Kolaborasi Hitachi Energy–Omexom di Inggris jadi contoh bagaimana AI, modularitas, dan kerja sama tepat bisa mempercepat koneksi jaringan dan transisi energi.
Mengapa Kecepatan Koneksi Jaringan Listrik Sekarang Krusial
Di Inggris, ratusan proyek energi terbarukan dan data center antre bertahun-tahun hanya untuk mendapatkan koneksi ke jaringan listrik. Bukan karena teknologinya belum ada, tapi karena infrastruktur dan prosesnya lambat.
Kasus terbaru: Hitachi Energy UK menandatangani memorandum of understanding (MoU) dengan Omexom untuk mempercepat koneksi jaringan tegangan tinggi di Inggris melalui solusi gardu induk modular dan terstandar. Bukan sekadar proyek teknik, ini sebenarnya contoh strategis bagaimana kolaborasi dan teknologi bisa mempercepat transisi energi.
Buat Indonesia yang lagi mendorong transisi energi berkelanjutan dan mulai serius dengan AI untuk sektor energi, cerita ini relevan banget. Masalah kita mirip: integrasi PLTS, PLTB, jaringan transmisi yang belum siap, sampai lonjakan beban akibat industrialisasi dan data center.
Di tulisan ini saya akan bedah:
- Apa inti kolaborasi Hitachi Energy–Omexom
- Mengapa model ini penting untuk Indonesia
- Peran AI dalam mempercepat pembangunan dan operasi jaringan
- Langkah praktis yang bisa diambil pelaku industri energi di Indonesia
Studi Kasus: Kolaborasi Hitachi Energy UK & Omexom
Intinya: Hitachi Energy dan Omexom menggabungkan keunggulan teknologi jaringan dan keahlian EPC untuk mempercepat pembangunan gardu induk dan koneksi jaringan tegangan tinggi di Inggris.
Beberapa poin kunci dari MoU mereka:
- Fokus pada Integrated GIS Applications (IGA) untuk infrastruktur jaringan
- Target mendukung:
- Proyek energi terbarukan
- Data center
- Fasilitas vital lain yang haus listrik dan butuh keandalan tinggi
- Menggunakan solusi gardu induk modular dan terstandar agar:
- Waktu rollout lebih cepat
- Efisiensi meningkat
- Risiko di lapangan (on-site) menurun
Hitachi Energy membawa:
- Teknologi jaringan, termasuk portofolio IGA
- Produk EconiQ yang ramah lingkungan
- Teknologi bebas SF₆ untuk mengurangi jejak karbon
Omexom menyumbang:
- Pengalaman sebagai kontraktor EPC (Engineering, Procurement, Construction)
- Keahlian dalam transmisi dan distribusi
- Kapasitas eksekusi lapangan skala besar
Dua kutipan yang merangkum semangat kerja sama ini:
“Kami ingin membawa efisiensi, keandalan, dan keberlanjutan di setiap tahap proyek,” — Andy Roach, Omexom UK.
“Kolaborasi ini memperkuat kemampuan kami menghadirkan solusi tegangan tinggi yang mempercepat transisi energi,” — Carlos Gisbert, Hitachi Energy UK.
Ini bukan sekadar kontrak proyek. Ini model kerja bareng: satu pihak kuat di teknologi, satu pihak di delivery, digabung jadi penawaran yang rapi dari sisi teknis dan regulasi.
Apa Kaitannya dengan Indonesia? Lebih Dekat dari yang Kita Pikir
Masalah yang dihadapi Inggris hari ini, sebagian besar sedang dan akan kita hadapi di Indonesia. Bedanya, kita punya kesempatan untuk lompat langsung ke model yang lebih pintar: kombinasi infrastruktur modular + AI + kolaborasi lintas pelaku.
Beberapa paralel yang cukup jelas:
-
Antrean Koneksi Proyek Terbarukan
Banyak pengembang PLTS dan PLTB di Indonesia mengeluh soal lamanya proses studi jaringan, perizinan, dan pembangunan gardu induk/transmisi. -
Lonjakan Beban dari Industri Baru
Data center, smelter, kawasan industri hijau, dan new capital city (IKN) membutuhkan pasokan listrik besar, stabil, dan sering kali berlokasi jauh dari pusat beban eksisting. -
Target Net Zero dan Bauran Energi Terbarukan
Tanpa jaringan yang lincah dan adaptif, target penambahan kapasitas PLTS/PLTB hanya akan berhenti di kertas.
Model Hitachi Energy–Omexom memberi tiga pelajaran penting untuk Indonesia:
- Standarisasi dan modularitas gardu induk menghemat waktu desain dan konstruksi.
- Kerja sama teknologi + EPC menghasilkan proses yang lebih singkat dan akuntabel.
- Fokus keberlanjutan (SF₆-free, solusi eco-efficient) sejalan dengan tuntutan pembiayaan hijau dan ESG.
Yang menarik, semua ini bisa diperkuat lagi kalau dari awal sudah dirancang berbasis data dan AI.
Di Mana AI Masuk? Dari Perencanaan Hingga Operasi Jaringan
AI membuat jaringan listrik bukan hanya lebih cepat dibangun, tapi juga lebih cerdas dioperasikan. Untuk konteks Indonesia, ada beberapa area yang sangat relevan.
1. Percepatan Studi Jaringan dan Perencanaan Transmisi
Biasanya, studi sistem untuk menambah PLTS/PLTB atau beban besar (misalnya data center) memakan waktu berbulan-bulan:
- Simulasi aliran daya
- Studi stabilitas
- Analisis kontingensi (N-1, N-2)
Dengan AI dan machine learning, banyak proses itu bisa dipercepat:
-
Model prediktif jaringan
AI dilatih dari data historis operasi jaringan (SCADA, PMU, log gangguan) untuk memprediksi dampak penambahan beban/pembangkit di titik tertentu. -
Optimasi trase transmisi dan lokasi gardu induk
Menggabungkan data GIS, topografi, kepadatan penduduk, kawasan lindung, hingga data biaya lahan untuk mengusulkan beberapa opsi terbaik secara otomatis. -
Simulasi skenario massal
Bukannya simulasi satu-satu, AI dapat menjalankan ribuan skenario secara batch dan mengelompokkan hasilnya (cluster) menjadi beberapa opsi praktis.
Hasilnya?
Waktu studi jaringan bisa turun drastis, dari berbulan-bulan menjadi hitungan minggu, dengan kualitas rekomendasi yang konsisten.
2. Desain Gardu Induk Modular yang Terkustomasi
Hitachi Energy dan Omexom mendorong solusi gardu induk modular dan terstandar. AI bisa membuat konsep ini jauh lebih efisien.
Beberapa contoh konkret:
-
Konfigurator desain otomatis
Dari input kebutuhan (tegangan, kapasitas, footprint lahan, level keandalan), sistem AI mengusulkan konfigurasi gardu induk modular terbaik berdasarkan design library yang sudah ada. -
Optimasi biaya vs keandalan
AI menganalisis trade-off: mana kombinasi peralatan yang memberikan keseimbangan paling baik antara CAPEX, OPEX, dan keandalan. -
Integrasi aspek lingkungan
Sistem bisa menilai opsi teknologi seperti SF₆-free, memodelkan jejak karbon sepanjang umur aset, dan mengaitkannya dengan potensi insentif pembiayaan hijau.
Untuk perusahaan EPC maupun vendor di Indonesia, ini membuka peluang bisnis “Gardu Induk-as-a-Product”: paket siap desain, siap bangun, berbasis modul standar yang dioptimasi AI.
3. Integrasi Energi Terbarukan dan Grid Flexibility
Begitu PLTS dan PLTB terhubung, tantangan berikutnya adalah intermitensi: output naik-turun sesuai cuaca dan angin. Tanpa kecerdasan, sistem akan sering mengalami:
- Curtailment (pembatasan output)
- Overload di jalur tertentu
- Gangguan tegangan dan frekuensi
Di sini kombinasi AI + smart grid jadi kunci:
-
Forecast beban dan generasi terbarukan
Model AI yang memadukan data cuaca, histori konsumsi, dan pola musiman bisa memprediksi beban dan produksi PLTS/PLTB dengan akurasi tinggi (banyak utilitas global sudah mencapai error <5–8%). -
Optimasi dispatch dan pengaturan tap trafo
Algoritma AI mengusulkan pengaturan optimal pembangkit, baterai, dan peralatan jaringan agar rugi-rugi rendah dan batas teknis terpenuhi. -
Kontrol real-time
Di jaringan yang sudah ada sensor dan IoT, AI bisa memberi rekomendasi hampir real-time saat ada gangguan atau lonjakan beban.
4. Smart Metering dan Respons Konsumen
Transisi energi tidak cukup di sisi pembangkit dan jaringan. Perilaku konsumen juga harus ikut berubah.
Dengan smart metering dan analitik AI, perusahaan energi Indonesia bisa:
- Mengklasifikasikan pelanggan berdasarkan pola konsumsi dan sensitivitas harga
- Merancang skema tarif waktu-pakai (TOU) yang benar-benar berbasis data
- Mengidentifikasi potensi demand response (misalnya industri yang mau menggeser jam operasi demi tarif lebih murah)
Hasil akhirnya:
- Puncak beban (peak load) lebih terkendali
- Kebutuhan membangun pembangkit puncak mahal bisa dikurangi
- Integrasi energi terbarukan jadi lebih mulus karena sistem lebih fleksibel.
Blueprint untuk Indonesia: Kolaborasi + AI + Standarisasi
Kalau kita tarik garis, pola suksesnya selalu mirip:
-
Kolaborasi yang jelas peran
Seperti Hitachi Energy (teknologi) + Omexom (EPC), di Indonesia juga perlu:- Vendor teknologi (lokal/internasional)
- Kontraktor EPC lokal yang kuat di lapangan
- Utility (PLN dan subholding), IPP, dan regulator
Semua duduk di meja yang sama, bukan bekerja silo.
-
Standarisasi desain dan proses
- Template desain gardu induk modular per level tegangan dan kapasitas
- Standar teknis yang mengakomodasi teknologi baru (SF₆-free, digital substation)
- Standar integrasi data dan telemetri untuk AI dan smart grid
-
Data sebagai aset, bukan sampah
Banyak perusahaan energi punya data bertahun-tahun, tapi “terkunci” di sistem lama. Kalau ingin serius mengadopsi AI:- Rapikan data governance dan master data
- Integrasikan data SCADA, GIS, AMI, hingga data cuaca
- Bangun data platform yang bisa diakses lintas unit dengan kontrol keamanan yang baik
-
Mulai dengan proyek percontohan yang jelas manfaat bisnisnya
Misalnya:- Pilot gardu induk modular + AI-based design di satu sistem kelistrikan yang pertumbuhannya tinggi
- Pilot forecast beban & energi terbarukan berbasis AI di sistem dengan penetrasi PLTS/PLTB cukup besar
- Pilot smart metering + tarif dinamis di kawasan industri tertentu
Saya pribadi berpendapat: tanpa pendekatan kolaboratif dan berbasis data, transisi energi Indonesia akan mahal dan lambat. Tapi kalau kita berani meniru pola best practice global seperti kasus Hitachi Energy–Omexom, disesuaikan dengan konteks lokal, kecepatannya bisa jauh berbeda.
Penutup: Saatnya Indonesia Membuat Versi Sendiri
Kasus MoU Hitachi Energy UK dan Omexom menunjukkan satu hal sederhana: percepatan transisi energi itu bukan hanya soal menambah PLTS atau PLTB, tapi soal membangun jaringan listrik yang pintar, modular, dan dikelola dengan data.
Untuk Indonesia, kuncinya ada di tiga hal:
- Menjadikan AI bagian inti strategi jaringan listrik, bukan pelengkap
- Mendorong kolaborasi teknologi–EPC–utility–regulator ala “versi Indonesia”
- Mengarahkan investasi pada standarisasi, modularitas, dan data platform
Kalau Anda bergerak di sektor energi—baik di utility, pengembang IPP, EPC, maupun regulator—sekarang momen yang tepat untuk bertanya:
“Bagian mana dari proses koneksi jaringan dan operasi sistem saya yang paling lambat, dan bagaimana AI bisa mempercepatnya?”
Jawaban jujur atas pertanyaan itu biasanya jadi titik awal proyek AI yang paling berdampak.