Bagaimana Digital Twins akan Mengarahkan Masa Depan Energi Terbarukan

Selama beberapa abad terakhir, kita telah menggunakan sumber daya minyak dan gas untuk menghasilkan listrik, memutar kendaraan dan pesawat, dan sebagai dasar untuk berbagai produk, termasuk karet, plastik, pupuk, dan obat-obatan.

Sumber daya alam yang tidak dapat diperbarui ini dihasilkan dari karbon dan hidrogen dan menyediakan hingga 84% dari total pembangkit listrik dunia. Namun, penggunaan luas sumber daya konvensional yang terbatas ini telah menyebabkan polusi dan kerusakan lingkungan.

Dengan melepaskan gas rumah kaca beracun dan polutan berbahaya, ekstraksi dan pembakaran bahan bakar fosil telah menyebabkan perubahan iklim dan pemanasan global, serta mempengaruhi kesehatan manusia dan ekosistem.

Salah satu solusi untuk dampak negatif yang signifikan pada planet ini yang disebabkan oleh sumber daya minyak dan gas adalah beralih dari bahan bakar fosil ke sumber energi terbarukan.

Energi terbarukan diperoleh dari sumber lingkungan seperti cuaca dan lokasi geografis. Ini adalah energi hijau tanpa emisi.

Energi surya, angin, hidroelektrik, geotermal, dan biomassa adalah contoh paling menonjol dari sumber energi terbarukan, yang berkelanjutan.

Selama dekade terakhir, dunia telah beralih ke sumber energi terbarukan ini sebagai cara untuk melakukan transisi energi hijau, yang menghasilkan peningkatan konsisten dalam penggunaannya di berbagai aplikasi.

Menurut Badan Energi Internasional (IEA), konsumsi energi terbarukan di sektor listrik, panas, dan transportasi diperkirakan akan meningkat sekitar 60% antara 2024 dan 2030, yang akan meningkatkan bagian energi terbarukan dalam konsumsi energi akhir dari 13% pada 2023 menjadi hampir 20% pada 2030.

Meskipun bermanfaat bagi lingkungan, mengintegrasikan sumber daya alam ini dalam pembangkit listrik, penyimpanan energi, dan transportasi memiliki tantangan tersendiri karena sifatnya yang tidak teratur dan ketergantungan yang kuat pada faktor eksternal seperti musim dan lokasi. Ketergantungan ini memerlukan sistem penyimpanan energi.

Terdapat juga biaya infrastruktur awal yang tinggi yang terkait dengan sumber energi terbarukan, sedangkan laju pembangkitan listriknya lambat.

Akibatnya, sumber konvensional masih digunakan untuk sebagian besar pembangkit listrik. Ini membuatnya sangat penting untuk memiliki strategi dan teknologi baru untuk mengatasi tantangan ini. Artinya, memahami, mempelajari, dan menganalisis perilaku setiap parameter sistem selama fase desain, produksi, dan layanan dari siklus hidup yang berguna dari setiap sistem energi terbarukan. Ini adalah tempat teknologi digital twin (DT) masuk.

Teknologi ini menggunakan model adaptif untuk mensimulasikan kinerja waktu nyata dari sistem fisik dalam lingkungan digital, yang pada gilirannya membantu memprediksi dan mencegah kegagalan sistem potensial.

Dari Fisik ke Digital: Munculnya Replica Virtual

Digital twin adalah representasi virtual atau replica dari objek, orang, sistem, atau proses dunia nyata. Untuk mencerminkan counterpart fisiknya, replica digital menggunakan data waktu nyata yang ditangkap dengan bantuan sensor, simulasi, dan pembelajaran mesin.

Ini memungkinkan pemantauan, analisis, dan prediksi perilaku aset fisik dalam berbagai skenario, sehingga memungkinkan kita membuat keputusan yang lebih baik.

Kemampuan digital twin untuk mereplikasi dan berinteraksi dengan sistem kompleks telah membuatnya sangat berharga di berbagai industri, di mana mereka mengarahkan perbaikan efisiensi, pengurangan biaya, dan pengembangan solusi inovatif.

Menurut perkiraan McKinsey, pasar global untuk teknologi digital twin akan mencapai $73,5 miliar pada 2027, tumbuh 60% per tahun selama lima tahun ke depan.

Istilah ‘digital twin’ diadopsi oleh John Vickers dari NASA pada 2010, tetapi ide intinya sudah ada sejak lama. Badan antariksa sebenarnya mengembangkan teknologi ini untuk digunakan dalam misi eksplorasi antariksa pada 1960-an.

Pada 2002, Dr. Michael Grieves secara resmi mengumumkan konsep dan menerapkannya pada manufaktur. Konsep ini dibagi menjadi tiga bagian utama: ruang fisik yang sebenarnya, ruang virtual dari bagian fisik, dan tautan yang menghubungkan keduanya.

Banyak tahun kemudian, pada 2011, digital twin dikembangkan oleh Angkatan Udara AS untuk merancang pesawat dan memprediksi kelelahan dan perawatan. Dari sana, teknologi ini menyebar ke bidang lain, termasuk aerospasial, transportasi, pengiriman, manufaktur, kesehatan, dan aplikasi minyak dan gas.

Dalam energi terbarukan, fungsi utama digital twin adalah mengumpulkan data dari sensor onsite untuk mereproduksi operasi sistem fisik dalam lingkungan virtual.

Digital twin dapat dibuat untuk setiap jenis sistem energi terbarukan selama fase siklus hidupnya untuk melakukan tugas tertentu. Ini berarti memerlukan sejumlah besar data, termasuk geometri setiap komponen, data cuaca, masalah sebelumnya, peramalan sejarah, data eksperimental dan praktis, dan data waktu nyata, membuat aplikasi digital twin di sektor ini kompleks dan menantang.

Namun, aplikasi digital twin dalam sistem energi terbarukan tidak banyak dieksplorasi.

Jadi, studi baru ini melakukan penyelidikan mendalam tentang konsep ini dalam sektor tertentu. Peneliti di Universitas Sharjah melakukan eksplorasi mendalam tentang digital twin yang ditenagai AI sebagai alat untuk mempercepat transisi energi bersih.

Dalam makalah mereka, peneliti melakukan tinjauan menyeluruh tentang arsitektur, fungsi, siklus hidup, dan aplikasi teknologi digital twin dalam sistem energi terbarukan.

Untuk ini, mereka menggunakan AI, pembelajaran mesin (ML), dan pemrosesan bahasa alami (NLP) yang memungkinkan mereka menilai volume besar data mentah dan mengungkap wawasan yang bermakna tentang pola terstruktur dan tren yang muncul.

Dengan penelitian ini, ideanya adalah untuk memanfaatkan potensi teknologi ini untuk meningkatkan efisiensi dan keberlanjutan sambil mengatasi tantangan kekurangan data, proses biologis yang kompleks, pemodelan peralatan yang rusak, dan variabilitas lingkungan.

Mengoptimalkan Perubahan Hijau: Janji & Tantangan Digital Twin yang Ditenagai AI

Ketika dunia berjuang untuk mengurangi emisi karbon dan melawan perubahan iklim, peneliti telah berpaling ke digital twin yang ditenagai AI untuk membentuk masa depan energi.

Representasi digital dari dunia fisik ini, menurut peneliti, dapat mengubah pembangkitan, pengelolaan, dan optimasi sumber energi terbarukan, yang pada gilirannya mempercepat transisi dari bahan bakar fosil. Tapi untuk itu, kita perlu mengatasi keterbatasannya yang mencolok.

Seperti yang dicatat oleh peneliti, “digital twin sangat efektif dalam mengoptimalkan sistem energi terbarukan,” tetapi setiap sumber energi terbarukan menyajikan tantangan unik yang dapat “membatasi kinerja teknologi digital twin, meskipun janji mereka yang besar dalam meningkatkan pembangkitan dan pengelolaan energi.”

Jadi, setelah melakukan tinjauan menyeluruh tentang literatur yang ada tentang topik ini, yaitu bagaimana digital twin digunakan dalam sektor ini, mereka mengenali celah penelitian, menyarankan pedoman, dan menutupi masalah yang perlu diatasi untuk memanfaatkan teknologi digital twin dalam sektor energi terbarukan secara maksimal.

Peta jalan penelitian juga ditawarkan untuk membantu ilmuwan meningkatkan keandalan dan presisi teknologi ini.

Dalam studinya, peneliti mendefinisikan keuntungan signifikan dari digital twin serta keterbatasannya di berbagai sistem energi terbarukan. Fokus rekomendasi yang dibuat oleh peneliti adalah pada memperluas kemampuan komputasi, meningkatkan teknik pemodelan, dan memperbaiki metode pengumpulan data untuk memastikan digital twin dapat memberikan wawasan yang akurat dan dapat diandalkan untuk pengambilan keputusan dan optimasi sistem.

Energi Angin

Energi angin memanfaatkan kekuatan angin untuk menghasilkan listrik. Pada 2024, kontribusinya terhadap pembangkit listrik global tumbuh menjadi 8,1%. Ini diperkirakan akan menjadi sumber listrik terbarukan kedua terbesar di dunia setelah surya PV pada akhir dekade ini.

Untuk mengubah energi kinetik angin menjadi listrik, turbin angin dipasang di darat dan di laut, baik tetap maupun mengapung. Utamanya, ada dua jenis turbin angin yang digunakan di sini. Turbin angin sumbu vertikal (VAWT) adalah salah satu di mana rotasi sumbunya tegak lurus dengan gerakan angin. Yang lain adalah turbin angin sumbu horizontal (HAWT), yang berputar sejajar dengan aliran angin.

Penggunaan digital twin di sini dapat membantu memprediksi parameter yang tidak diketahui dan memperbaiki pengukuran yang tidak akurat. Namun, mereka menghadapi tantangan dalam memodelkan dan memantau faktor lingkungan dengan akurat. Data yang tidak dapat diandalkan dan kekurangan data dari area terpencil atau lepas pantai juga menciptakan masalah bagi digital twin. Selain itu, mereka kesulitan mensimulasikan faktor kritis pada turbin yang sudah tua seperti degradasi gearbox, erosi baling-baling, dan kinerja sistem listrik.

Klik di sini untuk daftar saham energi angin teratas.

Energi Surya

Energi surya adalah pendorong utama pertumbuhan energi terbarukan, yang telah memberikan kontribusi terbesar pada pembangkitan energi bersih selama beberapa tahun terakhir. Pada 2024, ini menyediakan lebih dari 2.000 TWh listrik, menambah 474 TWh untuk mencapai bagian 6,9%, yang membuatnya menjadi sumber daya listrik tercepat yang tumbuh untuk tahun ke-20 berturut-turut.

Surya adalah sumber energi terbarukan yang tumbuh paling cepat dan terbesar. Cahaya matahari diubah langsung menjadi listrik menggunakan fotovoltaik (PV). Panel surya, atau panel surya, berisi sel PV yang dibuat dari semikonduktor yang menghantarkan energi. Sel-sel ini menyerap cahaya matahari dan mengubah energi surya menjadi listrik.

Dalam hal energi surya, digital twin menggunakan data waktu nyata dari sensor untuk menemukan faktor kunci yang mempengaruhi efisiensi dan daya output. Meskipun potensinya, digital twin di sini tidak dapat memprediksi kinerja dengan akurat karena variasi kondisi atmosfer. Juga, mereka memiliki kesulitan memantau degradasi panel dan pengaruh lingkungan dari waktu ke waktu, yang mempengaruhi akurasi dan kegunaannya.

Sama seperti dengan energi angin, pengumpulan data dari area terpencil atau lepas pantai dapat langka atau tidak dapat diandalkan di sini.

Klik di sini untuk daftar saham energi surya teratas.

Energi Geotermal

Energi terbarukan ini diekstraksi dari panas inti Bumi dan digunakan untuk pemanasan dan pendinginan serta pembangkitan listrik. Bagiannya dari energi terbarukan kurang dari 3%.

Digital twin dapat membantu mensimulasikan proses operasional penggunaan energi geotermal, terutama proses pengeboran. Dengan memfasilitasi analisis biaya dan memprediksi kelelahan, mereka dapat menghemat waktu dan biaya yang terkait dengan operasi.

Tantangan terbesar di sini adalah ketersediaan data berkualitas tinggi yang terbatas, yang menghambat kemampuan teknologi untuk mensimulasikan ketidakpastian geologi dan kondisi di bawah permukaan Bumi. Kemudian ada perilaku jangka panjang yang kompleks dari sistem geotermal, seperti transfer panas dan dinamika aliran fluida, yang sulit untuk digital twin untuk memodelkan.

Energi Hidroelektrik

Energi hidroelektrik memanfaatkan aliran air untuk menghasilkan daya. Pada 2024, kontribusinya terhadap pembangkit listrik global dari teknologi energi terbarukan terbesar. Namun, bagian tunggal terbesar ini dari sumber energi terbarukan yang 14% diperkirakan akan mengalami penurunan satu persen pada 2030 karena penggunaan surya PV dan angin yang tumbuh membuat hidroelektrik kurang menonjol. Ini masih diharapkan untuk tumbuh karena proyek baru menjadi aktif.

Energi hidroelektrik terkait dengan biaya konstruksi yang tinggi, mempengaruhi kualitas air secara negatif, dan memiliki pengaruh buruk terhadap habitat hewan.

Digital twin dapat diterapkan pada energi hidroelektrik untuk mensimulasikan sistem untuk mengidentifikasi faktor yang mempengaruhinya. Pada tanaman yang lebih tua, mereka dapat membantu mengurangi dampak kelelahan pekerja pada produktivitas. Pemindaian laser 3D digunakan di sini untuk mendeteksi konstruksi kelelahan yang hemat biaya.

Tantangan yang dihadapi adalah kekurangan data, kinerja infrastruktur yang sudah tua, dan memodelkan variabilitas aliran air yang kompleks, serta memantau kendala lingkungan dan ekologis.

Energi Biomassa

Jenis energi ini berasal dari bahan organik, yang melibatkan hewan dan tumbuhan yang terdekomposisi. Ini dapat diekstraksi dari berbagai sumber padat, cair, dan gas seperti metana, tanaman pertanian, minyak sayur, kotoran hewan, dan limbah padat kota.

Model yang ditenagai AI dapat membantu meningkatkan fungsionalitas dan operasi energi biomassa dengan menawarkan pemahaman yang lebih dalam tentang proses dan pengaturan tanaman, seperti pembakar.

Namun, ketika diterapkan pada sistem energi terbarukan ini, digital twin kesulitan memodelkan konversi biomassa dan proses biologis, biokimia, dan termokimia dengan akurat. Mereka juga menghadapi tantangan dalam mensimulasikan rantai pasokan produksi energi biomassa secara keseluruhan.

Berinvestasi dalam Teknologi Digital Twin

Sekarang, jika kita melihat peluang investasi di ruang ini, PTC Inc. (PTC ) menonjol karena fokus intinya pada digital twin dan kinerja pasar yang kuat. Perusahaan perangkat lunak global ini memungkinkan perusahaan manufaktur dan produk untuk mengubah secara digital cara mereka merancang, memproduksi, dan melayani produk fisik.

PTC Inc. (PTC )

Produk PTC termasuk Windchill untuk perangkat lunak manajemen siklus hidup produk perusahaan, Creo untuk membangun produk dengan CAD/CAM/CAE, perangkat lunak ALM Codebeamer untuk pengembangan modern, ServiceMax untuk manajemen layanan, platform PLM cloud-native Arena, platform CAD cloud-native Onshape, Kepware untuk mengakses dan mengontrol data industri, ThingWorx untuk membangun dan mengirimkan aplikasi Internet of Things (IoT) industri, platform AR perusahaan yang dapat diskalakan Vuforia, Servigistics untuk manajemen suku cadang layanan, dan Arbortext untuk membuat, mengelola, dan mengirimkan konten secara efisien.

Digital twin PTC juga telah digunakan di seluruh sektor energi terbarukan. Beberapa tahun yang lalu, grup energi Prancis ENGIE bermitra dengan mereka untuk mengembangkan tungku virtual untuk membantu dalam transisi aset industri. EDF, sementara itu, menggunakan ThingWorx dan Vuforia untuk memantau operasi, meningkatkan pelatihan pekerja, dan mensimulasikan tugas perawatan kritis untuk sistem pembangkit listrik nuklir mereka. Howden menerapkan teknologi ini untuk meningkatkan kompresor dan kipas yang digunakan dalam pembangkit listrik dan minyak & gas.

Saat berbicara tentang kinerja pasarnya, saham PTC telah mencapai rekor tertinggi (ATH) di atas $219, mencatat keuntungan 16,83% YTD sementara naik 57,5% sejak April. Dengan itu, mereka memiliki EPS (TTM) sebesar 4,24 dan P/E (TTM) sebesar 50,64.

Untuk kuartal fiskal ketiga 2025, mereka melaporkan pertumbuhan 14% dalam arus kas operasional dan bebas, yang mencapai $850 juta.

“Q3 adalah kuartal lain yang solid dalam eksekusi untuk PTC,” kata Neil Barua, Presiden dan CEO, PTC, saat berbagi kemajuan dalam CAD, PLM, ALM, SLM, dan SaaS dengan penawaran produk dan peningkatan baru.

Selama kuartal ini, perusahaan melakukan pembelian saham seharga $75 juta sebagai bagian dari otorisasi $2 miliar.

Minggu ini, PTC memperluas kolaborasinya dengan NVIDIA dengan mengumumkan integrasi teknologi NVIDIA Omniverse ke dalam Creo dan Windchill untuk membantu perusahaan meningkatkan kualitas produk, mempercepat pengembangan, dan berkolaborasi lebih efektif pada produk kompleks di seluruh siklus hidupnya.

“Produk paling canggih saat ini – dari perangkat keras AI hingga mesin industri – lebih kompleks, terintegrasi, dan intensif rekayasa daripada sebelumnya,” kata Barua, menyatakan bahwa dengan kolaborasi ini, “kami memberikan pelanggan kami kemampuan untuk mengintegrasikan data desain dan konfigurasi dalam lingkungan simulasi waktu nyata yang imersif.”

Awal tahun ini, PTC merilis ServiceMax AI, yang akan memanfaatkan sejarah data peralatan yang sepenuhnya didokumentasikan, riwayat layanan, dan lainnya untuk membantu organisasi memodernisasi alur kerja mereka dan teknisi layanan lapangan melakukan lebih banyak pekerjaan dalam waktu yang lebih singkat.

Berita dan Pengembangan Terbaru PTC Inc. (PTC)

Pemikiran Terakhir tentang Digital Twin & Energi Bersih

Teknologi digital twin telah muncul sebagai instrumen yang efektif untuk mengoptimalkan sistem energi terbarukan. Meskipun potensinya untuk memaksimalkan efisiensi, peramalan, dan integrasi sistem tidak dapat disangkal, teknologi ini juga memiliki kelemahan.

Hanya dengan mengatasi tantangan ketersediaan data, mengelola lingkungan pemodelan yang kompleks, dan membangun solusi yang hemat biaya dan dapat diskalakan, adopsi yang sebenarnya dapat dicapai. Jadi, saat dunia beralih ke sumber energi terbarukan untuk mengurangi emisi karbon dan melawan perubahan iklim, digital twin berdiri untuk mendefinisikan era energi hijau berikutnya.

Referensi:

1. Semeraro, C., Aljaghoub, H., Al-Ali, H.K.M.H., Abdelkareem, M.A., & Olabi, A.G. “Harnessing the future: Exploring digital twin applications and implications in renewable energy.” Energy Nexus, vol. 18, 1 Juni 2025, p. 100415. ScienceDirect. https://doi.org/10.1016/j.nexus.2025.100415