Emission & Consumption Optimization using AI-based Monitoring System (ECOAIMS)

Hak Cipta

Emission & Consumption Optimization using AI-based Monitoring System (ECOAIMS)

ECOAIMS (ECO-AIMS Advanced) adalah sistem manajemen energi pintar terintegrasi end-to-end yang dirancang untuk mengelola microgrid dan energi bangunan secara efisien. Sistem ini dikembangkan untuk memfasilitasi pemantauan real-time, peramalan beban, serta optimasi distribusi energi guna menekan biaya dan emisi karbon. Fungsi Utama:Sistem ini mengintegrasikan empat komponen utama dalam satu dasbor: 1. Monitoring: Mengumpulkan dan menyajikan data energi (surya, angin, baterai, grid) dalam format time-series untuk diagnosis real-time. 2. Forecasting: Memprediksi beban permintaan (demand) dan pasokan (supply) menggunakan model adaptif, termasuk opsi Long Short-Term Memory (LSTM). 3. Optimization: Menghasilkan keputusan operasional (dispatch) untuk menentukan penggunaan sumber energi terbarukan, pengisian/pengosongan baterai, serta impor/ekspor grid. 4. Reporting & KPI: Memberikan analisis kinerja seperti total biaya, fraksi energi terbarukan, emisi CO2, dan peringatan dini sistem. Metode Optimasi:ECOAIMS memiliki keunggulan pada penggunaan multi-backend optimizer yang modular, yang mencakup: 1. Heuristik (Hybrid): Pendekatan berbasis aturan yang menyerupai Model Predictive Control (MPC). 2. MILP (Mixed-Integer Linear Programming): Optimasi deterministik untuk hasil yang optimal secara matematis. 3. RL (Reinforcement Learning): Menggunakan Tabular Q-learning khusus untuk manajemen baterai yang adaptif dan dapat diaudit. Manfaat dan Kebaruan: Sistem ini menawarkan penghematan biaya operasional melalui pengaturan dispatch baterai yang presisi dan penurunan emisi dengan memaksimalkan penggunaan energi hijau. Kebaruan utama terletak pada arsitektur backend-centric yang memungkinkan pembandingan adil antar metode optimasi (Hybrid vs MILP vs RL) dalam satu kontrak data yang stabil, serta penerapan safety guardrail pada baterai (SoC dijaga pada rentang 20-80%) untuk menjamin keandalan sistem jangka panjang.

2026-1776305258-rfnl

NOMOR B-14957/III.3.9/TK.11.01/5/2026


( Lihat )

Pusat Riset Teknologi Konversi Energi

juli001@brin.go.id

Badan Riset dan Inovasi Nasional

SF - Perangkat Lunak

Tangerang Selatan

13 Februari 2025

001251284

29 Mei 2026

29 Mei 2026

EC002026073938

  • Juliansyah
    ( Pusat Riset Teknologi Konversi Energi )
  • Himma Firdaus
    ( Pusat Riset Teknologi Kelistrikan )
  • Agus Nurrohim
    ( Pusat Riset Teknologi Konversi Energi )
  • Agus Sugiyono
    ( Pusat Riset Teknologi Konversi Energi )
  • Andri Subandriya
    ( Pusat Riset Teknologi Konversi Energi )
  • Nurry Widya Hesty
    ( Pusat Riset Teknologi Konversi Energi )
  • Silvy Rahmah Fithri
    ( Pusat Riset Teknologi Konversi Energi )
  • Vetri Nurliyanti
    ( Pusat Riset Teknologi Konversi Energi )
  • Aminuddin
    ( Pusat Riset Teknologi Bahan Bakar )
  • Prasetyo Aji
    ( Pusat Riset Teknologi Kelistrikan )
  • Muhammad Azzumar
    ( Pusat Riset Teknologi Kelistrikan )
  • Galuh Prihantoro
    ( Pusat Riset Teknologi Manufaktur Mesin Produksi )
  • Teguh Pribadi Adinugroho
    ( Pusat Riset Teknologi Manufaktur Peralatan )
  • Budi Nugroho
    ( Pusat Riset Sains Data dan Informasi )
  • Nimas Ayu Untariyati
    ( Pusat Riset Sains Data dan Informasi )
  • Supriono Agung Wibowo
    ( Pusat Riset Teknologi Kelistrikan )
Kembali