• LATEST
    • A PHP Error was encountered

      Severity: Notice

      Message: Undefined variable: latest

      Filename: views/_header.php

      Line Number: 48

      A PHP Error was encountered

      Severity: Warning

      Message: Invalid argument supplied for foreach()

      Filename: views/_header.php

      Line Number: 48


Nilai Ekonomis Penyesuaian Konsumsi Listrik (Power)

Selama ini, respons kebutuhan (demand response) termasuk satu dari teknologi pokok sistem manajemen energi. Karena selalu terjadi perubahan-perubahan dalam penggunaan listrik dari konsumen akhir (end-users consumers) akibat perubahan harga listrik, insentif, dan lain-lain.

Namun, belum jelas nilai ekonomis (economic value) dari penyeimbangan atau penyesuaian biaya pembangkit listrik dan biaya konsumsi daya atau listrik dari waktu ke waktu (Science Daily, 10/6/2019).

Di sisi lain, ada kebutuhan terhadap suatu cara kendali (control method) guna memaksimalkan hemat biaya (cost-effectiveness) respons kebutuhan. Sehingga konsumsi daya atau listrik secara optimal dapat dihitung berdasarkan perkiraan biaya pembangkit daya atau listrik dan kebutuhan masyarakat atau sektor industri.

Untuk memenuhi kebutuhan maksimalisasi nilai ekonomis respons kebutuhan listrik tersebut di atas, ilmuwan asal Jepang, Kodai Miyazaki dan koleganya (2019), mendesain satu metode kendali respons kebutuhan (demand response) berdasarkan model kendali prediktif (model predictive control) yakni metode perkiraan secara matematis guna mengontrol kendala-kendala dalam sistem-sistem energi (Kodai Miyazaki, et al, 2019).

Hasil riset tim ilmuwan itu dirilis oleh jurnal IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2019 (Kodai Miyazaki, Koichi Kobayashi, Shun-Ichi Azuma, Nobuyuki Yamaguchi, Yuh Yamashita, “Design and Value Evaluation of Demand Response Based on Model Predictive Control”, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2019).

Pertama, model perkiraan matematis ini berbasis rumusan masalah respons kebutuhan. Dengan memecahkan masalah ini, respons kebutuhan berdasarkan konsumsi daya (power consumption) aktual; kedua, kendala-kendala pada puncak efek perubahan (the peak shift effect), ditentukan; dan suatu mekanisme terpicu-peristiwa dimasukan; ketiga, dampak-dampak dari respons kebutuhan dianalisis secara teroretis; keempat, nilai ekonomis dari pendekatan itu dievaluasi melalui simulasi-simulasi numerik. Metode ini menyediakan suatu dasar bagi desain respons kebutuhan dan agregator-agregator seperti ritel-ritel (Kodai Miyazaki, et al, 2019).

Dalam beberapa tahun belakangan ini, sistem-sistem manajemen energi sudah dapat diriset dengan latar-belakang liberalisasi sumber-sumber daya dan penyebaran ‘smart meters’ yang dapat memvisualkan konsumsi energi. Namun, output energi diperbarui (renewable energy) seperti pembangkit fotovoltaik (photovoltaic generation) cenderung fluktuatif, sehingga sistem manajemen daya (power system) menjadi sistem skala besar yang rumit dan belum pasti. Maka untuk menstabilkan pasokan dan kebutuhan listrik, ada kebutuhan terhadap suatu metode kontrol sistem manajemen energi (Japan Science and Technology Agency, 10/6/2019).

Baru-baru ini, sejumlah ahli di Jepang berupaya mengembangkan analisis dan teknologi-teknologi kontrol ‘demand response’; fokusnya ialah biaya pembangkit listrik tiap waktu berbeda (time-varying). Proyek riset itu melibatkan associate professor Koichi Kobayashi pada Hokkaido University, profesor Shun-ichi Azuma pada Nagoya University, dan associate professor Nobuyuki Yamaguchi pada Tokyo University of Science, dan koleganya di Jepang.

Tim ilmuwan asal Jepang itu memulai dari konsep dasar demand response yakni “When the supply-demand balance is tight, consumers conserve the power consumption and change the power consumption pattern according to the setting of the electricity price or the payment of incentives (rewards).” (Japan Science and Technology Agency, 10/6/2019).

Jadi, jika ketat keseimbangan pasokan-kebutuhan, maka konsumen mengambil langkah hemat-listrik atau konservasi energi dan mengubah pola konsumsi listrik sesuai dengan harga listrik atau insentif pembayaran. Namun, ‘cost effectiveness’ belum jelas.

Demand response bertujuan menjaga keseimbangan antara pasokan dan kebutuhan (supply-demand). Namun, nilai ekonomisnya—hemat biaya (cost-effectiveness)—belum jelas. Maka sangat penting dan berguna untuk menghitung nilai ekonomis ‘demand response’ dengan fokusnya ialah biaya pembangkit energi (listrik) dan penyesuaian biaya (adjustment cost) atau biaya menyesuaikan konsumsi listrik tiap waktu. Dalam hal ini, diperlukan cara kendali sistem manajemen energi yang dapat memaksimalkan nilai ekonomis respons kebutuhan.

Untuk mendapatkan nilai ekonomis dari respons-kebutuhan, unit-unit harga biaya pembangkit listrik perlu sangat fluktuasi sepanjang hari. Jika besar perbedaan antara biaya pembangkit listrik paling rendah dan paling tinggi, dibandingkan dengan biaya penyesuaian, maka respons-kebutuhan dapat menghasilkan nilai ekonomis.

Secara lebih khusus, perhitungan dasar riset profesor Koichi Kobayashi dan koleganya (2019) yakni  “demand response produces the economic value if the difference between the highest price and the lowest price is more than twice the adjustment cost.” (Japan Science and Technology Agency, 10/6/2019).

Jadi, demand response dapat meraih nilai ekonomis, jika perbedaan antara harga listrik yang paling rendah dan paling tinggi mencapai lebih besar dua kali dari biaya penyesuaian. Perhitungan ini tampaknya sederhana, sehingga dapat dijadikan panduan menghitung insentif, bonus, dan sejenisnya kepada konsumen

Berikutnya, tim ilmuwan asal Jepang itu menciptakan satu metode kontrol atau cara kendali terhadap demand response berdasarkan model kendali perkiraan (model predictive control) yakni suatu kendali optimal dapat dicapai dengan perkiraan melalui satu model matematis.

Metode kontrol tersebut di atas dimaksudkan untuk memaksimalkan nilai ekonomis demand response listrik atau sumber daya. Untuk menguji metode ini, tim ilmuwan asal Jepang itu melakukan simulasi efektivitasnya dengan menggunakan data dari Japan Electric Power Exchange di Jepang (Japan Science and Technology Agency, 10/6/2019).

Hasilnya, metode itu merupakan suatu perkiraan nilai (forecast value) biaya pembangkit listrik dan biaya konsumsi listrik yang dapat diterapkan sebagai teknologi kendali dan analisis biaya pembangkit listrik dan konsumsi listrik dari tiap waktu berbeda (varying-time).

Oleh: Servas Pandur