Mohon tunggu...
Arkana Nando Prasandya
Arkana Nando Prasandya Mohon Tunggu... Mahasiswa - mahasiswa

Teknik Elektro

Selanjutnya

Tutup

Artificial intelligence

Optimalisasi Pembangkit Listrik Tenaga Surya Berbasis AI Untuk Efisiensi Energi Yang Lebih Baik

13 Desember 2024   14:26 Diperbarui: 13 Desember 2024   16:20 16
+
Laporkan Konten
Laporkan Akun
Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.
Lihat foto
Artificial Intelligence. Sumber ilustrasi: pixabay.com/Gerd Altmann

Peningkatan kebutuhan energi global yang semakin pesat, bersamaan dengan kekhawatiran terhadap dampak lingkungan yang ditimbulkan oleh penggunaan energi fosil, menjadikan energi terbarukan sebagai alternatif yang sangat penting untuk masa depan. Salah satu sumber energi terbarukan yang paling menjanjikan adalah energi surya, yang dapat dihasilkan melalui panel surya (Jaenuri dkk., 2024) . Namun, meskipun teknologi panel surya telah mengalami kemajuan yang signifikan, tantangan utama tetap terletak pada optimasi produksi energi serta pengelolaan sistem yang efisien. Untuk mengatasi hal ini, penerapan kecerdasan buatan (AI) dalam sistem kontrol dan monitoring energi surya menawarkan solusi yang cerdas dan adaptif. AI dapat membantu meningkatkan efisiensi operasional panel surya, memantau kinerjanya secara real-time, serta memprediksi output energi dengan lebih akurat (Haryanto dkk., 2024). Sistem kontrol dan monitoring berbasis AI dapat mengoptimalkan pengelolaan energi surya dengan mengidentifikasi pola-pola konsumsi dan produksi energi, memprediksi kebutuhan energi, serta merespond perubahan lingkungan atau kondisi sistem secara otomatis. Dengan demikian , AI tidak hanya meningkatkan efisiensi, tetapi juga dapat mendukung tujuan global untuk transisi menuju energi hijau, yang lebih ramah lingkungan dan berkelanjutan.

Ada berbagai jenis sensor yang digunakan untuk mengoptimalkan energi surya bagi mesin industri. Sensor surya, seperti sensor Photovoltaic (PV), digunakan untuk mengukur intensitas dan arah sinar matahari untuk menghitung energi yang dihasilkan oleh panel surya. Hal ini memungkinkan sistem pelacakan surya untuk menyelaraskan panel dengan arah matahari dan memaksimalkan jumlah energi surya yang terkumpul. Sensor suhu digunakan untuk mengukur suhu udara guna mendeteksi saat energi surya ditangkap pada titik tertinggi. Sensor inverter mengukur arus dan tegangan sistem surya sehingga panel dapat mempertahankan tingkat energi yang optimal. Sensor lain seperti sensor penyumbatan surya, pelacak daya puncak, dan sensor sudut datang juga digunakan untuk memastikan pemanenan energi surya yang maksimal. Dengan semua sensor ini, mesin industri lebih akurat dalam memanfaatkan energi surya untuk tenaga. Penerapan memaksimalkan efisiensi energi surya dalam Industri 4.0 menggunakan AI otomatis melibatkan penggunaan Kecerdasan Buatan (AI) untuk mengoptimalkan dan mengendalikan produksi energi surya.

Sistem kontrol dan monitoring berbasis AI mengandalkan analisis data dalam skala besar, yang diperoleh dari berbagai sensor Internet of Things (IoT) yang dipasang pada panel surya. AI mengumpulkan data dari perangkat-perangkat seperti NodeMCU ESP32 yang terhubung dengan sensor arus dan tegangan (Surya dkk., 2023). Data ini digunakan untuk memantau fluktuasi beban secara real-time dan memberikan sinyal otomatis untuk menyesuaikan penggunaan energi. Data yang dikumpulkan meliputi parameter seperti intensitas cahaya, suhu panel, arus dan tegangan listrik, serta kondisi ligkungan lainnya. Dengan mengumpulkan data secara terus menerus dan menganalisisnya mengunakan algoritma machine learning, AI dapat memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang kinerja sistem dan melakukan optimasi secara otomatis. Sebagai contoh, AI dapat digunakan untuk memprediksi output energi yang akan dihasilkan oleh panel surya berdasarkan pola cuaca, waktu, dan lokasi geografis. Selain itu, AI juga dapat mengidentifikasi perubahan atau penurunan efisiensi panel surya akibat faktor-faktor seperti debu atau kotoran yang menutupi panel, kerusakan pada komponen, atau cuaca buruk yang mengurangi jumlah sinar matahari (Saputra., 2024). Berdasarkan analisis tersebut, sistem dapat memberikan rekomendasi perawatan atau bahkan melakukan perawatan otomatis, seperti pembersihan panel atau penyesuaian konfigurasi sistem.

Arkana Nando Prasandya 

166231057

FTMM

Teknik Elektro

Baca konten-konten menarik Kompasiana langsung dari smartphone kamu. Follow channel WhatsApp Kompasiana sekarang di sini: https://whatsapp.com/channel/0029VaYjYaL4Spk7WflFYJ2H

Mohon tunggu...

Lihat Konten Artificial intelligence Selengkapnya
Lihat Artificial intelligence Selengkapnya
Beri Komentar
Berkomentarlah secara bijaksana dan bertanggung jawab. Komentar sepenuhnya menjadi tanggung jawab komentator seperti diatur dalam UU ITE

Belum ada komentar. Jadilah yang pertama untuk memberikan komentar!
LAPORKAN KONTEN
Alasan
Laporkan Konten
Laporkan Akun