Dua PLTS 366 MW di Spanyol menunjukkan bagaimana AI, PPA, dan grid cerdas bisa membuat energi surya efisien. Inilah pelajaran praktisnya untuk Indonesia.
Spanyol Bangun 366 MW PLTS, Apa Relevansinya untuk Indonesia?
Dua pembangkit listrik tenaga surya (PLTS) baru di Valencia, Spanyol, akan memasok listrik bersih lebih dari 650 GWh per tahun dan menekan sekitar 52.000 ton CO₂ setiap tahun. Proyek ini digarap Iberdrola España lewat dua taman surya: Cofrentes I (184 MW) dan Ayora 1 (182 MW), dengan investasi sekitar €252 juta dan target operasi akhir 2026.
Ini bukan sekadar berita proyek luar negeri. Ini cermin seperti apa masa depan sistem energi ketika PLTS skala besar mulai mendominasi – dan bagaimana kecerdasan buatan (AI) jadi kunci agar transisi energi berjalan stabil, efisien, dan menguntungkan. Untuk Indonesia yang sedang mengejar target bauran energi terbarukan dan komitmen NZE, cerita dari Spanyol ini relevan sekali.
Di tulisan seri “AI untuk Sektor Energi Indonesia: Transisi Berkelanjutan” ini, saya akan membedah:
- Apa yang bisa kita pelajari dari proyek PLTS 366 MW di Spanyol
- Kenapa proyek besar seperti ini mustahil optimal tanpa AI
- Bagaimana pendekatan yang sama bisa diterapkan di Indonesia: dari optimasi jaringan listrik, integrasi energi terbarukan, sampai prediksi permintaan dan smart metering
Gambaran Proyek: Dua PLTS, 200.000 Rumah, Emisi Turun 52.000 Ton
Kuncinya sederhana: Spanyol serius memperkuat kemandirian energi daerahnya dengan PLTS skala besar yang ekonomis dan lokal.
Beberapa angka penting dari proyek Iberdrola España di Comunitat Valenciana:
- Total kapasitas: 366 MW (Cofrentes I 184 MW, Ayora 1 182 MW)
- Produksi listrik: >650 GWh per tahun
- Pasokan: sekitar 200.000 rumah
- Pengurangan emisi: ±52.000 ton CO₂ per tahun
- Investasi: €252 juta
- Pekerjaan konstruksi: hingga 1.300 tenaga kerja di puncak pembangunan, mayoritas dari wilayah setempat
- Target operasi komersial: akhir 2026
Selain output energi, ada dua hal yang menarik:
- Dampak ekonomi lokal – tenaga kerja lokal diserap, dan banyak pemasok lokal (Ingeteam, Eiffage, Ormazabal, Mesa, OHLA) terlibat dalam rantai pasok.
- Pendekatan investasi selektif – Iberdrola mengaitkan proyek PLTS dengan Power Purchase Agreement (PPA) energi terbarukan dan kemitraan investor. Artinya, proyek tidak hanya mengandalkan insentif pemerintah, tapi juga model bisnis yang jelas dan bankable.
Indonesia bisa meniru dua hal ini: mendorong konten lokal dan mengikat PLTS ke skema PPA jangka panjang untuk industri dan bisnis besar.
Tantangan PLTS Skala Besar: Bukan Hanya Pasang Panel
Setiap proyek PLTS ratusan megawatt membawa tiga tantangan utama yang juga akan dihadapi Indonesia ketika mempercepat energi surya:
-
Variabilitas produksi
Output PLTS sangat bergantung cuaca dan waktu. Awan lewat 15 menit saja bisa menurunkan daya secara drastis. Tanpa pengelolaan yang baik, ini membuat sistem kelistrikan tidak stabil. -
Integrasi ke jaringan (grid integration)
Menyuntikkan ratusan megawatt ke jaringan butuh:- Perencanaan kapasitas jaringan
- Pengaturan tegangan dan frekuensi
- Koordinasi dengan pembangkit lain (PLTU, PLTG, PLTA, dll.)
-
Ketidakpastian permintaan (demand uncertainty)
Kalau permintaan turun tapi PLTS tetap produksi tinggi (siang hari, akhir pekan, musim libur), sistem bisa kelebihan pasokan. Itu sebabnya prediksi permintaan dan dispatch pembangkit harus presisi.
Di titik inilah AI menjadi pembeda antara proyek yang sekadar berdiri dan proyek yang benar-benar optimal.
Di Balik Layar: Bagaimana AI Membuat PLTS Seperti di Spanyol Lebih Efisien
Untuk proyek sebesar Cofrentes I dan Ayora 1, perusahaan seperti Iberdrola biasanya sudah mengandalkan AI dan analitik canggih dalam tiga lapis utama: perencanaan, operasi, dan pemeliharaan.
1. Perencanaan: Lokasi, Desain, dan PPA yang Lebih Cerdas
Sebelum satu panel pun terpasang, AI sudah “bekerja” lewat model dan simulasi:
-
Pemilihan lokasi & layout
Model AI mengolah data intensitas matahari, pola cuaca tahunan, topografi, hingga bayangan obyek sekitar untuk menentukan:- Sudut panel optimal
- Jarak antar string
- Kombinasi inverter
-
Simulasi produksi jangka panjang
Algoritma prediktif menghitung proyeksi produksi 20–25 tahun ke depan, termasuk degradasi panel, sehingga:- Struktur PPA bisa disusun realistis
- Investor punya gambaran cashflow yang lebih akurat
-
Analisis skenario grid
AI dapat mensimulasikan berbagai skenario interkoneksi ke jaringan: beban tinggi, beban rendah, gangguan jaringan, dan respon pembangkit. Ini membantu operator sistem membuat rencana penguatan jaringan (grid reinforcement) lebih tepat sasaran.
2. Operasi & Grid Integration: Kunci untuk Sistem Stabil
Begitu PLTS beroperasi, tantangan terbesar adalah menjaga kestabilan sistem kelistrikan. Di sinilah hubungan kuat antara PLTS + AI + sistem jaringan listrik.
AI mendukung beberapa fungsi krusial:
-
Forecasting produksi PLTS
Model machine learning memprediksi output PLTS beberapa jam hingga beberapa hari ke depan berbasis:- Data cuaca real-time & prakiraan
- Data historis produksi
- Pola musiman
Akurasi yang tinggi mengurangi kebutuhan cadangan (reserve) berlebih dari pembangkit fosil.
-
Forecasting permintaan (demand forecasting)
Di sisi lain, AI memprediksi permintaan listrik pelanggan: industri, bisnis, dan rumah tangga. Kombinasi forecast produksi + permintaan inilah yang membuat dispatch pembangkit bisa dioptimalkan. -
Optimal dispatch & economic dispatch
Dengan data tadi, sistem AI bisa menghitung:- Pembangkit mana yang harus dinaikkan/dikurangi output-nya
- Bagaimana meminimalkan biaya bahan bakar
- Bagaimana memaksimalkan penyerapan energi terbarukan
Hasilnya: PLTS besar seperti di Spanyol bisa masuk ke sistem dengan mulus, tanpa harus terus-menerus “diselamatkan” oleh PLTU atau PLTG yang boros dan emisi tinggi.
3. O&M: Predictive Maintenance Menghemat Biaya
Untuk PLTS 366 MW, downtime kecil sekalipun berarti kehilangan energi dan pendapatan. AI membantu lewat:
- Anomali detection – mendeteksi penurunan performa panel, inverter, atau string lebih dini
- Condition-based maintenance – tim O&M datang ke lokasi berdasarkan kebutuhan aktual, bukan jadwal rutin buta
- Optimasi cleaning panel – kapan panel perlu dibersihkan agar trade-off biaya vs peningkatan produksi tetap positif
Bukan hanya di Spanyol, pendekatan ini sangat relevan di Indonesia yang punya tantangan debu, kelembaban, dan suhu tinggi.
Dari Valencia ke Indonesia: Apa yang Bisa Kita Adopsi?
Indonesia punya potensi surya lebih dari 3.000–4.000 jam penyinaran per tahun di banyak wilayah dan target bauran energi terbarukan yang terus naik. Tapi tanpa AI di sistem energi, penetrasi PLTS besar-besaran akan sulit.
Ada beberapa pelajaran praktis dari kasus Spanyol yang bisa dibawa ke konteks Indonesia.
1. Kombinasikan PLTS Besar dengan PPA & AI Dispatch
Iberdrola menghubungkan investasi PLTS dengan PPA energi bersih, misalnya kesepakatan 1.250 GWh dengan offtaker seperti Selex. Model ini bisa diterapkan di Indonesia:
- PLTS skala besar (tens–hundreds of MW) untuk kawasan industri, smelter, kawasan ekonomi khusus
- PPA jangka panjang dengan skema harga transparan
- Sistem AI-based dispatch yang mengatur suplai ke offtaker dan ke grid umum berdasarkan:
- Harga waktu nyata (time-of-use)
- Prediksi konsumsi industri
- Prediksi produksi PLTS
Di sini, AI bukan gimmick. AI jadi otak yang menghubungkan PLTS, jaringan, dan kebutuhan energi pelanggan besar.
2. Memperkuat Jaringan dengan AI Grid Management
Saat kapasitas PLTS dan EBT lain (PLTB, PLTA, biomassa) bertambah, grid Indonesia harus naik kelas:
-
Sistem manajemen jaringan berbasis AI di pusat kontrol (control center) agar operator bisa:
- Memantau beban dan aliran daya secara real-time
- Mengambil keputusan otomatis untuk re-routing daya saat ada gangguan
- Mengelola kongesti (bottleneck) di jaringan transmisi
-
Simulasi dan perencanaan jaringan
AI membantu memutuskan di mana gardu baru harus dibangun, jalur transmisi mana yang perlu ditingkatkan, dengan skenario pertumbuhan PLTS/EBT hingga 10–15 tahun ke depan.
3. Smart Metering dan Demand Response untuk Menyerap PLTS
Satu hal yang sering dilupakan: integrasi PLTS yang tinggi butuh konsumen yang lebih fleksibel.
Dengan smart meter dan platform AI, utilitas di Indonesia bisa:
- Menawarkan tarif dinamis (time-of-use) untuk mendorong pemakaian listrik di jam siang saat PLTS tinggi
- Mengaktifkan demand response: industri diberi insentif untuk menurunkan atau memindahkan beban ketika sistem sedang kritis
- Memperoleh data granular per pelanggan yang kemudian dianalisis untuk:
- Segmentasi pelanggan
- Desain produk tarif baru
- Strategi efisiensi energi
Semakin banyak PLTS yang masuk sistem, semakin penting mengelola sisi permintaan dengan AI, bukan hanya sisi suplai.
Langkah Nyata untuk Pelaku Energi di Indonesia
Bagi PLN, IPP, pengembang PLTS, maupun industri besar, ada beberapa langkah konkret yang menurut saya realistis dimulai dari sekarang:
-
Bangun tim kecil AI untuk energi
Bukan harus langsung besar. Mulai dari tim data & AI 3–5 orang yang fokus ke:- Forecasting beban
- Forecasting produksi PLTS/EBT
- Anomali detection di pembangkit
-
Pilot project integrasi PLTS + AI grid di satu wilayah
Misalnya, satu sistem kelistrikan di Nusa Tenggara atau Sulawesi yang punya rencana PLTS besar. Ukur:- Penurunan biaya operasi
- Peningkatan penyerapan energi terbarukan
- Peningkatan keandalan sistem
-
Adopsi smart metering bertahap dengan use case jelas
Bukan hanya pasang kWh meter canggih, tapi langsung kaitkan dengan:- Tarif dinamis
- Program demand response khusus pelanggan industri & bisnis
-
Desain PPA yang “AI-friendly”
Struktur PPA PLTS bisa memasukkan komponen:- Flexible offtake
- Skema berbasis profil produksi yang diprediksi AI
- Insentif untuk performa dan keandalan suplai
Proyek di Spanyol menunjukkan: PLTS skala besar + desain finansial yang tepat + teknologi cerdas menghasilkan sistem energi yang lebih mandiri dan bersih. Indonesia punya ruang besar untuk mengadaptasinya.
Penutup: AI Bukan Tambahan, Tapi Fondasi Transisi Energi
Iberdrola dengan dua PLTS barunya di Valencia menggambarkan arah global: kapasitas besar, emisi turun puluhan ribu ton per tahun, dan sistem tenaga yang makin hijau. Namun, di balik itu semua, ada satu benang merah yang akan semakin kuat ke depan: transisi energi yang serius hampir selalu didukung oleh AI.
Untuk Indonesia, terutama memasuki 2026 ke depan, pertanyaannya bukan lagi “perlu AI atau tidak?” di sektor energi, tetapi:
Seberapa cepat kita berani memindahkan otak sistem energi – dari manual dan reaktif, menjadi data-driven, prediktif, dan dioptimasi AI.
Kalau Anda terlibat di utilitas, pengembangan PLTS, kawasan industri, atau kebijakan energi, sekarang momen yang tepat untuk mulai menyusun peta jalan AI untuk sektor energi Anda sendiri: dari optimasi jaringan listrik, integrasi energi terbarukan, prediksi permintaan, hingga smart metering dan demand response.
Transisi energi berkelanjutan di Indonesia bukan lagi wacana. Dengan belajar dari proyek seperti di Spanyol dan serius mengadopsi AI, kita bisa mempercepatnya – tanpa mengorbankan keandalan dan ekonomi.