analisis aliran daya optimal menggunakan algoritma genetika pada sistem interkoneksi 500 kv ...

64 Pages·2011·0.95 MB·Indonesian

EVALUASI OPERASI
SISTEM TENAGA LISTRIK 500 KVJAWA BALI
MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
Ronny Chandrabuana
2206 100 157
Dosen Pembimbing
Prof. Dr. Ir. Adi Soeprijanto, MT
Ir. Teguh Yuwono
Bidang Studi Teknik Sistem Tenaga
Jurusan Teknik Elektro
Fakultas Teknologi Industri
Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
PENDAHULUAN......................
(cid:190) Latar Belakang
(cid:190) Tujuan
(cid:190) Permasalahan
(cid:190) Batasan Masalah
(cid:190) Relevansi
Latar Belakang
(cid:190) Pembangkit Listrik di Indonesia mayoritas adalah pembangkit 
listrik thermal. 
(cid:190) Pembangkit thermal membutuhkan bahan bakar fosil. 
(cid:190) Jumlah ketersediaan bahan bakar fosil semakin menipis dan 
semakin mahal.
(cid:190) Biaya produksi listrik semakin meningkat.
(cid:190) Salah satu solusi bagi produsen listrik untuk mengurangi 
kenaikan harga listrik adalah dengan melakukan optimisasi 
biaya pembangkitan pada proses produksi energi listrik 
(economic dispatch).
Tujuan
(cid:190) Membandingkan penggunaan metode Particle Swarm 
Optimization dengan metode Lagrange pada kasus
economic dispatch.
(cid:190) Memperoleh biaya pembangkitan yang optimum pada
suatu kondisi pembebanan tertentu pada sistem tenaga 
listrik 500 kV jawa bali.
Permasalahan
(cid:190) Apakah metode Particle Swarm Optimization mampu
menghasilkan biaya pembangkitan yang lebih optimal
jika dibandingkan dengan metode Lagrange?
(cid:190) Bagaimana mengaplikasikan Particle Swarm Optimization
ke dalam permasalahan dalam sistem tenaga listrik
terutama economic dispatch?
Batasan Masalah (1)
(cid:190) Masukan yang digunakan adalah data bus dan data saluran
pada sistem tenaga listrik 500 kV Jawa Bali yang terdiri dari
23 bus, 28 saluran, dan 8 unit pembangkit
(cid:190) Masukan data pembebanan untuk sistem adalah data 
pembebanan pada tanggal 17 Maret 2009 
(pukul 13.30 WIB dan pukul 19.30 WIB)
(cid:190) Persamaan karakteristik pembangkit menggunakan referensi 
dari Tugas Akhir sebelumnya
Batasan Masalah (2)
(cid:190) Rugi‐rugi transmisi tidak diperhitungkan
(cid:190) Sistem dalam keadaan stabil
(cid:190) Perhitungan mengenai Unit Commitment tidak 
disertakan
(cid:190) Simulasi dilakukan menggunakan
software MATLAB
Relevansi
(cid:190) Menjadi referensi bagi perusahaan listrik dalam 
mengoperasikan pembangkit agar lebih ekonomis dan 
efisien
(cid:190) Menjadi referensi untuk penelitian berikutnya, mengenai
optimisasi biaya pembangkitan sistem tenaga listrik
TEORI PENUNJANG.......................
(cid:190) Batasan daya yang harus dipenuhi
(cid:190) Metode Lagrange
(cid:190) Optimisasi biaya pembangkitan menggunakan Particle 
Swarm Optimization
Batasan‐batasan daya
(cid:190) Equality Constraint
(cid:190) Nilai minimum dan maksimum
daya pembangkit (Inequality Constraint)