Jaringan Cerdas: Kecerdasan Buatan di Bidang Energi Terbarukan

Sudah 33 tahun sejak saya pertama kali mengenal bidang Kecerdasan Buatan (AI) yang saat itu masih baru. Saya bekerja dengan bahasa pemrograman AI LISP dan Prolog. Melalui jaringan universitas, saya juga berkenalan dengan internet. Pada saat yang sama, pasar televisi satelit sedang booming. Dari situ, saya mengembangkan keterampilan saya di bidang intralogistik, hingga akhirnya sampai pada posisi saya saat ini di bidang fotovoltaik.

FAW Ulm (Lembaga Penelitian untuk Pemrosesan Pengetahuan Berorientasi Aplikasi) didirikan pada tahun 1987 sebagai lembaga independen pertama untuk kecerdasan buatan. Perusahaan-perusahaan seperti DaimlerChrysler AG, Jenoptik AG, Hewlett-Packard GmbH, Robert Bosch GmbH, dan beberapa lainnya terlibat. Saya sendiri bekerja di sana sebagai asisten peneliti dari tahun 1988 hingga 1990.

Sementara itu, AI telah merambah ke banyak bidang, baik itu kedokteran, hukum, pemasaran, atau permainan komputer. Terjemahan mesin, misalnya dengan Google Translate atau DeepL, adalah salah satu aplikasi yang paling terkenal. AI juga digunakan dalam analisis dan perkiraan pergerakan harga saham serta dalam mengelola banjir informasi di mesin pencari.

Kecerdasan buatan adalah subbidang ilmu komputer yang berkaitan dengan otomatisasi pola perilaku, yang darinya dapat diperoleh dukungan pengambilan keputusan dan, idealnya, mengarah pada proses yang independen dan otonom. Kecerdasan buatan paling sering digunakan ketika sejumlah besar data yang sangat besar atau tidak terstruktur, namun sulit dikelola, perlu dikelola dan dikoordinasikan.

Tidak selalu berhasil. Misalnya, Amazon harus menonaktifkan AI-nya untuk mengevaluasi pelamar karena sistem penilaian otomatis tersebut merugikan perempuan.

Bahkan dalam terjemahan mesin, masih sering kali terdapat beberapa kesalahan kasar yang, setelah diperiksa lebih teliti, dapat menimbulkan kerutan atau senyuman.

Jadi, kecerdasan buatan sebenarnya tidak sesederhana itu. Masalahnya bukan pada jumlah data, melainkan pada interpretasi yang tepat. Karena Amazon sebagian besar mempekerjakan laki-laki, AI menyimpulkan bahwa perempuan memiliki kekurangan kinerja. Namun, AI gagal mempertimbangkan bahwa rendahnya persentase perempuan dalam profesi yang didominasi laki-laki memiliki penyebab sosiologis.

Masalah mendasar dengan kecerdasan buatan adalah bahwa pemrograman algoritma dan data sumber hanya sebaik pekerjaan subjektif dari para pengembang yang menciptakan dan menyediakannya. Kekurangan objektivitas karena emosi dan niat individu, serta kesalahan dalam interpretasi dan persepsi dari pihak pengembang, diadopsi oleh AI; ia belajar dari kesalahan tersebut dan mengembangkan kemampuannya lebih lanjut. Jika kurangnya pengetahuan tentang hubungan antar hal dan proses (keterampilan kunci) ditambahkan ke dalam hal ini, siklus tersebut menjadi lengkap.

Selengkapnya tentang ini: Kecerdasan buatan yang disederhanakan

Oleh karena itu, AI membutuhkan banyak waktu pengembangan dan keberanian untuk menghadapi kemunduran sebelum sistem yang efisien dapat muncul.

Judul-judul berita seperti “Kecerdasan Buatan (AI) sebagai pendorong transisi energi” atau “Bagaimana logistik mendapat manfaat dari kecerdasan buatan” adalah sensasi media yang bahkan tidak mencerminkan pengembangan dan upaya yang dibutuhkan, dan bahwa biaya adalah perhatian utama sebelum profitabilitas finansial menjadi jelas.

Kecerdasan buatan sejauh ini telah digunakan dalam industri energi terutama untuk tugas pemantauan atau peramalan.

 

Jaringan Cerdas – Tenaga Listrik Cerdas

Namun, dengan meningkatnya pangsa listrik dari energi terbarukan, semakin jelas bahwa AI juga akan mengendalikan proses sistem energi dalam skala besar di masa depan.

Meskipun pembangkit listrik terpusat telah mendominasi jaringan listrik hingga saat ini, trennya bergeser ke arah fasilitas pembangkit listrik terdesentralisasi. Hal ini terutama berlaku untuk sumber energi terbarukan seperti sistem fotovoltaik, pembangkit listrik tenaga surya termal, turbin angin, dan pembangkit biogas. Hal ini menyebabkan struktur yang jauh lebih kompleks, terutama di bidang pengendalian beban, pengaturan tegangan dalam jaringan distribusi, dan menjaga stabilitas jaringan. Fasilitas pembangkit listrik terdesentralisasi yang lebih kecil, tidak seperti pembangkit listrik menengah hingga besar, juga langsung memasok daya ke tingkat tegangan yang lebih rendah seperti jaringan tegangan rendah atau tegangan menengah.

 

Pengembangan jaringan cerdas

Jaringan listrik cerdas mengintegrasikan semua pemangku kepentingan ke dalam sistem komprehensif melalui interaksi antara pembangkitan, penyimpanan, manajemen jaringan, dan konsumsi. Pembangkit listrik (termasuk fasilitas penyimpanan) sudah dikendalikan untuk memastikan bahwa jumlah energi listrik yang dihasilkan selalu sesuai dengan jumlah yang dikonsumsi. Jaringan listrik cerdas menggabungkan konsumen, serta pemasok energi skala kecil yang terdesentralisasi dan fasilitas penyimpanan, ke dalam proses pengendalian ini. Hal ini menghasilkan pola konsumsi yang seimbang sepanjang waktu dan lokasi (konsumsi daya cerdas/listrik cerdas) dan memungkinkan integrasi yang lebih baik dari fasilitas pembangkitan yang tidak dapat dikendalikan (misalnya, turbin angin dan sistem fotovoltaik) dan konsumen (misalnya, penerangan).

Dengan meningkatnya pangsa energi terbarukan, semakin penting untuk menyelaraskan fluktuasi produksi energi dengan fluktuasi konsumsi energi. Selain kemungkinan menyimpan energi listrik menggunakan sistem penyimpanan energi atau pembangkit listrik tenaga air, pembangkit listrik berbasis permintaan (misalnya, melalui pembangkit listrik tenaga air atau bioenergi), dan perluasan jaringan listrik untuk distribusi cepat di wilayah yang luas, ada juga pilihan untuk menyesuaikan konsumsi listrik dengan pasokan listrik.

“Pembangkitan listrik dari tenaga surya dan angin membuat sistem pasokan jauh lebih terfragmentasi dan bergantung pada cuaca dibandingkan dengan pengoperasian pembangkit listrik konvensional. Selain itu, konsumsi harus lebih selaras dengan pasokan listrik. Fleksibilitas yang diperlukan belum dapat dikelola dengan infrastruktur yang ada. Sistem terdesentralisasi hanya dapat berfungsi melalui proses digital waktu nyata dan keputusan otomatis,” jelas Prof. Dr. Clemens Hoffmann, Direktur Fraunhofer IEE. Hoffmann melihat digitalisasi sebagai fondasi untuk langkah selanjutnya dalam transisi energi: “Proses koordinasi dan pengambilan keputusan dari pasokan energi terbarukan yang terdesentralisasi sangat kompleks. Hanya kecerdasan buatan yang akan memungkinkan untuk menghubungkan berbagai sistem, seperti pasokan listrik dan panas serta mobilitas, dalam skala besar melalui keputusan otomatis. Dengan membangun ekosistem untuk sistem energi kognitif, kami memajukan aplikasi AI di sektor energi.”

 

Sistem energi terdesentralisasi membutuhkan AI

Kebutuhan akan AI sudah nyata di berbagai bidang sektor energi. Misalnya, dalam perdagangan energi otomatis, fokusnya adalah pada sistem yang secara mandiri mengidentifikasi strategi perdagangan dan memicu pesanan beli atau jual. Pembangkit listrik fotovoltaik dan tenaga angin, serta stasiun pengisian daya dan elektroliser, dapat menggunakan AI untuk mengoptimalkan operasinya, sehingga mengurangi perawatan dan memperpanjang masa pakainya. Di sektor jaringan listrik, teknologi ini digunakan untuk menganalisis berbagai informasi, mengidentifikasi situasi kritis, dan mendukung penyelesaiannya.

Fraunhofer IEE telah bekerja selama 15 tahun pada kecerdasan buatan untuk memprediksi pembangkitan listrik yang bergantung pada cuaca dari energi surya, angin, dan bioenergi. Sistem perdagangan otomatis untuk bursa listrik EPEX Spot juga sedang dikembangkan di Kassel.

 

Penelitian tentang AI di sektor energi

“Kecerdasan buatan adalah teknologi kunci untuk pengembangan lebih lanjut transisi energi: Pergeseran dari industri pembangkit listrik yang terorganisasi secara terpusat berdasarkan bahan bakar fosil ke sistem energi berbasis sumber terbarukan adalah proses yang sangat kompleks yang hanya dapat dikelola melalui kendali cerdas,” kata Menteri Sains Hesse, Angela Dorn. “Pusat Kompetensi untuk Sistem Energi Kognitif menyediakan ruang bagi para ilmuwan untuk ide-ide baru dan pendekatan penelitian terhadap inovasi di sektor energi. Saya senang bahwa kami mendukung pendiriannya. Sekarang sangat penting untuk menggabungkan keahlian para peneliti dengan mitra yang kuat dari industri.”

Oleh karena itu, pusat kompetensi baru untuk sistem energi kognitif sedang didirikan di Kassel. Proyek penelitian tentang kecerdasan buatan dalam sistem energi ini mencari mitra dari kalangan akademisi dan industri, dan melihat peluang yang sangat baik bagi Jerman sebagai lokasi bisnis dan penelitian untuk mencapai kepemimpinan inovasi global di bidang ini. Karena alasan ini, negara bagian Hesse mendukung pendirian pusat kompetensi baru ini, yang dikelola oleh Institut Fraunhofer untuk Ekonomi Energi dan Teknologi Sistem Energi IEE.

Bidang aplikasi AI ini sedang diteliti oleh Pusat Kompetensi Sistem Energi Kognitif yang baru di Kassel, yang pendiriannya didanai oleh pemerintah negara bagian Hesse dengan total 5,8 juta euro antara tahun 2020 dan 2022.

 

K-ES

Pusat Kompetensi untuk Sistem Energi Kognitif (K-ES) telah dikembangkan oleh Fraunhofer IEE sejak pertengahan tahun 2020 untuk meneliti ekonomi energi kognitif, jaringan energi kognitif, dan teknologi sistem energi kognitif. Proses pengembangan direncanakan berlangsung selama sepuluh tahun. K-ES bertujuan untuk menjadi pusat nasional dan internasional untuk kecerdasan buatan dalam penelitian dan pengajaran.

Pusat Kompetensi untuk Sistem Energi Kognitif (K-ES) meneliti tugas-tugas sistem energi dari perspektif AI dan mengembangkannya lebih lanjut dalam tiga bidang: Ekonomi Energi Kognitif, Jaringan Energi Kognitif, dan Teknologi Sistem Energi Kognitif. “Sistem energi kognitif secara mandiri menentukan keadaannya berdasarkan informasi yang tersedia dan belajar untuk mencapai tujuan yang telah ditentukan. Kecerdasan buatan tidak bertentangan dengan kecerdasan manusia, tetapi justru terlibat dalam pertukaran konstan dengannya dan mendukungnya. Dengan perkembangan teknologi lebih lanjut, kedua belah pihak akan berubah,” jelas manajer proyek IEE, André Baier.

Sektor energi juga dapat memanfaatkan wawasan dari industri lain. AI sudah secara fundamental mengubah industri otomotif, ritel, serta sektor asuransi dan keuangan. Untuk transisi energi dengan energi terbarukan dan keterkaitan sektor, area digitalisasi yang paling penting adalah produsen dan konsumen cerdas, pembangkit listrik virtual, teknologi jaringan cerdas, dan manajemen energi waktu nyata.

 

Konsep dan aplikasi untuk ekonomi

Konsep pembentukan K-ES (Pusat Kompetensi untuk Sistem Energi) dikembangkan oleh Fraunhofer IEE. Inisiatif ini berawal dari kesepakatan dalam perjanjian koalisi pemerintah negara bagian Hessen. Fase pengembangan kini telah dimulai. Tujuan utamanya adalah menciptakan ekosistem inovasi dan membangun komunitas ahli. Pusat kompetensi baru ini akan menjadi bagian dari kampus Fraunhofer IEE yang saat ini sedang dibangun di Kassel dan akan melengkapi portofolio penelitian untuk transformasi sistem energi.

Langkah pertama melibatkan penyiapan lokasi dan infrastruktur TI dengan sistem cloud. Setelah itu, platform digital akan dibuat untuk memfasilitasi pertukaran antara mitra dari industri dan penelitian. Fase awal akan fokus pada perekrutan ilmuwan dan pengembangan keahlian. "Tujuan kami adalah untuk menghubungkan para ilmuwan yang memiliki tujuan bersama, terlepas dari di mana pun mereka berada di dunia," kata Baier.

Sampai pusat kompetensi resmi yang direncanakan didirikan, fokusnya akan tertuju pada perolehan mitra dan pengamanan proyek aplikasi dari industri. Hubungan erat dengan sektor energi merupakan bagian kunci dari konsep ini: layanan K-ES untuk perusahaan energi berkisar dari konsultasi dan studi konsep hingga prototipe dan sistem siap pakai. "Kami menyambut baik aplikasi dari para peneliti dan perusahaan, karena ekosistem seperti itu berkembang pesat berkat jaringan antara teori dan praktik," tegas Hoffmann.

 

Tujuannya: Sebuah komunitas yang terkenal secara internasional di Jerman

Dalam sepuluh tahun ke depan, K-ES diharapkan memiliki sekitar 100 pakar yang bekerja di bidang ilmu data, kemajuan dalam pembelajaran mesin, sistem rekomendasi, dan manajemen inovasi digital. Saat ini, 15 karyawan di Fraunhofer IEE bekerja di bidang-bidang tersebut. Lembaga baru ini bertujuan untuk menjadi salah satu komunitas AI terkemuka di sektor energi di Jerman.

Untuk mencerminkan tingginya tingkat internasionalitas dalam penelitian AI, pusat kompetensi ini juga menawarkan kesempatan kepada para ilmuwan tamu dari seluruh dunia untuk berpartisipasi. “Berkat infrastruktur pelatihan khusus, perangkat keras dan perangkat lunak yang sesuai, serta repositori model dan data yang komprehensif, kami dapat melakukan penelitian AI yang efisien dan lintas lokasi untuk sistem energi,” jelas Christoph Scholz, direktur ilmiah K-ES, mengenai kemungkinan yang tersedia.

Secara global, pekerjaan intensif sedang dilakukan untuk pengembangan AI. Jerman sejauh ini telah menghabiskan dana yang jauh lebih sedikit untuk penelitian ini dibandingkan para pesaingnya, AS dan Tiongkok. Sebagai bagian dari paket stimulus ekonomi pemerintah Jerman terkait Corona, €5 miliar kini akan diinvestasikan dalam AI hingga tahun 2025. "Mengenai AI dalam sistem energi, Jerman, sebagai lokasi bisnis dan penelitian, berada pada posisi yang baik untuk mencapai kepemimpinan inovasi global. Untuk itu, sangat penting bagi semua pemangku kepentingan untuk bekerja sama memajukan topik ini," kata Hoffmann.

 

Sistem Kognitif

Sistem kognitif adalah sistem digital dengan antarmuka antara dunia digital dan lingkungan, yang mampu mempersepsikan dan memahami sesuatu, menarik kesimpulan, dan belajar. Sistem kognitif mampu mengembangkan solusi untuk masalah manusia secara mandiri. Mereka dapat berinteraksi dan bekerja sama dengan sistem digital lainnya, menafsirkan konteks, dan mudah beradaptasi.

Sistem kognitif digunakan di semakin banyak bidang dan, misalnya, merupakan teknologi fundamental untuk kendaraan otonom, asisten pribadi cerdas, Industri 4.0, dan Internet of Things. Karakteristik khas dari sistem tersebut adalah kemampuannya untuk memproses sejumlah besar data dalam waktu singkat dan integrasinya ke dalam sistem tingkat yang lebih tinggi (sistem dari sistem). Pada tahun 2020, puluhan miliar euro telah diinvestasikan di seluruh dunia dalam teknologi ini.

Sistem kognitif dapat secara mandiri menentukan keadaannya sendiri dan keadaan asetnya berdasarkan informasi yang tersedia dan, melalui kemampuannya untuk beradaptasi, belajar untuk mencapai tujuan yang telah ditentukan secara otonom. Sistem energi kognitif merupakan teknologi kunci untuk transisi energi. Aplikasi di sektor kelistrikan dapat ditemukan dalam manajemen jaringan dan manajemen pembangkitan dan konsumsi.

Dalam ekosistem sistem energi kognitif, akses ke AI difasilitasi untuk berbagai peran pasar. Tugas operator pembangkit, operator titik pengukuran, manajer kelompok penyeimbangan, dan pemasar langsung diotomatisasi sedemikian rupa sehingga dapat dilakukan secara mandiri. Model "Avatar Energi" (lihat di atas) menggambarkan betapa mudahnya pemilik rumah dengan sistem tenaga surya dapat berpartisipasi dalam pasar energi ketika semua proses diotomatisasi. Avatar Energi saat ini sedang dikembangkan dalam kolaborasi antara Institut Fraunhofer IEE dan IOSB-AST.

Keterkaitan erat dengan sektor energi merupakan bagian dari konsep ini: layanan K-ES untuk perusahaan energi mencakup konsultasi dan studi konsep hingga prototipe dan sistem siap pakai. Ekosistem ini berkembang pesat berkat jaringan antara teori dan praktik.

Otomatisasi dan autonomisasi. Baca selengkapnya di sini: “Netralitas CO2 – Belajar dari Amazon”