Teknologi IoT untuk Efisiensi Energi di Gedung Kampus

Bangunan kampus menggunakan energi yang besar karena kampus biasanya memiliki bangunan yang besar dan luas. Lingkungan kampus sebesar 50.000 kaki persegi di Amerika menghabiskan biaya lebih dari $100.000 untuk energi per tahunnya. Energi tersebut digunakan untuk pencahayaan, ventilasi, komputer, AC, dan lainnya. Biaya yang dikeluarkan untuk energi listrik sebesar $1,95 per kaki persegi atau setara dengan 18,94 kWh per kaki persegi setiap tahunnya.  Biaya yang dikeluarkan untuk gas alam sebesar $0,15 per kaki persegi setiap tahunnya.

Sekitar 31% dari total energi listrik digunakan untuk pencahayaan. Sebesar 22% energi listrik digunakan untuk ventilasi. Sebesar 20% energi listrik digunakan untuk sistem pendingin dan 8% energi listrik digunakan untuk komputer. Pengefisiensian energi dapat dilakukan dengan mematikan peralatan yang tidak digunakan.

Efisiensi energi dapat dilakukan dengan berbagai cara. Bangunan lama yang tidak didesain untuk melakukan efisiensi energi direnovasi. Aliran air diatur dengan kecepatan air pada keran rendah. Sementara, bangunan baru didesain dengan material yang memiliki kandungan daur ulang tinggi. Bangunan juga dibuat agar lebih banyak mendapatkan cahaya alami dari matahari.

Efisiensi energi juga dapat dilakukan dengan mengganti peralatan yang ada dengan peralatan yang lebih hemat energi. Lampu dapat digantikan dengan lampu Compact fluorescent lamps (CFLs) atau Light Emitting Diodes (LEDs) yang menggunakan energi lebih rendah. Keran air dapat diganti dengan keran yang dapat mematikan air secara otomatis. Pemilihan filter penyaring udara pada ventilasi juga berpengaruh pada penggunaan energi.

Universitas di seluruh dunia mulai menerapkan bangunan dengan efisiensi energi. Universitas Harvard memiliki komitmen untuk mengurangi gas rumah kaca hingga 30%. Universitas Macquarie Australia berkomitmen mengurangi 15% konsumsi energi dan 30% emisi gas rumah kaca. Universitas Pennsylvania dilaporkan telah menghemat 9,5% penggunaan energi pada tahun 2011.

Allegheny College di Pennsylvania mengikuti tantangan Better Building yang diadakan oleh Departemen Energi U. S pada tahun 2011. Mahasiswanya pun membantu mewujudkan kampus hemat energi. Mereka membuat lampu hemat energi yang dikendalikan oleh sensor, motor hemat energi, dan mencat dinding dengan warna cerah agar dapat memantulkan cahaya matahari. Hasilnya, mereka mendapatkan efisiensi sebesar 14% dan mendapatkan sertifikat emas Leadership in Energy and Environmental Design (LEED).

Cara lain melakukan efisiensi energi dengan menggunakan teknologi Internet of Things (IoT). IoT menghubungkan semua perangkat sehingga dapat saling berkomunikasi dan melakukan tindakan selanjutnya. Salah satu universitas yang telah menerapkan sistem IoT di kampusnya adalah Universitas Carnegie Mellon yang berada di Pittsburgh. Sensor disebar di 35 gedung yang terdapat pada komplek kampus untuk mengambil data dan dikumpulkan di pusat database. Sistem menggunakan machine learning, cloud, dan visualisasi data.

Pencahayaan, ventilasi, pendingin, dan penghangat dapat diatur secara otomatis sesuai dengan kondisi dan keadaan saat itu. Sistem dapat juga dapat melakukan prediksi kapan pendingin atau menghangat dinyalakan atau dimatikan. Sistem menggunakan Azure Machine Learning untuk menganalisis data dan menghasilkan prediksi berdasarkan data cuaca sebelumnya.

IoT juga dapat diterapkan di lingkungan komputer laboratorium kampus. Sistem dapat mengontrol penggunaan komputer dan air conditioning (AC). Komputer yang menyala tetapi tidak digunakan dapat dikurangi sehingga tidak membuang energi. AC juga dapat diatur untuk agar sesuai dengan keadaan lingkungan. Sensor akan melaporkan keadaan secara periodik dan realtime dan dikirimkan ke cloud server. Data dianalisis sehingga dapat mendeteksi masalah sehingga dapat menghemat energi.

Penggunaan teknologi IoT untuk efisiensi energi dapat dilakukan di bangunan kampus. Dengan IoT semua data dikumpulkan secara real-time menggunakan sensor dan dikirimkan pada cloud dan dianalisis. Hasilnya, sistem dapat melakukan penyesuaian terhadap kondisi lingkungan dan dapat dilakukan prediksi yang berujung pada penghematan energi, biaya, dan tenaga.

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

w

Connecting to %s