Apakah AI adalah Masa Depan Energi Ramah Lingkungan?

Energi ramah lingkungan sangat penting dalam upaya melawan perubahan iklim. Dunia perlu menggunakan lebih sedikit listrik dan beralih ke sumber-sumber yang tidak terlalu berbahaya, namun hal ini lebih rumit dari apa yang terlihat pada awalnya. AI bisa menjadi bagian yang hilang dari teka-teki ini.

Para ahli memiliki mengidentifikasi lebih dari 50 kasus penggunaan untuk AI di sektor energi. Banyak dari penerapan ini mendukung peralihan ke infrastruktur listrik yang berkelanjutan. Berikut adalah beberapa kegunaan terpentingnya, yang menyoroti mengapa AI adalah masa depan energi ramah lingkungan. 

Smart Grids

Jaringan pintar, yang mendukung aliran listrik dua arah dan memanfaatkan teknologi data yang luas, merupakan aplikasi AI yang paling populer di bidang energi. AI menganalisis ribuan titik data jaringan ini diproduksi untuk memungkinkan penyesuaian waktu nyata. Perubahan yang sedang berlangsung ini adalah kunci untuk mengatasi salah satu tantangan terbesar energi terbarukan, yaitu intermiten.

Panel surya dan turbin angin tidak dapat menghasilkan listrik sesuai permintaan karena bergantung pada kejadian alam yang berfluktuasi. Periode generasi tertinggi juga sering kali tidak sejalan dengan konsumsi puncak. Di musim dingin, teman-teman menggunakan lebih banyak energi di pagi hari dan malam hari saat hari gelap, namun panel surya tidak menghasilkan listrik dalam kegelapan.

Jaringan pintar bertenaga AI membantu mengirimkan energi ke tempat yang paling membutuhkannya, kapan saja. Ketika pembangkitan tinggi dan konsumsi rendah, mereka mengirimkan lebih banyak listrik ke penyimpanan. Mereka mendistribusikan daya yang tersimpan ketika penggunaan meningkat dan produksi menurun. Hasilnya, energi terbarukan menjadi lebih andal.

Ekspansi Energi Terbarukan yang Diinformasikan

Demikian pula, tidak semua wilayah cocok untuk energi terbarukan. Panel surya menghasilkan lebih banyak daya di wilayah dengan banyak sinar matahari, dan karena itu angin meningkat di ketinggian yang lebih tinggi, turbin angin paling baik untuk daerah pegunungan. Namun, kerumitan kepemilikan lahan dan dampak konstruksi terhadap satwa liar di sekitarnya memperumit masalah ini.

Model pembelajaran mesin dapat membantu dengan menganalisis semua faktor kompleks ini secara bersamaan. AI dapat menyoroti titik-titik ideal untuk membangun infrastruktur baru yang terbarukan dengan lebih cepat dan akurat dibandingkan manusia. Semakin kompleks keputusan yang diambil, AI akan semakin diuntungkan.

Dengan mengandalkan wawasan AI, perusahaan energi dapat menemukan di mana sistem terbarukan dapat menghasilkan energi paling banyak dengan biaya dan dampak ekologis terendah. Pengambilan keputusan yang terinformasi memungkinkan transisi yang lebih lancar dan aman menuju listrik bebas emisi.

Pemeliharaan Jaringan

Karena energi ramah lingkungan pada dasarnya lebih fluktuatif dibandingkan energi alternatif berdasarkan permintaan, pemeliharaan menjadi lebih penting. Kerusakan apa pun dapat menyebabkan gangguan listrik yang meluas, dan biaya perbaikan yang tinggi akan memperkuat harga sistem ini yang sudah mahal. AI dapat membantu melalui pemeliharaan prediktif.

Pemeliharaan prediktif mengantisipasi kegagalan peralatan dengan belajar mengidentifikasi tanda-tanda peringatan dini. Sistem ini memperingatkan teknisi akan adanya masalah meskipun masalah tersebut masih kecil, mudah dan terjangkau untuk diperbaiki. Akibatnya, pemeliharaan prediktif mengurangi downtime dan meningkatkan efisiensi pada tingkat yang tidak dapat dicapai oleh praktik perbaikan konvensional.

Strategi pemeliharaan berbasis AI ini juga berguna untuk jaringan listrik tak terbarukan yang sudah ada. Perusahaan utilitas dapat meminimalkan pemborosan dan gangguan energi dengan menjaga jaringan listrik dalam kondisi yang lebih baik. Hasilnya, mereka menyediakan jumlah listrik yang sama dengan emisi yang lebih sedikit.

Peningkatan Efisiensi Energi

Efisiensi juga merupakan bagian penting dari transisi menuju energi ramah lingkungan. Mengurangi konsumsi di lingkungan yang menggunakan bahan bakar fosil akan mengurangi emisi sebelum daerah tersebut beralih ke energi terbarukan. Efisiensi yang lebih tinggi di daerah-daerah yang sudah menggunakan energi terbarukan berarti sumber-sumber listrik yang terputus-putus ini tidak perlu menghasilkan banyak listrik untuk memenuhi kebutuhan masyarakat.

Peran AI dalam bidang ini mirip dengan cara kerja jaringan pintar. Perangkat Internet of Things (IoT) yang didukung AI di rumah, bisnis, dan pembangkit listrik dapat menganalisis kondisi secara real-time dan menyesuaikan penyaluran energi sebagai responsnya. Dengan begitu, mereka dapat menggunakan listrik sesedikit mungkin sekaligus mendukung proses yang sama.

Termostat pintar adalah contoh bagus penerapan konsep ini. Meskipun perangkat ini relatif sederhana, perangkat ini mengurangi penggunaan pemanasan dan pendinginan sebesar 8% setahun rata-rata. Menerapkan teknologi adaptif yang sama pada lingkungan berskala lebih besar dapat menghasilkan penghematan energi yang signifikan.

Optimalisasi Rantai Pasokan

Demikian pula, AI dapat mengurangi jejak karbon pada rantai pasokan energi yang lebih besar. Model pembelajaran mesin dapat menganalisis jaringan listrik untuk menemukan area di mana perubahan kecil dapat mengurangi emisi. Banyak dari peluang ini yang mudah dilewatkan oleh mata manusia, namun AI sangat efektif dalam analisis semacam ini.

Misalnya saja rekondisi trafo daya menghilangkan limbah dan emisi dari pembuatan yang baru. Alternatif ini mudah untuk diabaikan karena kesederhanaannya namun dapat berdampak signifikan terhadap jaringan listrik. AI dapat mengidentifikasi di mana daur ulang merupakan jalur yang lebih baik dan merekomendasikannya kepada perusahaan utilitas.

Pengurangan emisi juga dapat berasal dari penggunaan pemasok yang lebih dekat, jarak pengiriman yang berbeda, atau pencarian sumber bahan daur ulang. Analisis AI dapat menemukan kombinasi terbaik dari faktor-faktor kompleks ini untuk memastikan rantai pasokan energi menjadi seefisien mungkin.

Pemodelan Cuaca

Prakiraan dan analisis cuaca akan menjadi semakin penting karena dunia semakin bergantung pada energi terbarukan. Keefektifan AI yang telah terbukti dalam tugas-tugas prediktif menjadikannya alat yang ideal untuk pekerjaan tersebut.

Beberapa organisasi telah menggunakan model pembelajaran mendalam untuk memprediksi tingkat pembangkitan tenaga surya, yang sangat bervariasi dalam berbagai kondisi cuaca. Pendekatan AI ini lebih akurat dalam prediksi ini dibandingkan perkiraan konvensional. Hasilnya, perencanaan transisi energi ramah lingkungan yang efektif menjadi lebih mudah.

Solusi serupa juga dapat mempersiapkan perusahaan utilitas untuk menghadapi kejadian cuaca buruk yang akan datang. Model AI dapat memperingatkan pihak berwenang mengenai kondisi yang mungkin mengganggu sumber energi ramah lingkungan. Dengan peringatan dini ini, perusahaan listrik dapat memastikan cadangan energi yang cukup dan melindungi infrastruktur mereka untuk mencegah kerusakan dan pemadaman listrik.

Perdagangan Energi Waktu Nyata

Keuntungan lain AI untuk energi ramah lingkungan adalah memungkinkan perdagangan energi lebih cepat dan menguntungkan. Tidak seperti sumber listrik konvensional, energi terbarukan memungkinkan masyarakat menghasilkan listrik sendiri melalui panel surya atau turbin kecil di properti mereka. Perdagangan energi yang didukung AI memungkinkan pengembalian investasi mereka yang lebih cepat pada sistem ini, sehingga mendorong adopsi yang lebih luas.

Rata-rata pemasangan panel surya perumahan biaya lebih dari $16,000, bahkan setelah kredit pajak. Namun, karena pemilik menghasilkan listrik sendiri, mereka menghemat uang dengan membayar lebih sedikit tagihan listrik. AI meningkatkan penghematan tersebut dengan menjual kelebihan energi dari sistem ini kembali ke jaringan listrik. 

Karena energi terbarukan bersifat periodik, energi terbarukan akan menghasilkan lebih dari yang dibutuhkan pemilik rumah. AI dapat mengenali kapan hal ini terjadi dan secara otomatis mengirimkan energi ke perusahaan utilitas pada saat yang paling hemat biaya. Akibatnya, jaringan listrik dapat mendistribusikan lebih banyak energi terbarukan sementara pemilik energi terbarukan menghasilkan uang untuk mengimbangi biaya instalasi.

AI Akan Membuka Jalan Menuju Masa Depan yang Lebih Ramah Lingkungan

Peralihan ke energi ramah lingkungan merupakan proses yang penting namun rumit. Meskipun AI bukanlah solusi yang lengkap, AI memberikan bantuan yang dibutuhkan dalam transisi tersebut.

AI memiliki kecepatan, keakuratan, dan wawasan yang dibutuhkan oleh perusahaan utilitas dan pelanggannya agar energi terbarukan berskala besar dapat dimanfaatkan. Pada saat yang sama, hal ini akan mengurangi emisi dari sistem konvensional yang bergantung pada bahan bakar fosil. Seiring dengan meningkatnya ancaman perubahan iklim, manfaat-manfaat ini semakin sulit untuk diabaikan. Akibatnya, AI akan menjadi kebutuhan iklim.