Sebagai bagian dari upaya global untuk mencapai Sustainable Development Goals (SDGs) poin 7, yaitu memastikan akses energi yang terjangkau, andal dan berkelanjutan untuk semua, pengembangan energi terbarukan menjadi langkah penting dalam menciptakan masa depan yang berkelanjutan.Â
Pembangkit listrik tenaga angin, sebagai salah satu solusi energi terbarukan, memainkan peran kunci dalam memenuhi kebutuhan energi global tanpa mengorbankan kelestarian lingkungan. Melalui optimalisasi yang didukung peran data science, efisiensi operasional pembangkit ini dapat ditingkatkan, sekaligus mendorong transisi energi yang berkelanjutan sesuai dengan prinsip SDGs.
Dalam pengoperasian pembangkit listrik tenaga angin, optimalisasi sistem menjadi salah satu fokus utama karena efisiensi operasional sangat penting untuk memenuhi kebutuhan energi sekaligus menjaga keberlanjutan. Gangguan pada turbin angin atau komponen utama lainnya dapat mengakibatkan downtime, kerugian produksi energi, dan peningkatan biaya perawatan. Oleh karena itu, penerapan teknologi berbasis data menjadi kunci dalam menghadapi tantangan tersebut.
Data science memungkinkan analisis data yang kompleks untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik. Dengan memanfaatkan data historis dan data real-time dari turbin angin, perusahaan dapat meningkatkan kinerja operasional, mengurangi biaya perawatan, dan memperpanjang umur turbin. Berikut adalah beberapa pendekatan berbasis data yang dapat diimplementasikan dalam pengembangan pembangkit listrik tenaga angin:
1. Pendekatan Preventive Maintenance (PM)
Pendekatan ini bertujuan untuk mengoptimalkan jadwal pemeliharaan guna mencegah kegagalan turbin angin:
- Penggunaan Data Historis: Data historis seperti pola degradasi komponen, tingkat kegagalan, dan biaya perawatan digunakan untuk memprediksi kapan perawatan diperlukan. Misalnya, distribusi Weibull dapat membantu menentukan pola degradasi bilah turbin.
- Algoritma Optimasi: Algoritma berbasis data, seperti algoritma genetika, memungkinkan perhitungan jadwal optimal untuk memaksimalkan efisiensi turbin dengan biaya perawatan yang minimal.
- Penanganan Ketidakpastian: Model probabilistik digunakan untuk menghitung variasi biaya perbaikan dan kemungkinan kegagalan, sehingga pengambilan keputusan lebih robust terhadap ketidakpastian operasional.
2. Analisis Risiko Berbasis Data
Pendekatan berbasis risiko menggunakan data untuk mengevaluasi strategi perawatan terhadap dampaknya pada keselamatan, biaya, dan produksi energi:
- Evaluasi Risiko Kegagalan: Dengan data risiko, hubungan antara frekuensi perawatan dan manfaat ekonomi dapat dipetakan, sehingga strategi yang lebih andal dapat diterapkan.
- Kerangka Bayesian: Data historis dan real-time digunakan untuk memperbarui probabilitas kegagalan, memungkinkan tindakan yang lebih akurat berdasarkan bukti terkini.
- Prediksi Kinerja Masa Depan: Dengan menganalisis data, performa turbin di masa depan dapat diproyeksikan di bawah berbagai strategi perawatan, membantu mengurangi risiko downtime yang tidak terencana.
3. Model Simulasi Berbasis Data
Simulasi memungkinkan pengujian berbagai skenario kegagalan dan strategi perawatan dalam lingkungan virtual:
- Penggunaan Data Real-Time: Informasi seperti kecepatan angin, suhu, dan tingkat keausan komponen digunakan untuk mensimulasikan performa turbin.
- Optimalisasi Kebijakan Perawatan: Dengan model simulasi, frekuensi pemeliharaan yang ideal dapat ditentukan untuk meminimalkan downtime dan memaksimalkan produksi energi.
- Pengujian Strategi Baru: Simulasi memungkinkan evaluasi strategi yang tidak dapat diuji langsung di lapangan, seperti penggantian komponen dalam kondisi tertentu.
4. Peningkatan Keamanan Operasional
