Kecerdasan buatan atau AI sering dibicarakan sebagai salah satu teknologi yang paling haus listrik. Pertumbuhan pusat data untuk melatih dan menjalankan model AI memang meningkatkan kebutuhan energi dalam skala besar.
Namun, ada sisi lain yang mulai mendapat perhatian. Teknologi AI juga dapat digunakan oleh industri kelistrikan untuk membuat jaringan lebih efisien, meningkatkan keandalan, memprediksi kebutuhan listrik, hingga membantu operator mengambil keputusan ketika kondisi sistem berubah.
International Energy Agency atau IEA dalam laporan terbarunya mengenai modernisasi jaringan listrik menyebut AI dapat memperkuat optimasi, peramalan, kesadaran situasional, ketahanan dan manajemen risiko pada jaringan listrik.
Dengan demikian, hubungan antara AI dan listrik tidak sesederhana teknologi baru yang hanya menjadi konsumen energi. AI juga berpotensi menjadi salah satu alat untuk mengelola sistem kelistrikan yang semakin kompleks.
AI Memang Membutuhkan Banyak Listrik
Pertumbuhan kebutuhan listrik akibat AI bukan sekadar kekhawatiran di atas kertas.
Gartner memperkirakan konsumsi listrik pusat data secara global mencapai 565 TWh pada 2026, naik 26 persen dibandingkan 2025. Permintaan daya pusat data diperkirakan mencapai 132 GW pada tahun yang sama.
Penelitian yang diterbitkan di Communications Sustainability pada September 2026 juga memperkirakan pusat data AI dapat mencapai sekitar satu persen konsumsi listrik global pada 2030 jika pertumbuhan penggunaan AI terus berlanjut.
Beban seperti pusat data AI memiliki karakteristik berbeda dari banyak konsumen listrik tradisional. Konsumsinya dapat sangat besar, terkonsentrasi di lokasi tertentu dan berubah mengikuti pola komputasi.
Studi yang terbit di Next Energy menjelaskan bahwa pusat data AI menghadirkan tantangan terhadap perencanaan jaringan, operasi jangka pendek, pasar listrik hingga stabilitas sistem secara real-time.
Kondisi tersebut membuat perusahaan listrik membutuhkan sistem yang semakin pintar untuk memahami pola permintaan.
AI Bisa Memprediksi Permintaan
Salah satu fungsi paling penting AI dalam industri kelistrikan adalah peramalan beban listrik.
Operator jaringan perlu mengetahui berapa banyak listrik yang akan digunakan konsumen beberapa menit, jam, hari atau bahkan tahun mendatang.
Prediksi yang terlalu rendah dapat meningkatkan risiko kekurangan pasokan. Sebaliknya, prediksi yang terlalu tinggi dapat membuat pembangkit atau cadangan disiapkan secara berlebihan.
Model pembelajaran mesin dapat mempelajari pola konsumsi dari data historis dan menggabungkannya dengan berbagai variabel lain, seperti cuaca, waktu, aktivitas ekonomi dan karakteristik pelanggan.
Penelitian terbaru mengenai AI untuk load forecasting dan manajemen energi menunjukkan model pembelajaran mendalam dapat digunakan untuk menangkap pola konsumsi listrik yang kompleks.
Bagi operator, kemampuan tersebut dapat membantu menentukan berapa banyak pembangkit yang perlu disiapkan serta kapan kapasitas jaringan harus digunakan.
Mendeteksi Gangguan Lebih Cepat
Jaringan listrik terdiri dari ribuan hingga jutaan komponen, mulai dari pembangkit, gardu induk, transformator, saluran transmisi hingga jaringan distribusi.
Kerusakan pada salah satu komponen dapat menyebabkan gangguan pasokan dan membutuhkan biaya perbaikan.
AI dapat digunakan untuk menganalisis data dari berbagai perangkat dan mencari pola yang mengindikasikan potensi kegagalan.
Salah satu contoh penerapannya datang dari A2A Group dan Unareti di Milan. Sistem pemeliharaan prediktif berbasis AI menggabungkan data aset, topologi jaringan, gangguan, cuaca dan beban untuk membuat model kegagalan yang lebih dinamis. Teknologi tersebut digunakan untuk membantu perencanaan diagnostik, strategi ketahanan serta identifikasi gangguan secara real-time.
Pendekatan ini berbeda dari pemeliharaan tradisional yang biasanya dilakukan setelah kerusakan terjadi atau berdasarkan jadwal tertentu.
Dengan prediksi, operator dapat memperoleh peringatan lebih awal mengenai komponen yang berpotensi bermasalah.
Mengoptimalkan Jaringan yang Sudah Ada
Membangun pembangkit dan jaringan transmisi baru membutuhkan waktu serta investasi besar. Karena itu, salah satu tantangan industri listrik adalah bagaimana memaksimalkan kapasitas infrastruktur yang sudah tersedia.
Di sinilah AI dapat berperan.
Menurut IEA, teknologi AI dapat membantu operator menemukan kapasitas jaringan yang masih tersedia, memperkirakan kapan kapasitas tersebut dapat digunakan, kemudian menguji apakah penggunaan tambahan itu tetap aman ketika terjadi gangguan.
AI juga dapat membantu menyaring berbagai skenario dan memberikan rekomendasi tindakan kepada operator.
Dengan pendekatan tersebut, peningkatan kapasitas jaringan tidak selalu harus dimulai dengan membangun infrastruktur baru. Sebagian manfaat dapat diperoleh dengan mengelola aset yang sudah ada secara lebih cerdas.
Namun, AI bukan pengganti investasi fisik. Ketika permintaan listrik tumbuh jauh melampaui kemampuan jaringan, pembangunan pembangkit, transmisi dan distribusi tetap diperlukan.
Membantu Energi Terbarukan
Peran lain AI terlihat dalam integrasi energi terbarukan.
Pembangkit tenaga surya dan angin bergantung pada kondisi alam. Produksi listrik dapat berubah ketika intensitas matahari atau kecepatan angin berubah.
Ketidakpastian tersebut menjadi tantangan bagi operator jaringan karena pasokan harus terus diseimbangkan dengan permintaan.
AI dapat membantu memprediksi produksi pembangkit terbarukan dengan menganalisis data cuaca, histori pembangkitan dan kondisi sistem.
Ketika digabungkan dengan baterai serta sistem manajemen energi, prediksi tersebut dapat membantu menentukan kapan listrik harus disimpan dan kapan energi dapat disalurkan ke jaringan.
Studi mengenai AI dan sistem tenaga listrik juga menempatkan fleksibilitas beban, penyimpanan energi dan sumber daya energi di lokasi sebagai bagian penting dalam membangun pusat data dan jaringan yang lebih ramah terhadap sistem listrik.
AI Membantu Mengatur Beban
Peluang lain muncul dari kemampuan menggeser penggunaan listrik ke waktu tertentu.
Tidak semua aktivitas membutuhkan listrik pada detik yang sama. Beban yang fleksibel dapat dijadwalkan ulang ketika jaringan sedang memiliki kapasitas lebih besar atau ketika harga listrik lebih rendah.
Pusat data AI bahkan berpotensi menjadi bagian dari sistem tersebut. Studi terbaru mengenai pusat data AI dan jaringan listrik membahas bagaimana beban komputasi yang fleksibel, penyimpanan energi dan sumber energi di lokasi dapat membantu pusat data berubah dari konsumen pasif menjadi bagian yang lebih mendukung jaringan.
Konsep ini menjadi semakin penting karena pusat data AI dapat menggunakan daya dalam jumlah besar.
Jika beban tertentu dapat diatur tanpa mengganggu layanan penting, operator mempunyai lebih banyak pilihan untuk menjaga keseimbangan sistem.
Tantangan Keamanan Tetap Ada
Penggunaan AI di jaringan listrik bukan tanpa risiko.
Sistem kelistrikan merupakan infrastruktur kritis. Kesalahan prediksi atau keputusan otomatis dapat berdampak lebih besar dibandingkan kesalahan pada aplikasi digital biasa.
IEA menekankan bahwa AI membawa peluang sekaligus kebutuhan untuk memperkuat sistem monitoring dan kontrol. Penelitian mengenai AI di jaringan listrik juga menyoroti persoalan seperti keandalan model, regulasi, ketidakpastian pertumbuhan beban dan risiko keamanan.
Karena itu, operator tidak bisa sekadar memasang model AI lalu membiarkannya mengambil semua keputusan.
Validasi data, pengawasan manusia, sistem cadangan dan pengujian terhadap berbagai kondisi ekstrem tetap menjadi bagian penting dari penerapan teknologi tersebut.
Masa Depan AI dan Listrik
Perkembangan AI menciptakan paradoks baru bagi industri energi.
Di satu sisi, AI meningkatkan kebutuhan listrik karena model-model besar membutuhkan pusat data dengan kapasitas komputasi tinggi. Di sisi lain, AI dapat membantu industri listrik memahami sistem yang semakin kompleks.
Teknologi tersebut dapat digunakan untuk memprediksi permintaan, menemukan potensi gangguan, mengoptimalkan jaringan, meningkatkan pemanfaatan energi terbarukan dan membantu operator mengambil keputusan.
IEA melihat AI sebagai bagian dari perangkat digital yang dapat membantu jaringan listrik menggunakan kapasitas yang tersedia dengan lebih aman dan efisien.
Dengan demikian, persoalan energi AI tidak hanya dapat dilihat dari seberapa banyak listrik yang dikonsumsi pusat data. Pertanyaan yang tidak kalah penting adalah bagaimana AI dapat membantu sistem kelistrikan menghasilkan, menyalurkan dan menggunakan energi tersebut secara lebih cerdas.
Jika diterapkan dengan pengawasan yang tepat, AI berpotensi menjadi bagian dari solusi atas persoalan yang sebagian justru muncul akibat pertumbuhan teknologi AI itu sendiri.
