Smart_Energy_Management_Chapter1_Detailed_NoImage.pptx

kjdbndkb dkjbdkjbndkjnbd bkdjbndjknkb fddfgjkddgd djgkdgdkd bdbdkjbndk bddnkjdnbk

1. Smart Energy Management Chapter 1 – Introduction Disusun oleh: [Nama Anda]

2. Latar Belakang Kebutuhan energi global meningkat pesat seiring pertumbuhan ekonomi dan teknologi. Ketergantungan pada energi fosil menimbulkan masalah lingkungan (polusi, emisi karbon) dan keterbatasan sumber daya. Gangguan sistem kelistrikan umum: blackout, brownout, load shedding. Contoh kasus: Blackout besar di India (2012) berdampak pada 500 juta orang.

3. Definisi Energy Management Energy management adalah proses monitoring, kontrol, dan optimisasi kinerja sistem kelistrikan. Tujuan utama: menyediakan energi sesuai kebutuhan, menjaga kualitas hidup, mendukung pembangunan berkelanjutan. Fokus pada keseimbangan antara ketersediaan energi, biaya, dan dampak lingkungan.

4. Tantangan Energi 40% konsumsi energi berasal dari sektor bangunan (rumah dan kantor). Peak demand hanya terjadi ±5% waktu, namun membutuhkan 20% kapasitas pembangkit tambahan. Pembangkitan berbasis minyak/gas cepat, tetapi mahal dan tidak ramah lingkungan. Solusi masa depan: Smart Grid & Smart Building untuk efisiensi.

5. Smart Systems Mengintegrasikan sensor, aktuator, dan teknologi ICT. Prinsip kerja: Sense → Analyze → Respond. Contoh sederhana: Sensor suhu digital yang membaca data, menganalisis, lalu memberi respon. Contoh kompleks: Sistem evakuasi darurat pintar dengan sensor okupansi & algoritma jalur evakuasi.

6. SMART Approach Sense meaningfully: menangkap data yang relevan secara akurat. Analyze: menganalisis data untuk pengambilan keputusan. Respond timely: memberikan respon cepat & tepat waktu. Smart system membutuhkan sinergi antara dunia fisik (sensor/aktuator) dan dunia digital (ICT).

7. Computational Techniques Teknik dari ilmu komputer yang digunakan untuk energy management: - Real-time data communication & processing. - Scheduling (penjadwalan daya & beban). - Algorithms & Optimization. - Logic & Abstraction untuk representasi masalah. - Pattern recognition. - Machine Learning untuk prediksi & kontrol adaptif.

8. Smart Grid Grid tradisional tidak memadai untuk mendukung Distributed Energy Resources (DER). Smart Grid menggunakan sensor, IoT, dan komunikasi digital untuk observasi & kontrol real-time. Ciri utama Smart Grid: observable, controllable, automated, integrated. Mampu mendeteksi ketidakseimbangan suplai-demand dan mengambil tindakan preventif.

9. Perbandingan Smart Grid vs Konvensional Fault handling: Reaktif (konvensional) vs Preventif (smart grid). Monitoring: Terbatas (konvensional) vs Real-time berbasis WAMS (smart grid). Integrasi energi terbarukan: Minim (konvensional) vs Mendukung DER (smart grid). Kualitas daya: Diabaikan (konvensional) vs Aktif dikelola (smart grid). Peran konsumen: Pasif (konvensional) vs Aktif (Demand Response, smart grid).

10. Smart Buildings Bangunan menyumbang 40% konsumsi energi global. Building Energy Management System (BEMS) memungkinkan: - Kontrol otomatis HVAC & lighting. - Monitoring kondisi peralatan. - Profil konsumsi energi tiap zona. - Optimisasi konsumsi energi & pengurangan puncak beban.

11. Thermal Comfort Kenyamanan termal dipengaruhi faktor fisik, psikologi, budaya, dan kebiasaan. Tantangan: sering terjadi overcooling & undercooling di gedung. Solusi: - HVAC berbasis occupancy (Wi-Fi, sensor gerak). - Chiller sequencing untuk efisiensi. - Prediksi kebutuhan pendinginan dengan AI/ML.

12. Solar Energy in Buildings Rooftop PV & Building Integrated PV (BIPV) memiliki potensi besar. Kendala utama: keterbatasan ruang, shading dari gedung/objek lain, dan efisiensi panel. Solusi: desain tata letak adaptif, optimisasi sudut panel, MPPT (Maximum Power Point Tracking).

13. Teknik Mengatasi Defisit Daya Blackout bergilir → solusi tradisional yang tidak efisien. Alternatif: Brownout, memprioritaskan beban penting dibanding memutus total. NILM (Non-Intrusive Load Monitoring): monitoring konsumsi dengan smart meter tunggal tanpa banyak sensor. Tujuan: edukasi konsumen untuk lebih sadar energi.

14. Fokus Buku Mengulas pendekatan komputasi & data-driven untuk energy management. Menggunakan IoT, AI, ICT untuk efisiensi energi di bangunan, kampus, dan kota. Menekankan integrasi Smart Building dengan Smart Grid masa depan. Target pembaca: mahasiswa, peneliti, praktisi, pembuat kebijakan.

15. Ringkasan Energy Management penting untuk keberlanjutan & kualitas hidup. Smart Grid & Smart Building merupakan masa depan energi. Ilmu komputer berperan besar melalui AI, ML, IoT, dan optimisasi. Pendekatan komputasi membuka jalan menuju efisiensi energi global.