kayak Analytics, perusahaan berbasis di Singapura, misalnya, mengembangkan aplikasi AI dan analitik data untuk sejumlah aset tersebut. Perusahaan menyatakan pendekatannya menggabungkan data operasional dan historis dengan model rekayasa untuk membantu memahami perubahan kondisi peralatan.
Salah satu konsep yang dikembangkan adalah AI agentik. Sistem ini dirancang untuk menelusuri perilaku abnormal, mengumpulkan informasi teknis yang relevan, kemudian menyusun rekomendasi. Insinyur dapat berinteraksi menggunakan bahasa alami dan menelusuri alasan munculnya suatu peringatan.
Namun, keputusan akhir tetap berada di tangan operator. Prinsip tersebut penting karena sistem AI pada jaringan listrik tidak hanya berhadapan dengan persoalan efisiensi, tetapi juga menyangkut keselamatan, kontinuitas pasokan dan infrastruktur vital.
Indonesia Bersiap Mengelola Jaringan yang Lebih Kompleks
Kebutuhan terhadap sistem analitik terpadu semakin relevan seiring rencana pengembangan energi terbarukan di Indonesia. Pada 25 Agustus 2026, pemerintah meluncurkan program PLTS 100 GWp yang diawali 14 proyek di enam provinsi dengan kapasitas total 5,3 GWp. Presiden Prabowo Subianto menargetkan program tersebut dapat direalisasikan dalam tiga tahun.
Pertambahan pembangkit surya dalam skala besar akan membuat pengelolaan data performa pembangkit, kondisi jaringan dan sistem penyimpanan energi semakin penting. PLN sebelumnya juga telah mengembangkan Nusantara InnoVision Center untuk pemantauan dan pengendalian operasional pembangkit secara real-time.
"Ambisi energi Indonesia patut didukung teknologi yang dirancang sesuai kebutuhan Indonesia. Kami ingin bekerja bersama para insinyur setempat untuk mengubah data operasional menjadi keputusan praktis, memperkuat infrastruktur vital, serta membangun kapabilitas yang dapat terus dikembangkan secara mandiri oleh tim Indonesia," ujar ujar Gibert Espinosa, CEO Kayak Analytics.
Pernyataan tersebut mencerminkan salah satu tantangan terbesar dalam digitalisasi sistem kelistrikan: teknologi bukan hanya harus mampu membaca data, tetapi juga harus dapat digunakan dan dipahami oleh tim yang mengelola aset di lapangan.
Karena itu, penerapan AI pada jaringan listrik sebaiknya tidak dilihat sekadar sebagai upaya mengganti pekerjaan manusia. Fungsi yang lebih penting adalah membantu insinyur menyaring data dalam jumlah besar, menemukan pola risiko lebih dini, dan memperoleh dasar yang lebih kuat untuk menentukan prioritas pemeriksaan maupun pemeliharaan.
- ist
Pada akhirnya, semakin terhubungnya jaringan listrik Indonesia akan membuat kemampuan mengelola data menjadi bagian penting dari keandalan sistem. Pengalaman negara seperti Inggris memperlihatkan bagaimana AI mulai diarahkan untuk membantu pengelolaan aset secara lebih terpadu.
Bagi Indonesia, tantangannya adalah membangun sistem yang mampu menghubungkan data dari berbagai jenis pembangkit dan peralatan, sekaligus memastikan pengelolaan data, keahlian teknis dan pengambilan keputusan tetap berada dalam kerangka operasional yang jelas.
Dengan begitu, AI dapat berfungsi sebagai alat pendukung untuk mengenali risiko lebih awal ketika sistem kelistrikan nasional terus berkembang. (udn)
Load more