Risalah Lokakarya Komputasi dalam Sains dan Teknologi Nuklir XVII, Agustus 2006 (249-265)
MODEL SIMULASI PROYEKSI SISTEM ENERGI MODUL BALANCE DARI ENPEP
Edwaren Liun∗
ABSTRAK
MODEL SIMULASI PROYEKSI SISTEM ENERGI MODUL BALANCE DARI ENPEP. Modul BALANCE dari Program ENPEP didasarkan pada jaringan sistem energi yang dibangun dengan urutan logika diagram alir mulai dari sumber hingga pengguna akhir. Jaringan terdiri dari node dan link
yang memodelkan sektor energi. Node mewakili proses seperti pengilangan minyak, dan link mewakili aliran energi antara dua node. Jaringan energi dikembangkan dengan mendefinisikan aliran energi di antara 10 jenis node. Masing-masing jenis node menghubungkan sub model yang berbeda di dalam BALANCE. Modul ini mempunyai persamaan sendiri yang berhubungan dengan harga dan aliran energi. Modul ini berfungsi untuk penghitung aliran energi tahunan dari aktivitas-aktivitas produksi, konversi, dan pemanfaatan sumberdaya energi yang ada. Outputnya berupa input dan output link dari node tersebut. Informasi dari output dapat mencapai 75 tahun ke depan mengenai neraca demand dan supply bahan bakar, energi listrik untuk masing-masing unit pembangkit, biaya produksi listrik oleh masing-masing unit, total demand listrik, peak load, kapasitas pembangkit yang tersedia, reserve margin, dan biaya rata-rata pembangkitan listrik total.
Kata-kata kunci: Simulasi dan Perencanaan Energi, Simulasi Perhitungan dan Perencanaan Energi
ABSTRACT
ENERGY SYSTEM PROJECTION SIMULATION MODEL OF BALANCE MODULE OF ENPEP. The BALANCE Module of ENPEP Program is based on energy system network developed in logical sequence of flow diagram starting from resources up to end use. The energy network consists of
nodes and links that model the energy sectors. The nodes of the network represent processes, such as petroleum refining, and the links represent energy flows between pairs of nodes. Defining the energy flows among 10 types of nodes develops the energy network. Each node type corresponds to a different submodel in BALANCE. The module has its own equations relating the prices and energy flows in the module to calculate energy flow from production, conversion and utilization of available energy resources. The output of BALANCE Module consists of input and output of the node. In its describing output produce the information can be up to 75 years on demand and supply balance of every power plant, electricity production costs of each unit, total electricity demand, peak load, available plants capacity, reserve margin, and average total electricity generation costs.
Keywords: Simulation and Energy Planning, Energy Planning, Simulation and Calculation
PENDAHULUAN
Latar belakang
Modul BALANCE dari ENPEP berfungsi untuk menghitung aliran energi tahunan dari aktifitas-aktifitas produksi, konversi, dan pemanfaatan sumberdaya. Dalam hal ini aliran dihitung untuk semua link pada network. Kemudian menghitung harga energi untuk semua aktifitas energi (semua link pada network), dan menggambarkan output pada bar chart dan pie chart. Dalam menjalankannya pengguna memilih satu kasus dan dipandu ke arah fungsi-fungsi melalui hirarki menu dan membuat network energi yang menunjukkan aliran energi dari aktifitas suplai sampai ke aktifitas demand. Formulir menu digunakan untuk memasukkan data yang mendefinisikan struktur dan proses pada network. Pengguna mempunyai opsi untuk dapat menyimpan semua modifikasi dan perubahan file input maupun output dari suatu case yang dibuat.
Modul BALANCE didasarkan pada jaringan sistem yang mewakili semua aktifitas produksi, konversi, transportasi, distribusi dan pemanfaatan energi. Simpul dari jaringan mewakili aktifitas dan link mewakili aliran bahan bakar antara aktifitas-aktifitas tersebut. Pengguna model dapat me-run beberapa variasi pada kasus ini atau lainnya dengan memodifikasi file data seperlunya pada model.
Kasus alternatif dapat dibuat dengan berbagai data masukan yang sesuai dengan berbagai isu terkait, antara lain: a) kontribusi relatif dari berbagai jenis pembangkit listrik seperti pembangkit listrik tenaga air, pembangkit berbahan bakar minyak, batubara ataupun gambut untuk pembangkit listrik terpusat; b) potensi ekonomi untuk pembangkit listrik yang tidak terpusat dan dampak-dampaknya terhadap sistem listrik terpusat; c) produk-produk minyak dan bahan bakar minyak yang diimport serta produksi kilang minyak dalam negeri; d) potensi ekonomi biomassa untuk mengurangi permintaan bahan-bakar import meliputi produksi etanol, baggas, kayu, arang dan sisa pertanian; e) potensi ekonomi sumber energi surya dan angin; f) dampak terhadap konsumsi dari asumsi-asumsi yang berkenaan dengan laju pertumbuhan sektor-sektor ekonomi; g) alternatif-alternatif pengalihan bahanbakar dan harga bahan bakar import; dan h) potensi untuk mengurangi konsumsi energi melalui konservasi pada sektor demand.
Tujuan
Tujuan dari modul ini adalah memproyeksikan aliran energi tahun dasar sesuai dengan link jaringan untuk tahun-tahun mendatang selama periode studi hingga 30 tahun. Input data di dalam form menu dari proyeksi harga bahan bakar yang diimpor,
proyeksi permintaan akhir, dan data teknik dan biaya-biaya yang berkenaan dengan aktivitas sumberdaya dan konversi energi (misalnya pembangkitan tenaga listrik, kilang) digunakan untuk memproyeksi neraca energi masa mendatang. Neraca energi yang dibangun berdasarkan ekonomi relatif dari sumber suplpy alternatif, sumberdaya, dan teknologi yang diperlukan untuk memenuhi demand, dikenakan pada kendala-kendala yang mungkin ada pada kapasitas proses maupun peraturan pemerintah yang mempengaruhi harga dan penggunaan energi.
TEORI
Data yang dibutuhkan
Data yang dibutuhkan adalah: a) neraca supply/demand tahun dasar; b) cadangan sumberdaya, kapasitas produksi, O&M cost; c) efisiensi, kapasitas, kapital dan O&M cost fasilitas proses energi; d) data sektor listrik (misalnya fasilitas pembangkitan, LDC); dan e) proyeksi harga bahanbakar import.
Cara Kerja Modul BALANCE
Untuk memulainya pengguna modul dapat memilih satu kasus yang mendefinisikan jaringan energi yang telah ada yang tampak pada layar monitor, atau pengguna dapat membuat satu kasus baru yang didasarkan pada kasus yang telah ada. Dalam hal ini input data dapat diubah dan menjadi sebuah kasus baru. Setelah kasus dipilih sedemikian, pengguna diarahkan ke masing-masing fungsi melalui suatu hirarki menu dengan formulir isian. Pada ujung masing-masing cabang pada hirarki ini program melaksanakan perhitungan-perhitungan yang diperlukan dan sesuai. Jika kasus telah selesai diisi dan di-run, pengguna dapat menayangkan berbagai bagian dari file output, dan mempunyai opsi penyimpanan input baik yang dimodifikasi maupun data hasil run ke dalam direktori studi perencanaan.
Modul BALANCE didasarkan pada jaringan energi, yang terdiri dari node dan link yang memodelkan sektor energi. Node pada jaringan mewakili proses seperti pengilangan minyak, dan link mewakili aliran energi antara dua node. Jaringan energi dikembangkan dengan mendefinisikan aliran energi di antara 10 jenis node. Masing-masing jenis node menghubungkan sub-model yang berbeda di dalam Modul BALANCE. Modul ini mempunyai persamaan sendiri yang berhubungan dengan harga dan aliran energi pada input dan output link dari node tersebut. Jenis node adalah seperti diuraikan di bawah.
Depletable Resource: Memodelkan produksi dari sumberdaya energi yang terhabiskan yang diproduksi di dalam negeri atau diimport seperti crude oil atau batubara.
Renewable Resource: Memodelkan produksi sumberdaya energi baru seperti sisa pertanian atau energi surya.
Conversion: Memodelkan konversi sumberdaya energi, bahan bakar, atau produk ke bentuk lainnya. Misalnya boiler yang mengkonversi bahan bakar menjadi uap, kendaraan bermotor mengkonversi gasoline menjadi jarak tempuh, dan proses distilasi yang mengkonversi sisa pertanian menjadi etanol.
Refining atau Multiple Output Link: Memodelkan proses pengilangan di dalam berbagai bentuk.
Stockpiling: Memodelkan penyimpanan sumberdaya untuk penggunaan pada beberapa waktu mendatang.
Multiple-Input-Link Conversion: Memodelkan proses yang mempunyai lebih daripada satu bentuk bahan bakar input tunggal seperti alat pemanas surya yang juga menggunakan LPG sebagai bahan bakar backup.
Decision: Memodelkan seleksi bahan bakar atau bentuk energi dari sumberdaya suplai alternatif.
Pricing: Memodelkan peraturan harga pemerintah dan kebijakan-kebijakan harga. Demand: Memodelkan permintaan akhir terhadap bahan bakar atau bentuk useful energy.
Electricity Generation: Memisahkan submodel yang memodelkan muatan dan output listrik dari unit-unit pembangkitan.
Perhitungan Depletable Resource Processes dan Imported Fuel
Node-node untuk depletable resource (sumberdaya terhabiskan) mempunyai satu output link dan tidak mempunyai input link. Depletableresourcenode digunakan untuk memodelkan produksi domestik dan/atau import sumberdaya depletable seperti produk-produk crude oil, coal dan bahan bakar minyak ataupun gas. Misalnya node sumberdaya depletable didalam jaringan energi dapat meliputi: import crude oil, import produk-produk bahan bakar minyak seperti gasoline, distillate dan minyak bakar, import batubara.
Untuk perhitungan sumberdaya energi dan bahan bakar terhabiskan, sebuah persamaan tunggal dikenakan pada node sumberdayanya. Persamaan tersebut berhu-bungan dengan biaya (atau harga yang tergantung pada penggunaan node sumberdaya) yang memproduksi atau mengimport sumberdaya ke total, kumulatif (seluruh periode), jumlah sumberdaya yang dihasilkan atau diimport. Persamaan tersebut mewakili kurva suplai sumberdaya tersebut secara efektif. Harga dari sumberdaya terhabiskan dapat dihitung dari persamaan:
P(t) = A(Q) × (1 + R(t)) + B × Q(t) (1) yang mana P(t) = biaya (harga) dari sumberdaya dalam periode t; Q(t) = jumlah sumberdaya yang diproduksi atau diimport dalam periode t; A(Q) adalah perpotongan kurva suplai untuk sumberdaya setelah diekstraksi sejumlah Q sumberdaya sebelum waktu t. Nilai ini diatur pada akhir masing-masing tahun dalam periode simulasi berdasarkan pada jumlah sumberdaya yang diproduksi atau diimport selama tahun tersebut. (Nilai awal dari A(Q) di dalam base year dapat di diambil sebagai harga sumberdaya pada tahun dasar); R(t) = laju eskalasi ril dari biaya (harga) sumberdaya; dan B = slop kurva suplai sumberdaya.
Gambar 1 Contoh Segmen Energy Network untuk Sektor Gas
Pada Tabel 1 berikut ditunjukkan besaran dari Resource menuju demand melalui beberapa proses yang sederhana sehingga diperoleh angka bersih sampai pada nodedemand.
Tabel 1 Kuantitas Sumberdaya dari Sumber menuju Demand
Al 11 To Industri Grid PP Nongrid dmd HH Sum Input St.pile Share 0.9416 0.0131 0.0443 0.0010 1.0000 Quant. 45,081.00 627.19 2,120.95 47.88 47,877.02 88,449.00 -40,571.98 Al 10 To PR 15 PR 16 AL 11 Share 0.0676 0.6452 0.2871 0.9999 0.0001 Quant. 20,686.82 197,442.81 87,857.77 306,018 306,018 0.0000 PR 2 To Al 10 Input Share 0.92 Quant. 306,697.64 333,367 333,367
Perhitungan Proses Sumberdaya Terbarukan
Node sumberdaya terbarukan mempunyai satu link output tanpa link input. Digunakan untuk memodelkan produksi domestik sumberdaya energi terbarukan seperti energi surya dan residu biomass. Sebuah node sumberdaya juga memodelkan berbagai keterbatasan alamiah pada produksi sumberdaya. Misalnya jumlah paparan sinar surya menentukan batas atas terhadap jumlah tahunan energi surya yang dapat digunakan; luas lahan yang digunakan untuk produksi kayu untuk keperluan produksi energi. Bentuk fungsi langkah node sumberdaya terbarukan adalah:
P(t) = C(1) if Q(t) < L(1) (2)
P(t) = C(2) if Q(t) < L(2) (3)
P(t)= C(5) if Q(t) < L(5) (4)
P(t) = biaya atau harga sumberdaya pada periode t; Q(t) = jumlah sumberdaya yang dihasilkan dalam periode t; C(1) = biaya produksi masing-masing unit sumberdaya pada langkah 1; C(2) = biaya produksi masing-masing unit sumberdaya pada langkah 2; C(5) = biaya produksi masing-masing unit sumberdaya pada langkah 5; jumlah maksimum langkah yang diizinkan adalah lima); L(1) = jumlah sumberdaya pada langkah 1; L(2) = jumlah sumberdaya pada langkah 2; dan L(5) = jumlah sumberdaya pada langkah 5.
Asumsi dasar dalam pengembangan persamaan harga untuk node konversi adalah bahwa pendapatan tahunan yang diperoleh dari output proses sama dengan biaya tahunan jus yang meliputi harga dan prosesnya. Dengan asumsi ini dan menganggap bahwa operasi proses mendekati kapasitas output nominal tahunan, maka diperoleh persamaan berikut yang menghubungkan harga etanol yang berasal dari gula tebu dengan harga jus gula dan biaya prosesnya:
)
,
(
)
(
)
(
CRF
i
n
CF
Cap
TCI
OM
Eff
j
P
e
P
×
×
+
+
=
(5)Di sini P(e) = harga etanol; P(j) = harga jus gula; OM = biaya operasi dan perawatan proses etanol. Biaya ini diluar biaya-biaya feedstock jus gula. Biaya jus dihitung untuk tahap pertama pada sisi kanan persamaan; TCI = biaya modal total dari proses distilasi atau pabrik yang mewakili; CRF(i,n) = biaya pengembalian modal yang menutupi biaya modal selama umur proses n pada laju bunga tahunan i; CAP = kapasitas output maksimum nominal tahunan dari pabrik yang mewakili; dan CF = faktor kapasitas pembangkit yang menunjukkan fraksi waktu pembangkit yang beroperasi selama setahun. Sedangkan faktor pengembalian modal CRF(i,n) untuk menutupi biaya modal dari suatu proses yang meliputi jumlah dalam interval waktu diskrit dihitung dengan persamaan berikut:
( )
( )
1 1 1 − + + = n n i i i CRF (6)Perhitungan Proses Konversi Multi Input Link
Di dalam prosesor minyak mentah di sektor oil, minyak berat dipisahkan dari fraksi lebih ringan. Jika digunakan suatu pemanas berbahan bakar LPG yang berasal dari sektor oil, maka untuk memproduksi sejumlah kuantitas panas digunakan persamaan:
Q(l) = Q(h)×IO(l) (7)
yang mana Q(l) = kuantitas input LPG; dan IO(l) = kuantitas input LPG yang dibutuhkan per satuan output panas.
Asumsi yang digunakan dalam pengembangan persamaan harga untuk node konversi input adalah bahwa nilai output proses sama dengan biaya proses dan bahan-bakar input pada tahun dasar. Besarnya nilai output panas diperoleh dengan persamaan:
) , ( ) 1 ( ) 1 ( ) ( ) ( ) ( CRF i n CF Cap TCI OM IO P s IO s P h P × × + + × + × = (8)
yang mana P(h) = harga output panas (berdasarkan kandungan kalori ekuivalen); P(s) = harga (jika ada) dari energi surya; P(l) = harga LPG; OM = O&M costheater untuk mengkonversi energi surya dan LPG menjadi panas. TCI = total capital cost dari heater; CRF(i,n) = capitalrecoveryfactor yang menutupi capitalcostheater selama n tahun umurnya pada laju bunga i; Cap = maximumrated output capacity tahunan dari heater yang mewakili; dan CF = capacity factor untuk heater yang mewakili yang menunjukkan fraksi waktu selama masa operasi.
Perhitungan Proses Refinery atau Multiple Output link
Sebuah refinerynode mempunyai satu linkinput dan dua atau lebih link output. Persamaan kuantitas mewakili transformasi input (misalnya crude oil) terhadap output (misalnya produk bahan bakar minyak). Persamaan harga mewakili nilai tambah oleh pemrosesan terhadap input dan mengalokasikan biaya pengolahan terhadap output. Refinery node dapat digunakan untuk memodelkan berbagai proses yang mempunyai satu input dan produk-produk multi output. Misalnya refinery crude oil, sebuah node refinery dapat digunakan untuk memodelkan proses cogeneration yang menghasilkan uap dan listrik. Refinery node yang mempunyai dua output products yang menggam-barkan persamaan kuantitas dan harga. Misalnya, kuantitas produk 1 dihubungkan dengan kuantitas input crude mempunyai persamaan:
Q(1) = Q(c) × s(1) (9)
Q(1) = kuantitas output product 1; Q(c) = kuantitas input crude; dan s(1) = rasio output produk 1 per satuan crude input. Dengan asumsi bahwa refinery beroperasi dalam kapasitas nominalnya, maka diperoleh persamaan berikut yang menunjukkan hubungan harga produk 1 terhadap harga input crude, harga produk 2 dan biaya-biaya pengolahan adalah: ) , ( ) 1 ( ) 1 ( ) 2 ( ) 1 ( ) 2 ( ) 1 ( ) ( ) 1 ( CRF i n s CF Cap TCI s OM P s s s c P P × × × + + × − = (10)
CAP = crude input capacity dari the refinery; CF = capacity factor; P(1), P(2) = masing-masing prices dari produk 1 dan 2; P(c) = price of crude; OM = operating and maintenancecost dari refinery; TCI = total capitalcost of the refinery; dan CRF(i,n) =
capital recovery factor yang menutupi refinery capital cost sepanjang umurnya n, pada annualinterest rate i.
PROSES-PROSES NODE
Stockpile Node Node decision berfungsi untuk mengendalikan jumlah produk di dalam stockpile untuk masing-masing tahun dan mengambil sebanyak mungkin untuk memenuhi permintaan demand pada refinery. Kelebihan produksi (jika ada) dari masing-masing produk refinery ditambahkan ke jumlah yang telah ada di dalam stockpile setiap tahun periode simulasi.
Pricing Node Node harga mempunyai satu link input dan satu link output. Berfungsi menentukan harga pada link input dari node untuk mensimulasikan pajak oleh peme-rintah, subsidi, price ceiling, price floor, atau kebijakan-kebijakan harga lainnya oleh pemerintah. Harga output dari node output ditentukan dari persamaan berikut:
P(o) = a × P(i) + b (11)
P(o) = price pada output link dari pricing node; P(i) = price pada input link dari pricingnode; a = pricemultiplier; dan b = priceincrement (atau decrement).
Decision Node Node
decision
mempunyai satu atau lebih input
link
dan satu
atau lebih output
link
yang berfungsi untuk memilih jumlah bahan bakar untuk
disuplai dari sumber.
Demand Node Node
ini di dalam
network
energi
menunjukkan titik akhir
demand
dari aliran energi mempunyai satu
link
input
dan tidak mempunyai
link
output.
Modul BALANCE pada Sektor Listrik
Sektor pembangkitan listrik dari Modul BALANCE merupakan submodul tersendiri dengan prosedur dan logika komputasionalnya yang berbeda dari bagian-bagian lain modul tersebut. Namun sektor listrik tertanam di dalam sistem network energi dan menerima demand listrik dan harga bahan bakar selama periode simulasi dari link input ke sektor listrik. Demand total energi listrik dan harga bahan bakar tahunan yang diberikan yang diambil dari link-link input dan output model sektor listrik melakukan perhitungan berikut untuk masing-masing tahun selama periode simulasi: (1) mengembangkan suatu discrete approximation menjadi Load Duration Curve (LDC) tahunan; (2) menghitung peak load dari LDC dan total electricity demand; (3) menghitung derated capacity dari masing-masing unit pembangkit listrik
yang tersedia; (4) menghitung biaya variabel total (variable O&M cost plus fuel cost) untuk masing-masing unit yang tersedia dan urutan unit pada variabel cost dasarnya; (5) unit-unit beban dalam urutan ke LDC (didasarkan pada derated capacity) untuk memenuhi demand listrik, beban puncak dan reseve margin yang dibutuhkan didalam sistem; dan (6) menghitung total cost rata-rata dari produksi listrik dan jumlah bahan bakar yang dikonsumsi oleh masing-masing unit pembangkit yang tersedia. Derated capacity unit dihitung dari persamaan pembangkitan berikut:
−
−
=
365
1
)
1
(
FORC
x
DMAIN
x
CAP
DCAP
(12)Di mana DCAP = derated capacity unit; CAP = maximum continuous capacity unit; FORC = forced outage rate unit (fraksi dari waktu time selama tahun yang unit terhenti karena masalah operasional); and DMAIN = jumlah hari dalam setahun untuk scheduled maintenance. Sedangkan variablecost unit dihitung dari persamaan:
+
=
CONV
HTRT
x
PF
VOM
VC
10
(13)Di mana VC = total variablecost of the unit (cents/kWh); VOM = variable O&M cost (mills/kWh) [1 mill = 0.1 cent]; PF = fuel price ($/BOE); HTRT = heat rate (Btu/kWh; dan CONV = faktor konversi Btu ke BOE. Total cost dari electricity generation dihitung dengan:
× + × + = 100 ) ( ) ( ) ( ) ( )) ( , ( )
(u CRF i n u FOM u CAP u VC u OUT u CAP
SUM
TC (14)
TC = total cost dari electricity generation dalam beberapa tahun ($/yr); U = jumlah unit yang tersedia yang dibutuhkan untuk memenuhi demand listrik; peak load, dan reserve margin yang dibutuhkan untuk memenuhi beban tetapi telah dioperasikan pada tahun sebelumnya dalam periode simulasi; CAPC(u) = capital cost dari unit ($/kW); CRF(i, n(u)) = capitalrecoveryfactor untuk menutupi capitalcost sepanjang umur unit, n(u) tahun, pada laju bunga tahunan i; FOM(u) = fixed operating and maintenance cost dari unit ($/kW-yr); CAP(u) = maximumrated capacity unit (kW); VC(u) = variable cost dari unit (sent/kWh) dari persamaan di atas; dan OUT(u) = produksi listrik total oleh unit (kWh/year). Sedangkan biaya rata-rata pembangkitan tenaga listrik ($/kW) adalah:
] yr . kW )}[ ( { Units over Sum ] US$ [ u Out TC ATC = (!5)
Harga listrik diambil dari harga rata-rata pembangkitan listrik di dalam model.
Prosedur Iterasi dan Running Data
Model analisis neraca energi Modul BALANCE terdiri dari persamaan dan pertidaksamaan sistem non linier simultan. Hubungan ini menspesifikasi transformasi kuantitas energi dan harga energi melalui berbagai tahap produksi, pengolahan dan penggunaann energi. Selanjutnya penyelesaian terhadap semua persamaan kuantitas dihitung untuk link berturut-turut ke bawah network. Jika semua persamaan di dalam network terpenuhi, maka solusi penentuan kuantitas akan diperoleh. Di sisi lain kuantitas di bagian bawah network diatur, dan semua persamaan diulang meyelesai-kannya. Proses iterasi ini berlanjut hingga dapat menentukan harga tertentu untuk kuantitas pada bagian bawah network, dengan prosedur sebagai berikut: 1) Menghitung kuantitas pada bagian bawah network untuk sumberdaya depletable dan renewable. 2) Bermula dengan persamaan harga untuk node sumberdaya, diselesaikan persamaan harga dalam urutan, naik ke bagian atas network. Tahap ini disebut sebagai up-pass. 3) Berdasarkan perhitungan harga untuk input link ke proses demand, dihitung jumlah yang diminta. 4) Selanjutnya persamaan harga diselesaikan secara berurutan di dalam urutan terbalik ke bawah network mulai dengan kuantitas demand. Proses ini disebut sebagai down-pass. 5) Membandingkan jumlah yang terhitung pada down-pass untuk proses sumberdaya dengan perkiraan mula.
Jika jumlah hampir sama dengan jumlah yang diacu terhadap toleransi konvergen, maka model dikatakan konvergen, dan solusi imbangnya diperoleh. Jika model tidak terkonvergen, maka perkiraan awal untuk besarnya sumberdaya depletable dan renewable diatur, dan iterasi lainnya dimulai pada Langkah 2. Prosedur tersebut adalah untuk mengatur jumlahnya yang diacu sebagai logaritma.
HASIL DAN ANALISIS OUTPUT
Contoh Perhitungan Demand Bahan-bakar pada Pembangkit Listrik
Sektor listrik merupakan salah satu demand yang mengkonsumsi energi primer menjadi energi sekunder dalam jumlah besar. Pada sektor listrik berlangsung proses
konversi dari kandungan energi di dalam bahanbakar menjadi energi listrik yang siap digunakan atau dikonversi menjadi berbagai bentuk energi lainnya dengan mudah. Pada proses konversi ini akan banyak energi yang hilang atau lepas ke lingkungan sebagai panas sehingga energi yang diperoleh sebagai listrik akan menjadi jauh lebih kecil. Faktor keterbatasan efisiensi dari mesin merupakan penyebabnya. Energi listrik (kWh) yang dihasilkan pada proses konversi adalah:
[ ]
× × × kcal kWh konversi faktor efisiensi kg kcal nilaikalor kg bahanbakar jumlah = E (16)Sebagai contoh, jika diasumsi bahwa: jumlah bahanbakar LNG 23,3 juta ton (23,3.109 kg) dalam suatu tahun, nilai kalor LNG = 11807 kcal/kg, efisiensi pembangkit = 0,42, maka energi yang dihasilkan pada pusat listrik siklus ganda (combined cycle) PLTGU dengan bahan bakar LNG tersebut adalah:
kWh 10 125,86. = kcal kWh 10 1,16 0,42 kg kcal 11087 kg 10 3 , 23 9 × × × × −3 9 = . E (17)
Dari besarnya energi tahunan yang diperoleh tersebut dapat dihitung kapasitas daya listriknya, yaitu: MW 17.959,04 = M k 1000 0,8 h 8760 kWh 10 . 86 , 125 9 × × = P (18)
Tabel 2 di bawah adalah contoh hasil proses konversi energi dari liquefied natural gas (LNG) Indonesia. Kolom 1 sampai dengan 3 adalah data aktual, dan kolom 4 sampai dengan 6 hasil perhitungan konversinya. Jika dimisalkan bahwa nilai produksi LNG adalah seperti tertera pada kolom kedua dari tabel tersebut, maka hasil perhitungan untuk kesetaraan produksi listrik yang dapat dihasilkan, nilai uang menurut harga listrik, dan setara kapasitas terpasang pusat listriknya dapat dilihat pada kolom keempat, kelima dan keenam.
Tabel 2. Produksi dan Hasil Proses Konversi LNG pada PLTGU Tahun Produksi (juta ton) Export (juta ton) Listrik yg dpt dihasilkan (juta kWh)
Nilai uang menu-rut harga listrik (juta rupiah)* Setara Kapasitas Pusat Listrik (MW) 1990 21.036 21.036 113,627.27 56,813,635.00 16,213.94 1991 22.783 22.783 123,064.34 61,532,170.00 17,560.55 1992 23.964 23.964 129,443.62 64,721,810.00 18,470.83 1993 24.429 24.429 131,955.35 65,977,675.00 18,829.25
•
Asumsi harga listrik rata-rata = Rp.500,-/kWh
Output Modul BALANCE
File output utama adalah TIME.OUT, yang menghasilkan dan dibagi menjadi empat bagian sebagai berikut: Bagian 1: Rangkuman error konvergensi dan iterasi untuk semua tahun periode simulasi; Bagian 2: Hasil writer output; Bagian 3: Kuantitas aliran energi pada semua linknetwork untuk tahun yang sama; dan Bagian 4: Harga energi pada semua linknetwork untuk tahun yang sama seperti halnya pada kuantitas.
Rangkuman pesan error konvergensi dan iterasi menunjukkan jumlah iterasi yang dibutuhkan dan error konvergensi hasil untuk operasi model didalam masing-masing tahun periode simulasi. Hasil output writer menampilkan output utama model yang merupakan informasi paling penting pada aliran dan harga energi keseluruhan network yang dirangkum di dalam writer tables. Berikut adalah beberapa segmen output hasil runing Modul BALANCE yang merupakan bagian kecil dari output keseluruhan (Tabel 3.2).
Tabel 3. Contoh Bagian dari Output Modul BALANCE (format dimodifikasi sesuai kebutuhan analisis)
Year 1998 2003 2008 2013 2018 2023 2027 TOTAL
30 years % ENERGY DEMAND BY SECTOR (000 BOE)
Transport 96,649 110,696 205,194 342,001 604,403 1,087,954 1,757,942 15,421,885 100.% Gasoline 41,761 42,614 105,130 163,265 284,619 512,301 827,926 7,216,837 46.8% Avt/avgas 6,092 9,331 13,724 39,607 70,805 127,479 205,836 1,715,416 11.12% Mid.dist 48,250 58,099 85,391 137,665 246,427 443,676 717,021 6,423,179 41.65% FO 433 523 778 1,226 2,190 3,943 6,372 57,265 0.37% Gas 113 129 171 238 362 555 787 9,188 0.06% Growth -8.80% 7.89% 9.38% 10.99% 12.41% 12.69% Average: 10.44% Industry 142601 217640 369185 592710 1030799 1854682 3023022 26751357 100.00% LPG 1,833 2,701 5,088 8,652 14,777 26,890 43,573 382,719 1.43% Mid.dist 31,518 40,252 59,335 82,022 117,808 170,788 229,614 2,904,531 10.86% FO 8,964 17,796 26,233 36,264 52,086 75,089 100,953 1,259,589 4.71% Gas 35,157 46,682 74,129 110,082 169,965 255,809 364,154 4,106,788 15.35% Coal 24,244 36,210 69,719 120,151 221,370 414,582 683,595 5,741,912 21.46% Elect.PLN 20,235 52,140 111,413 209,853 425,773 878,957 1,565,566 11,559,058 43.21% Non PLN 14,657 14,657 14,657 14,657 14,657 14,657 14,657 439,710 1.64% Kerosene 5,993 7,202 8,611 11,029 14,363 17,910 20,910 357,050 1.33% Growth 1.97% 10.76% 9.67% 11.47% 12.15% 12.91% Average: 10.59%
DOMESTIC FINAL ENERGY DEMAND BY ENERGY TYPE (000 BOE)
Oil 272,146 304,311 445,482 614,865 942,767 1,513,548 2,277,490 24,321,408 41.09% Gas 142,657 183,109 233,313 308,132 511,900 721,873 863,877 11,988,202 20.25% Coal 64,600 121,759 266,808 447,620 706,487 1,162,039 1,485,452 16,764,828 28.32% Hydro 5,816 8,552 9,299 10,197 13,908 17,993 18,794 357,166 0.60% Geoth. 0 22,435 61,716 87,777 121,658 151,630 149,915 2,502,170 4.23% Nuclear 0 0 0 105,112 175,186 262,780 280,298 3,258,465 5.50% Sum 485,219 640,166 1016618 1,573,703 2,471,906 3,829,863 5,075,826 59,192,239 100.00% Growth 1.71% 9.06% 7.78% 8.84% 9.35% 9.56% Average: 7.96%
FOSSIL ENERGY SUPPLY PLAN (000 BOE)
OIL 480,109 565,859 991,247 1,093,342 1,093,342 1,066,504 1,046,447 27,070,888 27.67% GAS 586,064 721,452 936,390 1,209,538 1,707,235 2,274,216 2,747,221 41,461,608 42.37% COAL 244,227 543,333 792,163 990,353 1,181,700 1,506,557 1,660,273 29,314,811 29.96%
PLN ELECTRICITY SUPPLY PLAN (000 BOE) Coal 37,333 81,148 191,835 321,401 478,267 739,852 793,665 10,845,226 52.37% Gas 40,976 78,791 96,910 129,258 263,328 370,340 381,968 5,655,897 27.31% Geoth. 0 4,048 11,436 16,663 23,237 29,084 29,017 475,684 2.30% Hydro 5,003 7,739 8,486 9,384 13,095 17,180 17,981 332,776 1.61% FO 3,130 2,748 6,058 0 0 0 0 47,096 0.23% Mid-dist. 5,902 1,914 8,017 3,342 3,391 605 0 95,476 0.46% Nuclear 0 0 0 105,112 175,186 262,780 280,298 3,258,465 15.73% Sum 92,344 176,388 322,742 585,160 956,504 1,419,841 1,502,929 20,710,620 100.00%
SUMMARY OF FINAL ENERGY DEMAND BY SECTOR (000 BOE)
Mining 9 9 9 9 10 12 14 301 0.00% Transport 96,650 110,699 205,196 342,003 604,406 1,087,956 1,757,943 15,421,947 17.99% Industry 142,604 217,643 369,189 592,712 1,030,803 1,854,686 3,023,025 26,751,453 31.21% Household 68,062 71,522 87,622 122,358 204,817 421,289 846,683 6,414,383 7.48% Gov./Serv. 6,546 6,379 11,708 21,606 43,583 90,510 162,685 1,212,320 1.41% Agric. 9 8 10 14 19 25 31 472 0.00% Constr. 9 9 10 12 15 18 22 391 0.00% Export 619,053 938,205 1,155,513 1,289,946 1,377,206 1,438,575 1,515,173 35,917,765 41.90% Sum 932,942 1,344,474 1,829,257 2,368,660 3,260,859 4,893,071 7,305,576 85,719,032 100.00% Growth 5.71% 7.68% 4.88% 5.74% 7.69% 9.86% Average: 7.13% KESIMPULAN
Modul BALANCE adalah salah satu modul di dalam Program ENPEP yang mensimulasi proyeksi sistem energi multisektor berdasarkan analisis jaringan energi. Masing-masing fasilitas proses dan lintasan pada sistem jaringan diwakili dengan node dan link. Jaringan energi dikembangkan dengan mendefinisikan aliran energi di antara 10 jenis node. Masing-masing jenis node menghubungkan sub-model yang berbeda di dalam Modul BALANCE. Modul ini mempunyai persamaan sendiri yang berhubungan dengan harga dan aliran energi pada input dan output link dari node tersebut. Untuk aplikasi studi sistem energi modul ini memberikan gambaran cukup rinci hingga capaian 75 tahun ke depan.
DAFTAR PUSTAKA
1. BILL BUEHRING, AT AL. BALANCE Module, Manual ENPEP, Argonne National Laboratory, Argonne, Illinois, USA, (1992).
2. EDWAREN LIUN, Proyeksi Neraca Energi Indonesia Hingga Tahun 2027 (Dengan Opsi Nuklir), Jurnal Pengembangan Energi Nuklir, 3, Pusat Pengem-bangan Energi Nuklir, Jakarta, 2001.
3. NIODE NONA, Pemanfaatan LNG Untuk Pembangkitan Listrik Dalam Negeri, Hasil-Hasil Lokakarya Energi 1994, Prosiding Lokakarya KNI-WEC, Jakarta, 25 Oktober – 27 Oktober 1994.
DISKUSI
M. BUNJAMIN
Mengenai batas info output ke depan, mengapa 75 tahun ? Mengapa tidak 50 tahun atau 100 tahun ?
EDWAREN LIUN
Batas output ditentukan oleh disain model untuk jangka waktu studi maksimumnya dan pengguna model yang tidak dapat melebihi jangka waktu maksimum tersebut. Pada versi sebelumnya model ini dapat melakukan simulasi sampai 30 tahun sedangkan versi terakhir dapat mencapai 75 tahun kemudian.
DAFTAR RIWAYAT HIDUP 1. Nama : Edwaren Liun
2. Tempat/Tanggal Lahir : Sulit Air Sumbar, 05 Maret 1957 3. Instansi : P2EN - BATAN
4. Pekerjaan / Jabatan : Staf Peneliti
5. Riwayat Pendidikan : (setelah SMA sampai sekarang)
• S1 Jurusan Teknik Elektro, Fak. Teknik, Universitas Indonesia, 1979 - 1987 6. Pengalaman Kerja : • P2EN, 1988 - sekarang • PUSDIKLAT, 1985-1988 7. Organisasi Professional : • KNI-WEC, 1996-sekarang
