Pengantar: Mengapa Maintenance Menjadi Isu Strategis di Industri Energi

Dalam industri energi, kerusakan tak terduga pada satu komponen saja bisa berdampak pada ribuan pelanggan, menimbulkan kerugian ekonomi besar, bahkan memicu kegagalan sistemik. Maka tak heran, topik maintenance—yang dahulu dianggap aktivitas teknis biasa—kini menjelma menjadi isu strategis utama.

Paper ini menyajikan tinjauan lengkap mengenai pendekatan maintenance mulai dari pendekatan klasik seperti corrective dan preventive, hingga pendekatan modern berbasis AI dan Industry 4.0 seperti predictive dan prescriptive maintenance. Penulis menekankan pentingnya evolusi ini, khususnya dalam konteks industri energi yang tengah menghadapi tekanan besar dari transisi energi dan risiko lingkungan.

Tiga Pilar Utama Maintenance: Corrective, Preventive, Predictive

1. Corrective Maintenance: Menunggu Rusak Baru Bertindak

Pendekatan ini dilakukan setelah kerusakan terjadi. Contohnya seperti mengganti lampu mobil yang mati—efisien untuk kasus ringan, namun berisiko fatal di industri energi. Misalnya, kegagalan pada turbin bisa merusak komponen lain secara berantai.

Catatan penting: Dalam pembangkit listrik tenaga uap, pendekatan ini tidak cocok untuk komponen krusial seperti boiler, turbin, dan generator karena efek domino yang mungkin terjadi.

2. Preventive Maintenance: Mencegah Sebelum Rusak

Melibatkan perawatan berkala yang dirancang berdasarkan waktu pakai atau jam operasi. Namun, terlalu sering mengganti komponen juga berisiko, karena:

• Komponen pengganti bisa jadi kualitasnya tidak sebaik aslinya.
• Risiko kesalahan pemasangan atau ketidaksesuaian meningkat.

Pendekatan ini cocok untuk sistem dengan pola kegagalan yang dapat diprediksi. Namun tetap tidak menjamin bebas gangguan.

3. Predictive Maintenance: Diagnosis dan Prediksi Kegagalan

Pendekatan ini berbasis kondisi aktual mesin, dengan memanfaatkan data historis dan sensor. Beberapa teknik yang dibahas meliputi:

• Vibration monitoring: mendeteksi getaran abnormal.
• Thermography: pencitraan suhu untuk mendeteksi anomali termal.
• Oil analysis: mengetahui kualitas pelumas dan keausan mesin.
• Acoustic & motor current analysis: deteksi kegagalan listrik dan mekanik.
• Visual inspection + AR/IoT: inspeksi manual yang dibantu teknologi modern.

Insight industri: McKinsey memproyeksikan bahwa predictive maintenance dapat meningkatkan ketersediaan aset hingga 15% dan menurunkan biaya perawatan 25%.

Strategi Modern Maintenance: Integrasi Digital dan Data-Driven

Total Productive Maintenance (TPM)

Metodologi kolaboratif yang melibatkan semua karyawan, tidak hanya teknisi. Fokus utama adalah pada continuous improvement dan eliminasi 6 kerugian utama (kerusakan, setup, idle, kecepatan rendah, cacat, dan hasil rendah).

Reliability-Centered Maintenance (RCM)

RCM fokus pada fungsi, bukan sekadar menjaga komponen tetap hidup. Pertanyaannya bukan “bagaimana menjaga turbin tetap hidup?”, melainkan “apa yang harus dilakukan agar sistem tetap memenuhi fungsi yang dibutuhkan?”.

Studi kasus menunjukkan bahwa RCM efektif mengurangi downtime di distribusi listrik dan juga telah diadopsi oleh pembangkit tenaga angin di Swedia.

Failure Mode and Effect Analysis (FMEA)

Metode identifikasi potensi kegagalan dan dampaknya, lalu memprioritaskan penanganan berdasarkan Risk Priority Number (RPN). Kini FMEA sudah mulai dikombinasikan dengan teknik data mining dan machine learning.

Opini tambahan: FMEA klasik terlalu manual, namun integrasi dengan AI (misal: Bayesian Network atau Deep Learning) membuatnya lebih scalable dan akurat dalam lingkungan real-time.

Teknik Diagnostik dan Analitik Lanjutan

Model-Based & Signal-Based Techniques

Metode ini melibatkan model matematis atau sinyal pengukuran untuk mendeteksi kegagalan.

• Fault Trees & Expert System: Representasi visual hubungan sebab-akibat. Umumnya digunakan pada sistem kritis seperti PLTU.
• Analytical Redundancy: Mendeteksi penyimpangan output aktual dibandingkan dengan model normal.
• Signal-Based: Analisis domain waktu, frekuensi, atau waktu-frekuensi (seperti STFT, Wavelet, HHT) untuk mendeteksi anomali.

Data-Driven Approaches

Dengan melimpahnya data sensor dan histori kerusakan, model berbasis data menjadi kunci masa depan maintenance.

• Statistik: PCA, PLS, dan SVM untuk klasifikasi pola kerusakan.
• Machine Learning: ANN, CNN, dan LSTM digunakan untuk prediksi kerusakan dan sisa umur pakai (Remaining Useful Life/RUL).
• Stochastic Models: Bayesian networks, Markov Models untuk probabilitas kerusakan.
• Autoencoders & Clustering: Untuk deteksi anomali berbasis unsupervised learning.

Studi Kasus: CNN terbukti lebih unggul dibanding random forest untuk deteksi kerusakan turbin, dengan waktu pemrosesan lebih cepat dan akurasi lebih tinggi (Janssens et al., 2021).

Analisis Preskriptif: Simulasi, Optimasi, dan Digital Twin

Prescriptive maintenance mensimulasikan berbagai skenario berdasarkan hasil prediksi, lalu merekomendasikan tindakan terbaik.

• Digital Twin: Replika digital dari aset fisik. Bisa memprediksi dan menguji simulasi kegagalan tanpa merusak aset nyata.
• Simulation & Optimization: Digunakan untuk mencari waktu perawatan optimal yang meminimalkan biaya dan risiko.

Contoh praktis: Di pembangkit listrik berbasis gas, algoritma preskriptif berhasil memperpanjang waktu operasi turbin hingga 8% sebelum overhaul berikutnya.

Tantangan Implementasi dan Saran Strategis

Kendala Implementasi

• Kurangnya data historis berkualitas.
• Biaya awal tinggi untuk sensor dan sistem data.
• Skill gap: butuh SDM yang menguasai domain industri dan analitik.

Rekomendasi Penulis

• Gunakan pendekatan hybrid: kombinasikan model-based dan data-driven.
• Mulai dari sistem penting dulu, kemudian skalakan.
• Integrasikan CMMS (Computerized Maintenance Management System) dengan IoT dan cloud-based analytics.

Kritik dan Perbandingan

Kelebihan Paper Ini

• Komprehensif: mencakup teori, teknik praktis, serta evaluasi algoritma.
• Fokus pada industri energi, bukan generik seperti kebanyakan review lainnya.
• Dilengkapi dengan tabel komparatif antar pendekatan dan studi kasus.

Potensi Kekurangan

• Kurang mendalam dalam membahas aspek ekonomi (ROI, TCO).
• Perlu lebih banyak contoh implementasi nyata di sektor energi terbarukan.
• Beberapa teknologi seperti blockchain untuk log maintenance belum dibahas.

Kesimpulan: Maintenance Sebagai Pilar Transformasi Digital Industri Energi

Paper ini secara brilian menyatukan elemen teknis, strategis, dan praktis dari evolusi sistem maintenance. Dengan menggabungkan teknologi seperti sensor, AI, dan analitik prediktif, industri energi dapat memperpanjang umur aset, menurunkan biaya, dan meningkatkan keandalan sistem secara signifikan.

Pendekatan predictive maintenance bukan lagi masa depan—ia adalah kebutuhan saat ini. Perusahaan energi yang ingin tetap relevan harus mulai membangun roadmap transformasi digital mereka dari fondasi ini.

Sumber Referensi

Molęda, M., Małysiak-Mrozek, B., Ding, W., Sunderam, V., & Mrozek, D. (2023). From Corrective to Predictive Maintenance—A Review of Maintenance Approaches for the Power Industry. Sensors, 23(13), 5970. https://doi.org/10.3390/s23135970

Pendahuluan

Di tengah transisi global menuju energi bersih, integrasi pembangkit listrik tenaga angin ke dalam jaringan listrik menjadi perhatian utama. Meski ramah lingkungan, variabilitas output angin menimbulkan tantangan besar terhadap keandalan sistem tenaga listrik. Untuk itu, penyimpanan energi (energy storage system/ESS) hadir sebagai solusi penyangga. Namun, bagaimana mengukur keandalan sistem kompleks yang menggabungkan sumber daya fluktuatif ini?

Dalam paper “Multi-Angle Reliability Evaluation of Grid-Connected Wind Farms with Energy Storage Based on Latin Hypercube Important Sampling” (Yang et al., 2023), penulis memperkenalkan pendekatan baru yang memadukan dua metode statistik—Latin Hypercube Sampling (LHS) dan Importance Sampling (IS)—ke dalam satu metode evaluasi yang disebut Latin Hypercube Important Sampling (LHIS). Metode ini diklaim meningkatkan akurasi sekaligus efisiensi waktu evaluasi keandalan sistem tenaga listrik berbasis angin dan penyimpanan energi.

Mengapa LHIS Penting?

Evaluasi keandalan jaringan tenaga listrik tradisional cenderung menggunakan metode analitik. Namun, meningkatnya kompleksitas sistem akibat integrasi energi terbarukan mendorong penggunaan metode simulasi berbasis Monte Carlo. Meskipun akurat, metode Monte Carlo klasik memerlukan waktu komputasi yang tinggi karena ukuran sampel yang besar.

LHIS hadir sebagai solusi dengan memadukan:

• LHS: meningkatkan keterwakilan sampel melalui stratifikasi.
• IS: menurunkan varian estimasi dengan mengoptimalkan distribusi probabilitas.

Kombinasi ini bertujuan untuk menghasilkan estimasi keandalan yang lebih cepat dan akurat dengan jumlah sampel lebih sedikit.

Model dan Pendekatan Evaluasi

Model Output Wind Farm

Paper ini menggunakan distribusi Weibull untuk memodelkan variasi kecepatan angin—suatu pendekatan umum dalam studi energi angin karena kemampuannya menangkap karakteristik statistik kecepatan angin di lokasi nyata. Output daya turbin dihitung berdasarkan hubungan kecepatan angin terhadap batas minimum (cut-in), kecepatan nominal (rated), dan maksimum (cut-out).

Strategi Charge-Discharge ESS

Dua strategi disimulasikan:

1. Strategi 1: ESS mengisi daya saat kelebihan daya dari turbin angin dan mengosongkan daya saat defisit daya.
2. Strategi 2: ESS hanya mengosongkan daya jika daya gabungan turbin dan pembangkit konvensional masih tidak mencukupi.

Analisis menunjukkan bahwa strategi 2 memberikan reliabilitas lebih tinggi karena ESS lebih siap saat kondisi kritis.

Evaluasi Keandalan Multi-Sudut

Penulis mengusulkan dua indikator utama:

• RCRI (Risk-Cost Reliability Index): mencakup risiko pemotongan beban, kelebihan daya di saluran, dan deviasi tegangan.
• WSGIEB (Wind Storage Generation Interrupted Energy Benefit): mengukur kontribusi tambahan reliabilitas setelah integrasi ESS.

Analisis Simulasi dan Temuan Penting

Performa Metode LHIS Dibandingkan dengan Lainnya

Menggunakan sistem uji IEEE-RTS79, LHIS dibandingkan dengan metode LHS dan IM-IS. Hasilnya:

• Kecepatan Evaluasi:
  • LHIS: 5–6 detik
  • LHS: 9–10 detik
  • IM-IS: 11–12 detik
• Akurasi Evaluasi (standar deviasi & ekspektasi):
  • LHIS mempertahankan error <3%
  • LHS & IM-IS memiliki error >4% pada skenario kompleks

 

Artinya, LHIS 47% lebih cepat dan 33% lebih akurat dibanding metode IM-IS.

Insight tambahan: Dalam sistem tenaga modern yang mendekati 60% energi terbarukan (high permeability), efisiensi metode evaluasi seperti LHIS menjadi krusial agar tidak membebani pusat kontrol atau sistem manajemen energi real-time.

Studi Kasus: Node Kritis dan Kapasitas Optimal

1. Lokasi Koneksi Wind Farm dan ESS

Node 15 terbukti sebagai titik optimal—RCRI-nya mendekati level risiko yang bisa diabaikan, sementara WSGIEB menunjukkan peningkatan nyata pada keandalan. Sebaliknya, Node 2 dan Node 18 justru meningkatkan risiko dan menghasilkan WSGIEB negatif.

Komentar praktis: Temuan ini penting bagi operator sistem (TSO) yang mempertimbangkan integrasi energi terbarukan berbasis lokasi.

2. Kapasitas Wind Farm yang Efisien

Dengan ESS sebesar 350 MW:

• Peningkatan kapasitas turbin angin dari 100 MW → 500 MW meningkatkan WSGIEB.
• Melebihi 500 MW justru menurunkan WSGIEB dan meningkatkan RCRI.

Implikasi industri: Over-penyediaan energi terbarukan tanpa mempertimbangkan kapasitas penyimpanan menghasilkan “penurunan marjinal” reliabilitas—menunjukkan pentingnya keseimbangan kapasitas.

3. Kapasitas ESS yang Efektif

Dengan kapasitas turbin angin tetap di 450 MW:

• Penambahan ESS hingga 400 MW meningkatkan reliabilitas.
• Di atas 400 MW, RCRI tidak banyak berubah, WSGIEB malah sedikit turun.

Kesimpulan strategis: Terdapat titik jenuh kapasitas ESS, di mana peningkatan tidak sebanding dengan manfaat keandalan tambahan.

Kritik & Perbandingan

Kelebihan Utama Paper:

• Pendekatan LHIS sangat relevan untuk sistem tenaga terbarukan modern.
• Evaluasi dilakukan secara multi-angle, mempertimbangkan tidak hanya kemungkinan kegagalan tetapi juga severity dampaknya.
• Indeks RCRI dan WSGIEB memberikan perspektif menyeluruh (kuantitatif dan kualitas dampak).

Kekurangan Potensial:

• Belum banyak studi validasi di sistem tenaga aktual (real-world grid).
• Sensitivitas hasil terhadap perubahan parameter cuaca ekstrem belum dieksplorasi secara mendalam.

Dibandingkan Penelitian Sebelumnya:

Penelitian oleh Tómasson et al. (2018) dan Cai et al. (2019) fokus pada IS dan optimisasi distribusi probabilitas. Namun mereka tidak menggabungkan pendekatan stratifikasi dan optimalisasi distribusi secara simultan. Pendekatan LHIS menjadi keunggulan kompetitif dalam konteks ini.

Dampak Praktis dan Masa Depan

Penelitian ini sangat aplikatif bagi:

• Operator jaringan listrik untuk menyusun strategi penyebaran ESS dan wind farm.
• Perencana energi nasional dalam merancang Rencana Usaha Penyediaan Tenaga Listrik (RUPTL) yang mempertimbangkan aspek keandalan, bukan hanya kapasitas.
• Pengembang sistem SCADA/EMS untuk mengintegrasikan metode LHIS ke sistem prediktif.

Saran untuk Studi Lanjutan:

• Validasi LHIS pada sistem riil seperti jaringan provinsi atau microgrid.
• Penggabungan dengan pembelajaran mesin (AI) untuk prediksi kondisi operasional masa depan.
• Evaluasi skenario multi-hazard seperti angin ekstrem dan beban puncak bersamaan.

Kesimpulan

Dengan LHIS, evaluasi keandalan sistem tenaga berbasis angin dan penyimpanan energi bisa dilakukan secara lebih cepat, akurat, dan holistik. Paper ini memberikan kontribusi penting terhadap pengembangan metode evaluasi modern di era transisi energi. Pendekatan multi-sudut dan indikator kustom menjadikan penelitian ini sangat relevan untuk menjawab tantangan sistem tenaga masa depan yang penuh ketidakpastian.

Sumber:

Yang, W., Zhang, Y., Wang, Y., Liang, K., Zhao, H., & Yang, A. (2023). Multi-Angle Reliability Evaluation of Grid-Connected Wind Farms with Energy Storage Based on Latin Hypercube Important Sampling. Energies, 16(18), 6427. https://doi.org/10.3390/en16186427

Pembangkit listrik tenaga surya adalah pembangkit listrik yang mengubah energi surya menjadi energi listrik. Pembangkitan listrik dengan energi surya dapat dilakukan secara langsung menggunakan fotovoltaik, atau secara tidak langsung dengan pemusatan energi surya. Fotovoltaik mengubah secara langsung energi surya menjadi energi listrik menggunakan efek fotolistrik. Komponen utama di dalam pembangkit listrik tenaga surya meliputi modul surya, inverter, dan baterai listrik. Sistem pembangkit listrik tenaga surya terbagi menjadi sistem terhubung jala listrik, sistem tidak terhubung jala listrik, sistem tersebar, sistem terpusat dan sistem hibrida. Masing-masing jenis sistem mempunyai kondisi penerapannya tersendiri.

PLTS fotovoltaik di India

Pembangkit listrik tenaga surya dapat dibuat dengan beberapa jenis sistem penerapan antara lain sistem pencatu daya satelit, pencahayaan listrik, komunikasi, pompa air dan pendinginan. Pemusatan energi surya menggunakan sistem lensa atau cermin dikombinasikan dengan sistem pelacak untuk memfokuskan energi surya ke satu titik untuk menggerakan mesin kalor.

Komponen

Panel surya

Panel surya merupakan alat yang digunakan untuk mengubah energi surya menjadi energi listrik. Dalam pembangkit listrik tenaga surya, panel surya merupakan komponen terpenting untuk transformasi energi. Panel surya menghasilkan arus listrik dengan jenis arus searah. Keuntungan dari panel surya adalah energi listrik dapat disimpan di dalam baterai atau ultrakapasitor. Panel surya tersusun dari sel surya dalam jumlah yang banyak. Spesifikasi panel surya dinyatakan sesuai dengan kemampuannya menghasilkan daya listrik. Satuan yang digunakan adalah Watt.

Sel surya atau sel fotovoltaik adalah alat yang mengubah energi cahaya menjadi energi listrik menggunakan efek fotoelektrik. Dibuat pertama kali pada tahun 1880 oleh Charles Fritts. Dalam fotovoltaik, sel surya merupakan unit terkecil. Ukuran sel surya beragam mulai dari 0,5 sampai 4 inci. Energi listrik yang dihasilkan sel surya berbentuk arus searah. Sel surya terbuat dari bahan semikonduktor antara lain Silikon monokristalin, Silikon polikristalin, Silikon mikrokristalin, Kadmium telurida, Indium selenida, atau Sulfida. Sel surya termasuk tidak menghasilkan gas rumah kaca sehingga termasuk ramah lingkungan.

Modul surya

Modul surya adalah rangkaian listrik berisi sel-sel surya yang dibingkai dan dilaminasi untuk memperoleh tegangan listrik dan daya listrik. Tegangan kerja yang umum pada modul surya adalah 12 Volt dan 24 Volt. Daya listrik yang dihasilkan beragam dalam rentang 10 Wp hingga 300 Wp.

Modul surya memiliki unjuk kerja yang dinilai dari hubungan antara arus listrik terhadap tegangan listrik. Ketika hambatan listrik tidak ada di dalam modul, maka arus listrik akan mencapai nilai maksimum di dalam rangkaian listrik. Kondisi ini membuat arus hubung singkat karena tegangan listrik menjadi nol. Sebaliknya, ketika hambatan listrik bernilai sangat besar maka tidak ada pengaliran arus listrik sehingga terjadi tegangan terbuka. Tegangan maksimum dicapai selama tegangan terbuka dan rangkaian listrik dalam keadaan terbuka pula.

Inverter

Sistem pembangkit listrik tenaga surya menghasilkan arus listrik dengan jenis arus searah. Umumnya, pemakai energi listrik menggunakan arus bolak-balik. Karenanya, arus searah diubah terlebih dahulu menjadi arus bolak-balik menggunakan inverter agar dapat digunakan oleh pemakai energi listrik.

Fotovoltaik

Pembangkit listrik tenaga surya tipe fotovoltaik adalah pembangkit listrik yang menggunakan perbedaan tegangan akibat efek fotoelektrik untuk menghasilkan listrik. Solar panel terdiri dari 3 lapisan, lapisan panel P di bagian atas, lapisan pembatas di tengah, dan lapisan panel N di bagian bawah. Efek fotoelektrik adalah di mana sinar matahari menyebabkan elektron di lapisan panel P terlepas, sehingga hal ini menyebabkan proton mengalir ke lapisan panel N di bagian bawah dan perpindahan arus proton ini adalah arus listrik.

Jenis

Pembangkit listrik tenaga surya tak terhubung jaringan

Pembangkit listrik tenaga surya tak terhubung jaringan disebut juga sebagai pembangkit listrik tenaga surya berdiri sendiri. Pengelolaannya dilakukan secara bersama oleh para pemakai energi listrik hasil transformasi energi dari energi surya. Pembangkit listrik tenaga surya ini beroperasi secara mandiri tanpa terhubung dengan jaringan listrik. Penyimpanan energi listriknya membutuhkan baterai. Energi listrik yang disimpan dihasilkan di siang hari untuk memenuhi kebutuhan listrik di malam hari. Pengaturan pembangkitan listrik dengan sistem yang tidak terhubung dengan jaringan listrik terbagi menjadi kopel arus searah atau kopel arus bolak-balik. Sistem penyambungan arus searah menggunakan modul surya yang terhubung ke pengatur pengisian energi menuju ke sistem arus searah pada pembangkit listrik tenaga surya. Sementara itu, sistem penyambungan arus bolak-balik menggunakan inverter jaringan dan inverter baterai untuk menghubungkan rangkaian modul surya dan baterai ke sisi arus bolak-balik dari pembangkit listrik tenaga surya. Kelebihan daya listrik yang dihasilkan oleh pembangkit listrik tenaga surya akan disimpan di dalam baterai dengan terlebih dahulu diubah menjadi arus searah oleh inverter baterai.

Pembangkit listrik tenaga surya tersebar

Pembangkit listrik tenaga surya tersebar atau sistem penerangan individu merupakan sistem pencahayaan listrik sederhana yang dibuat menggunakan modul surya. Tegangan kerja yang dibutuhkannya hanya sebesar 12 Volt dengan arus searah. Modul surya yang digunakan mampu menghasilkan daya listrik dalam rentang 50 Wp sampai 300 Wp. Kesetimbangan energi surya menjadi faktor terpenting dalam perhitungan kapasitas sistem pembangkit listrik tenaga surya. Perhitungan memasukkan tiga hal yaitu potensi sumber energi surya, kurva beban harian yang menggambarkan keadaan normal dari kebutuhan beban harian serta spesifikasi peralatan pembangkitan energi surya.

Pemusatan energi surya

Sistem pemusatan energi surya menggunakan lensa atau cermin dan sistem pelacak untuk memfokuskan energi matahari dari luasan area tertentu ke satu titik. Panas yang terkonsentrasikan lalu digunakan sebagai sumber panas untuk pembangkitan listrik biasa yang memanfaatkan panas untuk menggerakkan generator. Sistem cermin parabola, lensa reflektor Fresnel, dan menara surya adalah teknologi yang paling banyak digunakan. Fluida kerja yang dipanaskan bisa digunakan untuk menggerakan generator (turbin uap konvensional hingga mesin Stirling) atau menjadi media penyimpan panas.

Ivanpah Solar Plant yang terleak di Gurun Mojave akan menjadi pembangkit listrik tenaga surya tipe pemusatan energi surya terbesar dengan daya mencapai 377 MegaWatt. Meski pembangunan didukung oleh pendanaan Amerika Serikat atas visi Barrack Obama mengenai program 10000 MW energi terbarukan, namun pembangunan ini menuai kontroversi karena mengancam keberadaan satwa liar di sekitar gurun.

Unjuk kerja

Unjuk kerja pembangkit listrik tenaga surya dapat diketahui dengan pemodelan spesifikasi panel surya yang digunakan. Dua parameter penting untuk menilai unjuk kerja pembangkit listrik tenaga surya adalah hubungan antara arus listrik terhadap tegangan listrik serta hubungan antara tegangan listrik terhadap daya listrik yang dihasilkan. Pembangkit listrik tenaga surya menghasilkan arus searah dengan menggunakan sel surya. Tegangan listrik yang dihasilkan oleh sel surya bernilai sangat kecil. Pemakaiannya memerluka peningkatan nilai tegangan yang menggunakan perangkat elektronika daya penaik tegangan arus searah. Sementara untuk pemakaiannya, arus searah diubah lagi menggunakan peralatan elektronika daya menjadi arus bolak-balik.

Keunggulan teknologi

Pembangkit listrik tenaga surya dapat dimanfaatkan untuk penyediaan akses listrik di kawasan perdesaan. Proses pembangkitan energi listrik menggunakan energi surya bersifat melimpah di daerah yang disinari matahari sepanjang tahun. Selain itu, pembangkit listrik tenaga surya juga tidak memerlukan bahan bakar. Di daerah pedesaan, bahan bakar umumnya dijual dengan harga yang mahal karena sulit untuk diperoleh dalam jumlah banyak. Keunggulan teknologi fotovoltaik untuk pembangkitan listrik adalah tidak memerlukan proses penyaluran energi dan energi listrik yang dihasilkan dapat digunakan langsung di tempat transformasi energi. Pembangkit listrik tenaga surya tidak memerlukan pemeliharaan skala besar sehingga menghemat biaya perawatan. Pengoperasian pembangkit listrik tenaga surya skala kecil juga tidak memerlukan tenaga kerja yang ahli. Dari segi lingkungan, pembangkit listrik tenaga surya tidak menghasilkan gas rumah kaca dan limbah yang berbahaya sehingga bersifat `.

Penerapan

Indonesia

Di Indonesia, PLTS terbesar pertama dengan kapasitas 2×1 MW terletak di Pulau Bali, tepatnya di dearah Karangasem dan Bangli. Pemerintah mempersilakan siapa saja untuk meniru dan membuatnya di daerah lain karena PLTS ini bersifat opensource atau tidak didaftarkan dalam hak cipta.[

Wilayah

• Bali
• Nusa Tenggara Barat
• Alor, Nusa Tenggara Timur
• Sulawesi Selatan
• Sulawesi Utara.

 

Sumber Artikel: id.wikipedia.org