Lonjakan storage global 2025 membuka jalan bagi smart grid berbasis AI. Indonesia perlu memadukan baterai, data, dan algoritma agar transisi energi benar-benar berkelanjutan.
2025: Tahun Rekor Baterai dan Titik Balik Smart Grid
12,9 GW kapasitas storage baru hanya dalam tiga kuartal pertama 2025 di AS, sudah melampaui total 2024 yang âhanyaâ 12,3 GW. Harga sistem baterai skala utilitas juga turun 11% dari sekitar $1.050/kW menjadi $938/kW.
Angka ini bukan cuma statistik manis buat laporan tahunan. Ini sinyal keras: sistem energi sedang berubah jadi sistem yang bertumpu pada penyimpanan dan data. Dan ketika storage tumbuh seagresif ini, satu hal jadi tidak bisa ditawarâAI harus masuk ke jantung pengelolaan jaringan listrik.
Bagi Indonesia yang sedang mengejar target transisi energi dan peningkatan bauran EBT, tren global ini relevan langsung. Kita sedang bicara integrasi PLTS atap, PLTB, PLTA, jaringan interkoneksi, sampai elektrifikasi transportasi. Tanpa storage dan AI, semua itu akan tersendat.
Tulisan ini membahas:
- Kenapa 2025 jadi tahun penting untuk storage global
- Apa pelajaran strategis untuk Indonesia
- Bagaimana AI untuk sektor energi bisa mengoptimalkan storage, smart grid, dan integrasi energi terbarukan
- Langkah praktis untuk utilitas, IPP, dan pelaku industri energi di Indonesia
Apa yang Terjadi di Pasar Storage Global 2025?
Intinya: pasar storage global, terutama di AS, sedang memasuki fase skala besar dengan fondasi ekonomi yang sudah semakin kuat.
Beberapa poin kunci dari laporan American Clean Power Association dan Wood Mackenzie:
- Instalasi storage baru di AS (Q1âQ3 2025): 12,9 GW
Sudah melampaui total 2024 yang sebesar 12,3 GW. - Proyeksi 2025 vs 2024: kenaikan 54% kapasitas baru
Jadi bukan sekadar tumbuh, tapi melompat. - Penurunan harga baterai skala utilitas: -11% YoY
Dari $1.050/kW ke $938/kW. - Proyeksi 5 tahun: 92,9 GW storage baru di AS hingga 2029, meskipun ada kontraksi sementara di 2026â2027.
Pasar utility-scale sangat terkonsentrasi di negara bagian seperti California dan Texas, dua wilayah dengan penetrasi energi terbarukan dan tuntutan keandalan sistem yang sangat tinggi. Di segmen residensial, negara seperti California, Arizona, dan Illinois memimpin, didorong kombinasi kebijakan, tarif listrik, dan kebutuhan backup.
âMeskipun ada kebijakan federal baru dan tarif, fundamental pasar tetap sangat kuat,â kata Allison Feeney, analis di Wood Mackenzie.
Buat kita di Indonesia, poin pentingnya sederhana: ketika kebijakan, ekonomi, dan teknologi storage ketemu di satu titik, pertumbuhan yang tadinya tampak âjauh di masa depanâ bisa tiba-tiba jadi sangat cepat.
Mengapa Lonjakan Storage Membuat AI Jadi Wajib, Bukan Opsi
Semakin besar kapasitas storage, semakin kompleks pengelolaan sistem energi. Di titik ini, AI bukan bumbu tambahan, tapi mesin utama pengambil keputusan.
Tanpa AI, operator sistem dan utilitas akan kewalahan mengelola:
- Ratusan hingga ribuan unit baterai (grid-scale, industrial, residensial)
- Variabilitas output PLTS dan PLTB
- Lonjakan beban dari kendaraan listrik dan data center
- Dinamika harga di pasar listrik (untuk konteks yang sudah liberal / multi-buyer)
Berikut beberapa peran kunci AI untuk sektor energi di era storage:
1. Optimasi operasi baterai secara real-time
AI bisa memutuskan kapan baterai harus di-charge, kapan di-discharge, dan pada level berapa, dengan mempertimbangkan:
- Prediksi beban jangka pendek dan menengah
- Prediksi output PLTS/PLTB
- State of charge (SoC) dan state of health (SoH) baterai
- Batasan teknis jaringan (kapasitas trafo, feeder, tegangan, frekuensi)
Tanpa algoritma AI, banyak storage akan âmain amanâ:
â disisiapkan hanya untuk backup
â atau dipakai sekadar untuk peak shaving dasar
Padahal potensi nilai ekonominya jauh lebih besar kalau dikombinasi dengan strategi arbitrase energi, layanan ancillary, dan peak shaving yang adaptif.
2. Prediksi beban dan produksi energi terbarukan
Storage baru bisa dimonetisasi optimal jika kita tahu (atau setidaknya memprediksi dengan baik) masa depan beberapa jam hingga beberapa hari ke depan.
Model AI berbasis machine learning mampu:
- Memprediksi kurva beban per 15â30 menit dengan mempertimbangkan cuaca, kalender, pola historis, dan data smart meter.
- Memprediksi produksi PLTS/PLTB berdasarkan prakiraan cuaca granular.
- Menyesuaikan model secara dinamis seiring perubahan perilaku konsumen (misalnya, adopsi AC inverter, EV, atau pompa air listrik di suatu wilayah).
Akurasi prediksi yang naik dari, misalnya, error 15% ke 5% bisa mengubah hasil proyek storage dari âhampir tidak balik modalâ menjadi âsangat menarik bagi investorâ.
3. Manajemen jaringan listrik yang semakin terdistribusi
Dengan storage dan DER (distributed energy resources) seperti PLTS atap yang makin banyak, grid bukan lagi sistem satu arah dari pembangkit ke konsumen.
AI mendukung:
- Distribusi beban yang optimal di level jaringan distribusi
- Deteksi dan penanganan congestion sebelum terjadi overload
- Pengaturan tegangan dan frekuensi dengan memanfaatkan storage sebagai fleksibilitas tambahan
- Orkestrasi virtual power plant (VPP) yang menggabungkan banyak aset kecil menjadi âpembangkit virtualâ yang bisa di-dispatch.
Bagi PLN dan pengelola sistem kelistrikan di Indonesia, ini relevan untuk:
- Sistem JawaâBali dengan penetrasi PLTS utility-scale & atap yang terus bertambah
- Sistem terisolasi di daerah terpencil yang mengandalkan kombinasi PLTD, PLTS, dan baterai
Pelajaran Strategis untuk Indonesia dari Tren 2025
Indonesia tidak perlu mengulang kurva belajar dari nol. Pengalaman AS 2024â2029 memberi beberapa sinyal penting.
1. Pertumbuhan pesat selalu diiringi âgelombang koreksiâ
Wood Mackenzie memproyeksikan:
- Pertumbuhan tinggi 2025
- Kontraksi sekitar 10% di 2026 dan penurunan lagi di 2027
- Rebound dengan pertumbuhan double digit pada 2028â2029 saat manufaktur domestik matang
Artinya, pasar storage tidak lurus naik. Ia dipengaruhi:
- Regulasi pajak dan insentif
- Aturan konten lokal / foreign entity of concern
- Kapasitas manufaktur dan supply chain
Untuk Indonesia yang sedang mendorong TKDN dan industri baterai nasional, sinkronisasi antara kebijakan industri, kelistrikan, dan fiskal krusial supaya proyek tidak berhenti di tengah jalan.
2. Storage harus dipikirkan sejak awal di desain sistem, bukan ditempel belakangan
Banyak proyek EBT di masa lalu (global maupun lokal) yang memposisikan baterai sebagai âopsi tambahanâ.
Pendekatan baru seharusnya:
- Desain PLTS/PLTB + storage sejak awal dengan model bisnis terintegrasi
- Menggunakan studi sistem + simulasi AI untuk mengukur dampak terhadap grid sebelum pembangunan
- Menentukan peran utama storage: backup, shifting energi siangâmalam, layanan ancillary, VPP, atau kombinasi
Di sinilah AI memberikan nilai besar: mensimulasikan berbagai skenario operasi puluhan tahun ke depan dengan variabel harga, permintaan, dan penetrasi EV.
3. Kebijakan mendorong, tapi eksekusi ditentukan oleh data dan algoritma
Di AS, meski ada penyesuaian kebijakan dan tarif baru (misalnya melalui OBBBA dan aturan FEOC), pasar tetap kuat karena:
- Ada insentif investasi (ITC) untuk storage
- Ada peluang revenue merchant di pasar energi dan ancillary
- Produsen baterai domestik mulai kompetitif
Indonesia sudah punya beberapa pendorong:
â RUPTL hijau, target Net Zero, skema PLTS atap, hingga diskusi tarif untuk layanan fleksibilitas.
Tapi tanpa platform data dan AI yang kuat, manfaat kebijakan akan bocor di eksekusi.
Contohnya:
- Proyek PLTS + baterai yang dioperasikan manual, jauh dari optimal
- Tidak ada prediksi yang baik soal beban sehingga baterai sering kosong saat dibutuhkan
- Pengelola sistem kesulitan memverifikasi nilai tambah fleksibilitas untuk justifikasi tarif atau insentif
Contoh Kasus: Bagaimana AI Mengubah Proyek Storage
Untuk membuatnya lebih konkret, bayangkan sebuah skenario yang sangat mungkin terjadi di Indonesia dalam 2â3 tahun ke depan.
Skenario
Sebuah perusahaan energi mengembangkan PLTS 50 MWp + baterai 25 MW / 100 MWh di Jawa, terkoneksi ke jaringan PLN.
Tanpa AI:
- Operasi baterai berbasis jadwal fixed (misalnya charge siang, discharge malam)
- Tidak mempertimbangkan prediksi beban real-time atau harga bayangan (shadow price) di jaringan
- Penggunaan baterai menjadi konservatif agar umur teknis panjang, tapi pendapatan rendah
Dengan AI untuk sektor energi:
- Sistem AI memprediksi beban dan output PLTS per 15 menit untuk 24â48 jam ke depan
- Algoritma optimasi menentukan profil charge/discharge yang memaksimalkan marginâbaik untuk mengurangi beban puncak ataupun menjaga kestabilan tegangan di titik interkoneksi
- Model pembelajaran meng-update strategi berdasarkan histori performa (reinforcement learning)
Dampaknya:
- Pendapatan proyek naik signifikan (sering kali dua digit persen) karena baterai âbekerjaâ di jam-jam paling bernilai
- Degradasi baterai dikelola lebih presisi, karena AI juga mengoptimalkan siklus dan kedalaman discharge
- Data operasi yang kaya bisa dipakai untuk meyakinkan regulator akan nilai tambah proyek bagi sistem
Pattern ini sama dengan yang sedang terjadi di pasar maju: storage + AI = aset fleksibilitas yang bernilai tinggi, bukan sekedar UPS mahal.
Langkah Praktis untuk Pelaku Energi di Indonesia
Kalau Anda di PLN, IPP, pengelola kawasan industri, atau pengembang proyek EBT, berikut langkah yang realistis mulai 2025â2027.
1. Bangun fondasi data dulu
AI tidak bekerja tanpa data yang konsisten.
Prioritas:
- Roll-out smart meter dan sistem AMI di area dengan penetrasi EBT & storage tinggi
- Integrasi data dari SCADA, EMS, DMS, billing, dan meter pelanggan ke satu data platform
- Standarisasi format data dan frekuensi pengambilan (interval 15â30 menit minimal untuk analitik beban)
2. Mulai dari use case yang âkasat mata hasilnyaâ
Beberapa use case AI yang cepat terasa:
- Prediksi beban untuk sistem JawaâBali dan subsistem prioritas
- Optimasi operasi PLTS + baterai di sistem terisolasi (pulau kecil, kawasan industri, area wisata)
- Deteksi anomali di jaringan distribusi dengan bantuan data tegangan & arus dari smart meter
Kuncinya: pilih proyek yang punya sponsor bisnis jelas (misalnya penghematan bahan bakar PLTD, pengurangan outage, atau peningkatan utilisasi PLTS).
3. Rancang RUPTL & proyek EBT dengan âAI & storage-readyâ
Setiap proyek baru yang menyentuh PLTS skala besar, PLTB, atau mikrogrid sebaiknya sudah memiliki:
- Komponen storage minimal pilot
- Rencana integrasi dengan platform AI/analitik
- Indikator kinerja yang mengukur manfaat fleksibilitas (bukan hanya energi MWh)
Dengan begitu, Indonesia tidak hanya menambah kapasitas EBT, tapi juga menambah kecerdasan sistem energi.
Kenapa Ini Penting untuk Transisi Energi Indonesia
Seri âAI untuk Sektor Energi Indonesia: Transisi Berkelanjutanâ berangkat dari satu keyakinan sederhana:
transisi energi bukan sekedar mengganti sumber energi, tapi meng-upgrade cara kita mengelola sistem energi.
Lonjakan storage di 2025 menunjukkan bahwa dunia sedang bergerak ke arah sistem yang:
- Penuh sumber terbarukan yang variabel
- Mengandalkan baterai dan berbagai bentuk storage
- Sangat bergantung pada data dan algoritma untuk stabil, andal, dan efisien
Indonesia sedang menuju ke sana, entah kita siap atau tidak. Bedanya, kita punya keuntungan datang sedikit belakangan:
kita bisa belajar dari pola naik-turun pasar global, dari cara AS menggabungkan insentif, storage, dan AI untuk membuat sistem yang lebih fleksibel.
Kalau Anda sedang merencanakan proyek energiâbaik di pembangkitan, transmisi, distribusi, maupun di sisi konsumsi industriâpertanyaan kuncinya bukan lagi, âPerlu storage atau tidak?â tapi:
- Bagaimana desain storage-nya?
- Bagaimana AI akan mengelolanya?
- Data apa yang perlu disiapkan dari sekarang?
Karena storage tanpa AI adalah aset yang mahal dan setengah menganggur.
AI tanpa storage adalah otak cerdas yang kekurangan otot.
Menyatukan keduanya adalah jalan paling realistis untuk membuat transisi energi Indonesia benar-benar berkelanjutanâsecara teknis, finansial, dan operasional.