Mohon tunggu...
EZRA NUGROHO
EZRA NUGROHO Mohon Tunggu... Mahasiswa - Mahasiswa

Mahasiswa Universitas Negeri Semarang

Selanjutnya

Tutup

Artificial intelligence

Pemanfaatan AI Dalam Mendeteksi Potensi Lonjakan Arus Pada Jaringan Distribusi

1 November 2024   19:01 Diperbarui: 1 November 2024   19:53 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

Selain itu, sistem AI ini tidak hanya mendeteksi anomali, tetapi juga memprediksi kapan dan di mana potensi gangguan arus kemungkinan besar akan terjadi. Dengan menggunakan metode machine learning seperti regresi dan algoritma prediktif lainnya, model bisa memberikan perkiraan risiko untuk setiap komponen jaringan berdasarkan pola pemakaian dan kondisi jaringan. Ini memungkinkan tim pemeliharaan untuk fokus pada area yang paling rentan, mengalokasikan sumber daya secara lebih efisien, dan mencegah gangguan sebelum berdampak besar. Pendekatan proaktif ini sangat membantu dalam meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi biaya pemeliharaan jangka panjang.

4.Manajemen Beban yang Lebih Efisien: Dengan prediksi yang akurat, AI memungkinkan distribusi daya lebih efisien, menghindari lonjakan yang dapat menyebabkan kerusakan peralatan dan pemadaman. Sistem AI dapat mengatur beban secara otomatis, mengalihkan daya ke area yang membutuhkan untuk menghindari kelebihan beban.
Manajemen beban yang lebih efisien melalui AI memungkinkan distribusi daya yang optimal di seluruh jaringan, terutama pada saat beban tinggi. Dengan adanya prediksi beban yang akurat, AI dapat mengidentifikasi kapan dan di mana permintaan listrik akan meningkat, serta menyesuaikan distribusi daya ke area tersebut secara tepat waktu. Sistem AI dapat mengalihkan daya dari area yang kurang membutuhkan ke area yang berpotensi mengalami lonjakan beban, mengurangi risiko kerusakan pada peralatan dan memastikan pasokan tetap stabil. Pendekatan ini membantu menjaga keseimbangan beban dalam jaringan, meningkatkan efisiensi dan menurunkan risiko kelebihan beban yang bisa mengganggu layanan.

Selain itu, sistem manajemen beban berbasis AI dapat diintegrasikan dengan sistem kontrol otomatis, memungkinkan pengaturan beban secara real-time berdasarkan kebutuhan aktual di lapangan. Misalnya, AI dapat menyesuaikan daya pada waktu-waktu tertentu ketika permintaan menurun, sehingga mengurangi konsumsi energi dan biaya operasional. Hal ini sangat bermanfaat bagi jaringan listrik yang menghadapi fluktuasi permintaan besar, seperti pada waktu puncak di siang hari atau saat cuaca ekstrem. Dengan mengelola beban secara lebih efisien, operator jaringan dapat mengurangi biaya pemeliharaan dan meningkatkan masa pakai peralatan distribusi, serta memberikan layanan yang lebih andal kepada konsumen.

Link Youtube:

https://youtu.be/6URavTFII1A?si=K1wKA_mQaN7XozsS 

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

HALAMAN :
  1. 1
  2. 2
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