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, tantangan utama yang dihadapi adalah bagaimana mengelola produksi energi terbarukan yang bersifat intermiten, seperti energi surya, dengan permintaan energi yang dinamis. Penelitian ini menyoroti pentingnya sistem penyimpanan energi terintegrasi yang dapat mengatasi ketidaksesuaian temporal antara pasokan dan permintaan energi. Dengan memanfaatkan teknologi penyimpanan energi yang cerdas, kita dapat memastikan bahwa energi yang dihasilkan dapat digunakan secara efisien, terutama dalam konteks gudang pintar yang beroperasi di sektor distribusi makanan.
Salah satu pendekatan yang menjanjikan dalam mengelola sistem penyimpanan energi adalah melalui penerapan teknik pembelajaran penguatan (reinforcement learning). Metode ini memungkinkan sistem untuk belajar dari pengalaman dan mengoptimalkan proses pengisian dan pengosongan baterai berdasarkan prediksi beban dan produksi energi fotovoltaik. Dalam konteks penelitian ini, penggunaan data dari sistem penyimpanan energi baterai yang beroperasi di gudang pintar di Norwegia menunjukkan potensi besar dalam meningkatkan efisiensi energi dan mengurangi biaya operasional.
Penelitian ini tidak hanya berfokus pada pengembangan algoritma, tetapi juga pada penerapan praktis dari sistem manajemen energi yang cerdas. Dengan mengintegrasikan algoritma pencarian acak yang ditingkatkan dengan jaringan saraf buatan, sistem ini mampu mengontrol aliran energi dari sistem penyimpanan baterai secara efektif. Hal ini sangat penting untuk memastikan bahwa energi yang disimpan dapat digunakan pada saat yang tepat, mengoptimalkan penggunaan energi terbarukan yang tersedia.
Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma yang dikembangkan mampu mencapai akurasi yang sangat tinggi, yaitu 99,2% dalam pengujian yang dilakukan. Ini menunjukkan bahwa pendekatan yang diambil tidak hanya teoritis, tetapi juga dapat diterapkan secara praktis dalam konteks nyata. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi signifikan terhadap pengembangan sistem manajemen energi yang lebih efisien dan berkelanjutan.
Selain itu, integrasi sistem penyimpanan energi dengan sistem penyimpanan termal juga menjadi aspek penting dalam penelitian ini. Dengan mengkoordinasikan kedua sistem ini, kita dapat lebih lanjut mengurangi biaya energi dan meningkatkan efisiensi operasional gudang pintar. Hal ini sangat relevan mengingat kebutuhan untuk mengurangi jejak karbon dan meningkatkan keberlanjutan dalam sektor distribusi makanan.
Dalam konteks yang lebih luas, penelitian ini membuka jalan bagi penerapan teknologi cerdas dalam pengelolaan energi di berbagai sektor. Dengan semakin banyaknya gudang dan fasilitas yang beralih ke solusi energi terbarukan, penting untuk mengembangkan sistem yang tidak hanya efisien tetapi juga adaptif terhadap perubahan kondisi pasar dan lingkungan.
Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan wawasan yang berharga tentang bagaimana teknologi pembelajaran mesin dan sistem penyimpanan energi dapat diintegrasikan untuk menciptakan solusi yang lebih baik dalam pengelolaan energi. Dengan terus mengembangkan dan menerapkan teknologi ini, kita dapat berharap untuk mencapai sistem energi yang lebih berkelanjutan dan efisien di masa depan.
