Tantangan Penerapan Artificial Intelligence di PLN

Teknologi digital semakin maju, komputer semakin cepat dalam memproses semua jenis data, jaringan komunikasi internet juga semakin cepat mengirimkan data ke seluruh penjuru dunia.

Seiring perkembangan teknologi komputasi dan komunikasi, artificial intelligence atau kecerdasan buatan juga berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir.

Berbagai macam kecerdasan buatan telah dikembangkan mulai dari artificial neural network yang meniru sistem kerja otak manusia, fuzzy logic yang meniru logika penalaran manusia, kecerdasan buatan yang meniru kejadian alam yang digunakan untuk optimasi seperti genetic algorithm, bee colony algoritm, particle swarm optimization, artificial immune system, dan lainnya.

Berbagai model AI juga dikembangkan untuk pemecahan masalah seperti machine learning, deep machine learning, natural language processing, object detection, dan expert system.

Istilah era industri 4.0 yang digaungkan pada tahun 2011, saat ini akan segera berevolusi menjadi era industri 5.0 dengan adanya integrasi antara artificial intelligence (AI), internet of things (IoT), robotics dan ditambah dengan keahlian manusia.

Perusahaan Listrik Negara atau PT PLN (Persero) sebagai badan usaha milik negara yang berkewajiban menyediakan pasokan listrik ke seluruh konsumen yang ada di Indonesia, menghadapi beberapa tantangan dalam proses penyediaannya. Mulai dari pasokan tenaga listrik yang harus beroperasi penuh 24 jam non stop, keandalan sistem yang harus terjaga, fluktuasi beban, fluktuasi sumber energi, gangguan pada sistem, sampai dengan penanganan keluhan konsumen.

PLN tentunya terbuka terhadap perkembangan zaman, terutama perkembangan teknologi AI. Dengan adanya AI ini dapat menjadi alat yang membantu proses bisnis di PLN menjadi lebih efisien dan efektif.

Penerapan teknologi AI di PLN dapat memberikan dampak signifikan pada beberapa aspek operasional perusahaan. Salah satu area yang sangat potensial untuk dioptimalkan adalah manajemen pembangkit listrik.

Pembangkitan listrik yang dilakukan oleh PLN melibatkan berbagai sumber energi, baik itu energi fosil seperti batu bara, minyak bumi dan gas, maupun energi terbarukan seperti tenaga air, tenaga surya dan tenaga angin.

Setiap sumber energi ini memiliki karakteristik dan tantangan tersendiri, seperti fluktuasi pasokan atau ketidakpastian dalam prediksi kebutuhan energi.

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.

Infrastruktur IT yang diperlukan untuk mendukung aplikasi AI seperti komputasi yang kuat dan penyimpanan data terpusat yang besar harus ditingkatkan. Selain itu, PLN juga membutuhkan tenaga ahli yang memiliki kemampuan di bidang data science, machine learning, dan teknologi terkait lainnya.

Oleh karena itu, PLN harus berinvestasi dalam pengembangan kapasitas sumber daya manusia dan infrastruktur yang mendukung penerapan teknologi AI. PLN juga harus mengembangkan standar dan prosedur dalam pengolahan data dan standar pembuatan algoritma kecerdasan buatan untuk mengolah data tersebut.

Tantangan lainnya adalah integrasi antara AI dan sistem yang sudah ada di PLN. Sejak lama, PLN telah mengoperasikan berbagai sistem IT dan perangkat keras yang digunakan untuk mengelola pembangkit, transmisi, distribusi, dan layanan pelanggan.

Integrasi AI ke dalam sistem yang ada memerlukan pendekatan yang hati-hati, karena perubahan yang terlalu cepat atau radikal bisa mengganggu kelancaran operasional.

Oleh karena itu, PLN perlu merencanakan penerapan AI secara bertahap, mulai dari konsep desain, pilot project di area tertentu, sebelum akhirnya memperluas penerapan AI ke seluruh sistem.

Selain itu, regulasi dan kebijakan yang berlaku juga memainkan peran penting dalam penerapan AI di PLN. Sebagai BUMN yang beroperasi di sektor vital dan critical, PLN harus mematuhi berbagai aturan Pemerintah yang terkait dengan privasi data, keamanan siber, serta keselamatan operasional. AI, terutama yang berhubungan dengan big data dan pengolahan informasi pelanggan, harus diterapkan dengan mempertimbangkan regulasi yang ada, agar tidak melanggar hak privasi pelanggan atau menimbulkan risiko yang berhubungan dengan keamanan.

Transformasi digital yang saat ini tengah dijalankan oleh PLN sejak tahun 2020 adalah langkah penting untuk memastikan bahwa perusahaan dapat memenuhi tantangan domestik dan global dalam penyediaan listrik yang lebih efisien, andal, dan ramah lingkungan.

Dengan memanfaatkan teknologi digital seperti AI, IoT, big data, dan lainnya, PLN dapat meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi biaya, mempercepat pemulihan gangguan, dan meningkatkan pengalaman pelanggan.

Meskipun ada berbagai tantangan yang harus dihadapi, seperti keterbatasan infrastruktur, keahlian, dan regulasi, transformasi digital yang dilakukan PLN akan membuka jalan bagi masa depan kelistrikan yang lebih cerdas dan berkelanjutan.