UNS-Anurag University Kembangkan Sistem Baterai Berbasis AI

TIM peneliti Universitas Sebelas Maret (UNS) Surakarta berkolaborasi dengan Anurag University, Hyderabad, India, mengembangkan Battery Energy Storage System berbasis kecerdasan buatan (AI). Penelitian ini dirancang untuk mengoptimalkan pemanfaatan energi terbarukan dengan memperhitungkan ketidakpastian pasokan listrik dan penurunan kinerja baterai akibat penggunaan jangka panjang.

Teknologi tersebut dirancang untuk menjawab tantangan pemanfaatan energi baru terbarukan (EBT), terutama sumber energi seperti tenaga surya fotovoltaik dan tenaga angin yang memiliki karakter tidak stabil atau intermiten. 

Ketua tim penelitian UNS, Chico Hermanu Brillianto Apribowo, merujuk kepada sumber energi seperti energi surya dan tenaga angin. Menurut dia, sistem penyimpanan energi dibutuhkan agar pasokan listrik dari sumber terbarukan tetap andal dan mampu mendukung target Indonesia menuju Net Zero Emission (NZE) 2060.

Dijelaskannya, riset tim gabungan ini berfokus pada pengembangan model optimasi sistem penyimpanan energi baterai dengan mempertimbangkan dua aspek penting yang sering terabaikan dalam perencanaan sistem energi. Keduanya adalah ketidakpastian produksi energi terbarukan dan degradasi baterai.

Selama ini perencanaan sistem penyimpanan energi banyak memperhitungkan kapasitas baterai, tetapi belum sepenuhnya memasukkan faktor penurunan performa baterai akibat penggunaan," kata Chico kepada Tempo di Solo, pada Minggu 19 Juli 2026. Dia menambahkan, "Padahal aspek tersebut berpengaruh terhadap umur pakai, biaya siklus hidup, dan keputusan investasi." 

Doktor Teknik Elektro itu menerangkan, penelitian dilaksanakan dalam kerangka Program International Research Network EQUITY THE Impact Rankings 2025. Dalam proyek tersebut, tim UNS menggandeng Srikanth Goud B, doktor di Department of Electrical and Electronics Engineering, Anurag University, Hyderabad, India.

Srikanth menambahkan sistem penyimpanan energi menjadi komponen penting dalam pengembangan jaringan listrik masa depan yang semakin banyak menggunakan energi terbarukan. Menurut dia, sistem tidak hanya berfungsi menyimpan energi, tetapi juga harus mampu mengatur strategi operasi secara adaptif sesuai kondisi sistem.

"Integrasi energi terbarukan dalam skala besar membutuhkan teknologi penyimpanan yang dapat bekerja secara cerdas dengan mempertimbangkan kondisi baterai dan kebutuhan jaringan listrik," ujar Srikanth.

Dalam penelitian ini, tim UNS mengembangkan perangkat yang terintegrasi dengan Smart Battery Management System (BMS). Sistem tersebut menggabungkan pemodelan degradasi baterai, integrasi sistem energi baru terbarukan, serta batasan operasional sistem tenaga listrik dalam satu model terpadu.

Perangkat yang dikembangkan telah selesai dibuat dan saat ini memasuki tahap pengujian di Balai Besar Standardisasi dan Pelayanan Jasa Industri Bahan dan Barang Teknik (B4T) Bandung dan sertifikasi produk. Pengujian tersebut dilakukan untuk memastikan performa, keamanan, dan kelayakan perangkat sebelum digunakan lebih luas. Adapun sertifikasi produk menjadi bagian penting agar teknologi penyimpanan energi yang dikembangkan memenuhi standar yang diperlukan untuk implementasi.

Chico menjelaskan perangkat tersebut juga dapat digunakan sebagai alternatif pengganti genset dengan kapasitas yang dapat disesuaikan. Melalui integrasi sistem berbasis optimasi machine learning, sistem mampu menentukan mekanisme pengisian, energi keluaran, serta strategi operasi baterai secara optimal. Dengannya diharapkan dapat meminimalkan biaya, meningkatkan fleksibilitas sistem kelistrikan, serta menurunkan emisi karbon. 

"Pengembangan tersebut menjadi semakin relevan karena pemerintah menargetkan tambahan kapasitas pembangkit listrik sebesar 69,5 GigaWatt hingga 2034, dengan sekitar 76 persen berasal dari sumber energi terbarukan," tuturnya. 

Selain mendukung aspek teknis, Chico yakin penelitian ini juga memiliki potensi ekonomi. Sistem penyimpanan energi yang lebih efisien dapat mengurangi ketergantungan terhadap pembangkit berbahan bakar fosil saat beban puncak, sekaligus membuka peluang pengembangan industri baru dalam ekosistem energi bersih.

Penempatan baterai cerdas dinilai dapat memperkuat rantai nilai energi terbarukan, mulai dari integrasi pembangkit, perancangan sistem penyimpanan, pengelolaan jaringan listrik pintar, hingga layanan energi bersih. Penelitian ini juga dikaitkan dengan pencapaian SDG 8 tentang pekerjaan layak dan pertumbuhan ekonomi serta SDG 17 mengenai kemitraan untuk mencapai tujuan.