Review Oleh: Ropiudin, S.TP., M.Si. (Dosen Bidang Teknik Sistem Termal dan Energi Terbarukan, Universitas Jenderal Soedirman)
Dalam era transisi energi yang semakin mendesak, pemanfaatan sumber energi terbarukan seperti tenaga air (hidro) menjadi sangat penting untuk memenuhi permintaan energi global. Tenaga hidro memiliki potensi besar, namun kinerjanya sering kali terhambat oleh masalah erosi silt dan kavitas yang dapat mengurangi efisiensi keseluruhan pembangkit. Masalah ini menjadi perhatian utama dalam penelitian dan pengembangan teknologi pembangkit listrik tenaga air, karena dampaknya yang signifikan terhadap kinerja dan umur panjang turbin.
Erosi silt dan kavitas adalah dua fenomena yang sering terjadi pada turbin hidro, terutama dalam kondisi operasi yang bervariasi. Penelitian menunjukkan bahwa kedua masalah ini dapat bervariasi tergantung pada debit air yang mengalir melalui turbin, baik dalam kondisi beban parsial maupun overload. Meskipun banyak studi telah dilakukan untuk memahami dan menganalisis masalah ini, masih terdapat kekurangan dalam prediksi kinerja turbin di bawah kondisi operasi yang berubah-ubah. Hal ini menunjukkan adanya kebutuhan mendesak untuk pengembangan sistem pemantauan yang dapat memberikan informasi real-time mengenai kondisi turbin.
Dalam konteks ini, penelitian ini mengusulkan arsitektur sistem pemantauan pembangkit listrik tenaga air berbasis IoT (Internet of Things) yang didukung oleh komputasi awan. Sistem ini dirancang untuk mengumpulkan dan menganalisis data historis dari pembangkit, serta mengembangkan korelasi yang dapat digunakan untuk memprediksi kinerja turbin. Dengan memanfaatkan platform cloud seperti ThingSpeak, data real-time dapat diintegrasikan untuk memvalidasi model yang dikembangkan, sehingga memberikan gambaran yang lebih akurat tentang kondisi operasional turbin.
Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model yang dikembangkan memiliki kemampuan prediksi yang sangat baik, dengan nilai R2 sebesar 0.9693 dan mean absolute percentage error (MAPE) sebesar 0.67%. Ini menunjukkan bahwa model tersebut dapat diandalkan untuk memantau kondisi turbin secara akurat. Selain itu, power factor juga menunjukkan performa yang baik dengan nilai R2 sebesar 0.9503 dan MAPE sebesar 0.798%. Angka-angka ini menandakan bahwa sistem pemantauan yang diusulkan dapat memberikan informasi yang berharga untuk pengambilan keputusan dalam pengelolaan pembangkit listrik tenaga air.
Keberhasilan sistem ini tidak hanya terletak pada akurasi prediksinya, tetapi juga pada kemampuannya untuk memberikan data secara real-time. Dengan adanya informasi yang tepat waktu, operator pembangkit dapat mengambil tindakan preventif untuk mengurangi dampak dari erosi silt dan kavitas, sehingga meningkatkan efisiensi dan umur turbin. Ini merupakan langkah penting dalam upaya menjaga keberlanjutan dan efisiensi operasional pembangkit listrik tenaga air.
Selain itu, penelitian ini juga membuka peluang untuk pengembangan lebih lanjut dalam bidang pemantauan dan pengelolaan pembangkit energi terbarukan. Dengan kemajuan teknologi IoT dan komputasi awan, sistem pemantauan yang lebih canggih dapat dikembangkan untuk berbagai jenis pembangkit energi terbarukan lainnya. Hal ini akan berkontribusi pada peningkatan efisiensi dan keberlanjutan sektor energi secara keseluruhan.
Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan kontribusi yang signifikan terhadap pemahaman dan pengelolaan kinerja turbin hidro. Dengan pendekatan berbasis data dan teknologi modern, kita dapat mengatasi tantangan yang dihadapi oleh pembangkit listrik tenaga air dan memastikan bahwa sumber energi terbarukan ini dapat berfungsi secara optimal dalam memenuhi kebutuhan energi global di masa depan.
