• Tidak ada hasil yang ditemukan

BAB III PERAN SISTEM AMR DALAM MENURUNKAN SUSUT / LOSSES DISTRIBUSI

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "BAB III PERAN SISTEM AMR DALAM MENURUNKAN SUSUT / LOSSES DISTRIBUSI"

Copied!
9
0
0

Teks penuh

(1)

BAB III

PERAN SISTEM AMR DALAM MENURUNKAN SUSUT /

LOSSES DISTRIBUSI

Pada bab ini akan dibahas peran sistem AMR dalam upaya penurunan susut / losses distribusi. Perlu kita ketahui manfaat yang dapat diperoleh dengan menggunakan sistem AMR dalam hal penurunan susut adalah sebagai berikut : • Pembacaan meter secara real time dan akurat

Dengan menggunakan AMR maka kemungkinan kesalahan pembacaan meter dapat dihindari, karena hasil pembacaan meter langsung dikirim ke server dan tidak perlu entri secara manual. Selain itu kemungkinan adanya selisih tanggal baca juga dapat dihindari karena pembacaan meter dilakukan secara otomatis oleh sistem AMR sesuai dengan jadwal yang telah ditentukan dalam sistem. • Mendeteksi dini pemakaian energi listrik secara ilegal atau tidak wajar

Pada sistem AMR data disajikan secara lengkap, baik hasil tegangan, arus, energi, serta diagram phasor.Berdasarkan data-data tersebut dapat terlihat jika memang terdapat kelainan/ketidaksesuaian pengukuran pada pelanggan. Pelanggan yang mengalami hal tersebut akan dijadikan target operasi untuk pemeriksaan lapangan sehingga dapat diketahui secara pasti apakah pelanggan tersebut melakukan pencurian atau memang dari sisi pengukuran yang mengalami kelainan/kerusakan.

3.1. Menentukan Target Operasi P2TL dengan Menggunakan AMR

Dalam pelaksanaan Penertiban Pemakaian Tenaga Listrik (P2TL) perlu dilakukan pencarian target operasi pelanggan mana yang memiliki indikasi pencurian atau ketidaksesuaian. Sebelum digunakannya sistem AMR, penentuan target operasi dilakukan dengan mengevaluasi data historis pembacaan meter secara manual untuk menentukan jam nyala pada pelanggan.

Pada sistem AMR data yang disajikan lebih lengkap dan detil. Bukan hanya jam nyala saja yang bisa diperoleh, melainkan juga diagram phasor, maupun besaran-besaran arus dan tegangan masing-masing fasa. Data-data tersebut dapat dievaluasi

(2)

lebih lanjut untuk menentukan kelainan atau pelanggaran yang terjadi pada pelanggan. Berdasarkan hasil evaluasi tersebut dapat ditentukan apakah pelanggan bisa dijadikan target operasi P2TL atau tidak.Data target operasi yang diperoleh dari AMR lebih akurat, karena data yang disajikan lebih lengkap dan detil sehingga indikasi kelainan maupun pelanggaran yang dilakukan dapat diketahui sebelum pemeriksaan ke lapangan (Putri dan Subari, 2014).

Berikut pengelompokan temuan P2TL 2014

Gambar 3.1 Diagram Pengelompokan Temuan P2TL P2TL KD 2014 53 TEMUAN KELAINAN 50 TEMUAN CT BERMASALAH 13 TEMUAN CT TERBAKAR/GANGGUAN 12 TEMUAN CT TIDAK TERPASANG 1 TEMUAN

PT DAN FUSE KIT BERMASALAH

13 TEMUAN

FUSE KIT PUTUS / LOSS KONTAK 7 TEMUAN FUSE TM PT PUTUS 6 TEMUAN KUBIKEL RUSAK 2 TEMUAN KUBIKEL PT OFF 1 TEMUAN KUBIKEL PT RUSAK 1 TEMUAN METER BERMASALAH 5 TEMUAN STOP MEASUREMENT 4 TEMUAN GAGAL KOMUNIKASI 1 TEMUAN PENGAWATAN PUTUS 10 TEMUAN PENGAWATAN CT/PT LOSS KONTAK DI TERMINAL 3 TEMUAN PENGAWATAN CT/PT PUTUS AKIBAT BINATANG 1 TEMUAN PENGAWATAN CT/PT PUTUS AKIBAT KORONA

5 TEMUAN PENGAWATAN NETRAL PUTUS 1 TEMUAN SALAH WIRING 6 TEMUAN PENGAWATAN TERBALIK 6 TEMUAN PELANGGARAN 3 TEMUAN P3 & P4 1 TEMUAN P2 2 TEMUAN

(3)

Berdasarkan grafik diatas dapat diketahui bahwa sebagian besar temuan tim P2TL merupakan kategori kelainan. Kelainan dapat terjadi pada alat pembatas maupun alat pengukuran. Penyebabnya pun bermacam – macam, bias dikarenakan usia pakai alat tersebut, kerusakan, factor alam, bahkan karena factor kesengajaan. Berikut adalah Tabel jumlah pemeriksaan tim P2TL selama satu semester :

Tabel 3.1 Tabel Jumlah Pemeriksaan

Gambar 3.1 Perbandingan antara pemeriksaan dan yang menjadi temuan

Dari Tabel hasil pemeriksaan dapat dikelompokkan pelanggan yang melakukan pelanggaran sebanyak 4% dan akan dikenakan denda pelanggaran. Untuk pelanggan yang hanya mengalami kelainan, akan dikenakan koreksi rekening.

3.2. Anomali Penggunaan AMR yang Ditemukan Melalui Analisa Load Profile

Beberapa anomali yang ditemukan dari hasil pembacaan data-data AMR antara lain :

(4)

2. Arus di atas batas arus normal

3. Tegangan di bawah batas tegangan minimum (Gambar 3.4 dan Lampiran) 4. Tegangan di atas batas normal tegangan

5. Prosentase kWh Plus – Minus tidak normal (Gambar 3.5)

6. kWh Nol (data stand meter bulan ini sama dengan stand meter bulan lalu) 7. KVA max (pemakaian diatas daya kontrak)

8. Kelainan pada diagram phasor (kemungkinan wiring terbalik) (Gambar 3.6)

3.3. Menentukan indikasi pencurian dan ketidaknormalan pengukuran

Pada sistem AMR dapat diketahui historikal pemakaian energi pada konsumen atau yang disebut load profile. Load profile pada pelanggan TM & TT akan direkam per 15 menit, sedangkan untuk pelanggan TR (41,5 – 197 kVA) per 30 menit. Dari data load profile tersebut dapat diketahui beberapa indikasi kelainan atau pelanggaran, misalnya :

1. Indikasi pemakaian pelanggan melebihi daya kontrak berdasarkan data KVA max yang mengindikasikan adanya pelanggaran atau kelainan di sisi pembatas.

2. Indikasi CT dan atau PT jenuh sehingga rasionya sudah tidak sesuai 100% dengan nameplate berdasarkan data besaran arus dan tegangan di bawah rata-rata

3. Indikasi pelanggaran atau kelainan di sisi wiring meter, CT maupun PT berdasarkan data arus dan tegangan nol

Selain load profile, Diagram Phasor menunjukkan kondisi pemakaian energi listrik yang diukur oleh meter AMR. Dalam penggunaannya, meter AMR tidak selalu menunjukkan jarum meter Fasa S, R, atau T dengan benar. Sejumlah kondisi jarum vektor AMR yang tidak sesuai ditemukan.

Ketidaksesuaian ini memberikan bermacam-macam indikasi pelanggaran atau kelainan seperti:

1. Indikasi kesalahan wiring atau wiring dibalik untuk memperkecil pengukuran 2. Indikasi wiring putus atau dilepas untuk memperkecil pengukuran

Berikut analisa indikasi ketidaknormalan pada pengukuran yang dapat dianalisa melalui load profile AMR :

(5)

1. Analisa Arus adalah fitur untuk mengolah data dengan titik tumpu Arus Fasa S, Arus Fasa R dan Arus Fasa T, yang dikombinasikan dengan elemen waktu, Area, dan jumlah event (jumlah baris Load Profile).

Gambar 3.2 Profil Beban Anomali Arus Fasa S

Gambar di atas menunjukkan bahwa data Load Profile pelanggan tersebut diindikasikan telah terjadi anomali pada Arus Fasa R. Nilai Arus Fasa R pelanggan di atas adalah nol, namun nilai arus fasa yang lain, yaitu 2 A s/d 5A.

Gambar 3.3 Diagram Fasor

Pada gambar diagram phasor diatas, terdapat anomali arus phasa S yaitu hilangnya jarum vektor untuk Arus Fasa S. Anomali ini terlihat dengan kasat mata, yaitu hilangnya salah satu jarum berwarna hijau. Secara data, anomali ini

(6)

pun terlihat dari kecilnya nilai Arus Fasa S dibandingkan fasa R dan T, yaitu hanya sebesar 0.17 Ampere (diberi bulatan berwarna merah).

Dari data tersebut dapat diindikasikan adanya pelanggaran atau ketidaksesuaian pada trafo arus (CT) atau wiring arus pada fasa R dan S pada masing-masing pelanggan, sehingga perlu dilakukan pemeriksaan lebih lanjut ke lapangan. 2. Analisa Tegangan

AnalisaTegangan adalah fitur untuk mengolah data dengan titik tumpu Tegangan Fasa S, Tegangan Fasa R dan Tegangan Fasa T, yang dikombinasikan dengan elemen waktu, Area, dan jumlah event (jumlah baris Load Profile).

Gambar 3.4 Profil Beban Anomali Tegangan Fasa S

Gambar di atas menunjukkan bahwa pelanggan dengan data Load Profile tersebut diindikasikan telah terjadi anomali pada Tegangan Fasa S. Nilai Tegangan Fasa S pelanggan di atas terlalu kecil jika dibandingkan dengan nilai

(7)

arus normal, yaitu 220 V. Data tersebut menunjukan adanya indikasi pelanggaran / ketidaksesuaian pada pelanggan yaitu pada sisi wiring kWh meter di terminal tegangan fasa S (pelanggan pengukuran TR / 220 V).

3. Analisa kWh Plus Minus

AnalisakWh plus mengindikasikan perilaku pemakaian energi listrik dari pelanggan kepada PLN. Istilah kWh Plus adalah nilai kWh yang disalurkan PLN kepada pelanggan AMR, sedang istilah kWh Minus adalah nilai kWh yang digunakan oleh pelanggan AMR.Anomali terjadi jika selisih antara nilai kWh Minus dengan kWh Plus lebih dari 10%.

Pemeriksaan kWh Plus – Minus lebih dari 10% ini untuk mengurangi resiko:

 Captive Power Generating

Captive Power Generating adalah pengembalian energi listrik yang diterima oleh AMR, kembali ke jaringan PLN. Sehingga, seolah-olah AMR telah membangkitkan energi listrik, yang kemudian disalurkan kembali pada jaringan PLN. Permasalahan yang timbul dari Captive Power Generating ini beresiko terhadap ketahanan fungsionalitas aset jaringan listrik PLN.

 Over Capasitive

Over Capasitive adalah penggunaan peralatan-peralatan listrik dengan kapasitor, di mana secara akumulatif nilai kapasitasnya melebihi induktansi beban energi listriknya. Over Capasitive berpengaruh terhadap tingkat presisi pengukuran energi listrik.

(8)

Gambar 3.5 Anomali kWh Plus Minus

Gambar di atas menunjukkan bahwa pelanggan dengan data Load Profile tersebut diindikasikan telah terjadi anomali pada nilai prosentase kWh Plus – Minus. Nilai prosentasi kWh Plus-Minus tersebut lebih dari 10%yang berarti ada indikasi pelanggaran / ketidaksesuaian di sisi pengukuran (kWh meter), sehingga perlu dilakukan validasi kWh meter untuk menentukan apakah kWh tersebut masih layak digunakan, dan apakah ada tindak pelanggaran atau ketidaksesuaian pada pelanggan tersebut di sisi pengukuran.

(9)

Gambar 3.6 Diagram Fasor Pengawatan APP Terbalik

Diagram Phasor di atas menunjukkan bahwa pengukuran AMR pada pelanggan tersebut terdapat anomali, yaitu arus vektor Fasa T terbalik, yang artinya wiring kWh meter / wiring CT terbalik. Pada kWh meter absolut, hal ini tidak menjadi masalah, karena pengukuran kWh tetap 100%. Namun apabila kasus ini terjadi pada kWh meter non absolut, maka pengukuran kWh akan menjadi -30%, sehingga pelanggan hanya membayar 30% dari total energi yang digunakan.

Gambar

Gambar 3.1 Diagram Pengelompokan Temuan P2TL
Gambar 3.1 Perbandingan antara pemeriksaan dan yang menjadi temuan
Gambar  di  atas  menunjukkan  bahwa  data  Load  Profile  pelanggan  tersebut  diindikasikan  telah  terjadi  anomali  pada  Arus  Fasa  R
Gambar 3.4 Profil Beban Anomali Tegangan Fasa S
+3

Referensi

Dokumen terkait

Data kualitatif berupa deskripsi yang menjelaskan penemuan hasil penelitian dimana dapat diperoleh dari pembahasan nilai-nilai hasil evaluasi pada tiap siklus yang

Dari pengamatan tentang prosedur dan dokumen sistem yang sedang berjalan diatas, maka diperoleh beberapa hasil evaluasi terhadap sistem yang berjalan saat ini yaitu

Obyek-obyek yang berkaitan dengan proses operasi data Transaksi diurutkan dari kiri ke kanan berdasarkan waktu terjadinya dalam pesan yang terurut, Sequence

Berdasarkan hasil evaluasi pada siklus II setelah dianalisis diperoleh data sebagai berikut : Hasil evaluasi yang diperoleh pada siklus II ini mencapai tingkat 93,3%

Berdasarkan hal tersebut, untuk menentukan jumlah sampel dari populasi yang mewakili dari hasil penelitian atau sumber data dapat ditentukan berdasarkan aturan berikut:

Obyek-obyek yang berkaitan dengan proses operasi data relasi antara penyakit dan gejala diurutkan dari kiri ke kanan berdasarkan waktu terjadinya dalam pesan yang

Proses penyeleksian data dilakukan setelah hasil penyebaran instrumen evaluasi selesai. Pada tahapan ini, data yang masuk kemudian diverifikasi berdasarkan kategori

Report Evaluasi Kinerja Mesin Report TCU Category Problem Report PTU Data detail_problem Request Periode TU Data Category Data Category Hasil Evaluasi Data Problem Data Machine