FTMM NEWS — Energi surya terus berkembang sebagai solusi utama energi terbarukan di dunia, dengan pemanfaatan solar tracker berbasis reinforcement learning (RL) sebagai pendekatan yang semakin inovatif. Panel surya statis memiliki keterbatasan karena tidak dapat mengikuti pergerakan matahari sepanjang hari. Sistem solar tracker hadir untuk mengatasi masalah tersebut secara mekanis. Namun, metode pelacakan konvensional belum mampu menyesuaikan diri terhadap kondisi lingkungan yang dinamis. Oleh karena itu, penerapan reinforcement learning (RL) menawarkan pendekatan yang lebih adaptif dan efisien.
Cara Kerja Solar Tracker Berbasis RL
Dalam implementasinya, Reinforcement learning merupakan cabang kecerdasan buatan yang melatih agen untuk mengambil keputusan optimal. Dalam konteks ini, perangkat Reinforcement learning pada solar tracker belajar memaksimalkan penyerapan energi melalui proses coba-dan-evaluasi. Algoritma seperti Q-learning dan Deep Q-Network (DQN) memungkinkan sistem menentukan sudut panel terbaik secara real-time. Selain itu, sistem Reinforcement learning terus memperbarui kebijakan tindakan berdasarkan umpan balik lingkungan. Setiap keputusan sudut panel menghasilkan reward yang menjadi dasar pembelajaran berikutnya.
Keunggulan dan Tantangan Implementasi
Berbagai penelitian membuktikan bahwa solar tracker berbasis Reinforcement learning meningkatkan efisiensi penyerapan energi 25% – 35% lebih tinggi daripada metode konvensional. Dengan demikian, kemampuan adaptasi terhadap cuaca berawan menjadi keunggulan utama teknologi ini. Algoritma Reinforcement learning secara aktif memproses data sensor intensitas cahaya dan posisi matahari. Sebagai hasilnya, sistem menghasilkan keputusan sudut panel yang lebih presisi sepanjang waktu operasi.
Di sisi lain, implementasi teknologi ini membuka peluang besar bagi pengembangan energi terbarukan di Indonesia. Kondisi geografis Indonesia yang kaya sinar matahari memperkuat potensi penerapan solar tracker berbasis Reinforcement learning. Meskipun demikian, tantangan utama meliputi kebutuhan komputasi tinggi dan biaya sensor yang relatif mahal. Para peneliti aktif mengembangkan model Reinforcement learning yang lebih ringan agar dapat berjalan pada mikrokontroler sederhana. Oleh karena itu, Kolaborasi antara peneliti kecerdasan buatan dan insinyur energi surya menjadi kunci kemajuan teknologi ini.
Referensi
Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed.). MIT Press. http://incompleteideas.net/book/the-book.html
- Hua, H., Qin, Y., Hao, C., & Cao, J. (2019). Optimal energy management strategies for energy Internet via deep reinforcement learning approach. Applied Energy, 239, 598–609. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.01.145
- Hafez, A. Z., Soliman, A., El-Metwally, K. A., & Ismail, I. M. (2017). Tilt and azimuth angles in solar energy applications – A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 77, 147–168. https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.03.131
Penulis : Sammy Aisyah Rahmat, Teknik Robotika dan Kecerdasan Buatan
Editor : Andri Hariyanto
