Review Oleh: Ropiudin, S.TP., M.Si. (Dosen Bidang Teknik Sistem Termal dan Energi Terbarukan, Universitas Jenderal Soedirman)
Dalam beberapa dekade ke depan, permukiman masa depan akan berubah secara signifikan. Batasan antara sektor-sektor individual seperti listrik, mobilitas, dan pemanas akan semakin kabur, dengan energi listrik menjadi penghubung utama. Pergeseran dari bahan bakar fosil akibat perubahan iklim juga akan meningkatkan permintaan terhadap energi listrik. Proyek seperti “Zwickauer Energiewende Demonstrieren” (ZED) memberikan gambaran jelas tentang peran penting pompa panas dalam menyediakan energi bagi distrik-distrik permukiman. Sebagai dosen di bidang Teknik Sistem Termal dan Energi Terbarukan, penting bagi kita untuk melihat ini sebagai contoh bagaimana teknologi modern dapat berfungsi sebagai solusi yang lebih berkelanjutan.
Sistem pompa panas tidak hanya efisien, tetapi juga memungkinkan konversi energi lingkungan menjadi energi yang dapat digunakan untuk pemanasan dan pendinginan bangunan. Namun, meningkatnya penggunaan pompa panas berarti permintaan listrik juga akan meningkat. Oleh karena itu, pengembangan pembangkit energi terbarukan harus disertai dengan sistem penyimpanan energi yang cerdas. Penyimpanan energi menjadi penting untuk menjaga keseimbangan antara pasokan dan permintaan energi di kawasan permukiman yang saling terhubung.
Salah satu tantangan utama yang dihadapi oleh penyimpanan energi adalah bagaimana mengatur proses pengisian dan pengosongan daya secara efektif. Di sinilah teknologi prediksi berperan penting. Metode peramalan untuk pengendalian penyimpanan energi menjadi semakin relevan karena kita harus memprediksi kapan ada surplus atau kekurangan daya dalam jaringan listrik. Sistem penyimpanan harus diisi ketika ada kelebihan energi dari sumber terbarukan dan melepaskan energi saat beban pengguna meningkat. Hal ini penting untuk memastikan pasokan listrik tetap stabil, terutama di wilayah yang mengandalkan energi terbarukan yang bersifat fluktuatif, seperti tenaga surya atau angin.
Untuk merancang prediksi yang optimal, diperlukan analisis yang mendalam terhadap pola konsumsi energi, kondisi cuaca, dan produksi energi terbarukan. Ini bukanlah tugas yang mudah, karena melibatkan data besar dan pemodelan yang kompleks. Namun, dengan adanya teknologi kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (machine learning), prediksi ini dapat semakin akurat dan efisien. Sistem AI dapat dilatih untuk mengenali pola-pola penggunaan energi dan menghasilkan prediksi yang lebih baik untuk mengoptimalkan penyimpanan energi. Dengan demikian, proses pengisian dan pengosongan dapat diatur dengan cara yang lebih cerdas, memaksimalkan penggunaan energi yang dihasilkan.
Dalam konteks permukiman masa depan, sistem penyimpanan energi di tingkat lingkungan (neighbourhood level) akan menjadi kunci keberhasilan transisi energi. Dengan prediksi yang tepat, kita dapat mengintegrasikan berbagai sektor energi, seperti listrik, panas, dan mobilitas, menjadi sistem yang saling terhubung dan efisien. Selain itu, penyimpanan energi juga memberikan fleksibilitas untuk mengurangi ketergantungan pada jaringan listrik utama saat terjadi lonjakan beban atau penurunan produksi energi terbarukan.
Secara keseluruhan, masa depan energi di kawasan permukiman bergantung pada integrasi yang cerdas antara produksi energi terbarukan, penyimpanan energi, dan teknologi prediksi. Riset seperti yang dilakukan dalam proyek ZED memberikan wawasan yang berharga tentang bagaimana solusi ini dapat diterapkan pada skala yang lebih luas. Sebagai dosen dan peneliti di bidang ini, kita harus terus mendorong inovasi dan penelitian yang mendukung terciptanya permukiman yang lebih berkelanjutan dan tangguh terhadap tantangan energi di masa depan.
