Penyimpanan Energi Jangka Panjang & AI untuk Transisi RI

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

Australia menyiapkan 12GW pumped storage untuk era energi terbarukan. Apa pelajaran kunci untuk Indonesia, dan bagaimana AI bisa memaksimalkan investasi storage?

AI energi Indonesialong-duration storagepumped storage hydropowerPLTA dan jaringan listriktransisi energi Indonesiaoptimasi jaringan dengan AI
Share:

Penyimpanan Jangka Panjang: Pelajaran dari Australia untuk Transisi Energi Indonesia

Draf rencana sistem kelistrikan Australia memproyeksikan kebutuhan 12GW pumped storage dan 32GW baterai untuk menopang 120GW PLTS dan PLTB baru. Di saat yang sama, dua pertiga pembangkit batubara mereka diperkirakan tutup sebelum 2035. Itu bukan sekadar angka; itu peta jalan konkret bagaimana sebuah negara maju menyiapkan diri ketika listriknya bergantung pada energi terbarukan yang berubah-ubah.

Kenapa ini relevan untuk Indonesia? Karena kita sedang menuju jalur yang mirip: bauran energi terbarukan naik, pembangkit fosil perlahan berkurang, dan sistem ketenagalistrikan jadi jauh lebih dinamis. Bedanya, kalau Australia menekankan penyimpanan energi jangka panjang, Indonesia belum menempatkan isu ini setinggi yang seharusnya. Padahal, tanpa penyimpanan dan tanpa AI untuk optimasi jaringan listrik, transisi energi akan mahal, lambat, dan rawan gangguan.

Tulisan ini membahas inti dari draf rencana AEMO (Australian Energy Market Operator), apa arti long-duration storage bagi sistem mereka, lalu menerjemahkannya ke konteks Indonesia: dari PLTA dan pumped storage, sampai bagaimana kecerdasan buatan (AI) bisa membuat investasi penyimpanan energi jauh lebih efektif.

Apa yang Dikatakan Rencana AEMO: Gambaran Singkat

Inti pesan AEMO sederhana: tanpa penyimpanan energi jangka panjang, sistem listrik berbasis energi terbarukan tidak akan andal dan tidak murah.

Beberapa poin kunci dari Draft Integrated System Plan 2026 Australia:

  • Pembangkit batubara pensiun cepat
    • Sekitar 2/3 kapasitas batubara tutup sebelum 2035
    • Seluruh armada batubara pensiun sebelum 2049
  • Pengganti utamanya:
    • ~120GW pembangkit baru berbasis surya dan angin
    • ~32GW baterai skala jaringan
    • ~12GW pumped storage (penyimpanan jangka panjang)
    • Penguatan jaringan transmisi antar-wilayah
  • Peran hidro dan pumped storage:
    • Menjadi tulang punggung keandalan sistem selama "renewable drought" – periode panjang saat angin lemah dan radiasi matahari rendah

AEMO menyebut kombinasi energi terbarukan + penyimpanan + gas sebagai cadangan + jaringan yang diperkuat sebagai jalur biaya paling rendah untuk memenuhi kebutuhan listrik Australia.

Yang menarik, mereka secara eksplisit mengakui realitas "lull" energi terbarukan: periode beberapa hari hingga minggu ketika PLTS dan PLTB tidak cukup. Di sinilah long-duration storage menjadi bukan opsi, tapi keharusan.

Kenapa Penyimpanan Jangka Panjang Jadi Kunci di Era Energi Terbarukan

Penyimpanan energi jangka panjang (long-duration storage) berbeda karakter dari baterai biasa.

  • Baterai lithium-ion: kuat untuk beberapa jam (2–8 jam). Cocok untuk meratakan beban harian (peak shaving), mendukung frekuensi, dan layanan ancillary.
  • Pumped storage & hidro dengan bendungan besar: bisa menyimpan energi berhari-hari hingga berminggu-minggu. Ini yang menyelamatkan sistem ketika angin dan matahari lemah dalam durasi panjang.

Australia mengandalkan:

  • 12GW pumped storage baru
  • Armada PLTA eksisting hingga 2050

Tasmania dijadikan "baterai raksasa" nasional: mereka punya waduk-waduk dalam (deep hydro storages) yang bisa menyimpan energi dari hari ke hari dan antar-musim. Proyek seperti Marinus Link (interkoneksi Tasmania–daratan utama) dirancang agar Tasmania bisa:

  • Mengimpor listrik murah dari surya/angin saat surplus
  • Menyimpan energi dalam bentuk air di bendungan
  • Mengekspor kembali saat sistem daratan utama butuh daya

Ini persis logika yang dibutuhkan Indonesia jika ingin:

  • Menghubungkan sentra PLTS di Nusa Tenggara ke pusat beban di Jawa
  • Menggunakan PLTA di Sumatra, Sulawesi, Kalimantan sebagai penyangga variabilitas PLTS/PLTB
  • Menjaga keandalan sistem saat cuaca ekstrem (kemarau panjang, mendung berkepanjangan)

Tanpa penyimpanan jangka panjang, pilihan kita tinggal dua:
bayar mahal untuk cadangan fosil, atau menerima risiko pemadaman.

Indonesia: Potensi PLTA Besar, Tapi Tanpa AI & Perencanaan Cerdas Bisa Mubazir

Indonesia sebenarnya punya modal yang Australia iri: potensi hidro dan pumped storage yang sangat besar, plus sistem kelistrikan yang sedang berkembang sehingga masih bisa "dibentuk".

Di mana posisi Indonesia sekarang?

  • Bauran energi terbarukan masih didominasi PLTA dan panas bumi
  • PLTS dan PLTB mulai naik, tapi masih jauh dari target
  • Sistem transmisi antar-pulau terbatas
  • Disrupsi cuaca (El Niño, La Niña) makin sering dan ekstrem

Dengan kondisi ini, long-duration storage untuk Indonesia paling alami datang dari:

  1. PLTA dengan bendungan besar (multi-purpose: listrik, irigasi, pengendalian banjir)
  2. Pumped storage hydropower (PLTA dengan dua kolam yang bisa memompa air naik saat listrik murah dan menurunkannya saat listrik mahal)
  3. Kombinasi storage + jaringan antar-pulau (misalnya dari Kalimantan/Sumatra ke Jawa)

Tantangannya: proyek PLTA dan pumped storage itu padat modal, berisiko tinggi, dan siklus pembangunannya panjang (bisa 7–10 tahun). Kalau salah desain atau salah lokasi, dampaknya bisa puluhan tahun.

Di sinilah AI untuk sektor energi bukan sekadar "nice to have", tapi alat kerja sehari-hari yang seharusnya standar.

Peran AI: Dari Perencanaan Hingga Operasi Harian Penyimpanan Energi

AI dan analitik canggih bisa membuat investasi penyimpanan energi lebih tepat sasaran, lebih optimal pemanfaatannya, dan lebih menguntungkan secara finansial.

1. Perencanaan sistem: mensimulasikan ribuan skenario seperti AEMO

AEMO menyebut mereka memodelkan ribuan kombinasi investasi untuk mencari jalur biaya terendah. Hal yang sama bisa (dan harus) dilakukan Indonesia dengan bantuan AI:

  • Menjalankan simulasi jangka panjang (hingga 2050) dengan variasi:
    • skenario pertumbuhan ekonomi
    • pola permintaan listrik per sektor
    • penetrasi kendaraan listrik
    • perubahan pola cuaca (berbasis data historis dan proyeksi iklim)
  • Menguji di mana lokasi paling optimal untuk:
    • PLTS skala besar
    • PLTB, khususnya di NTT dan Sulawesi
    • PLTA dan pumped storage
    • interkoneksi antar-pulau

Model AI dapat mencari kombinasi yang meminimalkan LCOE sistemik (bukan hanya harga per kWh satu pembangkit) dan biaya keandalan (cadangan, pemadaman, dll.).

2. Prediksi beban dan produksi terbarukan secara granular

AI punya keunggulan besar dalam forecast:

  • Memperkirakan beban sampai level feeder atau gardu induk berdasarkan:
    • data historis
    • cuaca lokal
    • pola perilaku pelanggan
    • hari libur nasional dan event besar
  • Memprediksi output PLTS/PLTB berbasis:
    • data satelit
    • prakiraan cuaca jangka pendek
    • histori performa panel/turbin

Hasilnya, operator sistem bisa tahu dari jauh hari:

Hari X, pukul 11.00–14.00 akan ada surplus PLTS di Jawa–Bali, sedangkan malam harinya akan ada defisit beban puncak.

Ini memungkinkan pengoperasian pumped storage dan PLTA secara presisi: kapan harus dipompa, kapan harus membangkitkan.

3. Optimasi operasi harian: kapan menyimpan, kapan melepas

AI dapat menjalankan optimasi multi-objektif yang mempertimbangkan:

  • Harga marginal pembangkitan per jam
  • Level waduk dan proyeksi debit masuk
  • Risiko kekeringan atau banjir
  • Status jaringan (kemacetan transmisi)
  • Ketersediaan PLTS/PLTB dan pembangkit lainnya

Untuk operator PLTA/pumped storage, AI bisa memberikan rekomendasi seperti:

  • "Kurangi pembangkitan hari ini, simpan air, karena 3 hari lagi akan ada periode lull PLTS/PLTB. Harga listrik akan lebih tinggi saat itu."
  • "Manfaatkan surplus PLTS siang hari untuk memompa air ke kolam atas, karena beban puncak malam akan tinggi."

Ini model operasi yang sudah dicoba di Australia dan Eropa. Indonesia bisa langsung lompat ke pola yang sama tanpa harus mengulang semua trial-and-error mereka.

4. Manajemen risiko iklim dan keandalan

Seperti yang disorot AEMO, renewable drought dan labilnya durasi serta intensitasnya menjadi tantangan utama. Indonesia punya versi sendiri: kombinasi El Niño, kekeringan, dan perubahan pola hujan.

AI dapat membantu dengan:

  • Model hidrologi berbasis machine learning untuk memprediksi ketersediaan air di bendungan
  • Analisis risiko multi-tahun: seberapa besar kemungkinan terjadinya tahun kering berturut-turut dan apa rupiah risikonya
  • Rekomendasi kapasitas cadangan (reserve margin) yang rasional, bukan sekadar angka politis

Dengan begitu, perdebatan "berapa banyak PLTA/pumped storage yang perlu dibangun" bisa beralih dari opini ke data dan simulasi.

Apa Artinya untuk Utilitas dan Pengembang Energi di Indonesia

Kalau kita tarik pelajaran dari Australia dan dikawinkan dengan kondisi lokal, gambarannya kira-kira seperti ini:

1. Tanpa long-duration storage, target bauran EBT akan mentok

Bahkan di sistem Jawa-Bali yang relatif besar, akan ada batas integrasi PLTS/PLTB tanpa penyimpanan. Di sistem kecil seperti Nusa Tenggara, batas ini lebih rendah lagi. Penyimpanan jangka panjang harus diperlakukan sebagai infrastruktur strategis, bukan opsi tambahan.

2. Setiap proyek PLTA/pumped storage seharusnya punya "otak" AI

Mulai dari studi kelayakan hingga operasi, pengembang bisa:

  • Menggunakan AI untuk pemilihan lokasi dan skenario operasi
  • Mengintegrasikan modul prediksi beban dan cuaca ke dalam sistem SCADA/EMS
  • Membangun digital twin untuk menguji strategi operasi optimal sebelum diterapkan di dunia nyata

Ini yang akan membedakan proyek yang hanya "jalan" dengan proyek yang menghasilkan revenue optimal dan meningkatkan keandalan sistem.

3. PLN dan operator sistem perlu kultur data-driven

AEMO menekankan bahwa rencana mereka berbasis konsultasi luas dan pemodelan ribuan kombinasi investasi. Indonesia perlu budaya yang sama:

  • Keputusan jaringan, pembangkit, dan penyimpanan berbasis pemodelan dan simulasi AI, bukan hanya rule of thumb
  • Investasi di data infrastruktur (smart metering, sensor, data historis berkualitas) sebagai fondasi AI di sektor energi

Menyusun Peta Jalan Indonesia: Storage + AI, Bukan Salah Satu

Pelajaran terbesar dari rencana AEMO adalah ini: energi terbarukan saja tidak cukup.
Australia hanya berani menutup batubaranya karena mereka sudah menghitung peran storage, jaringan, dan gas cadangan secara detail.

Indonesia butuh kombinasi serupa, dengan sentuhan lokal:

  • PLTS dan PLTB sebagai tulang punggung penambahan kapasitas baru
  • PLTA dan pumped storage sebagai penyimpanan jangka panjang dan penopang keandalan
  • AI dan analitik canggih sebagai "sistem saraf" yang membuat semua investasi ini bekerja optimal
  • Jaringan antar-pulau untuk berbagi sumber daya dan mengurangi kebutuhan cadangan mahal

Kalau Anda pelaku di sektor energi – entah di PLN, IPP, pengembang proyek, atau regulator – pertanyaan praktisnya sederhana:

  • Di mana dalam rencana bisnis Anda penyimpanan energi jangka panjang mulai masuk?
  • Sejauh mana keputusan investasi Anda sudah didukung model AI, bukan spreadsheet statis?
  • Apakah portofolio proyek Anda siap menghadapi "renewable drought" versi Indonesia dalam 10–20 tahun ke depan?

Transisi energi Indonesia tidak perlu menebak-nebak. Data sudah ada, teknologi AI sudah tersedia, dan contoh nyata seperti Australia sudah di depan mata. Tantangannya tinggal: seberapa cepat kita berani menggabungkan penyimpanan jangka panjang dengan AI sebagai inti strategi, bukan lampiran di belakang proposal.