Â
Transformasi dari Artificial Intelligence (AI), yang dapat meniru kecerdasan manusia dalam menganalisis data, mengamati pola dan menggunakan informasi untuk pengambilan tindakan pemecahan masalah dapat dimanfaatkan pada segala bidang, salah satunya energi. Sumber energi terbarukan saat ini mulai banyak dimanfaatkan seperti, Solar PV Rooftop, tenaga angin, dan mikrohidro menjadi alternatif masyarakat dalam penyediaan kebutuhan energi. Ketersediaan energi terbarukan yang masih bergantung pada kondisi cuaca dan waktu membutuhkan suatu sistem yang dapat mengatur dan mengakomodir penggunaan energi terbarukan dan non-terbarukan. Strategi pengaturan dan pengelolaan tersebut dinamakan Demand Response (DR). Dalam penerapannya, strategi Demand Response membutuhkan sistem teknologi berupa smart meters beserta ekosistemnya dalam satu kesatuan Smart Grid dan terintegrasi dalam Energy Management System.
Implementasi Smart Meters Advanced Metering Infrastructure (AMI)Â
Dalam mendukung pelayanan terbaik bagi konsumen di Indonesia, PLN telah melakukan transformasi dalam mendukung customer-focused dengan penerapan implementasi smart meters Advanced Metering Infrastructure (AMI) secara kluster di beberapa Unit Pelayanan Pelanggan di Indonesia, salah satunya di Jakarta. Di Jakarta, meter AMI sudah terpasang sebanyak 181.856 pada pelanggan paskabayar yang terdapat di kluster Bandengan, Cengkareng dan Bintaro.
Secara ekosistem dan topologi, smart meters nantinya akan terkoneksi dengan Data Concentrator Unit (DCU). Smart meters dan DCU akan berkomunikasi melalui Power Line Carrier (PLC) atau Radio Frequency (RF). Data-data yang terdapat pada smart meters yang sudah terkoneksi dengan DCU nantinya akan dikirimkan menuju Head End System (HES) melalui jaringan seluler atau fiber optik. Pada DCU sendiri juga dapat melakukan pengukuran penggunaan energi pada gardu. Dari HES, data-data yang diperoleh ditampilkan pada Meter Data Management System (MDMS) sebagai antarmuka monitoring data meter. Data meter meliputi data instant (data penggunaan energi setiap 12 jam), data load profile (data penggunaan energi setiap 15 menit) dan End of Billing (data penggunaan energi setiap bulan tanggal 1).
Sistem AMI dapat mendukung keakurasian dan real-time dalam pencatatan meter yang awalnya dicatat secara manual. AMI juga memungkinkan komunikasi dua arah antara pelanggan dan PLN sebagai penyedia energi. Data instant, load profile dan End of Billing merupakan big data yang menjadi inti dari Energy Management System dan Demand Response.
Artificial Intelligence dan Peranan dalam Energy Management System
Artificial Intelligence (AI) mentransformasi berbagai bidang, salah satunya adalah energi. AI dapat menganalisis sejumlah data besar setiap pelanggan yang menggunakan smart meters yang terkumpul pada MDMS. Algoritma pada AI dapat melakukan pembelajaran dan analisa data secara berkelanjutan sehingga dapat melahirkan pendekatan prediktif terhadap kebutuhan energi dan langkah-langkah pengambilan keputusan. Pemanfaatan data energi yang sudah ada meliputi :
- Demand Response
