Rizki Firmansyah SB., Edwaren Liun∗∗∗∗
ABSTRAK
APLIKASI ALGORITMA GENETIK UNTUK PERBAIKAN TEGANGAN SALURAN 20KV DI SEKITAR WILAYAH PLTN. Studi ini bertujuan untuk melakukan perbaikan tegangan terhadap sebuah sistem kelistrikan yang disuplai oleh PLTN. Perbaikan tegangan dilakukan dengan memasang kapasitor daya dan untuk menentukan ukuran serta lokasi digunakan metode algoritma genetik yang diprogramkan dalam Matlab. Sistem kelistrikan yang dipakai dalam studi ini adalah sebuah saluran 20kV yang digunakan untuk menyuplai kebutuhan listrik di daerah sekitar PLTN berada. Sistem kelistrikan tersebut dalam studi ini disebut dengan sistem kelistrikan PLTN. Dengan menggunakan metode algoritma genetik dapat dibuat sebuah program optimasi penentuan letak dan ukuran kapasitor daya dalam rangka perbaikan tegangan sistem kelistrikan PLTN. Hasil simulasi program menunjukkan dengan menggunakan metode algoritma genetik dapat dibuat sebuah program optimasi penentuan letak dan ukuran kapasitor daya dalam rangka perbaikan tegangan sistem kelistrikan PLTN. Total pemasangan kapasitor 2270 kVAr dan tersebar di 5 bus, yaitu bus 2 sebesar 960 kVAr, bus 3 sebesar 370 kVAr, bus 4 sebesar 320 kVAr, bus 5 dan bus 6 sebesar 310 kVAr. Pemasangan kapasitor daya tersebut membuat tegangan terendah sistem kelistrikan PLTN menjadi sebesar 0,97 pu (sesuai dengan standar PLN) dan membuat rugi-rugi saluran menjadi lebih kecil sehingga daya yang dibangkitkan generator pun menjadi lebih kecil.
Kata kunci: perbaikan tegangan, kapasitor daya, algoritma genetik
ABSTRACT
GENETIC ALGORITM APPLICATION FOR 20KV LINE VOLTAGE IMPROVEMENT SURROUNDINGS NPP AREA. The aim of this study is to make a voltage improvement at electircity system that supplied by NPP. The improvement using a power capacitor which is set in 20kV line. To determine the placement area and the size of power capacitor, is use genetic algorithm method which is programmed in Matlab. The electricity system that use in this study is a 20kV line that supply the electricity demand around NPP. Based on the simulation result, know that genetic algorithm can be used to make optimization placement and size power capacitor program to increase the nuclear electricity system quality. The simulation result show that the total power capacitor is 2270 kVAr that located in 5 bus, 960kVAr in bus 2, 370kVAr in bus 3, 320kVAr in bus 4, 310kVAr in bus 5 and 6. The power capacitor attachment make the lowest voltage in nuclear electricity system is 0,97 pu (appropriate with PLN’s standard) and make the losses less than whitout using power capacitor so the power that generate decrease.
Keywords: voltage improvement, power capacitor, genetic algorithm
PENDAHULUAN
Dalam rangka mewujudkan Indonesia yang mandiri energi diperlukan sebuah perencanaan sistem energi yang baik. Salah satu sistem energi yang perlu direncanakan adalah sistem energi listrik. Sistem energi listrik yang baik adalah yang mampu memenuhi kebutuhan energi listrik yang ada dan sumber energinya tidak bergantung pada salah satu bentuk energi seperti: minyak, batubara, gas, nuklir, dan energi baru terbarukan yang lain. Semua bentuk energi dipakai semaksimal mungkin dengan mempertimbangkan keekonomisannya. Kebergantungan pada salah satu sumber energi akan menyebabkan sistem energi listrik menjadi tidak handal.
Perencanaan sistem energi listrik terdiri dari dua bagian, yaitu: Perencanaan dalam bidang suplai energi listrik dan perencanaan dalam bidang penyaluran energi listrik. Kedua bagian tersebut merupakan satu kesatuan yang harus dikerjakan bersama-sama. Selama ini telah banyak dilakukan perencanaan dalam bidang suplai energi listrik. Akan tetapi, perencanaan dalam bidang penyaluran energi listrik masih belum dilakukan secara maksimal. Salah satu aspek yang diperhitungkan dalam merencanakan saluran transmisi distribusi adalah jatuh tegangan (drop voltage). Jatuh tegangan digunakan untuk menentukan apakah suatu saluran transmisi distribusi memerlukan suatu pengembangan. Pengembangan saluran transmisi distribusi dilakukan jika jatuh tegangan pada saluran tersebut sudah berada di luar standar PLN (0,95 ≤ V ≤ 1,05)[1]. Pengembangan yang dapat dilakukan untuk memperbaiki mutu tegangan adalah dengan cara memasang kapasitor daya pada saluran transmisi distribusi.
Pemasangan kapasitor daya dalam saluran transmisi distribusi harus dilakukan dengan seksama agar hasil yang diperoleh optimal. Karakteristik saluran transmisi distribusi seperti kapasitansi dan induktansi sangat berpengaruh dalam penentuan lokasi penempatan dan ukuran kapasitor daya yang dipasang. Untuk menentukan lokasi dan ukuran kapasitor daya tersebut dapat menggunakan metode algoritma genetik.
Studi ini bertujuan untuk melakukan perbaikan tegangan terhadap sebuah sistem kelistrikan yang disuplai oleh PLTN. Perbaikan tegangan dilakukan dengan memasang kapasitor daya dan untuk menentukan ukuran serta lokasi digunakan metode algoritma genetik. Sistem kelistrikan yang dipakai dalam studi ini adalah sebuah saluran 20kV yang digunakan untuk menyuplai kebutuhan listrik di daerah sekitar PLTN berada. Sistem kelistrikan tersebut dalam studi ini disebut dengan sistem kelistrikan PLTN. Pada studi ini PLTN diasumsikan telah dibangun dan beroperasi di suatu wilayah yang telah disetujui.
METODOLOGI
Dalam penelitian ini dilakukan kegiatan studi literatur, pembuatan single line
diagram, pembuatan program algoritma genetik, running program algoritma genetik,
Single Line Diagram Sistem Kelistrikan PLTN
Single line diagram yang digunakan dalam studi ini diasumsikan mewakili
sistem kelistrikan di daerah sekitar PLTN. Gambar 1 menunjukkan single line diagram sistem kelistrikan PLTN yang digunakan untuk memperoleh data sistem kelistrikan PLTN yang digunakan sebagai masukan program optimasi penentuan kapasitor daya. Setiap bus yang terdapat dalam single line diagram sistem kelistrikan PLTN dijadikan sebagai kandidat lokasi pemasangan kapasitor daya. Dengan menggunakan metode algoritma genetik, dapat dibuat sebuah program dengan menggunakan software Matlab untuk menentukan lokasi dan ukuran kapasitor daya yang paling optimal.
Gambar 1. Single Line Diagram Sistem Kelistrikan PLTN
Aliran daya sistem kelistrikan PLTN sebelum dilakukan pemasangan kapasitor daya dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Aliran Daya Sebelum Pemasangan Kapasitor Daya
No. Bus
Pembangkit Beban
V(pu) Sudut(°) Faktor Daya P(KW) Q(KVAr) P(KW) Q(KVAr) 1 6275,98 3684 2678 1501 1 0 0,85 2 0 0 1306 711 0,96 -1,96 0,88 3 0 0 640 348 0,93 -3,10 0,88 4 0 0 575 307 0,92 -3,65 0,88 5 0 0 381 203 0,92 -3,66 0,88 6 0 0 562 298 0,92 -3,78 0,88
Total Pembangkitan (KW+jKVAr) 6275,98 3684 Total Pembebanan (KW+jKVAr) 6142 3368 Total Rugi-Rugi Saluran (KW+jKVAr) 135,5162 318,4227
Tabel 1 menunjukkan bus 3 sampai bus 6 tegangannya sudah berada diluar
standar PLN yaitu minimal 0,95. Faktor daya setiap bus berkisar antar 0,85 sampai 0,88. Sedangkan rugi-rugi total pada saluran adalah 135,52 kW + j318,42 kVAr atau rugi-rugi daya aktifnya 2,16% dari daya aktif yang dibangkitkan dan rugi-rugi
reaktifnya 8,64% dari daya reaktif yang dibangkitkan. Berdasarkan data tersebut maka nilai tegangan pada setiap bus dapat diperbaiki dengan memasang kapasitor daya.
Parameter saluran yang digunakan pada sistem kelistrikan PLTN ditunjukkan Tabel 2. Parameter saluran tersebut berpengaruh terhadap rugi-rugi saluran yang dihasilkan.
Tabel 2. Parameter Saluran
Dari Bus Ke Bus /km/saluran R (ohm) /km/saluran X (ohm) Saluran (km) Panjang
1 2 0,1344 0,3158 15,5
2 3 0,1344 0,3158 13,4
3 4 0,1344 0,3158 8,9
4 5 0,1344 0,3158 0,7
4 6 0,1344 0,3158 5,8
Rugi-rugi setiap saluran dalam sistem kelistrikan PLTN ditunjukkan Tabel 3. Rugi-rugi saluran dipengaruhi oleh arus yang mengalir, panjang saluran, dan impedansi saluran.
Tabel 3. Rugi-rugi Daya Saluran Sebelum Pemasangan Kapasitor Daya
No. Dari Bus Ke Bus Rugi-rugi
KW KVAr 1 1 2 92,40 217,12 2 2 3 31,70 74,48 3 3 4 10,43 24,50 4 4 5 0,05 0,13 5 4 6 0,93 2,19
Aliran daya dan rugi-rugi daya diatas digunakan sebagai masukan program optimasi letak dan ukuran kapasitor daya.
Algortitma Genetik
Algoritma genetik merupakan metode yang sangat baik untuk penyelesaian masalah optimasi. Metode ini meniru kejadian yang ada di alam, tepatnya kejadian perolehan sesuatu yang terbaik melalui proses yang terjadi pada evolusi makhluk hidup.
Algoritma genetik dimulai dengan satu set solusi acak. Satu set solusi acak dinamakan populasi. Setiap solusi acak dalam populasi merepresentasikan satu buah solusi yang mungkin memecahkan masalah optimasi. Setiap solusi acak tersebut dinamakan kromosom atau individu. Kromosom mempunyai tipe data string dan biasanya berupa bit string biner [2].
Secara umum, algoritma genetik meniru teori evolusi dimana sebuah populasi yang terdiri dari beberapa kromosom akan mengikuti proses seleksi, mutasi dan reproduksi. Setiap kromosom atau individu akan diberi suatu nilai yang menunjukkan kemampuan mempertahankan diri (dalam algoritma genetik disebut nilai fitness). Penilaian ini mengikuti aturan dan rumus tertentu. Kromosom yang memiliki nilai
fitness baik mempunyai peluang yang lebih tinggi untuk terpilih menjadi
kromosom-kromosom induk yang siap bereproduksi. Sifat keturunan ditentukan oleh kombinasi dari sifat kedua induknya (pindah silang), yang dalam kondisi tertentu muncul sifat-sifat baru yang disebabkan oleh proses mutasi genetik (mutasi). Proses ini berlangsung terus menerus sehingga didapatkan keturunan atau generasi yang mempunyai nilai
fitness yang tinggi[3].
Algoritma genetik terdiri dari beberapa komponen sebagai berikut: populasi kromosom, evaluasi, linear fitnes ranking, elitisme seleksi roda roullete, pindah silang, mutasi, dan regenerasi.
Populasi kromosom merupakan kumpulan dari beberapa kromosom dimana kromosom dalam studi ini mewakili dari solusi yang memungkinkan untuk diambil. Populasi kromosom pada awalnya dikenali secara acak oleh program dan kemudian akan dilakukan evaluasi oleh program hingga mendapat hasil yang optimal. Pada studi ini, kromosom terdiri dari kombinasi antara letak kapasitor daya dan ukuran kapasitor daya.
Evaluasi bertujuan untuk mendapatkan nilai yang dalam program ini disebut nilai fitness dari suatu kromosom. Nilai fitness tersebut menunjukkan tingkat kemampuan bertahan hidup kromosom sehingga kromosom yang mempunyai nilai
fitness tinggi akan bertahan hidup pada generasi berikutnya. Kromosom yang
mempunyai nilai fitness tertinggi akan dijadikan sebagai solusi yang paling optimal. Nilai fitness yang digunakan dalam studi ini adalah nilai rugi-rugi daya saluran. Rugi-rugi daya saluran diperoleh dari perhitungan aliran daya Newton-Rhapson. Tidak semua rugi-rugi daya hasil perhitungan aliran daya tersebut dipakai, yang dipakai hanyalah rugi-rugi daya dimana tegangan dalam sistem kelistrikan yang sedang dilakukan perhitungan masih berada dalam standar PLN (0,95 ≤ V ≤ 1,05)[1].
Linear fitness rangking adalah penskalaan dan pengurutan nilai fitness dari yang
terbesar hingga terkecil. Linear fitness rangking dilakukan bersamaan dengan proses evaluasi dan bertujuan untuk menghindari terjadinya optimum lokal karena kecilnya perbedaan nilai-nilai fitness pada semua kromosom dalam populasi.
Elitisme perlu dilakukan karena seleksi dilakukan secara acak sehingga tidak ada jaminan kromosom bernilai fitness tertinggi akan selalu terpilih. Walaupun terpilih ada kemungkinan individu tersebut akan rusak akibat proses pindah silang atau mutasi. Untuk menjaga agar kromosom yang terpilih tidak rusak, maka perlu dibuat kopinya dan disimpan. Proses pengkopian dan penyimpanan ini disebut elitisme.
Seleksi roda roulette digunakan untuk memilih kromosom yang menjadi induk dalam proses pindah silang. Masing-masing kromosom menempati potongan lingkaran pada roda roullete secara proporsional sesuai dengan nilai fitness yang dimiliki. Semakin besar nilai fitness semakin besar peluang terpilih menjadi induk.
Pindah silang bertujuan untuk mengkombinasikan dua buah kromosom sehingga mendapatkan kromosom yang lebih baik dari generasi sebelumnya. Kromosom induk yang terpilih pada seleksi roda roullete akan menghasilkan keturunan kromosom baru melalui proses pindah silang.
Mutasi adalah proses pengubahan komposisi yang terdapat didalam kromosom dengan tujuan untuk memperoleh hasil keturunan yang lebih baik.
Kromosom yang diperoleh setelah proses evaluasi, seleksi roda roullete, pindah silang dan mutasi akan membentuk populasi baru menggantikan populasi lama. Proses penggantian tersebut disebut regenerasi. Populasi baru tersebut, kemudian ditambah dengan kromosom terbaik dari populasi lama yang tersimpan dalam proses elitisme. Populasi baru ini akan membentuk generasi baru dan siap dievaluasi kembali. Proses ini akan terus berlangsung hingga batas generasi maksimalnya tercapai. Gambar 1 menunjukkan skema umum algoritma genetik.
Pembuatan Program Optimasi Letak dan Ukuran Kapasitor Daya dengan Menggunakan Metode Algoritma Genetik
Dengan menggunakan metode algoritma genetik dapat dibuat program optimasi letak dan ukuran kapasitor daya. Program ini digunakan untuk menentukan bus yang akan dipasang kapasitor daya dan ukuran kapasitor yang dipakai. Nilai fitnes yang digunakan untuk menentukan solusi yang optimal adalah nilai rugi-rugi daya saluran. Solusi optimal adalah solusi yang mempunyai nilai rugi-rugi daya saluran paling kecil. Semakin kecil rugi-rugi saluran maka jatuh tegangan akan semakin kecil juga. Rugi-rugi daya saluran dihitung berdasarkan selisih antara daya sumber dengan daya diterima. Daya sumber (SS) diperoleh berdasarkan persamaan 1 dan daya diterima (SR) diperoleh berdasarkan persamaan 3.
SS = VS IS (1)
IS = (VS – VR)Y (2)
SR = VR IR
* (3)
IR = (VR – VS)Y (4)
Rugi-rugi daya saluran = SS - SR (5)
Perhitungan aliran daya pada sistem tenaga listrik bertujuan untuk mencari besar dan sudut dari tegangan pada tiap bus dan besar daya aktif maupun reaktif yang mengalir pada tiap saluran. Langkah awal perhitungan aliran daya adalah pembentukan matriks admitansi bus (Ybus) dari parameter saluran transmisi. Jika jumlah bus pada sistem adalah N bus, maka akan dibentuk matriks admitansi bus NxN dengan elemen Yij adalah[4].
ij ij ij ij ij ij ij Y Y j Y Y =| |∠θ =| |cosθ + | |sinθ (6)
Tegangan pada bus ke-i diberikan dalam bentuk polar yaitu:
)
sin
(cos
|
|
|
|
i i i i i iV
V
j
V
=
∠
δ
=
δ
+
δ
(7)Jika Pi dan Qi adalah daya aktif dan reaktif yang terhubung ke sistem melalui bus i, maka:
(
)
∑
= + − = N n i n in n i in i Y VV P 1 cos | | θ δ δ (8)(
)
∑
= + − − = N n i n in n i in i Y VV Q 1 sin | | θ δ δ (9)Metode aliran daya yang digunakan adalah metode Newton-Rhapson. Untuk menyelesaikan perhitungan aliran daya dengan metode Newton-Rhapson, tegangan bus dan admitansi saluran diekspresikan dalam bentuk polar. Dari persamaan (8) dan (9) diperoleh persamaan (10) dan (11):
(
)
∑
≠ = − + + = N i n n i n in in n i ii i i V G VV Y P 1 2 | |cos | | θ δ δ (10)(
)
∑
≠ = − + + − = N i n n i n in in n i ii i i V B VV Y Q 1 2 | |sin | | θ δ δ (11)Nilai daya yang didapat dari sistem adalah daya yang direncanakan pada bus i (Pi sch, Qi sch). Sedangkan nilai daya yang diperoleh dari persamaan (8) dan (9) adalah daya hasil perhitungan (Pi calc, Qi calc), sehingga diperoleh mismatch:
calc i sch i i P P P = , − , ∆ (12) calc i sch i i Q Q Q = , − , ∆ (13)
Jika N = i, maka dari persamaan mismatch tersebut dapat diperoleh tegangan Vi dan sudut fase tiap bus dengan menyelesaikan persamaan mismatch dalam matriks dan vektor. N M L o o ON OM L o o O O O O O O O O O O N O O O O O O O O O O M L m o o m m o o m m o o m m o o m Mismatches N N s Correction N N N Jacobian N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N Q Q P P V V V V V Q V V Q V J V Q V V Q V Q Q J Q Q V P V V P V J V P V V P V P P J P P ∆ ∆ ∆ ∆ = ∆ ∆ ∆ ∆ × ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ 2 2 2 2 2 2 2 22 2 2 2 2 2 21 2 2 2 2 2 12 2 2 2 2 2 11 2 2 2 | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | δ δ δ δ δ δ δ δ δ δ (14)
Untuk menyelesaikan aliran daya pada persamaan (14) adalah dengan menghitung Pi calc dan Qi calc dalam beberapa iterasi sampai diperoleh mismatch yang lebih kecil dari nilai toleransi yang diperbolehkan. Selama iterasi akan diperoleh nilai tegangan dan sudut fase sebagai berikut :
+ ∆ = ∆ + = + ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 1 ( | | | | 1 | | | | | | | | k i k i k i k i k i k i V V V V V V (15)
( 1) ( ) i(k) k i k i δ δ δ + = +∆ (16)
Program optimasi letak dan ukuran kapasitor daya yang digunakan dalam studi ini mempunyai algoritma seperti berikut:
- Penentuan parameter yang digunakan dalam algoritma genetika maupun pada perhitungan aliran daya dengan metode Newton-Raphson. Parameter yang digunakan antara lain arus, tegangan, daya, beban, dan faktor daya.
- Memasukkan data parameter secara manual melalui program Microsoft Excel. - Pembentukan matriks admitansi bus untuk perhitungan aliran daya dengan metode
Newton-Raphson. Pembentukan matriks secara otomatis dilakukan program.
- Menghitung nilai fitness dari kromosom yang berupa nilai rugi-rugi total pada sistem dengan nilai tegangan tetap berada dalam batas yang ditentukan. Nilai
fitness dihitung dengan menggunakan persamaan 5.
- Menjalankan fungsi evaluasi dan linear fitness ranking untuk keperluan seleksi kromosom induk menggunakan metode seleksi roda roulette.
- Menjalankan elitisme, pindah silang, mutasi dan regenerasi terhadap populasi kromosom induk untuk membentuk generasi baru yang akan diuji kembali.
- Menemukan letak dan ukuran kapasitor daya yang paling optimal setelah populasi kromosom mencapai generasi maksimum. Letak dan ukuran kapasitor daya yang optimal diperoleh dari kromosom yang mempunyai nilai fitness tertinggi.
- Menampilkan hasil perhitungan aliran daya sebelum maupun setelah penambahan kapasitor daya dengan menggunakan program Microsoft Excel.
Berdasarkan algoritma program diatas, dapat diperoleh flowchart algoritma program seperti pada Gambar 2.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan hasil running program diketahui lokasi bus yang dipasang kapasitor daya dan ukuran kapasitor daya optimal yang dipasang. Keoptimalan hasil terebut ditunjukkan dengan nilai rugi-rugi daya yang paling rendah, yaitu sebesar 96,38j + 226,47 kVA. Total kapasitor daya yang dipasang dalam sistem kelistrikan PLTN sebesar 2270 kVAr dan tersebar di 5 bus. Nilai kapasitor daya yang dipasang pada setiap bus tidak sama. Pada bus 1 tidak terdapat kapasitor daya. Pada bus 2 terdapat kapasitor daya sebesar 960 kVAr. Pada bus 3 terdapat kapasitor daya sebesar 370 kVAr. Pada bus 4 terdapat kapasitor daya sebesar 320 kVAr. Pada bus 5 dan 6 terdapat kapasitor daya sebesar 310 kVAr. Gambar 3 menunjukkan lokasi pemasangan kapasitor daya. Bus yang dicetak tebal adalah bus yang dipasang kapasitor daya.
Gambar 3. Lokasi Pemasangan Kapasitor Daya
Tabel 4 menunjukkan hasil perhitungan aliran daya sistem kelistrikan PLTN setelah dipasang kapasitor daya. Tabel 4 menunjukkan bahwa dengan adanya pemasangan kapasitor daya, tegangan tiap bus menjadi lebih baik dan sesuai dengan standar PLN. Dengan kata lain, program optimasi dengan menggunakan metode algoritma genetik berhasil digunakan untuk memperbaiki tegangan sistem kelistrikan PLTN Tegangan paling tinggi terdapat pada bus 1 yaitu 1pu atau 100%. Tegangan tersebut masih lebih rendah dari tegangan tertinggi yang diijinkan oleh PLN yaitu sebesar 105%. Tegangan paling rendah terdapat pada bus 6 yaitu 0,97 pu atau 97%. Tegangan tersebut masih lebih tinggi dari tegangan terendah yang diijinkan PLN yaitu sebesar 95%.
Penambahan kapasitor daya juga berpengaruh terhadap faktor daya tiap bus dan rugi-rugi saluran. Faktor daya tiap bus naik menjadi berkisar antara 0,96 sampai 0,99. Rugi-rugi total saluran turun menjadi 96,38 kW + j226,45 kVAr atau turun sebesar 28,88% untuk rugi-rugi daya aktif dan reaktifnya.
Tabel 4. Hasil Perhitungan aliran daya setelah pemasangan kapasitor daya No. Bus Pembangkit Beban V(pu) Sudut (°) Faktor Daya Injeksi Q (kVAr) P(kW) Q(kVAr) P(kW) Q(kVAr) 1 6237,99 1432,35 2678 1501 1 0 0,99 0 2 0 0 1306 711 0,98 -2,56 0,98 960 3 0 0 640 348 0,97 -3,95 0,99 370 4 0 0 575 307 0,97 -4,61 0,99 320 5 0 0 381 203 0,97 -4,62 0,96 310 6 0 0 562 298 0,97 -4,76 0,99 310
Total Pembangkitan (kW+jkVAr) 6237,9 1432,35 Total Pembebanan (kW+jkVAr) 6142 3368 Total Rugi-Rugi Saluran (kW+jkVAr) 96,38 226,47 Tabel 5 menunjukkan bahwa rugi-rugi daya tiap saluran menjadi lebih kecil dengan adanya penambahan kapasitor daya. Rugi-rugi saluran paling besar terjadi pada saluran dari bus 1 ke bus 2 yaitu saluran 1 sebesar 66,08 kW + j155,27 kVAr. Sedangkan rugi-rugi saluran paling kecil terdapat pada saluran dari bus 4 ke bus 5 yaitu saluran 4 sebesar 0,04 kW + j0,09 kVAr.
Tabel 5. Rugi-rugi daya saluran setelah pemasangan kapasitor daya
No. Dari Bus Ke Bus Rugi-rugi
kW kVAr 1 1 2 66,08 155,27 2 2 3 22,29 52,37 3 3 4 7,32 17,20 4 4 5 0,04 0,09 5 4 6 0,65 1,54
Perbandingan rugi-rugi daya sistem kelistrikan PLTN sebelum dan sesudah pemasangan kapasitor daya ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 4. Perbandingan Rugi-Rugi Daya Sebelum dan Setelah Pemasangan
KESIMPULAN
Berdasarkan hasil yang diperoleh dari program optimasi penentuan letak dan ukuran kapasitor daya dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
- Dengan menggunakan metode algoritma genetik dapat dibuat sebuah program optimasi penentuan letak dan ukuran kapasitor daya dalam rangka perbaikan tegangan sistem kelistrikan PLTN.
- Pemasangan kapasitor daya tersebut membuat tegangan terendah sistem kelistrikan PLTN menjadi sebesar 0,97 pu (sesuai dengan standar PLN).
- Pemasangan kapasitor daya membuat rugi-rugi saluran menjadi lebih kecil sehingga daya yang dibangkitkan generator pun menjadi lebih kecil.
DAFTAR PUSTAKA
1. PT. PLN (PESERO), “Standar PLN 72:1987 Spesifikasi Desain untuk Jaringan Tegangan Menengah dan Jaringan Tegangan Rendah”, PT. PLN (Pesero), Jakarta, 1987.
2. ROBANDI, IMAM, “Desain Sistem Tenaga Modern”, Penerbit Andi, Yogyakarta, 2006.
3. SUYANTO, “Algoritma Genetika dalam Matlab”, Penerbit Andi, Yogyakarta, 2005.
4. STEVENSON, WILLIAM D Jr., “Analisis Sistem Tenaga Listrik”, Penerbit Erlangga, Jakarta, 1993.
DISKUSI
MIKE SUSMIKANTI
Dalam aplikasi ini, berapa variabel yang digunakan ?
RIZKI FIRMANSYAH S.B
Hanya ada 1 variabel saja, yaitu fungsi rugi-rugi daya
NURSINTA A.W
RIZKI FIRMANSYAH S.B
Kromosom terdiri dari 6 bagian dimana setiap bagian mewakili setiap bus. Tiap bagian dimana setiap bagian mewakili setiap bus. Tiap bagian dibagi bagi menjadi 2 sub bagian yaitu mewakili ada tidaknya kapasitor dan ukuran kapasitor. Bus 1 Bus 2 Bus 3 Bus 4 Bus 5 Bus 6
Ada ukuran Tidaknya kapasitor
DAFTAR RIWAYAT HIDUP
1. Nama : Rizki Firmansyah Setya Budi 2. Instansi / Unit Kerja : PPEN BATAN
3. Pekerjaan / Jabatan : Staf
4. Riwayat Pendidikan : S1 Teknik Elektro 5. Pengalaman Kerja : BATAN
6. Organisasi Profesional: -
7. Publikasi Ilmiah yang pernah disajikan/diterbitkan :
• Generation System Expansion Planning Study of Bangka Belitung with Nuclear Option.
• The Analysis of CO2 Emission at the Study of Electricity Generation Development Planning with Nuclear Option for Bangka Belitung Region.
• Study of Generation System Expansion Planning for North Sumatera Electricity System, The Role of NPP for Decreasing CO2 emission at North Sumatera Electricity System Expansion.
