AI dan penyimpanan energi durasi panjang jadi kunci agar sistem kelistrikan Indonesia tetap andal saat EBT makin dominan. Begini cara menggabungkannya dengan cerdas.
Musim kemarau makin panas, listrik makin rapuh
Di puncak kemarau beberapa tahun terakhir, banyak sistem kelistrikan dunia nyaris kolaps karena beban AC melonjak. Dulu, tantangan terbesar selalu identik dengan puncak beban di siang atau sore hari. Sekarang polanya bergeser: di banyak negara maju, musim dingin malam hari justru jadi musuh baru sistem listrik.
Kenapa ini relevan untuk Indonesia yang nggak punya musim dingin? Karena pola transisi energinya mirip: makin banyak PLTS dan PLTB masuk ke sistem, makin besar kebutuhan penyimpanan energi durasi panjang dan optimasi grid berbasis AI. Tanpa itu, target bauran EBT 23% dan net zero cuma jadi slogan.
Artikel Utility Dive tentang kebutuhan penyimpanan lebih dari empat jam di Amerika memberi gambaran yang sangat berguna. Di sini, saya akan menarik pelajaran utamanya, lalu menerjemahkannya ke konteks Indonesia: apa artinya untuk PLN, IPP, dan pelaku industri energi yang lagi serius membangun AI untuk sektor energi Indonesia.
1. Kenapa empat jam penyimpanan sudah nggak cukup lagi
Jawabannya sederhana: pola tantangan sistem listrik sudah berubah dari “puncak daya” menjadi “kekurangan energi berjam-jam”.
Di California, urutannya jelas:
- 2000–2010: tambahan kapasitas didominasi PLTG/PLTU gas
- 2011–2012: mulai banyak angin
- 2013–2019: ledakan PLTS
- 2020 ke atas: storage (baterai) mulai masif
Hasilnya, muncul konsep “net load”: beban dikurangi produksi dari surya dan angin. Di siang hari, PLTS membuat beban net turun tajam, lalu naik curam di malam hari ketika surya hilang tapi konsumsi masih tinggi — yang kita kenal sebagai duck curve.
Beberapa tahun lalu, masalah utamanya adalah 4 jam sulit di awal malam. Sekarang proyeksi California menunjukkan masalahnya bergeser jadi sekitar 12 jam sulit pada malam hari di bulan Januari–Februari. Artinya:
Sistem listrik bukan cuma perlu cukup MW (daya puncak), tapi juga cukup MWh (energi total) untuk bertahan banyak jam ketika surya dan angin turun.
Empat jam baterai lithium-ion sangat berguna untuk shifting siang ke malam. Tapi untuk musim dengan produksi rendah (misal musim hujan mendung panjang di Indonesia Timur, atau kombinasi angin lemah + awan), dibutuhkan penyimpanan durasi panjang (8–12 jam atau lebih).
2. Pelajaran dari California: dari summer peak ke “winter problem”
Inti pelajarannya: ketika penetrasi surya dan angin tinggi, musim dengan produksi EBT rendah menjadi penentu keandalan sistem.
Di California:
- Musim panas: energi melimpah (siang panjang, surya tinggi), storage mudah di-charge untuk bantu beban puncak sore/malam.
- Musim dingin: siang pendek, banyak hari mendung/angin lemah → energi untuk di-charge ke storage jauh lebih terbatas.
Akibatnya, sistem berubah dari:
- Masalah: “bagaimana memenuhi puncak beban beberapa jam?”
- Menjadi: “bagaimana punya cukup energi total untuk 12+ jam operasi sulit secara beruntun?”
Regulator California pun merespons. Dalam perencanaan Integrated Resource Planning (IRP) terbaru:
- Hampir tidak ada penambahan storage 4 jam setelah 2028
- Diarahkan ke:
- >10 GW storage durasi 8 jam sebelum 2031
- >5 GW storage durasi 12 jam sebelum 2036
Ini sinyal kuat: storage jangka pendek tetap penting untuk balancing jam-ke-jam, tapi tidak cukup untuk menutup gap energi skala harian atau musiman.
Apa relevansinya untuk Indonesia?
Kita memang nggak punya “winter”. Tapi kita sangat kenal:
- Musim hujan panjang di wilayah dengan potensi surya besar
- Variabilitas angin musiman di NTT, Sulawesi, dll
- Ketergantungan tinggi ke PLTU dan PLTG untuk keandalan dasar
Kalau Indonesia serius memasukkan gigawatt PLTS/PLTB ke sistem, PLN akan menghadapi versi lokal dari masalah California:
Bukan lagi sekadar “berapa MW PLTS?”, tapi “bagaimana memastikan MWh cukup sepanjang hari dan musim, dengan kombinasi PLTS, PLTB, PLTA, dan storage durasi panjang?”.
3. Di mana peran AI dalam penyimpanan energi durasi panjang
Penyimpanan durasi panjang tanpa AI akan cenderung mahal dan kurang optimal. AI mengubah persamaan ini lewat tiga hal utama:
3.1. Prediksi beban dan produksi EBT yang jauh lebih akurat
AI (terutama model time series forecasting dan machine learning) mampu:
- Memperkirakan beban listrik per 15–60 menit ke depan dengan memanfaatkan:
- data historis konsumsi
- cuaca, hari libur, aktivitas ekonomi
- Memperkirakan produksi PLTS dan PLTB berdasarkan:
- prakiraan radiasi matahari dan kecepatan angin
- pola awan lokal (misalnya, di Sulawesi Selatan vs Jawa Barat bisa sangat berbeda)
Semakin akurat prediksi ini, semakin pintar sistem memutuskan:
- Kapan storage di-charge (menyerap surplus EBT)
- Kapan discharge (mengganti pembangkit fosil mahal atau back-up diesel di daerah terpencil)
3.2. Optimasi operasi storage lintas jam dan lintas hari
Untuk long-duration storage, keputusan bukan cuma: “isi siang, pakai malam”. Tantangannya:
- Harus diputuskan: berapa banyak energi yang disimpan hari ini untuk menghadapi beberapa hari mendatang yang mungkin lebih sulit.
- Di sistem yang besar (misalnya Jawa–Bali), ada ribuan skenario kombinasi cuaca, beban, dan gangguan pembangkit.
AI dapat menjalankan optimasi multi-horizon:
- Jangka pendek (menit–jam): menjaga frekuensi, ramping, dan merespons deviasi beban real-time.
- Jangka menengah (hari–minggu): memutuskan kapan long-duration storage diisi penuh untuk menghadapi periode potensi defisit (misal prakiraan mendung 5 hari berturut-turut).
Ini cocok sekali dengan teknologi penyimpanan durasi panjang non-lithium, misalnya:
- Compressed Air Energy Storage (CAES) seperti yang dikembangkan Hydrostor
- Pumped hydro skala besar
- Hydrogen sebagai medium energi musiman
Tanpa AI, sistem cenderung konservatif: storage sering dibiarkan penuh atau kosong di momen yang salah. Dengan AI, faktor pemanfaatan storage naik, levelized cost of storage turun, dan proyek lebih bankable.
3.3. Manajemen risiko keandalan dan “fringe hours”
Tantangan baru yang muncul di artikel Utility Dive: “fringe hours”, yaitu jam-jam menjelang storage kosong. Di titik ini, kesalahan keputusan bisa berujung pada pemadaman.
AI bisa membantu dengan:
- Probabilistic risk assessment: menghitung probabilitas kondisi ekstrem (misal, awan tebal lebih lama dari prakiraan) dan mengatur cadangan.
- Dynamic reserve management: menyesuaikan berapa besar cadangan daya/energi yang disisakan di storage untuk mengantisipasi skenario terburuk.
Untuk Indonesia, ini sangat relevan di:
- Sistem kepulauan kecil (NTT, Maluku, Papua) yang ingin mengurangi diesel
- Sistem besar seperti Jawa–Bali yang akan menurunkan porsi PLTU batubara secara bertahap
4. Studi kasus hipotetis: Jawa–Bali tahun 2035
Bayangkan skenario yang cukup masuk akal untuk 2035:
- Bauran EBT nasional sudah di atas 30%
- Sistem Jawa–Bali punya:
- PLTS > 20 GWp
- PLTB beberapa GW di Sulawesi dan Nusa Tenggara yang terhubung lewat jaringan interkoneksi
- Tambahan PLTA dan pumped storage
- Long-duration storage 8–12 jam di beberapa lokasi strategis
Tanpa AI, operator sistem akan:
- Cenderung mengoperasikan PLTU/PLTG tetap tinggi untuk jaga-jaga
- Sering membuang output PLTS/PLTB (curtailment) di siang hari
- Mengoperasikan storage hanya reaktif: "kalau surplus, ya isi; kalau defisit, ya pakai"
Dengan AI yang terintegrasi dari pusat kontrol ke pembangkit dan storage:
- Model AI memprediksi beban dan output EBT 1–7 hari ke depan.
- Algoritma optimasi menyusun jadwal:
- Kapan PLTU bisa diturunkan dengan aman
- Kapan long-duration storage di-charge agresif
- Berapa cadangan energi yang disimpan untuk 2–3 malam mendatang
- Sistem SCADA dan EMS mengeksekusi setpoint storage, PLTS, PLTB, dan pembangkit konvensional secara otomatis, dengan operator tetap memegang kendali akhir.
Dampaknya:
- Penggunaan batubara turun tanpa mengorbankan keandalan
- Surplus PLTS/PLTB tidak terbuang percuma
- Emisi CO₂ sistem Jawa–Bali bisa turun puluhan juta ton per tahun
Ini bukan fiksi ilmiah. Teknologi AI untuk grid, advanced EMS, dan long-duration storage sudah ada; tantangannya tinggal regulasi, desain pasar, dan keberanian investasi.
5. Langkah praktis untuk pelaku energi di Indonesia
Kalau Anda di PLN, IPP, atau industri energi, berikut pendekatan yang menurut saya realistis untuk lima tahun ke depan.
5.1. Mulai dari data & model AI prediksi
Tanpa data, AI hanya jargon. Langkah awal:
- Konsolidasikan data beban, operasi pembangkit, cuaca, dan outage dalam satu platform.
- Bangun atau adopsi model AI untuk:
- prediksi beban jangka pendek dan menengah
- prediksi output PLTS/PLTB
Ini bisa mulai diterapkan di sistem yang sudah punya PLTS skala besar (misalnya di Jawa Barat atau Sulawesi Selatan).
5.2. Uji coba proyek pilot long-duration storage + AI
Jangan tunggu 2030 untuk belajar. Pilih 1–2 lokasi yang punya karakteristik:
- Potensi PLTS/PLTB besar
- Akses jaringan memadai
- Risiko keandalan nyata (misal, sistem yang sering dekat batas N-1)
Lakukan pilot:
- Pasang satu unit long-duration storage (8–10 jam)
- Integrasikan dengan EMS dan modul AI optimasi operasi
- Uji berbagai skenario: musim hujan, gangguan pembangkit, demand spike
Dari sini, PLN dan regulator bisa mendapatkan:
- Data nyata value of long-duration storage di Indonesia
- Dasar desain skema tarif/kompensasi baru untuk storage
5.3. Desain regulasi yang “paham” soal energi, bukan cuma daya
Regulasi kapasitas sekarang umumnya fokus pada MW (berapa besar daya yang bisa disuplai di puncak). Dengan banyak storage, perlu pendekatan baru yang mirip dengan:
- “slice-of-day framework” di California, yang mengevaluasi kecukupan sumber daya di berbagai irisan jam dalam sehari.
Untuk Indonesia, ini bisa berarti:
- Standar keandalan yang memperhitungkan energi minimal yang harus tersedia di beberapa blok waktu (misal, 18.00–06.00)
- Skema kapasitas yang memberi nilai berbeda untuk storage 2 jam, 4 jam, dan 10 jam
Di sinilah AI untuk perencanaan sistem juga penting: simulasi ribuan skenario cuaca, beban, dan gangguan lebih realistis dilakukan dengan bantuan AI, bukan model deterministik sederhana.
Penutup: AI + long-duration storage sebagai fondasi transisi energi
Transisi energi Indonesia bukan cuma soal menambah gigawatt PLTS di atap dan lahan kosong. Tantangan sesungguhnya adalah:
Bagaimana menjaga sistem tetap andal 24 jam sehari, sepanjang tahun, dengan porsi EBT yang makin dominan dan pembangkit fosil yang makin berkurang.
Pengalaman California menunjukkan dua hal penting:
- Begitu penetrasi EBT tinggi, penyimpanan 4 jam saja sudah tidak cukup.
- Sistem perlu beralih dari fokus “daya puncak” ke “kecukupan energi berjam-jam dan bermusim”.
Di Indonesia, jawabannya ada di kombinasi AI untuk sektor energi dan penyimpanan energi durasi panjang:
- AI membuat perencanaan dan operasi grid jauh lebih presisi dan efisien.
- Long-duration storage memberi “ruang bernapas” bagi sistem ketika surya dan angin menurun.
Bagi perusahaan energi yang bergerak cepat di area ini, keuntungannya jelas: posisi strategis di jantung transisi energi nasional, portofolio yang siap menghadapi regulasi baru, dan model bisnis yang relevan di era dekarbonisasi.
Pertanyaannya sekarang bukan lagi “apakah” kita butuh AI dan penyimpanan durasi panjang, tapi “seberapa cepat” kita berani mulai mengintegrasikannya ke desain sistem listrik Indonesia.