APLIKASI LOGIKA FUZZY PADA PERAMALAN KEBUTUHAN ENERGI LISTRIK JANGKA PANJANG DI PROVINSI SUMATERA BARAT SAMPAI TAHUN 2018

Dalam proses perencanaan pengembangan sistem tenaga listrik diperlukan adanya suatu peramalan kebutuhan tenaga listrik dimasa yang akan datang. Hasil peramalan yang didapatkan bisa dijadikan bahan pertimbangan bagi pembuat kebijakan untuk merumuskan tindakan yang akan diambil untuk masa-masa mendatang. Hal ini bertujuan demi tercapainya optimalisasi dalam proses penyediaan energi listrik. Untuk optimalisasi penyediaan energi listrik di Provinsi Sumatera Barat, diperlukan suatu perkiraan / peramalan kebutuhan energi listrik. Pada penelitian ini, metoda peramalan yang digunakan adalah logika fuzzy. Peramalan yang dilakukan bersifat jangka panjang, yaitu sampai tahun 2018. Peramalan / perkiraan kebutuhan energi listrik jangka panjang umumnya mengacu pada statistik masa lalu dan atas dasar analisis karakteristik konsumsi energi yang lalu. Karakteristik tersebut biasanya dipengaruhi oleh beberapa faktor, seperti jumlah penduduk, jumlah pelanggan listrik, rasio elektrifikasi, dan lain sebagainya. Sehingga, metoda logika fuzzy ini menggunakan data historis / aktual yang diakumulasikan dalam beberapa periode waktu, yaitu dari tahun 2000 sampai 2008. Hasil peramalan dengan menggunakan logika fuzzy menunjukkan bahwa kebutuhan energi listrik di Provinsi Sumatera Barat pada tahun 2018 sebesar 3610 GWh. Nilai ini tidak jauh berbeda dengan peramalan yang dilakukan oleh PLN, yaitu sebesar 3998.5 GWh. Nilai kesalahan (error) antara hasil peramalan logika fuzzy dengan PLN pada tahun 2018 tersebut adalah 9.72 %

SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK PRAKIRAAN BEBAN LISTRIK HARIAN PADA SEKTOR INDUSTRI

Peramalan beban listrik yang akurat merupakan alat yang sangat penting dalam hal pendukung keputusan di bidang energi listrik. Keakuratan peramalan beban listrik menjadi kunci dalam perencanaan sistem tenaga listrik. Penelitian ini bertujuan membuat sebuah sistem peramalan beban listrik harian yang diterapkan pada sektor industri dengan menggunakan Support Vector Machine (SVM). Support Vector Machine (SVM) menjadi metode yang kuat untuk pola klasifikasi dan regresi, memiliki tingkat keberhasilan yang tinggi saat diterapkan di berbagai bidang. Sehingga banyak dari kalangan komunitas Machine learning berminat untuk mempelajari dan mengembangkan SVM karena kinerjanya yang sangat baik dalam berbagai masalah pembelajaran. Data penelitian ini merupakan data beban listrik harian pada salah satu industri farmasi terkemuka di Indonesia, yaitu PT. Phapros Indonesia selama tahun 2014. Untuk mendukung keakuratan penelitian ini, parameter data latih SVM tidak hanya berasal dari data times series beban listrik, tetapi juga berasal dari data kapasitas produksi dan jenis hari kerja. Penelitian ini menghasilkan error dengan MAPE 2,63% untuk proses peramalan SVM menggunakan fungsi Kernel Gaussian RBF dengan waktu pelatihan 8 bulan

Development of a “Current Energy Mix Scenario” and a “Electricity as Main Energy Source Scenario” for electricity demand up to 2100

In this work, we develop a model to forecast world electricity production up to 2100. We analyze historical data for electricity production, population and GDP per Capita for the period 1900–2008. We show that electricity production follows general trends. First, there is an electricity intensity target of 0.20-0.25 kWh per unit of GDP (US$2012) as economies mature, except in countries traditionally relying heavily on renewable electricity (hydroelectricity), for whom this target ranges between 0.50 to 0.80 kWh per unit GDP. Also, countries that belong to the same region tend to follow the evolution of electricity production and GDP/Capita of a regional “modelcountry”. Equations that describe the behavior of these model countries are used to forecast electricity production per capita up to 2100 under a low and a high scenario for the evolution of GDP per Capita. For electricity production two main scenarios were set: “Current Energy MixScenario” and “Electricity as Main Energy Source Scenario”, with two additional sub scenarios considering slightly different electric intensities. Forecasts up to 2100 yield a demand forelectricity production 3.5 to 5 times higher than the current production for the “Current EnergyMix Scenario” and about 9 to 14 times for the “Electricity as Main Energy Source Scenario”. Forecasts for the “Current Energy Mix Scenario” matched well with forecasts from IEA/EIA (International Energy Agency/ Energy Information Administration) while the forecasts for the“Electricity as the Main Energy Source Scenario” are much higher than current predictions