AI dapat digunakan untuk memprediksi kebutuhan energi dengan lebih akurat berdasarkan data historis dan faktor-faktor eksternal seperti cuaca, tipe konsumen, serta pola konsumsi di masyarakat.
Dengan pemodelan prediksi yang lebih baik, PLN bisa mengoptimalkan distribusi energi dari berbagai pembangkit secara efisien, mengurangi pemborosan, dan menghindari kekurangan pasokan listrik.
Selain itu, sistem transmisi dan distribusi listrik yang luas dan kompleks juga dapat diuntungkan dengan adanya teknologi AI. Dalam skala yang besar, PLN harus mengelola jaringan transmisi dan distribusi yang sangat luas dan terhubung di seluruh Indonesia, yang melibatkan ribuan titik penghubung antara pembangkit, transmisi, distribusi dan konsumen.
Sistem transmisi dan distribusi ini rentan terhadap gangguan yang dapat terjadi kapan saja, seperti cuaca buruk, kerusakan peralatan, atau bahkan bencana alam.
Penggunaan peralatan kontrol proteksi digital yang adaptive disertai penerapan AI dapat membantu dalam mendeteksi dan mengidentifikasi gangguan pada jaringan dengan lebih cepat dan akurat. Hal ini juga memungkinkan PLN untuk melakukan pemulihan lebih cepat dan meminimalkan dampak dari gangguan tersebut.
Fluktuasi beban yang dapat terjadi dalam waktu singkat. Permintaan listrik dapat berubah secara tiba-tiba, misalnya pada saat cuaca ekstrem atau pada waktu tertentu seperti jam sibuk. Untuk mengatasi hal ini, PLN perlu memiliki sistem yang dapat menyesuaikan pasokan listrik dengan cepat sesuai dengan perubahan permintaan.
AI dapat berperan dalam memprediksi fluktuasi beban dan membantu merencanakan distribusi tenaga listrik dengan lebih efektif. Misalnya, algoritma machine learning dapat digunakan untuk menganalisis pola konsumsi energi dalam jangka panjang dan jangka pendek, serta mengoptimalkan operasi pembangkit dan distribusi untuk memenuhi kebutuhan secara tepat waktu dan efisien.
Selain itu, AI juga dapat membantu dalam pemeliharaan prediktif. Di industri kelistrikan, pemeliharaan infrastruktur adalah salah satu aspek yang sangat penting untuk menjaga keandalan sistem.
Pemeliharaan yang bersifat reaktif, yang dilakukan setelah kerusakan terjadi, sering kali memerlukan biaya tinggi dan dapat menyebabkan gangguan pada layanan.
PLN dapat memanfaatkan data sensor yang terus-menerus dikumpulkan dari peralatan kelistrikan dan perangkat online monitoring yang disertai expert system untuk menganalisis kondisi peralatan dan memprediksi kapan peralatan tersebut akan mengalami kerusakan. Sehingga PLN tahu kapan harus memelihara peralatan atau mengganti peralatannya. Teknologi ini disebut dengan pemeliharaan prediktif (predictive maintenance).
Namun, penerapan AI di PLN bukan tanpa tantangan. Beberapa tantangannya adalah keterbatasan infrastruktur dan sumber daya manusia yang terlatih dalam teknologi AI.
