BC-Wind Poland: Pelajaran AI untuk Energi Angin Indonesia

AI untuk Sektor Energi Indonesia: Transisi Berkelanjutan••By 3L3C

Proyek offshore wind BC-Wind di Poland menunjukkan bagaimana AI, data, dan infrastruktur cerdas bisa mempercepat transisi energi. Apa pelajarannya untuk Indonesia?

AI energioffshore windtransisi energi Indonesiasmart gridpredictive maintenanceenergi terbarukanBC-Wind
Share:

Poland Bangun PLTB Lepas Pantai 390 MW, Apa Relevansinya untuk Indonesia?

Poland sedang mengembangkan proyek offshore wind BC-Wind 390 MW yang akan memasok listrik bersih untuk sekitar 500.000 rumah tangga per tahun. Kontrak instalasi fondasi dan kabelnya dimenangkan oleh DEME, salah satu pemain besar infrastruktur energi lepas pantai di dunia.

Sekilas ini terlihat seperti berita Eropa biasa. Tapi kalau kita tarik ke konteks transisi energi Indonesia dan seri “AI untuk Sektor Energi Indonesia: Transisi Berkelanjutan”, proyek seperti BC-Wind sebenarnya adalah “laboratorium hidup” untuk dua hal sekaligus:

  1. Bagaimana membangun infrastruktur PLTB lepas pantai berskala besar
  2. Bagaimana AI bisa dipakai untuk mengoperasikan, memelihara, dan mengintegrasikan proyek seperti ini ke jaringan listrik secara optimal

Artikel ini membahas apa yang dilakukan Poland melalui BC-Wind, teknologi apa yang dipakai DEME, lalu memetakan pelajaran praktis untuk Indonesia: mulai dari desain proyek, operasi, pemeliharaan, sampai integrasi ke sistem tenaga berbasis AI.

Sekilas Proyek BC-Wind: Angka, Skala, dan Teknologi

BC-Wind adalah proyek PLTB lepas pantai (offshore wind) yang dikembangkan Ocean Winds, joint venture antara EDP Renewables dan ENGIE. Lokasinya sekitar 23 km dari pantai Laut Baltik di Poland, dengan kapasitas sekitar 390 MW.

Beberapa poin kunci dari proyek ini:

  • Kapasitas: ±390 MW
  • Lokasi: 23 km dari pantai Poland di Laut Baltik
  • Pasokan listrik: ±500.000 rumah tangga per tahun
  • Kontraktor instalasi: DEME (melalui unit DEME Offshore Energy)
  • Jadwal instalasi utama: 2027–2028

Lingkup Kontrak DEME

DEME mengerjakan tiga blok besar pekerjaan infrastruktur:

  1. Fondasi monopile

    • Total 27 monopile
    • 26 untuk turbin angin
    • 1 untuk offshore substation (platform gardu induk lepas pantai)

  2. Kabel antar-turbin (inter-array cables)

    • Menghubungkan setiap turbin ke substation lepas pantai

  3. Kabel ekspor (export cable)

    • Mengalirkan listrik dari offshore substation ke jaringan di darat
    • Dikerjakan bersama Hellenic Cables melalui konsorsium

Untuk instalasi, DEME akan mengerahkan beberapa kapal spesialis:

  • Orion: kapal instalasi lepas pantai dengan crane 5.000 ton, motion compensated pile gripper, dan sistem ballasting canggih untuk menjaga stabilitas saat menanam monopile raksasa di dasar laut.
  • Living Stone dan Viking Neptun: kapal instalasi kabel untuk rekayasa, penggelaran, dan proteksi kabel bawah laut.

Bagi pelaku industri energi di Indonesia, BC-Wind memberi gambaran konkret skala infrastruktur yang dibutuhkan kalau kita serius ingin mengembangkan offshore wind di Laut Jawa, Selat Makassar, atau perairan timur Indonesia.

Mengapa Proyek Skala Ini Butuh AI dari Hari Pertama

Proyek seperti BC-Wind bukan hanya soal memasang turbin di laut. Tantangan sebenarnya muncul saat mengoperasikan dan mengintegrasikan kapasitas 390 MW ke sistem tenaga nasional.

Di sinilah kecerdasan buatan (AI) mulai menjadi penopang utama, bukan tambahan.

1. Variabilitas Angin dan Stabilitas Sistem

Output PLTB sangat bergantung pada pola angin. Tanpa pemodelan yang baik, operator grid akan kesulitan menjaga frekuensi dan tegangan tetap stabil saat produksi angin naik turun.

AI berperan di sini untuk:

  • Forecasting kecepatan angin hingga menit/jam ke depan
  • Prediksi output daya PLTB berbasis data historis, kondisi cuaca real-time, dan pola musiman
  • Mengoptimalkan dispatch pembangkit lain (PLTA, PLTG, PLTU fleksibel, atau baterai) agar sistem tetap seimbang

Indonesia yang sedang meningkatkan porsi EBT ke 23% dan lebih pada 2030-an tidak mungkin lepas dari solusi AI forecasting kalau porsi PLTS dan PLTB terus naik.

2. Optimasi Operasi Turbin dan Substation

Pada BC-Wind, 26 turbin dan satu substation akan dihubungkan dengan jaringan sensor dan sistem kontrol. AI bisa masuk di level ini untuk:

  • Optimasi sudut pitch dan yaw tiap turbin agar menghasilkan daya maksimal tanpa mempercepat keausan
  • Deteksi dini getaran abnormal, overheating, atau anomali arus di turbin maupun transformator di offshore substation
  • Menentukan strategi curtailment (pengurangan beban) paling minimal saat terjadi constraint pada kabel atau jaringan

Skenario serupa sangat relevan untuk Indonesia, misalnya untuk PLTB Sidrap, Jeneponto, atau calon proyek PLTB lepas pantai di masa depan.

3. Perencanaan & Eksekusi Konstruksi yang Lebih Cerdas

Kapal seperti Orion, Living Stone, dan Viking Neptun mengoperasikan peralatan bernilai ratusan juta dolar. Setiap hari keterlambatan instalasi bisa mengakibatkan kerugian besar.

Perusahaan seperti DEME kini makin sering mengandalkan algoritma cerdas untuk:

  • Optimasi jadwal pelayaran dan instalasi berdasarkan cuaca laut, arus, dan ketersediaan peralatan
  • Simulasi skenario pemasangan monopile dengan risiko minimum
  • Perencanaan logistik komponen (monopile, kabel, nacelle, blade) dari pelabuhan ke lokasi instalasi

Di Indonesia, pola ini bisa diadaptasi untuk:

  • Pembangunan PLTB onshore di daerah terpencil yang akses logistiknya sulit
  • Integrasi dengan pelabuhan-pelabuhan Indonesia yang berpotensi jadi hub komponen EBT

Pelajaran Teknis BC-Wind untuk Indonesia: Dari Fondasi sampai Kabel

Kalau kita bedah pendekatan BC-Wind, ada beberapa pelajaran yang langsung bisa dipetakan ke rencana Indonesia.

Fondasi: Desain, Data, dan AI Geoteknik

BC-Wind menggunakan monopile sebagai fondasi. Ini adalah pipa baja berdiameter besar yang dipancang ke dasar laut. Untuk Indonesia, yang punya beragam karakteristik geologi laut, pemilihan jenis fondasi (monopile, jacket, gravity base, atau floating) akan sangat krusial.

AI bisa membantu di tahap ini melalui:

  • Analisis data geoteknik (sedimen, kedalaman, kekuatan tanah, potensi gempa) untuk merekomendasikan tipe fondasi paling efisien
  • Simulasi respon struktur terhadap beban gelombang dan angin untuk berbagai skenario ekstrem
  • Optimasi dimensi monopile agar biaya baja dan instalasi minimal, tapi tetap aman

Kabel Antar-Turbin dan Kabel Ekspor: Urat Nadi Proyek

Di BC-Wind, DEME menangani kabel antar-turbin dan kabel ekspor dari rekayasa hingga instalasi.

Ini bagian yang sering diremehkan, padahal:

  • Gangguan kabel bawah laut bisa menyebabkan kehilangan produksi besar
  • Biaya perbaikan di laut jauh lebih mahal dibanding perbaikan di darat

Peran AI di area ini:

  • Route optimization: mencari rute kabel terbaik yang menghindari batu karang, wreck, dan area ekologis sensitif
  • Thermal rating prediction: memprediksi suhu kerja kabel berdasarkan arus, jenis tanah dasar laut, dan kondisi pendinginan alami
  • Anomaly detection: memantau arus bocor, perubahan impedansi, atau pola suhu abnormal sebagai indikasi awal kerusakan

Untuk Indonesia, ini sangat relevan bila kita mulai menghubungkan PLTB lepas pantai ke pulau-pulau besar atau mengembangkan interkoneksi antarpulau yang membawa listrik EBT.

AI di Operasi & Pemeliharaan: Dari Korektif ke Prediktif

Proyek sebesar BC-Wind tidak bisa mengandalkan maintenance reaktif (rusak dulu baru diperbaiki). Biayanya terlalu besar, dan downtime-nya terlalu mahal.

Di sinilah AI untuk predictive maintenance menjadi bagian inti strategi O&M.

Contoh Penerapan di Offshore Wind

  1. Analisis getaran (vibration analytics)

    • Sensor di gearbox, bearing, dan generator mengirim data real-time
    • Algoritma AI mengidentifikasi pola getaran yang mengindikasikan kerusakan dini
    • Tim O&M bisa menjadwalkan penggantian komponen sebelum failure terjadi

  2. Computer vision untuk inspeksi blade

    • Drone mengambil gambar blade turbin
    • Model AI mendeteksi retak halus, erosi tepi terdepan, atau kerusakan permukaan
    • Hasil analisis jadi dasar prioritas perbaikan di musim cuaca lebih tenang

  3. Digital twin turbin dan substation

    • Model digital yang mereplikasi kondisi fisik dan operasional
    • AI mensimulasikan dampak perubahan pengaturan operasi atau skenario gangguan

Indonesia bisa mengadopsi pendekatan serupa di:

  • PLTB onshore yang sudah beroperasi, dengan menambah layer AI di SCADA dan sistem monitoring
  • Proyek PLTS skala besar (misalnya PLTS terapung) yang juga punya pola kerusakan dan fouling tertentu

Keuntungan Langsung untuk Operator Indonesia

  • Turun waktu gangguan (downtime) turbin/PLTS
  • Turun biaya O&M per MWh
  • Naik faktor kapasitas (capacity factor) karena pembangkit lebih jarang idle

Dengan kata lain: capex tetap, tapi produksi naik. Margin ekonomi proyek EBT jadi jauh lebih menarik bagi investor.

Integrasi ke Jaringan: Di Sini AI untuk Sistem Tenaga Indonesia Paling Krusial

BC-Wind tidak berdiri sendiri. 390 MW harus masuk ke jaringan transmisi Poland dengan aman dan stabil.

Indonesia menghadapi tantangan serupa: jaringan yang panjang, kondisi geografis kompleks, dan rencana masuknya EBT dalam jumlah besar. Tanpa AI untuk sistem tenaga, kita akan makin sering berhadapan dengan:

  • Constraint jaringan di daerah tertentu
  • Frekuensi yang fluktuatif
  • Kebutuhan cadangan putar (spinning reserve) yang mahal

Peran AI di Sistem Tenaga Modern

  1. Forecasting beban dan produksi EBT

    • Kombinasi model cuaca, data historis konsumsi, dan pola musiman
    • Memberi operator gambaran beberapa jam–hari ke depan untuk merencanakan dispatch

  2. Unit commitment dan economic dispatch berbasis AI

    • Memilih kombinasi pembangkit paling murah dan paling aman untuk setiap interval waktu
    • Mempertimbangkan constraint jaringan, batasan teknis pembangkit, dan kebijakan emisi

  3. Manajemen smart grid dan demand response

    • Menyeimbangkan sistem dengan mengatur konsumsi fleksibel (industri, komersial, bahkan rumah tangga) ketika EBT sedang tinggi/rendah
    • Memanfaatkan data dari smart meter untuk pola konsumsi detail

Jika kita bayangkan PLTB lepas pantai di Laut Jawa yang terhubung ke sistem Jawa–Bali, pendekatan seperti ini akan menentukan apakah integrasi berjalan mulus atau justru memicu gangguan.

Apa Langkah Praktis untuk Pemain Energi di Indonesia?

Ada beberapa langkah konkret yang bisa mulai diambil sekarang, bahkan sebelum proyek offshore wind pertama Indonesia resmi jalan.

1. Membangun Kapabilitas Data & AI Sejak Perencanaan

Setiap proyek baru PLTB, PLTS, atau hybrid sebaiknya:

  • Menetapkan arsitektur data sejak awal (apa yang dikumpulkan, dari sensor apa, dengan standar apa)
  • Memilih platform yang siap integrasi dengan modul AI forecasting, predictive maintenance, dan optimasi operasi

2. Pilih Mitra Teknologi yang Paham Energi

AI di energi bukan sekadar “pasang dashboard”. Carilah mitra yang:

  • Mengerti dinamika sistem tenaga dan standar SCADA
  • Punya pengalaman di forecasting EBT, optimasi dispatch, dan maintenance pembangkit

3. Mulai dari Pilot yang Terukur

Tidak harus langsung di offshore wind.

Beberapa ide pilot di konteks Indonesia:

  • AI forecasting untuk PLTS + PLTB di satu sistem kelistrikan terbatas
  • Predictive maintenance untuk PLTB yang sudah beroperasi
  • Optimasi operasi hybrid PLTS–PLTD–baterai di sistem pulau kecil

4. Siapkan SDM: Kombinasi Engineer Sistem Tenaga dan Data Scientist

Kunci keberhasilan implementasi AI di energi:

  • Engineer sistem tenaga yang paham kebutuhan operasional
  • Data scientist yang mampu menerjemahkan kebutuhan itu ke model AI yang robust

Tanpa jembatan ini, solusi AI akan terasa “canggih di slide, sulit di lapangan”.

Menjadikan BC-Wind sebagai Cermin: Indonesia Bisa Lompat Lebih Cepat

BC-Wind hanyalah salah satu contoh bagaimana transisi energi di Eropa bergerak: proyek besar, infrastruktur kompleks, dan ketergantungan tinggi pada data serta sistem cerdas.

Indonesia berada di posisi menarik. Kita bisa belajar dari kurva pengalaman negara lain, menghindari kesalahan mahal, dan langsung menggabungkan infrastruktur EBT + AI sebagai satu paket.

Untuk pelaku industri energi, regulator, dan pengembang proyek di Indonesia, pertanyaannya bukan lagi “perlu AI atau tidak?”, tapi sejauh mana AI akan disiapkan sejak tahap perencanaan.

Karena pada titik tertentu, proyek EBT tanpa AI hanya akan menjadi pembangkit yang bekerja, sementara proyek EBT dengan AI akan menjadi aset energi cerdas yang menopang sistem tenaga Indonesia secara berkelanjutan.

Featured Image Prompt

Pemandangan ladang turbin angin lepas pantai modern di laut dengan kapal instalasi besar yang sedang bekerja, suasana langit agak berawan menjelang senja, di latar belakang tampak garis pantai kota, nuansa teknologi canggih dan transisi energi hijau, gaya ilustrasi realistis sinematik 16:9.