Transisi energi Inggris telah memasuki fase baru. AI inovasi dan pusat data konsumsi listrik mendorong permintaan ke tingkat yang baru.
Tantangannya bukan lagi sekedar mengganti bahan bakar fosil dengan energi terbarukan. Hal ini adalah tentang merancang ulang seluruh sistem untuk menyeimbangkan permintaan digital yang melonjak dengan sasaran emisi.
Kepala Produk & Teknologi di Wood Mackenzie.
Lonjakan ini menggerakkan ekonomi digital. Hal ini juga mengungkap kerentanan jaringan listrik yang kritis. Untuk mempertahankan pertumbuhan ini, energi infrastruktur harus menjadi cerdas, dan AI adalah satu-satunya alat yang mampu mengelola kompleksitas yang diciptakannya.
Skala lonjakannya
Sebuah pusat data yang berfokus pada AI dapat mengonsumsi listrik sebanyak 100.000 rumah. Penelitian Wood Mackenzie menemukan bahwa permintaan listrik pusat data global akan mencapai 700 TWh pada tahun 2025, melebihi permintaan kendaraan listrik. Pada tahun 2050, pusat data dapat mengonsumsi 3.500 TWh, setara dengan gabungan kebutuhan listrik saat ini dari India dan Timur Tengah.
Dengan awan adopsi dan percepatan AI, beban terkonsentrasi ini menciptakan titik-titik tekanan lokal dan riak-riak di seluruh nasional jaringanmemperlihatkan kerapuhan jaringan listrik.
London Barat merasakan tekanan pada tahun 2022. Ruang kepala Grid telah habis. Proyek perumahan tertunda. Pengembang terpaksa memikirkan kembali jadwalnya. Kendala serupa juga muncul di dekat jalur serat optik dan gardu induk utama, dimana fasilitas skala besar berkelompok untuk mendapatkan keunggulan konektivitas.
Lokasi-lokasi ini memerlukan ledakan energi yang padat dan tidak dapat diprediksi, yang tidak dapat ditangani oleh model perencanaan lama.
Jaringan listrik kita semakin saling terhubung, semakin terbarukan, dan semakin terpapar beban terpusat dari pusat data skala besar. Ketika perencanaan deterministik bertemu dengan realitas non-linier, margin kesalahan menyusut.
Satu kesalahan perhitungan dapat berdampak lintas negara dan pasar, mengubah kesalahan lokal menjadi krisis nasional.
Mengapa perencanaan energi tradisional gagal
Selama beberapa dekade, jaringan perencanaan mengandalkan model linier dan pembaruan berkala. Pendekatan tersebut berhasil ketika permintaan dapat diprediksi dan pembangkitan listrik dilakukan secara terpusat. Saat ini, sistemnya lebih kompleks. Sumber daya energi yang terdistribusi, beban fleksibel, dan lonjakan konsumsi pusat data telah mengubah asumsi tersebut.
Alat perkiraan lama masih bergantung pada masukan manual dan skenario statis. Mereka tidak dapat mengimbangi lingkungan yang ditentukan oleh fluktuasi energi terbarukan, strategi baterai yang rumit, dan perubahan topologi yang tiba-tiba. Operator dihadapkan pada tindakan reaktif yang seringkali gagal mencegah gangguan.
AI sebagai solusinya
Teknologi yang mendorong permintaan juga dapat membantu memecahkan masalah ini. AI memungkinkan perkiraan yang lebih cerdas, pemodelan skenario, dan penyeimbangan beban secara otonom. Sistem intelijen hibrid menggabungkan model teknik dengan pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan volatilitas harga, perubahan beban, dan kemacetan.
Algoritme tingkat lanjut memproses jutaan titik data per detik, mengubah pergerakan granular di seluruh jaringan menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Grafik Pengetahuan (sistem yang memetakan hubungan antara sumber data yang berbeda), menghubungkan kumpulan data yang sebelumnya terisolasi di bidang minyak, gas, listrik, dan energi terbarukan.
Hal ini memungkinkan AI untuk memahami kausalitas di seluruh sistem. Misalnya, jika pengiriman LNG mengalami penundaan, sistem dapat secara otomatis memicu penyesuaian pembangkit listrik.
Contoh dalam tindakan
Solusi berbasis AI telah mengubah operasional jaringan listrik:
Baterai agregat pembangkit listrik virtual (VPP), baterai agregat, EVdan panel surya menjadi unit yang dapat dikirim. Alih-alih beroperasi sebagai aset yang terisolasi, sumber daya ini bekerja sama untuk menyeimbangkan pasokan dan permintaan serta menghilangkan kendala jaringan listrik.
Pusat data hyperscale mengalihkan beban komputasi yang tidak sensitif terhadap latensi di seluruh wilayah selama periode stres. Mereka secara aktif mendukung stabilitas jaringan listrik dibandingkan bertindak sebagai konsumen pasif.
Visibilitas real-time berasal dari sensor lapangan yang dipasang di dekat saluran transmisi. Sensor ini mendeteksi perubahan aliran listrik seketika. Mereka mendukung model AI yang memandu keputusan operasional dan investasi infrastruktur.
AI generatif dan alat sumber terbuka menjadikan kemampuan ini dapat diakses oleh lebih banyak pemain. Operator dapat mengajukan pertanyaan kompleks dalam bahasa alami dan menjalankan ratusan model skenario secara bersamaan untuk mengidentifikasi strategi terbaik.
Demokratisasi intelijen ini berarti bahwa organisasi-organisasi yang lebih kecil pun dapat mengakses wawasan yang tadinya disediakan untuk perusahaan-perusahaan utilitas besar. Hasilnya: peningkatan keandalan dan efisiensi di seluruh sistem energi.
Dari analisis hingga pengambilan keputusan secara otonom
Agen AI berkembang lebih dari sekadar tugas sederhana otomatisasi untuk penalaran dan pengambilan keputusan yang otonom. Mereka memproses data, menyimulasikan hasil, dan melaksanakan tindakan kompleks.
Mereka mengevaluasi portofolio aset, memodelkan dinamika pasar, dan menilai dampak karbon, sehingga mempersingkat kerja ahli yang berbulan-bulan menjadi beberapa jam. Kemampuan ini memungkinkan organisasi mengantisipasi gangguan, baik peraturan, geopolitik, atau lingkungan, sebelum gangguan tersebut terjadi.
Kita sudah melihat pendahulunya: perusahaan utilitas menerapkan AI untuk pemeliharaan aset prediktif dan respons permintaan, sementara hyperscaler menggunakan ‘pergeseran spasial’ untuk secara dinamis memindahkan beban komputasi lintas wilayah, menyelaraskan konsumsi energi dengan kapasitas jaringan dan ketersediaan energi terbarukan.
Berfungsi sebagai konsultan digital yang ‘selalu aktif’, agen AI ini akan bekerja terus menerus di latar belakang untuk mengidentifikasi pola. Daripada menunggu petunjuk, mereka akan secara proaktif mengingatkan dunia usaha akan risiko dan peluang yang muncul, membantu menstabilkan jaringan listrik sekaligus memungkinkan gelombang inovasi berikutnya.
Hal ini menciptakan lapisan pengambilan keputusan yang cerdas dan tidak ada habisnya untuk memastikan infrastruktur energi berkembang sejalan dengan kemajuan teknologi.
Apa yang terjadi selanjutnya?
Transisi energi adalah evolusi berlapis. Bahan bakar fosil, hidrogen, dan energi terbarukan akan hidup berdampingan selama beberapa dekade. Mengelola sistem yang saling berhubungan ini secara efektif memerlukan intelijen yang terintegrasi. Di seluruh industri, keputusan investasi bernilai miliaran kini bergantung pada kemampuan ini.
Dengan meningkatkan strategi berbasis AI ini, operator energi dapat mengubah volatilitas menjadi variabel yang dapat dikelola, mempercepat koneksi baru, dan mengatur sistem non-linier yang kompleks dibandingkan bereaksi terhadapnya.
Mereka yang membangun kemampuan ini akan menavigasi pasar yang bergejolak dan mempercepat kemajuan menuju masa depan yang berketahanan dan rendah karbon. Mereka yang tidak memilikinya mungkin akan mendapati infrastrukturnya sudah usang sebelum dapat dioperasikan.
Kami telah menampilkan LLM terbaik.
Artikel ini dibuat sebagai bagian dari saluran Expert Insights TechRadarPro tempat kami menampilkan para pemikir terbaik dan tercemerlang di industri teknologi saat ini. Pandangan yang diungkapkan di sini adalah milik penulis dan belum tentu milik TechRadarPro atau Future plc. Jika Anda tertarik untuk berkontribusi, cari tahu lebih lanjut di sini: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
