Optimalisasi Energi Terbarukan di Indonesia dengan Kombinasi HOMER dan Data Science untuk Mencapai SDGs Poin 7
Akses terhadap energi bersih dan terjangkau menjadi fokus utama SDGs poin 7 (energi bersih dan terjangkau). Tantangan besar ini terutama dirasakan di daerah terpencil dan kepulauan Indonesia, di mana ketersediaan listrik masih terbatas. Pemanfaatan energi terbarukan seperti surya dan angin menjadi solusi yang sangat potensial, tetapi pengelolaannya memerlukan teknologi yang mampu mengoptimalkan sumber daya dengan efisien.
HOMER Pro, perangkat lunak simulasi untuk sistem energi hybrid, mampu menghitung konfigurasi terbaik untuk integrasi sumber daya terbarukan. Dikombinasikan dengan analisis berbasis data science seperti Random Forest, potensi energi dapat dipetakan secara lebih akurat, sehingga memberikan solusi yang lebih efektif.
HOMER digunakan untuk merancang dan mengoptimalkan sistem hybrid yang menggabungkan panel surya, turbin angin, dan sumber daya lainnya. Simulasi dilakukan dengan mempertimbangkan:
1.Kapasitas Sumber Daya: Data cuaca, seperti intensitas radiasi matahari dan kecepatan angin.
2.Analisis Ekonomi: Total biaya sistem, termasuk biaya modal, penggantian, dan pemeliharaan.
3.Dampak Lingkungan: Emisi karbon yang dihasilkan.
Dalam studi kasus di Kolombia, HOMER berhasil mengidentifikasi kombinasi optimal antara 441 unit panel surya dan 3 turbin angin, dengan biaya total sebesar $11.8 juta dan emisi karbon sebesar 244.1 ton/tahun[1]. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem hybrid tidak hanya efisien secara ekonomi, tetapi juga ramah lingkungan.
HOMER memberikan simulasi teknis, tetapi peran seorang data science memperkuat proses dengan kemampuan analisis yang lebih mendalam. Dalam konteks ini, model Random Forest digunakan untuk memprediksi potensi energi terbarukan berdasarkan variabel-variabel seperti:
*Radiasi matahari
*Kecepatan angin
*Ketinggian lokasi
*Pola konsumsi energi
Pemetaan Potensi Energi Terbarukan:
*Contoh: Memetakan lokasi terbaik untuk panel surya atau turbin angin di berbagai wilayah Indonesia.
*Random Forest membantu memprediksi output energi berdasarkan data geografis dan cuaca.
Kesimpulan
Model Random Forest juga memberikan analisis sensitivitas, menunjukkan bahwa intensitas radiasi matahari memiliki pengaruh terbesar terhadap efisiensi energi surya, diikuti oleh ketinggian turbin angin untuk energi angin.
Kombinasi HOMER dan data science secara langsung mendukung pencapaian SDGs poin 7 dengan:
1.Energi Terjangkau: Menurunkan biaya listrik di daerah terpencil.
2.Energi Bersih: Mengurangi ketergantungan pada bahan bakar fosil.
3.Infrastruktur Berkelanjutan: Membangun sistem energi hybrid yang dapat diandalkan.
Dengan memanfaatkan teknologi HOMER dan Random Forest, potensi energi terbarukan di Indonesia dapat dioptimalkan. Pendekatan ini tidak hanya meningkatkan efisiensi energi, tetapi juga memberikan solusi berkelanjutan yang relevan dengan target SDGs. Ke depan, kolaborasi antara pengembangan teknologi dan kebijakan pemerintah diperlukan untuk mempercepat transisi energi bersih di Indonesia.
Referensi:
*Farid Antonio Barrozo Budes, et al., "Energy, Economic, and Environmental Evaluation of a Proposed Solar-Wind Power On-grid System Using HOMER Pro: A Case Study in Colombia," Energies, 2020.
