[19 Mei 2025], Hidropower merupakan salah satu sumber energi hijau tertua sekaligus terbesar di dunia, berkontribusi besar terhadap penyediaan energi bersih. Namun, sebagian besar instalasi hidropower yang beroperasi saat ini telah berusia puluhan tahun dan dibangun sebelum hadirnya teknologi digital modern. Di Eropa, rata-rata usia pembangkit mencapai 46 tahun, sementara di Amerika Serikat sekitar 50 tahun. Kondisi ini menimbulkan tantangan besar dalam hal efisiensi, fleksibilitas grid, dan keberlanjutan. Untuk menjawab permasalahan ini, digitalisasi menjadi kunci penting, terutama melalui penggunaan Computational Fluid Dynamics (CFD) dan metode inverse design yang mampu merekonstruksi model hidrolik tanpa perlu membongkar komponen fisik. Tujuan penulisan artikel ini adalah menjelaskan bagaimana pendekatan tersebut dapat mempercepat modernisasi, meningkatkan efisiensi turbin, serta membuka jalan bagi pengembangan digital twin dalam manajemen pembangkit listrik tenaga air.

Pendekatan digitalisasi dilakukan melalui kombinasi metode inverse design, simulasi CFD, dan teknik optimasi multi-objektif. Metode inverse design bekerja dengan memulai dari target kinerja hidrolik, seperti efisiensi, aliran, dan tekanan, untuk kemudian menurunkan bentuk geometris turbin yang sesuai. Pendekatan ini berbeda dari desain konvensional yang biasanya dimulai dari parameter fisik. Data yang digunakan berasal dari performa operasional pembangkit Asomata di Yunani, dengan kapasitas 54 MW. Informasi utama seperti laju aliran, head losses, serta output energi digunakan untuk membangun profil hidrolik target. Simulasi CFD dilakukan menggunakan ANSYS CFX untuk memodelkan aliran tiga dimensi pada komponen utama, meliputi volute, sudu pengarah, runner, dan draft tube. Selanjutnya, algoritma optimasi seperti Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA) diterapkan guna menghasilkan desain runner yang lebih efisien. Validasi dilakukan dengan membandingkan hasil simulasi dengan data operasional aktual, menggunakan parameter error standar seperti RMSE, MAE, dan MPE. 

Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode inverse design yang dipadukan dengan CFD mampu menghasilkan model hidropower yang lebih akurat meski tanpa akses langsung ke komponen fisik. Optimasi runner turbin Francis di pembangkit Asomata menghasilkan peningkatan efisiensi yang signifikan, dengan pengurangan profile loss hingga 32% dan secondary flow factor lebih dari 30%. Desain hasil optimasi juga menunjukkan perbaikan distribusi tekanan minimum yang membantu mengurangi risiko kavitasi. Dibandingkan dengan data lapangan, simulasi CFD cenderung memberikan estimasi kinerja yang lebih tinggi, tetapi tetap menunjukkan tren yang konsisten, sehingga dapat diandalkan sebagai alat prediksi. Integrasi metode ini dengan teknologi digital twin membuka peluang besar dalam pemeliharaan prediktif, penghematan biaya operasional, serta peningkatan keandalan pembangkit. Studi ini juga menegaskan bahwa kombinasi inverse design dan CFD lebih unggul dibandingkan pendekatan konvensional seperti scanning 3D atau reverse engineering, karena mampu menghasilkan model yang sesuai dengan kondisi operasional terkini meski data teknis lama terbatas.

Digitalisasi pembangkit listrik tenaga air melalui metode inverse design dan simulasi CFD terbukti efektif dalam mengatasi keterbatasan data teknis pada instalasi lama. Penerapan optimasi multi-objektif pada turbin Francis menghasilkan peningkatan efisiensi aliran, transfer energi, serta pengurangan kavitasi. Hasil ini menunjukkan bahwa modernisasi pembangkit tidak selalu membutuhkan rekayasa ulang fisik yang mahal, melainkan dapat dicapai melalui pendekatan digital berbasis data operasional. Lebih jauh, integrasi dengan teknologi digital twin memperkuat kemampuan pembangkit dalam pemantauan real-time, pemeliharaan prediktif, dan kesiapan menghadapi sistem smart grid di masa depan. Dengan demikian, kombinasi CFD, inverse design, dan optimasi canggih menjadi fondasi penting dalam transformasi hidropower menuju era energi hijau yang lebih efisien dan berkelanjutan.

Referensi

• Ohiemi, I. E., & McNabola, A. (2025). Supporting the Digitalisation of Existing Hydropower Plants using Computational Fluid Dynamics Modelling. Renewable Energy, 256(PC), 124174. https://doi.org/10.1016/j.renene.2025.124174