Storage Durasi Panjang & AI: Kunci Transisi Energi RI

Storage Durasi Panjang & AI: Pelajaran dari Australia untuk Indonesia

Draf rencana sistem kelistrikan Australia terbaru menargetkan 12GW pumped storage dan 32GW baterai untuk menopang lebih dari 120GW energi terbarukan baru. Di saat yang sama, dua pertiga pembangkit batu bara mereka akan tutup sebelum 2035.

Ini bukan sekadar angka. Ini pesan yang sangat jelas: tanpa storage durasi panjang, transisi energi tidak akan stabil, tidak murah, dan tidak andal.

Buat Indonesia yang lagi serius mendorong PLTS, PLTB, dan jaringan pintar berbasis AI, pengalaman Australia ini seperti bocoran "jawaban ujian". Di seri AI untuk Sektor Energi Indonesia: Transisi Berkelanjutan ini, kita bahas bagaimana storage durasi panjang + AI bisa jadi tulang punggung sistem energi Indonesia beberapa tahun ke depan.

---

Apa yang Dikatakan Rencana AEMO – dan Kenapa Kita Harus Peduli

Pesan utama dari Draft Integrated System Plan (ISP) 2026 AEMO sangat tegas: energi terbarukan variabel butuh dukungan storage durasi panjang untuk menjaga keandalan sistem.

Isi kunci rencana AEMO

AEMO memetakan jalur transisi dengan:

• 120GW pembangkit baru berbasis angin dan surya
• 32GW baterai skala grid
• 12GW pumped storage hydro (PSH) sebagai storage durasi panjang utama
• Peran kuat pembangkit hidro eksisting sampai 2050
• Penutupan penuh pembangkit batu bara pada 2049 (2/3 sudah tutup sebelum 2035)

Satu poin penting: mereka secara eksplisit mengakui risiko “renewable droughts” – periode berhari‑hari bahkan berminggu‑minggu ketika angin lemah dan iradiasi surya rendah. Di situlah storage durasi panjang jadi penyelamat.

Kenapa relevan untuk Indonesia

Struktur sistem kita memang beda, tapi tantangannya mirip:

• PLTU mulai dikurangi bertahap
• Target bauran energi terbarukan makin agresif
• Variabilitas angin dan surya di Jawa, Sumatra, Sulawesi, sampai NTT makin besar

Tanpa storage durasi panjang, operator sistem Indonesia (seperti PLN dan anak usahanya) akan dipaksa mengandalkan pembangkit fosil sebagai backup. Itu bikin transisi lambat dan mahal.

Australia sudah terang‑terangan menyimpulkan: kombinasi energi terbarukan + storage + jaringan transmisi baru adalah opsi dengan biaya sistem paling rendah. Indonesia akan mengarah ke titik yang sama.

---

Kenapa Storage Durasi Panjang Jadi Tulang Punggung Grid Terbarukan

Storage durasi panjang memegang peran yang tidak bisa digantikan baterai jangka pendek biasa.

Beda fungsi: baterai vs storage durasi panjang

Secara praktis, perannya kira‑kira begini:

• Baterai (1–4 jam)

  • Meratakan beban harian (peak shaving)
  • Menyerap lonjakan PLTS siang hari
  • Menjaga frekuensi dan kualitas daya

• Storage durasi panjang (8 jam – beberapa hari/minggu) seperti pumped storage atau hidro dengan reservoir besar

  • Menutup renewable droughts
  • Menjaga sistem tetap hidup saat kombinasi angin + surya benar‑benar lemah
  • jadi "asuransi" keandalan ketika cuaca ekstrem memukul supply terbarukan

Australia mengandalkan Tasmania dengan danau dan bendungan dalam (deep hydro storage) untuk peran ini. Kapasitas besar air yang tersimpan bertindak seperti "bank energi musiman" yang bisa dikosongkan saat daratan utama kekurangan pasokan.

Indonesia punya peluang serupa dengan waduk PLTA di Sumatra, Sulawesi, Kalimantan, sampai Papua – plus opsi pumped storage di sistem Jawa–Bali yang beban dan pertumbuhan industrinya paling besar.

Tanpa storage durasi panjang, biaya sistem melonjak

Tanpa storage tipe ini, operator punya dua pilihan jelek:

1. Overbuild PLTS/PLTB secara besar‑besaran, lalu banyak energi terbuang saat cuaca bagus
2. Mempertahankan PLTU/PLTG hanya sebagai backup, yang jarang dipakai tapi tetap harus dibayar kapasitas dan bahan bakarnya

Keduanya mahal dan tidak efisien. Itulah kenapa AEMO menyebut storage durasi panjang sebagai komponen kunci transisi biaya rendah (least‑cost transition). Logika ini sepenuhnya berlaku untuk Indonesia.

---

Apa yang Bisa Ditiru Indonesia dari Strategi Tasmania

Tasmania menyiapkan dirinya sebagai “baterai” untuk National Electricity Market Australia. Caranya cukup menarik dan sangat relevan buat Indonesia.

1. Mengoptimalkan aset hidro eksisting, bukan selalu membangun dari nol

Hydro Tasmania tidak hanya mengejar proyek baru, tapi juga:

• Upgrade PLTA yang sudah ada agar efisiensi naik dan kapasitas fleksibilitasnya lebih besar
• Redevelopment kawasan seperti Tarraleah dan rencana pumped storage di Lake Cethana

Indonesia bisa melakukan pendekatan serupa:

• Modernisasi turbin dan sistem kontrol PLTA eksisting
• Mengubah sebagian waduk menjadi pumped storage hybrid (atas‑bawah) jika kondisi geografis memungkinkan
• Menggunakan AI untuk optimasi operasi waduk (kapan menyimpan air, kapan melepas) berdasarkan prediksi cuaca dan harga listrik

2. Mengandalkan interkoneksi untuk “jual beli fleksibilitas”

Tasmania mengandalkan proyek Marinus Link dan pengembangan transmisi di North West untuk:

• Mengimpor listrik murah (surplus PLTS/PLTB) dari daratan utama
• Mengekspor daya dari hidro dan pumped storage saat sistem butuh fleksibilitas dan kapasitas puncak

Buat Indonesia, pola pikir ini sangat relevan dengan:

• Rencana interkoneksi antar‑pulau (misalnya Sumatra–Jawa, Kalimantan–Jawa)
• Integrasi super grid nasional yang menghubungkan kantong PLTB/PLTS dengan pusat beban industri dan perkotaan

Storage durasi panjang di wilayah yang punya potensi hidro besar bisa digunakan untuk mem-backup sistem Jawa–Bali, selama konektivitas kuat dan dikendalikan lewat sistem dispatch berbasis AI.

3. Mencari model bisnis yang sehat

Hydro Tasmania menilai potensi pendapatan masa depan sangat kuat dari fleksibilitas yang mereka tawarkan:

• Pendapatan dari jasa kapasitas dan keandalan
• Pendapatan dari arbitrase harga (beli murah, jual saat mahal)
• Manfaat ekonomi lokal: lapangan kerja, investasi, dan dividen ke pemerintah daerah

Indonesia butuh regulasi dan pasar yang:

• Mengakui nilai fleksibilitas dan keandalan, bukan hanya kWh
• Memberi sinyal harga yang cukup menarik agar BUMN dan swasta mau investasi di pumped storage dan storage lain

---

Di Mana Peran AI dalam Storage Durasi Panjang?

Di titik ini, pertanyaannya jadi lebih spesifik: bagaimana AI membuat investasi storage durasi panjang jauh lebih efektif dan bankable?

1. Prediksi permintaan & pasokan yang jauh lebih akurat

AI, dengan model time series dan machine learning, bisa:

• Memprediksi beban harian dan musiman sampai jam‑per‑jam
• Menggabungkan data cuaca, pola industri, dan perilaku konsumen
• Mengestimasi output PLTS/PLTB beberapa jam sampai beberapa hari ke depan

Buat operator storage durasi panjang, informasi ini krusial untuk memutuskan:

• Kapan mulai mengisi (pumping) dan kapan mengosongkan (generating)
• Berapa cadangan energi yang harus disimpan untuk mengantisipasi renewable droughts

Tanpa AI, keputusan ini cenderung konservatif (artinya, tidak optimal secara ekonomi).

2. Optimasi operasi multi‑tujuan (biaya, keandalan, dan lingkungan)

AI dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi yang kompleks:

• Menyeimbangkan target minim biaya operasi dengan maksim keandalan
• Menjaga level waduk agar tetap aman untuk irigasi, air baku, dan pengendalian banjir
• Mengatur jadwal maintenance agar tidak bentrok dengan periode kritis sistem

Pendekatan ini ideal untuk Indonesia di mana PLTA sering punya fungsi multipurpose (energi + irigasi + pengendalian banjir).

3. Dispatch terkoordinasi antar storage dan pembangkit lain

Dalam jaringan listrik yang semakin canggih, AI untuk optimasi jaringan listrik akan:

• Mengkoordinasikan baterai jangka pendek, pumped storage, PLTA, PLTG peaker, dan PLTS/PLTB dalam satu sistem kontrol
• Mengambil keputusan real‑time berdasarkan harga, kondisi jaringan, dan ancaman gangguan
• Mengurangi kebutuhan spinning reserve dari pembangkit fosil

Hasil akhirnya: sistem menjadi lebih efisien, lebih bersih, dan lebih murah untuk pelanggan.

4. Pengembangan skenario dan perencanaan jangka panjang

Seperti AEMO yang memodelkan ribuan kombinasi investasi, Indonesia juga bisa memakai AI untuk:

• Menguji berbagai skenario transisi: cepat, sedang, atau lambat
• Menghitung berapa kapasitas storage durasi panjang ideal di tiap sistem
• Menentukan urutan prioritas proyek: mana yang perlu COD lebih dulu agar manfaat sistem maksimal

Ini sangat membantu regulator dan pembuat kebijakan yang harus membuat keputusan jangka panjang di tengah ketidakpastian.

---

Langkah Praktis untuk Pemangku Kepentingan Energi di Indonesia

Supaya tidak hanya jadi wacana, ada beberapa langkah konkret yang bisa mulai dikerjakan sekarang.

Untuk pembuat kebijakan dan regulator

• Tetapkan target storage durasi panjang dalam RUEN/RUPTL, bukan hanya target energi terbarukan
• Rancang mekanisme pasar kapasitas atau skema insentif yang mengakui nilai fleksibilitas
• Wajibkan penggunaan alat perencanaan berbasis AI dalam studi sistem dan jaringan

Untuk PLN dan pengelola sistem

• Petakan PLTA eksisting yang bisa di-upgrade atau dikonversi menjadi pumped storage
• Bangun pusat operasi jaringan berbasis AI yang mengintegrasikan prediksi cuaca, beban, dan output terbarukan
• Uji proyek percontohan (pilot) dispatch terkoordinasi antara baterai, PLTS, dan PLTA dengan dukungan model AI

Untuk pengembang dan investor

• Mulai studi kelayakan pumped storage dan PLTA fleksibel dengan memasukkan:
  • Skenario harga energi yang dimodelkan AI
  • Nilai jasa keandalan dan fleksibilitas
• Bangun kemitraan dengan penyedia solusi AI energi untuk desain dan operasi proyek sejak awal, bukan belakangan.

---

Menjadikan Storage Durasi Panjang & AI sebagai Strategi, Bukan Tambalan

Australia, lewat ISP AEMO, sudah cukup jelas menunjukkan arah: tanpa storage durasi panjang, sistem berbasis energi terbarukan akan rapuh dan mahal. Mereka menjadikan pumped storage dan hidro sebagai bagian inti, bukan pelengkap.

Indonesia sebaiknya tidak menunggu krisis keandalan sebelum meniru pendekatan ini. Kita sudah punya modal:

• Potensi hidro besar
• Rencana interkoneksi antar‑pulau
• Gerakan nasional menuju AI dan smart grid

Tinggal satu langkah penting: menjahit semuanya jadi strategi yang utuh.

Kalau Anda bergerak di sektor energi – baik di pemerintah, PLN, pengembang, maupun teknologi – ini saatnya bertanya:

Di portofolio dan rencana Anda hari ini, apakah storage durasi panjang dan AI sudah diposisikan sebagai pilar utama transisi, atau masih dianggap sekadar opsi tambahan?

Karena dalam transisi energi berikutnya, yang unggul bukan hanya yang punya banyak PLTS atau PLTB, tapi yang paling pintar mengelola variabilitas dengan kombinasi storage durasi panjang dan kecerdasan buatan.