Ditulis oleh Zian Wildana.

Peningkatan kebutuhan energi global yang semakin pesat, bersamaan dengan kekhawatiran terhadap dampak lingkungan yang ditimbulkan oleh penggunaan energi fosil, menjadikan energi terbarukan sebagai alternatif yang sangat penting untuk masa depan. Salah satu sumber energi terbarukan yang paling menjanjikan adalah energi surya, yang dapat dihasilkan melalui panel surya (Jaenuri, N. H. et al., 2024) . Namun, meskipun teknologi panel surya telah mengalami kemajuan yang signifikan, tantangan utama tetap terletak pada optimasi produksi energi serta pengelolaan sistem yang efisien. Untuk mengatasi hal ini, penerapan kecerdasan buatan (AI) dalam sistem kontrol dan monitoring energi surya menawarkan solusi yang cerdas dan adaptif. AI dapat membantu meningkatkan efisiensi operasional panel surya, memantau kinerjanya secara real-time, serta memprediksi output energi dengan lebih akurat (Haryanto et al., 2024). Sistem kontrol dan monitoring berbasis AI dapat mengoptimalkan pengelolaan energi surya dengan mengidentifikasi pola-pola konsumsi dan produksi energi, memprediksi kebutuhan energi, serta merespond perubahan lingkungan atau kondisi sistem secara otomatis. Dengan demikian , AI tidak hanya meningkatkan efisiensi, tetapi juga dapat mendukung tujuan global untuk transisi menuju energi hijau, yang lebih ramah lingkungan dan berkelanjutan.

Sistem kontrol dan monitoring berbasis AI mengandalkan analisis data dalam skala besar, yang diperoleh dari berbagai sensor Internet of Things (IoT) yang dipasang pada panel surya. AI mengumpulkan data dari perangkat-perangkat seperti NodeMCU ESP32 yang terhubung dengan sensor arus dan tegangan (Surya et al., 2023). Data ini digunakan untuk memantau fluktuasi beban secara real-time dan memberikan sinyal otomatis untuk menyesuaikan penggunaan energi. Data yang dikumpulkan meliputi parameter seperti intensitas cahaya, suhu panel, arus dan tegangan listrik, serta kondisi ligkungan lainnya. Dengan mengumpulkan data secara terus menerus dan menganalisisnya mengunakan algoritma machine learning, AI dapat memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang kinerja sistem dan melakukan optimasi secara otomatis. Sebagai contoh, AI dapat digunakan untuk memprediksi output energi yang akan dihasilkan oleh panel surya berdasarkan pola cuaca, waktu, dan lokasi geografis. Selain itu, AI juga dapat mengidentifikasi perubahan atau penurunan efisiensi panel surya akibat faktor-faktor seperti debu atau kotoran yang menutupi panel, kerusakan pada komponen, atau cuaca buruk yang mengurangi jumlah sinar matahari (Saputra, 2024). Berdasarkan analisis tersebut, sistem dapat memberikan rekomendasi perawatan atau bahkan melakukan perawatan otomatis, seperti pembersihan panel atau penyesuaian konfigurasi sistem. 

Salah satu contoh penerapan bidang AI di bidang energi surya adalah penggunaan algoritma deep learning untuk memprediksi cuaca dan intensitas cahaya matahari di masa depan (Purba, K.A. et al., 2023). Dengan memanfaatkan data historis dan pemodelan cuaca, sistem dapat memprediksi dengan akurat berapa banyak energi yang dapat dihasilkan dalam beberapa jam atau hari mendatang. Hal ini memungkinkan pengelola sistem energi surya untuk mengoptimalkan penggunaan energi atau bahkan menyesuaikan operasi dengan sumber daya energi lain, seperti penyimpanan baterai atau jaringan listrik (grid). Kemampuan AI untuk melakukan prediksi yang akurat juga sangat penting dalam pengelolaan energi secara keseluruhan, terutama dalam konteks penyimpanan energi. Misalnya, prediksi AI dapat membantu menentukan kapan waktu yang tepat untuk menyimpan energi ke dalam baterai atau melepaskannya kembali ke jaringan listrik, tergantung pada kebutuhan dan ketersediaan energi. Dengan demikian, penggunaan energi terbarukan dapat diintegrasikan lebih baik ke dalam sistem energi yang ada, sehingga mengurangi ketergantungan pada listrik dari jaringan umum yang masih didominasi oleh pembangkit berbahan bakar fosil. 

Penerapan AI dalam energi surya juga berkontribusi pada pengurangan biaya operasional. Melalui optimasi otomatis dan prediksi yang lebih tepat, AI dapat membantu mengurangi frekuensi perawatan manual dan memperpanjang umur komponen panel surya. Ini berpotensi menurunkan biaya perawatan dan memperbaiki return on investment (ROI) dari proyek-proyek energi terbarukan. Disisi lain, dengan meminimalkan kerugian energi dan mengoptimalkan kerugian energi dan mengoptimalkan penggunaan energi yang dihasilkan, AI juga membantu meningkatkan produktivitas sistem secara keseluruhan (Haryanto et al., 2024). Peran AI dalam energi terbarukan, khususnya energi surya, akan terus berkembang. Penerapan teknologi AI tidak hanya terbatas pada prediksi dan optimal operasional, tetapi juga pada perancangan sistem energi yang lebih kompleks dan adaptif. Dalam konteks transisi energi global yang semakin mendesak, integrasi AI dengan energi terbarukan seperti panel surya akan menjadi salah satu pilar utama menuju masa depan yang lebih hijau dan berkelanjutan (Surya et al., 2023).

Dengan menggabungkan kecerdasan buatan (AI) dan energi terbarukan, dunia dapat bergerak lebih cepat menuju pencapaian target-target pengurangan emisi karbon dan pembangunan yang lebih ramah lingkungan (Purba, K. A. et al., 2023). Teknologi ini menawarkan potensi besar untuk meningkatkan skala penggunaan energi surya, memastikan kendalanya dan memaksimalkan manfaat lingkungan dalam jangka panjang. Penggunaan kecerdasan buatan (AI) dalam sistem monitoring dan kontrol energi listrik yang berbasis panel surya memiliki potensi yang signifikan dalam meningkatkan efisiensi energi. Salah satu penerapan AI adalah pada sistem monitoring beban. Sistem ini bekerja dengan memantau pola konsumsi energi listrik yang digunakan oleh berbagai perangkat, memprediksi kebutuhan energi di masa mendatang, dan mengoptimalkan distribusi daya dari panel surya.

Dalam sistem energi berbasis panel surya, AI dapat digunakan untuk mengawasi beban secara real-time dan memastikan bahwa pasokan energi sesuai dengan kebutuhan. AI mengumpulkan data terkait beban listrik, seperti fluktuasi penggunaan energi pada jam-jam tertentu, cuaca, dan kondisi penyimpanan baterai (Haryanto et al., 2024). Pada penerapan smart building, AI memainkan peran penting dalam mengoptimalkan penggunaan energi di seluruh bangunan. Dalam sistem gedung pintar, energi yang dihasilkan dari panel surya dapat diintegrasikan dengan sistem manajemen energi berbasis IoT untuk memantau dan mengontrol konsumsi energi berbagai perangkat, seperti sistem pencahayaan, pendingin udara, dan alat-alat elektronik lainnya. AI akan menganalisis pola konsumsi dan mengatur penggunaan energi agar lebih efisien, seperti mengurangi daya pada saat tidak ada aktivitas di dalam ruangan atau menyesuaikan pencahayaan berdasarkan intensitas cahaya alami. Penerapan ini secara signifikan dapat mengurangi pemborosan energi dan memaksimalkan penggunaan energi terbarukan di lingkungan gedung (Suryandaru, M. E. C., 2020). 

Sistem AI juga memungkinkan pengoptimalan dalam pemanfaatan energi surya, di mana data-data terkait kondisi cuaca, radiasi matahari, dan performa panel surya diintegrasikan untuk mengatur produksi energi. Hal ini dapat mengurangi ketergantungan pada sumber energi konvensional dan memastikan penggunaan energi yang lebih bersih dan ramah lingkungan. Penggunaan teknologi seperti PZEM-004T memungkinkan pemantauan mendetail terhadap parameter daya, sehingga AI dapat memaksimalkan performa dengan mendeteksi potensi masalah atau penyimpangan operasional (Surya et al., 2024). AI dapat mengoptimalkan penggunaan baterai, memastikan bahwa energi yang dihasilkan dari panel surya disimpan dan digunakan pada saat yang paling dibutuhkan. Dengan sistem ini, kelebihan energi pada siang hari dapat disimpan untuk digunakan pada malam hari atau saat cuaca mendung. Sistem ini juga dilengkapi dengan mekanisme otomatis untuk perbaikan faktor daya, yang memungkinkan penggunaan energi lebih efisien dan mengurangi biaya operasional. 

Penerapan sistem smart building dalam pengelolaan energi listrik berbasis kecerdasan buatan (AI) merupakan langkah penting dalam mencapai efisiensi energi dan mendukung konsep hijau, yang berperan penting dalam menciptakan lingkungan yang bersih dan berkelanjutan. AI berperan dalam mengurangi ketergantungan pada sumber energi konvensional dengan meningkatkan produktivitas sistem panel surya dan menurunkan biaya operasional melalui optimasi otomatis. Prediksi dan pemantauan yang dilakukan oleh AI, termasuk dalam pengelolaan penyimpangan energi, memastikan bahwa energi yang dihasilkan disimpan dan digunakan secara optimal pada saat yang tepat, sehingga mendukung transisi menuju energi yang lebih bersih dan ramah lingkungan. Teknologi ini memberikan kontribusi signifikan terhadap pengurangan emisi karbon global dan penghematan energi, hal ini sesuai dengan target keberlanjutan jangka panjang. AI tidak hanya membantu meningkatkan efisiensi sistem energi surya, tetapi juga memberikan potensi besar dalam mendukung masa depan energi hijau yang berkelanjutan.

DAFTAR PUSTAKA

.

Jaenuri, N. H., Woro, A. N., Rahmat, S. (2024). Analisis Efektifitas Penggunaan ATS dalam Meningkatkan Keandalan Pasokan Listrik dari PLTS Off-Grid. Jurnal Multidisiplin Saintek. 3 (5) : 100-111

Purba, K. A., & Totok, D. (2023). Penerapan Artificial Intelligence, Machine Learning dan Deep Learning Pada Kurikulum Akutansi – A Systematic Literature Review. 12 (3) : 1-15

  Haryanto., Firman. K., Dian. N. P., Miftachul. U., & Fitri. D. (2024). Smart Monitoring Sistem Panel Surya Berbasis Internet Of Things (IoT). Jurnal Teknik Elektro. 7 (1) : 67-70

Saputra, A. R. T. (2024). Prototype Sistem Kontrol Pembersih Panel Surya Berbasis IoT. (Skripsi, Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Jambi : Muaro Jambi)

Surya, I., Jaja K., Roer, E. P., Resa, P., Muhamad, A. R., Didin, W., & Erik, H. (2023). Sistem Monitoring Beban Listrik dan Perbaikan Faktor Daya Menggunakan PZEM004T dan Dashboard Adafruit Berbasis IoT. JITEL (Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Elektronika, dan Listrik Tenaga). 3 (3) : 235-246

Suryandaru, M. E. C. (2020). Rancang Bangun Sistem Smart Building Untuk Memanajemeni Penggunaan Energi Listrik Berbasis IoT. (Skripsi, Fakultas Teknik, Universitas Sriwijaya : Palembang)