id
id

Webinar GATRIK FTUI: Teknologi Hybrid Artificial Intelligence (AI) untuk Integrasi EBT Intermiten pada Sistem Tenaga Listrik

GATRIK FTUI kembali menggelar webinar bertajuk “Teknologi Hybrid Artificial Intelligence (AI) untuk Integrasi EBT Intermiten pada Sistem Tenaga Listrik”. Webinar yang diselenggarakan pada Jumat, (8/7) lalu, menghadirkan Dr. Dhanny Harmeidy Barus (Senior Manager Teknik UIP2B PT PLN).

Pada paparannya, Dr. Dhanny menyampaikan perkembangan pesat pusat pembangkit listrik berbasis EBT intermiten (PLTS dan PLTB) di dunia dan mulai berkembang juga di Indonesia. Berdasarkan rencana, pemerintah menargetkan 23% EBT di Indonesia pada tahun 2025. Akan tetapi, keberadaan EBT intermiten berpotensi mengganggu stabilitas sistem tenaga listrik akibat fluktuasi daya keluarannya yang sangat acak dan tidak terkendali. Oleh karena itu dibutuhkan terjaganya operasi sistem tetap andal dan ekonomis untuk mendukung integrasi EBT Intermiten di Indonesia dalam rangka menyongsong Net Zero Emission pada 2060.

“Dampak penetrasi EBT intermiten adalah kasus mati listrik dalam satu wilayah atau negara. Adanya sifat intermiten (variability dan uncertainty) dari EBT intermiten yang mengganggu stabilitas sumber tenaga listrik. Oleh karena itu diperlukan tambahan cadangan operasi untuk menurunkan potensi penetrasi dan munculkan kasus mati listrik. Namun, hingga saat ini belum ada tambahan cadangan operasi yang optimal sebagai antisipasi Integrasi PLTB berbasis Artificial Intelligence,” kata Dhanny.

Kombinasi metoda Seasonal Auto Regressive Moving Avarage (SARIMA) dan Artificial Neural Nèwork (ANN) dalam bentuk hybrid AI, dapat menentukan kebutuhan tambahan cadangan operasi yang optimal untuk menjaga sistem tetap stabil dan ekonomis pada PLTB skala besar di iklim tropis.

“Dalam penerapan AI pada Integrasi Intermiten EBT ada tiga proses perkembangan AI. Pertama, AI merupakan teknik yang dilakukan oleh mesin untuk menyerupai kecerdasan manusia. Kecerdasan tersebut dibangun menggunakan machine learning, mesin yang mempelajari dari data yang ada. Terakhir, deep learning merupakan neural network yang secara langsung menjalankan program dari data,” ungkap Dr. Dhanny.

Penggunaan AI ini diperkirakan dapat menghemat biaya operasu rata-rata sekitar 250 milyar rupiah per tahun dengan asumsi substitusi PLTU dengan 50% PLTG dan 50% PLTD. Penghematan biaya ini dalam konteks kebutuhan tambahan cadangan operasi akibat adanya penetrasi PLTB yang cukup signifikan pada sistem tersebut.

***

Biro Komunikasi Publik
Fakultas Teknik Universitas Indonesia

X