Determination of Steady State Stability Margin Using Extreme Learning Machine

Power systems have increased in size and complexity due to rapid growth of widespread interconnection. This situation will make power system operated closer to steady-state stability limit (SSSL) resulting in higher probability voltage instability or voltage collapse. This paper presents SSSL assessment in power system using Extreme Learning Machine (ELM) model based on REI-Dimo method. The equivalent REI-Dimo is used to determine SSSL index of the power systems. Then, the result of REI-Dimo will be taught on ELM method via online. The results of ELM will compared with Artificial Neural Network (ANN) method. Studies were carried out on a Java-Bali 500kV system. The simulation showed that the proposed method could accurately predict the proximity to SSSL in power system. The proposed method was computationally efficient and suitable for online monitoring of steady-state stability condition in the power systems

A COMPARISON OF RESCHEDULING METHODS OF ACTIVE POWER GENERATION WITH REGARD TO STEADY STATE STABILITY LIMIT

This paper discussed an active power generator scheduling in order to increase the limit level of steady\ud state systems especially in the peak load condition. Some power generator optimization methods such as those of\ud Langrange, Genetic Algorithm (GA), NN-GA, Merit Order, and the proposed Z-Thevenin-based were studied and\ud compared in respect of their steady state aspects. A method proposed in this paper was a developed one based on\ud the Thevenin equivalent impedance values between each load respected to each generator. These impedance\ud values represented the point-to-point electric distance between a specific load and a related generator. Power\ud generators with the closest impedance to the load were operated at the maximum level, followed by other\ud generators. In this research, REI-Dimo was used to determine the steady state stability limit (SSSL). The steady\ud state stability index values obtained through the various generator scheduling methods have been compared with\ud the proposed method. As a study case, this research reviewed the 500kV-Jawa-Bali interconnection system. The\ud simulation results showed that the proposed method required the highest operational cost; however, it had the\ud highest limit level of steady state stability compared to other optimization techniques. Thus, the proposed method\ud could be used to create the steady state stability limit of the system especially in the peak load condition

Power Generation Optimization Based on Steady State Stabilify Limit Using Particle Swarm Optimization (PSO)

The growth of electricity consumers causes increasing problems on the stability of\ud power systems. Meam,uhile, fficiency of operational method is also an important issue. The objective of this paper is to combine economic and stability analysis at once. This is done by scheduling electricity generation considering steady state stability limit. The proposed method is derived from REI-Dimo equation, and the objective function is obtained by optimization process using Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. The result of simulation shows that using PSO, lower operational cost and higher stability stea$t state limit can be achieved. It is expected that this method can be an qlternative in optimal operation in power system

Steady State Stability Assessment Using Extreme Learning Machine Based on Modal Analysis

The growth of electricity market led to increase utilization and higher loading of the electric transmission grids worldwide. This situation made power system operate close to steady-state stability limit (SSSL). It could trigger a voltage instability or a voltage collapse phenomenon. An assessment approach on steady state stability analysis was provided using Extreme Learning Machine taking the Modal Analysis as an assessment index. The nonlinear problem between voltage, power flow and participation factor in power system could be solved by Extreme Learning Machine. The method was tested on the IEEE 14 bus and Java-Bali system. The simulation results showed that the proposed method could accurately predict the weakest bus in power system

ONLINE MONITORING STEADY STATE STABILITY LIMIT PADA SISTEM INTERKONEKSI SULSELRABAR

Pada beberapa dekade terakhir, fenomena black-out (pemadaman total)akibat voltage collapse mengalami peningkatan.Hal ini disebabkan oleh peningkatan konsumen pemakai listrik yang tidak sebanding dengan peningkatan pembangkit dan pengembangan jaringan transmisi. Berdasarkan kenyataan dilapangan, ketidakstabilan steady state sangat berhubungan dengan rendahnya ketersediaan daya aktif/reaktif, level tegangan yang rendah, dan besarnya perubahan tegangan untuk perubahan beban atau daya pembangkit. Kajian praktis untuk menentukan batas steady state stability juga telah dikembangkan di Rusia dengan menurunkan persamaan matematik dari Dinamyc Jacobian tetapi metode ini juga membutuhkan waktu komputasi yang jauh lebih lama jika dibandingkan dengan metode yang dikembangkan oleh Paul Dimo. Metode Dimo telah sukses diterapkan untuk menghitung batas pembebanan secara real time. Beberapa penelitian telah membuktikan bahwa penggunaan Artificial Intelligence (AI) ternyata mampu mempercepat waktu komputasi, sehingga dalam penelitian ini AI digunakan sebagai metode untuk mempercepat proses komputasi dalam penentuan Steady State Stability Limit secara real time. Penelitian ini mengusulkan sebuah metode dalam penentuan steady state stability limit (SSSL) dengan membangun sebuah modul OM-SSSL (On-Line Monitoring - Steady State Stability Limit) berbasis AI. Modul OM-SSSL ini dalam proses kerjanya akan diintegrasikan dengan data SCADA. Selanjutnya dengan data SCADA tersebut, akan di ajarkan pada sistem Artificial Intelligence untuk menentukan batas kestbailan steady state sistem. Sistem Interkoneksi Sulseltrabar 150 kV akan dijadikan sebagai test case dari penelitian ini. Penelitian ini sangat bermanfaat bagi operator sistem tenaga (dispatcher) dalam mengoperasikan sistem tenaga listrik, sehingga fenomena voltage collapse dapat dideteksi lebih dini dan kontinuitas supply listrik dapat terjamin dengan lebih baik

Steady-State Stability Assessment Using Neural Network Based on Network Equivalent

Power systems in all over the world have increased in size and complexity due to rapid growth of widespread interconnection. This situation will make power system operated closer to steady-state stability limit (SSSL) resulting in higher probability voltage instability or voltage collapse. This paper presents SSSL assessment in power system using Artificial Neural Network (ANN) model based on REI-Dimo method. The equivalent REI-Dimo is used to determine SSSL index of the power systems. Then, the result of REI-Dimo will be taught on ANN method via online. Studies were carried out on a Java-Bali 500kV system. The simulation showed that the proposed method could accurately predict the proximity to SSSL in power system. The method was computationally efficient and suitable for online monitoring of steady-state stability condition in the power systems

Rancang Bangun Earth Resistivity Meter Data Logger Berbasis Miikrokontroller

Pengukuran resistivitas merupakan aspek penting dari karakterisasi dan pengukuran material. Saat ini, proses pencatatan data resistivitas secara manual memakan waktu, rawan kesalahan, dan kurang akurat. Perancangan resistivity meter yang dibuat pada penelitian ini menggunakan data logger berbasis mikrokontroler yang memudahkan pengguna alat merekam data dalam mencari resistivitas seperti tegangan dan arus. Keunggulan utama perancangan ini terletak pada perekaman data secara otomatis yang didesain multichannel. Dengan adanya alat ini diharapkan dapat membuat penelitian menjadi lebih efisien dengan mengurangi waktu dan tenaga yang digunakan dalam proses pengambilan data resistivitas tanah. Metode penelitian ini meliputi proses perancangan dan pengujian alat. Kinerja alat dilakukan dengan membandingkan hasil pelacakan berdasarkan data yang direkam oleh alat dengan menggunakan konfigurasi dua elektroda. Konstruksi elektroda yang digunakan adalah konfigurasi Wenner dan konfigurasi Dipol kemudian dievaluasi akurasi data logger dari resistivity meter yang dirancang menggunakan aplikasi ResIPy. Konfigurasi Wenner dan Dipol masing-masing menghasilkan 84 dan 520 konfigurasi elektroda dan penggambaran bawah tanah dengan akurasi terbaik sebesar +/- 2,5% dan +/- 1,5. Dimana untuk nilai resistivitas konfigurasi Wanner yang berhasil didapatkan berdasarkan data yang dicatat oleh alat berada pada kisaran 3,0 log10 Ohm.m sampai dengan 0,2 log 10 Ohm.m untuk pengukuran di lapangan dan 310,7 Ohm.m sampai dengan 1, 9 Ohm.m untuk pengukuran di laboratorium. Adapun konfigurasi dipol-dipol berada dikisaran 3,3log10 Ohm.m sampai dengan 0,2log 10 Ohm.m untuk pengukuran lapangan dan 235,9 Ohm.m sampai 12,3 Ohm.m untuk pengukuran di laboratorium

Analisis Kinerja Relai Diferensial Pada Sistem Proteksi Transformator Daya PLTA Bakaru

A differential relay is a piece of equipment installed on both terminals of a power transformer coil to detect abnormal operating conditions in a power plant. Its function is to detect disproportionate differences in current flowing at both ends of the power transformer coil terminals as an indicator of a disturbance in the power transformer. Next, it sends a signal to the power breaker, thereby cutting off the power supply to the power transformer. This research aims to determine the correct way to set the differential relay, based on its characteristics so that it can work accurately according to its function. Determining the differential relay settings using the steep point slope. From the analysis, it was found that the slope 1 setting was 9.51% and slope 2 was 19.02%, while the installed data (existing) setting slope 1 was 8.87% and slope 2 was 17.74%. Based on determining the differential relay settings using steep point slopes through analysis and existing data on the power transformer, it was found that the differential relay settings from the analysis results were more sensitive with an angle of 5.43° than the installed settings with an angle of 5.02°. Then, when simulated in the ETAP 19.0.1 software, internal and external three-phase short circuit fault currents were obtained, where during an internal short circuit fault, the differential relay on the Bakaru PLTA power transformer immediately worked to detect abnormal conditions/faults in the transformer, whereas in external short circuit fault, the differential relay does not work detecting an abnormal condition/fault outside its working areaRelai diferensial adalah salah satu peralatan yang dipasang pada kedua terminal kumparan transformator daya untuk mendeteksi keadaan operasi abnormal dalam suatu pembangkit listirk. Fungsinya mendeteksi perbedaan arus yang tidak proporsional yang mengalir pada kedua ujung terminal kumparan transformator daya sebagai indikator adanya gangguan pada transformator daya. Selanjutnya mengirim sinyal ke pemutus daya, sehingga memutuskan suplai daya pada transformator daya. Penelitian ini bertujuan menentukan cara setting relai diferensial yang tepat, berdasarkan karakteristiknya agar dapat bekerja secara akurat sesuai fungsinya. Penentuan setting relai diferensial menggunakan slope titik curam. Secara analisis didapatkan setting slope 1 sebesar 9,51% dan slope 2 sebesar 19,02% sementara data terpasang (existing) setting slope 1 sebesar 8,87% dan slope 2 sebesar 17,74%. Berdasarkan penentuan setting relai diferensial menggunakan slope titik curam secara analisis dan data terpasang (existing) pada transformator daya, diperoleh bahwa setting relai diferensial dari hasil analisis lebih sensitif dengan sudut 5,43° dari setting terpasang dengan sudut 5,02°. Kemudian saat disimulasikan pada software ETAP 19.0.1, diperoleh arus gangguan hubung singkat tiga fasa internal dan eksternal, dimana pada saat gangguan hubung singkat internal, relai diferensial pada transformator daya PLTA Bakaru langsung bekerja mendeteksi adanya kondisi abnormal/gangguan di dalam trafo, sedangkan pada gangguan hubung singkat eksternal, relai diferensial tidak bekerja mendeteksi adanya kondisi abnormal/gangguan diluar daerah kerjany

Analisis Kestabilan Frekuensi Pada Sistem Sulbagsel Dengan Integrasi PLTA Bakaru II

Rencana Usaha Penyediaan Tenaga Listrik (RUPTL) PT PLN (Persero) 2021-2030 memuat rencana perubahan sistem kelistrikan Sulawesi Bagian Selatan (Sulbagsel) salah satunya pembangunan PLTA Bakaru II dengan kapasitas 140 MW. Disisi lain, integrasi PLTB sebelumnya, membuat frekuensi sistem berosilasi. Oleh karena itu dilakukan simulasi kestabilan frekuensi pada sistem Sulbagsel menggunakan software Digsilent untuk melihat bagaimana kontribusi integrasi PLTA Bakaru II yang memiliki inersia yang lebih besar, dalam meredam osilasi frekuensi sistem. Penelitian dilakukan dengan mensimulasikan kestabilan frekuensi sistem Sulbagsel pada berbagai macam skenario. Hasil simulasi penelitian ini yaitu frekuensi naik menjadi 50.202 Hz setelah integrasi PLTA Bakaru II dilakukan, dan turun menjadi 49.867 Hz ketika PLTA Bakaru II lepas sinkron. Namun frekuensi tersebut masih dalam batas toleransi frekuensi yang diizinkan. Sedangkan ketika skenario fluktuasi PLTB, ketika PLTB tidak membangkitkan daya, frekuensi sistem sebelum integrasi PLTA Bakaru II turun menjadi 49.909 Hz, sedangkan setelah integrasi PLTA Bakaru II sebesar 49,944 Hz. Ketika PLTB berada dalam pembangkitan maksimum, frekuensi sistem sebelum integrasi PLTA Bakaru II naik menjadi 50,183 Hz, sedangkan setelah integrasi PLTA Bakaru II sebesar 50,162 Hz