Review Oleh: Ropiudin, S.TP., M.Si. (Dosen Bidang Teknik Sistem Termal dan Energi Terbarukan, Universitas Jenderal Soedirman)
Dalam era transisi energi saat ini, penjadwalan generasi energi terbarukan menjadi salah satu tantangan utama yang harus dihadapi untuk mencapai keberlanjutan dan efisiensi dalam sistem energi. Penelitian terbaru yang mengusulkan teknik optimasi bernama Ameliorated Artificial Hummingbird Algorithm (AAHA) menawarkan pendekatan inovatif untuk menyelesaikan masalah penjadwalan generasi terkoordinasi antara sumber energi angin, solar, dan thermal. Dengan menggabungkan algoritma hummingbird buatan (AHA) dengan strategi pencarian simplex (SSS), metode ini menunjukkan potensi besar dalam meningkatkan efisiensi dan efektivitas penjadwalan energi.
AAHA meniru perilaku mencari makanan dari burung kolibri, yang dikenal dengan teknik foraging yang cerdas. Terdapat tiga jenis foraging yang diterapkan: guided, territorial, dan migration. Foraging yang dipandu berfungsi untuk eksplorasi yang lebih tinggi pada tahap awal, sementara foraging territorial berfokus pada eksploitasi di lingkungan sekitar. Di sisi lain, foraging migrasi membantu dalam menjelajahi ruang pencarian yang lebih luas. Kombinasi dari ketiga teknik ini menciptakan algoritma yang adaptif dan responsif terhadap dinamika sistem energi yang kompleks.
Salah satu keunggulan dari AAHA adalah kemampuannya untuk mengurangi ketergantungan pada parameter yang perlu disesuaikan, menjadikannya lebih sederhana dan lebih mudah diterapkan dalam praktik. Dalam konteks penjadwalan generasi energi, komitmen terhadap unit solar dan angin sangat penting untuk memastikan pasokan energi yang tidak terputus. Dengan memanfaatkan sumber energi terbarukan, penelitian ini tidak hanya berfokus pada efisiensi operasional tetapi juga pada pengurangan emisi polutan yang dihasilkan dari pembangkit thermal.
Metode penalti harga diterapkan untuk menyatukan emisi gas buang dari pembangkit thermal dengan biaya operasional, yang merupakan langkah penting dalam mengintegrasikan pertimbangan lingkungan ke dalam model ekonomi. Dengan mengurangi penggunaan batubara dan memprioritaskan sumber energi terbarukan, penelitian ini menunjukkan bahwa ada potensi signifikan untuk mengurangi emisi polutan dan menghemat biaya bahan bakar. Hal ini sejalan dengan tujuan global untuk mengurangi dampak lingkungan dari sektor energi.
Dalam penelitian ini, pendekatan maju diterapkan untuk menyelesaikan masalah optimasi terikat multivariable yang dinamis. Pendekatan ini memungkinkan peneliti untuk menangani kompleksitas yang muncul dari interaksi antara berbagai sumber energi dan permintaan yang fluktuatif. Pengujian kinerja algoritma yang diusulkan pada berbagai sistem uji listrik menunjukkan hasil yang menjanjikan, dan uji statistik yang dilakukan memberikan validasi yang kuat terhadap efektivitas metode ini.
Secara keseluruhan, inovasi yang dihadirkan oleh AAHA dalam penjadwalan generasi energi terbarukan menunjukkan bahwa dengan pendekatan yang tepat, kita dapat mencapai keseimbangan antara kebutuhan energi dan keberlanjutan lingkungan. Penelitian ini tidak hanya memberikan kontribusi pada bidang teknik sistem termal dan energi terbarukan, tetapi juga membuka jalan bagi pengembangan lebih lanjut dari algoritma optimasi yang dapat diterapkan dalam berbagai konteks energi.
Dengan demikian, AAHA bukan hanya sekadar algoritma, tetapi juga merupakan langkah strategis menuju sistem energi yang lebih bersih dan efisien. Penelitian ini menggarisbawahi pentingnya kolaborasi antara teknologi dan keberlanjutan, serta menunjukkan bahwa inovasi dalam algoritma dapat memberikan solusi nyata untuk tantangan energi global yang kita hadapi saat ini.
