Optimisasi Economic Dispatch Pada Sistem Kelistrikan Jawa Bali 500 KV Menggunakan Differential Evolutionary Algorithm

Optimisasi besarnya pembangkitan untuk dapat memenuhi kebutuhan beban dengan biaya seminimal mungkin merupakan salah satu masalah tersendiri dalam suatu operasi sistem tenaga listrik. Permasalahan ini sendiri lebih dikenal dengan istilah Economic Dispatch (ED). Optimisasi ED ini sendiri sudah banyak dilakukan dengan berbagai macam metode Artificial Intelligence (AI). Untuk tugas akhir ini, metode AI yang dicoba untuk diaplikasikan pada optimisasi ED ini yakni Differential Evolutionary (DE) Algorithm. DE Algorithm ini akan dicoba diaplikasikan pada sistem kelistrikan Jawa-Bali 500 kV kemudian hasilnya dibandingkan dengan metode lainnya yakni Lagrange dan PSO. Hasilnya metode DE Algorithm terbukti mampu menemukan solusi optimal dari permasalahan ED dengan penghematan biaya sebesar Rp. 104,76 juta/jam atau 1,545 % dibandingkan dengan metode PSO, dan penghematan biaya pembangkitan sebesar Rp. 1.167,72 juta/jam atau 14,892 % dibandingkan metode Lagrange. Sebagai referensi, metode DE Algorithm ini juga akan disimulasikan pada sistem tenaga listrik IEEE-30 bus yang hasilnya juga akan dibandingkan dengan hasil yang didapatkan apabila menggunakan metode Lagrange dan PSO. Hasil yang didapat juga mampu membuktikan bahwa metode Differential Evolutionary (DE) Algorithm juga mampu menemukan solusi lebih optimal dengan penghematan biaya sebesar 0,06 $/jam atau sekitar 0,008$/jam atau 2,92 % dibandingkan dengan metode Lagrange

Koordinasi Optimal Capacitive Energy Storage (CES) Dan Kontroler PID Menggunakan Differential Evolution Algorithm (DEA) Pada Sistem Tenaga Listrik

Peningkatan suplai daya listrik diperlukan untuk memenuhi kebutuhan daya listrik. Generator cenderung beroperasi dalam beban penuh.Hal ini berpengaruh pada keamanan generator dalam operasi sistem tenaga listrik.Salah satu masalah adalah osilasi frekuensi.Bila Perubahan beban terjadi, kontroler diperlukan untuk meredam osilasi frekuensi ini.Pada tugas akhir ini diusulkan sebuah koordinasi antara Kontroler Capacitive Energy Storage (CES) dan Kontroler PID. CES disini berfungsi untuk membantu kinerja Governor agar meredam osilasi frekuensi dengan cepat. Kontroler CES ini digunakan bersama dengan PID controller yang dioptimalkan dengan Differential Evolution Algorithm (DEA)

Penalaan Power System Stabilizer (PSS) untuk Perbaikan Stabilitas Dinamik pada Sistem Tenaga Listrik Menggunakan Bat Algorithm (BA)

Gangguan dinamik pada sistem tenaga listrik terjadi karena adanya Perubahan beban secara tiba-tiba dan periodik. Gangguan dinamik pada sistem tenaga listik tidak dapat direspon dengan baik oleh generator sehingga dapat mempengaruhi kestabilan dinamik sistem. Hal ini menyebabkan timbulnya osilasi frekuensi pada generator. Respon yang kurang baik dapat menimbulkan osilasi frekuensi dalam periode yang lama. Hal itu akan mengakibatkan generator lepas sinkron. Untuk mengatasi hal tersebut, generator memerlukan kontroler tambahan yaitu Power System Stabilizer (PSS). Untuk mendapatkan koordinasi PSS yang tepat, Parameter pada PSS dioptimisasi menggunakan Bat Algorithm (BA). Hasil simulasi menunjukkan bahwa penalaan parameter PSS menggunakan BA untuk perbaikan stabilitas dinamik berfungsi untuk mempercepat settling time dan meredam overshoot respon Perubahan frekuensi dan respon Perubahan sudut rotor pada sistem tenaga listrik Single Machine Infinite Bus (SMI

Koordinasi Proteksi Adaptif Rele Arus Lebih Digital Menggunakan Metoda Artificial Neural Network Pada Sistem Mesh Dengan Pembangkit Tersebar

Pada sistem mesh yang terkoneksi dengan pembangkit tersebar (Distributed Generation), terdapat kondisi dimana topologi jaringan yang berubah-ubah. Hal tersebut disebabkan oleh waktu operasi dari pembangkit tersebar yang bersifat temporary dan random. Kondisi ini dapat dibedakan yaitu terhubung dengan grid, terhubung grid dan DG1, terhubung grid dan DG2, dan terhubung grid dengan DG1 dan DG2. Akibat topologi jaringan yang berubah-ubah, menyebabkan peningkatan dan penurunan level arus hubung singkat sehingga seting dan koordinasi proteksi awal menjadi tidak efektif dan efisien lagi terhadap konfigurasi jaringan yang ada. Oleh karena itu dibutuhkan sistem proteksi yang setingnya dapat menyesuaikan dengan topologi jaringan yang berubah-ubah. Pada tugas akhir ini akan dirancang koordinasi sistem proteksi rele arah arus lebih yang dapat mengikuti setiap Perubahan kondisi pada topologi jaringan tersebut menggunakan metoda Artificial Neural Network dengan desain plant berbentuk mesh yang terhubung dengan Grid dan DG. Hasil perancangan menunjukan bahwa penggunaan metoda Artificial Neural Network dapat menghasilkan setingan rele yang adaptif mengikuti Perubahan topologi sistem. Dan metoda artificial neural network juga dapat memprediksi setingan rele pada saat terjadi gangguan yang diluar kondisi yang telah dipelajari dalam data learning

Back-up Perlindungan Relay Jarak Zona Kedua Oleh Directional Overcurrent Relays Dengan Combined Curves

Dalam makalah ini, pendekatan baru untuk simultan pengaturan jarak dan relay arus lebih terarah. Ketika skema perlindungan garis terdiri dari relay jarak dan relay arus lebih terarah pengaturan relay harus dihitung mengingat kedua relay. Terpisah perhitungan estafet akan menyebabkan hilangnya selektivitas. Jika kedua zona waktu pengaturan adalah tetap, penentuan otomatis dari pengaturan bisa menyebabkan situasi yang tidak sesuai, serta menemukan satu set selektif pengaturan. Jadi zona waktu kedua harus diubah secara manual sampai masalah optimasi layak. Dalam metode ini, yang terbaik pengaturan untuk zona kedua yang membuat selektifitas dalam back-up dengan relay arus dapat menyebabkan waktu yang tidak menguntungkan dari zona kedua. Dalam metode yang diusulkan, bukannya mengubah waktu zona kedua, bentuk directional arus cadangan yang akan dirubah dengan lokasi gangguan dan saat ini. Ide mengatur proteksi rele arus dalam waktu respon pada arus kesalahan yang lebih tinggi dicapai dengan menggunakan perangkat perlindungan yang universal dengan platform perangkat lunak yang dapat memfasilitasi merancang waktu saat kurva karakteristik yang berbeda bentuk. Hasil simulasi menunjukkan efektivitas metode ini yaitu dengan mengkombinasi kurva rele arah arus lebih dengan relay jarak sehingga mendapatkan koordinasi yang tepat

Analisa Arc Flash pada Sistem Tegangan Menengah di PT. Semen Padang dengan Menggunakan Metode Perhitungan yang Dimodifikasi

Bahaya arc flash (busur api) yang terjadi pada sistem kelistrikan menimbulkan kerugian yang sangat besar. Insiden energi yang dilepaskan dapat merusak peralatan dan terutama dapat membahayakan pekerja yang bekerja di lingkungan tersebut. Sehingga diperlukan batas aman bagi pekerja, salah satunya dengan menggunakan standar IEEE 1584-2002 yang mengatur tentang analisa bahaya arc flash pada sistem tegangan rendah dan menengah. Besar kecilnya insiden energi arc flash dapat dihitung dengan menggunakan bolted three-phase fault ataupun arc-clearing time yang didapat dari waktu dimana arus gangguan saat itu terjadi akan menghasilkan nilai insiden energi arc flash yang lebih rendah. Hal ini memunculkan metode perhitungan modifikasi yang didasarkan pada perhitungan kontribusi arus hubung singkat dan waktu pemadaman busur api (arc-clearing time).Dari hasil simulasi untuk analisa bahaya arc flash di sistem kelistrikan tegangan 6,3 kV PT. Semen Padang, Sumatera Barat, dengan menggunakan perhitungan metode modifikasi, diperoleh nilai insiden energi arc flash lebih rendah dibandingkan dengan menggunakan standar IEEE 1584-2002

Perancangan Filter Harmonisa Pasif Untuk Sistem Distribusi Radial Tidak Seimbang

Filter harmonisa pasif pada sistem distribusi radial digunakan untuk mengurangi harmonisa dan mengurangi rugi-rugi daya. Melalui perancangan yang tepat, Filter harmonisa pasif dapat mengurangi harmonisa secara maksimal (optimal). Dalam Tugas Akhir ini, filter harmonisa pasif yang digunakan ialah filter single tuned 5th dan filter single tuned 7th. Perancangan dan pemasangan filter harmonisa single tuned dilakukan pada setiap fasanya. Konsep perancangan filter ini ialah, setelah mengetahui besar THD (Total Harmonic Distortion) pada bus yang terdekat dengan sumber harmonisa dan THD terbesar, maka akan dilakukan perancangan filter harmonisa single tuned dengan mengunakan Metode PSO (Particle Swarm Optimization). Dengan mengkombinasi nilai kapasitor yang sudah disesuaikan dengan daya reaktif pada sistem, akan didapatkan komponen lainnya (R dan L). Komponen tersebut akan disusun menjadi impedansi filter, dimana akan digunakan untuk mengurangi arus injeksi harmonisa dengan cara perbandingan arus dari impedansi sistem dan impedansi filter. Hasil simulasi ini menunjukkan bahwa perancangan filter yang dipasang pada setiap fasanya dapat mengurangi harmonisa

Economic Dan Emission Dispatch Pada Sistem Kelistrikan 500 KV Jawa-Bali Menggunakan Composite Generation Cost Function Dengan Metode Cuckoo Optimization Algorithm

Permintaan daya listrik yang terus bertambah menyebabkan daya listrik yang disuplai oleh pembangkit menjadi lebih besar. Kondisi beban yang harus disuplai pembangkit selalu berubah-ubah tiap waktunya, maka penyaluran energi listrik haruslah sesuai antara energi yang terbangkitkan oleh pembangkit dengan jumlah beban yang harus disuplai untuk memperoleh biaya pembangkitan yang paling ekonomis. Pada Tugas Akhir ini untuk mendapatkan biaya yang ekonomis akan dilakukan optimasi pembangkit sehingga didapatkan nilai pembangkitan yang paling optimal. Pengoptimalan pembangkit bertujuan untuk mendapatkan biaya operasional yang minimum tetapi tetap dapat memenuhi permintaan beban yang ada. Penggunaan generator dengan bahan bakar fosil dapat memberikan efek pencemaran lingkungan akibat emisi sisa dari pembakaran. Proses optimasi akan membuat jumlah bahan bakar yang digunakan dapat diminimalisir sehingga akan mengurangi emisi yang dihasilkan oleh pembangkit

Permodelan Kurva Karakteristik Inverse Non-standart Pada Rele Arus Lebih Dengan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (Anfis)

Pada sistem kelistrikan terutama pada sistem proteksi kelistrikan dewasa ini sangat dibutuhkan sistem yang handal, sehingga perkembangan pada sistem proteksi sudah semakin maju dengan adanya penggunaan rele digital. Rele digital digunakan dengan mempertimbangkan kecepatan, keakuratan dan serta flexible dalam sistem koordinasi. Flexibilitas ini dimaksudkan bahwa rele digital dapat digunakan menjadi rele arus lebih (overcurrent relay) sesuai pembahasan tugas akhir ini dan dapat disetting menurut keinginan user sesuai karakteristik kurva OCR konvensional/standart (normal inverse, very inverse, long time inverse, extreme inverse) yang akan digunakan dalam koordinasi. Jenis kurva pada rele digital juga dapat disetting diluar rumus kurva konvensional/standart yang seperti sudah disebutkan sebelumnya, kurva diluar rumusan standart disebut kurva rele non-standart. Kurva rele non-standart digunakan untuk memudahkan pengguna untuk menentukan waktu trip berdasarkan arus yang diinginkan dan sebagai solusi jika pada koordinasi proteksi mengalami kendala dalam koordinasi kurva rele. Pada tugas akhir ini akan dibahas bagaimana membuat atau memodelkan kurva karakteristik inverse overcurrent rele non-standart dengan menggunakan metode (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) atau biasa disebut metode pembelajaran ANFIS. Kurva non-standart didapatkan dengan pengambilan titik-titik data baru berupa arus dan waktu trip sesuai keinginan user. Data baru tersebut akan digabungkan dengan data lama sehingga menghasilkan data non-standart yang nantinya akan dilakukan pembelajaran dengan metode ANFIS untuk mendapatkan desain kurva non-standart. Setelah didapatkan desain kurva non-standart akan dilakukan pengujian keakuratan dengan mengganti nilai MF (membership function) didapatkan hasil rata-rata error terkecil 2,56% (MF=10 dan epoch=100). Pengujian selanjutnya dengan mengubah nilai epoch didapatkan nilai keakuratan dengan error terkecil pada epoch = 500. Simulasi pada software Etap 12.6 untuk memastikan bahwa kurva non-standart sudah sesuai dengan koordinasi proteksi yang diinginkan dan dapat diaplikaikan pada software Etap 12.6 dengan nilai error rata-rata 0,7%