8 research outputs found
Analisis Energi dan Eksergi Pembangkit Listrik Tenaga Gas-Uap Blok 1 Unit Pembangkitan Gresik
Penelitian ini tentang menganalisis efisiensi energi dan efisiensi eksergi pada Pembangkit Listrik Tenaga Gas Uap. Salah satu metode analisis yang digunakan untuk mengetahui energi yang berada dalam suatu sistem pembangkit ada dua, yaitu metode analisis energi dan analisis eksergi. Dalam analisis energi dapat diketahui efisiensi termal dari suatu pembangkit tetapi tidak dapat mengetahui besar kerugian sistem tersebut. Pada PLTGU Gresik, sudah ada yang melakukan penelitian tentang efisiensi termal dari PLTGU Gresik tetapi belum ada yang melakukan perhitungan eksergi untuk konfigurasi 3-3-1 pembangkit sehingga perlu dilakukan penelitian ini. Perhitungan yang dilakukan penulis menggunakan hasil data performance test agar mendapatkan hasil yang maksimal. Dalam perhitungan didapat bahwa PLTGU Gresik blok 1 memiliki efisiensi termal 59,37% dan efisiensi eksergi 52,82%
Availability Improvement Methodology in Thermal Power Plant
Availability of a complex system of thermal power plant is strongly influenced by maintenance program and component reliability. Various maintenance techniques, likes RCM (reliability-centred maintenance), RBM (risk based maintenance) and CBM (condition-based maintenance), have been applied to improve the availability. Implementation of RCM, RBM, CBM alone or combined RCM and RBM or RCM and CBM is a maintenance technique used in thermal power plants. This study develops an new maintenance methodology integrating RCM, RBM and CBM to increase the availability of thermal plants. The method generates MPI (Priority Maintenance Index) and FDT (Failure Defense Task). MPI is used to determine the priority of components in maintenance program. FDT consists of the tasks of monitoring and assessment of conditions other than maintenance tasks. Both MPI and FDT obtained from development of functional tree, failure mode effects analysis, fault-tree analysis, and risk analysis (risk assessment and risk evaluation) were then used to develop and implement a plan and schedule maintenance, monitoring and assessment of the condition and ultimately perform availability analysis. The results of this study indicate that the reliability, risks and conditions-based maintenance methods, in an integrated manner can increase the availability of thermal power plant
Improvement of Preventive Maintenance Process Effectiveness in Insourcing and Outsourcing Scheme with House of Risk (HOR) Method Approach (A Case Study)
Outsourcing has become the alternative scheme to gain improvement in several fields within a short time to many enterprises. One power generation in North Java implemented PM as planned maintenance strategy to maintain equipment by conducting insourcing and outsourcing scheme as PM execution. Both conditions must follow the same business process flow in PM execution process and there will occur some obstacles that interrupted PM process. The existing problem will be analyzed with House of Risk (HOR) method approach, supported by Integrated Manufacturing Open Systems Architecture (CIMOSA) process-based function modeling for identification method and Supply Chain Risk Identification System (SCRIS) risk structure identification used for mapping problem, root cause, and its relation. Analysis with HOR results in root causes that occurred within PM implementation process for both of them commonly has the same problem that is process business acknowledgment, but in outsourcing scheme not exist root cause on culture compliance and work task requirement, because they have a descriptive target to obtain service level agreement fulfillment. On both scheme still need an improving method to monitor and evaluate the PM work for better performance
Availability Analysis of the Integrated Maintenance Technique based on Reliability, Risk, and Condition in Power Plants
The availability of power plants is of utmost importance in a power system. The availlability of a power plant is determined by its reliability and maintainability, which results from the plant’s maintenance program. Commonly used maintenance techniques for power plants include reliability-centered maintenance (RCM), risk-based maintenance (RBM), and condition-based maintenance (CBM) as well as their combination. This study aims to analyze the respective system availability that results from each of the three maintenance techniques and examines the system availability of the integrated maintenance technique, which is based on reliability, risk, and condition. The availability analysis is performed by developing a mathematical model based on the maintenance programs produced by each maintenance technique. The availabilities of the RCM, RBM, CBM, and integrated maintenance techniques are 81.56%, 81.02%, 84.92%, and 90.07%, respectively
Analisis Energi dan Eksergi Pembangkit Listrik Tenaga Gas-Uap Blok 1 Unit Pembangkitan Gresik
Penelitian ini tentang menganalisis efisiensi energi dan efisiensi eksergi pada Pembangkit Listrik Tenaga Gas Uap. Salah satu metode analisis yang digunakan untuk mengetahui energi yang berada dalam suatu sistem pembangkit ada dua, yaitu metode analisis energi dan analisis eksergi. Dalam analisis energi dapat diketahui efisiensi termal dari suatu pembangkit tetapi tidak dapat mengetahui besar kerugian sistem tersebut. Pada PLTGU Gresik, sudah ada yang melakukan penelitian tentang efisiensi termal dari PLTGU Gresik tetapi belum ada yang melakukan perhitungan eksergi untuk konfigurasi 3-3-1 pembangkit sehingga perlu dilakukan penelitian ini. Perhitungan yang dilakukan penulis menggunakan hasil data performance test agar mendapatkan hasil yang maksimal. Dalam perhitungan didapat bahwa PLTGU Gresik blok 1 memiliki efisiensi termal 59,37% dan efisiensi eksergi 52,82%
Pendekatan LSTM untuk Memprediksi Kondisi Motor 10 kV pada PLTU Batubara
Conditon Based Maintenance merupakan salah satu metode untuk memprediksi kondisi motor. Namun metode ini membutuhkan keakuratan estimasi Remaining Useful Life yang tinggi. Estimasi Remaining Useful Life bisa sangat sulit terutama ketika jumlah data yang berasal dari sensor terlalu besar. Pendekatan Machine Learning dibutuhkan karena dapat memahami semua korelasi antara pengukuran data sensor, sehingga dapat menghasilkan prediksi Remaining Useful Life yang akurat. Long-Short Term Memory network merupakan salah satu metode pendekatan machine learning terbaik untuk memprediksi kondisi peralatan karena memiliki kemampuan untuk menyimpan ingatan dalam waktu yang lama secara bersamaan serta dapat memahami korelasi yang kompleks antara data sehingga memberikan informasi yang sangat berguna dalam menentukan Remaining Useful Life. Tulisan ini menyajikan perbandingan pendekatan menggunakan model Long-Short Term Memory dan dua model algoritma konvensional untuk memprediksi kondisi motor 10 kV. Hasil pemodelan menunjukkan prediksi sinyal menggunakan pendekatan Long-Short Term Memory lebih akurat daripada model algoritma konvensional karena menghasilkan prediksi model yang paling dekat dengan data aktual, ditunjukkan oleh hasil mean absolute percentage error terkecil yaitu 3,8%. Keakuratan hasil prediksi Long-Short Term Memory menunjukkan keandalan arsitektur sehingga pembangkit memperoleh peringatan sebelum kerusakan terjadi
Anomaly Detection Using LSTM-Autoencoder to Predict Coal Pulverizer Condition on Coal-Fired Power Plant
Rancang Bangun DC House Berbasis PLTS Di Kampung Gadog Desa Sukamahi Kec. Sukaresmi Kab. Cianjur - Jawa Barat
Listrik merupakan kebutuhan yang sangat vital untuk menunjang operasional manusia. Saat ini, rasio elektrofikasi di Indonesia sudah mencapai 98,93 %. Untuk mencapai rasio elektrofikasi sampai 100% tentunya ada tantangan tersendiri, selain sebaran konsumen yang tidak merata seperti di daerah terpencil juga biaya yang dibutuhkan untuk membangun suatu jaringan yang besar serta ketersediaan suplai listrik dari pembangkit. Keterbatasan suplai listrik ini juga dialami oleh kampung Gadog di Desa Sukamahi, Kab. Cianjur yang berada di daerah perbukitan dan kondisi ketersediaan suplai listrik di desa tersebut belum 24 jam. Untuk mengakomodir permasalahan akan kebutuhan listrik ini, maka tim membangun Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) rooftop off grid yang terkoneksi dengan instalasi jaringan arus searah (DC). Karna instalasi berupa jaringan DC (DC House) maka untuk saat ini pembebanan sebatas 5 titik penerangan masing – masing 5 Watt dan pompa air DC dengan kapasitas 180 Watt. Agar listrik yang dihasilkan PLTS tidak hanya dinikmati oleh satu rumah warga, maka tim juga menyediakan saluran pengisian daya listrik untuk mengecas portable power yang dimiliki warga