Optimisasi Injeksi Daya Aktif dan Reaktif Dalam Penempatan Distributed Generator (DG) Menggunakan Fuzzy - Particle Swarm Optimization (FPSO)

Optimisasi Injeksi Daya Aktif dan Reaktif Dalam Penempatan Distributed Generator (DG)

Menggunakan Fuzzy - Particle Swarm Optimization (FPSO)

TESIS

Dosen Pembimbing :

Prof. Ir. Mochamad Ashari, M.Eng. Ph.D Prof. Dr. Ir. Imam Robandi, MT.

PROGRAM MAGISTER BIDANG KEAHLIAN TEKNIK SISTEM TENAGA JURUSAN TEKNIK ELEKTRO

LATAR BELAKANG PERUMUSAN

MASALAH TUJUAN PENELITIAN KONTRIBUSI

PENELITIAN

PENDAHULUAN

FUZZY PSO (FPSO)

PERANCANGAN SISTEM DENGAN FUZZY PSO (FPSO)

HASIL DAN ANALISIS KESIMPULAN

DAN SARAN

STOP Optimisasi

Injeksi Daya Aktif dan Reaktif dalam

Penempatan DG

Menggunakan

FPSO

TERIMA

KASIH

 Distributed Generation adalah salah satu

pembangkit alternatif dalam memenuhi kebutuhan listrik yang semakin meningkat.

 Perhitungan penempatan DG pada jaring listrik

belum memanfaatkan injeksi daya reaktif sehingga perlu diteliti penempatan DG yang menginjeksi

daya aktif dan reaktif pada jaring listrik.

LATAR BELAKANG

Berapa besar dan dimana daya aktif dan reaktif dari Unit DG diinjeksikan pada jaring dengan rugi daya sistem yang minimal dan tegangan sistem tidak melebihi batas yang diijinkan.

PERUMUSAN MASALAH

Fungsi Objektif

Minimum pada jaring IEEE 14 dan 30 bus

Batasan Tegangan Pada Bus V _min ≤ V _i ≤ V _maks

V _min ≥ 0.9 pu dan V _maks ≤ 1.1 pu Power Flow Analysis

Newton – Raphson

∑

=

=

ⁿ

i

Loss

P

i

F

1

GAMBARAN PERMASALAHAN

Menentukan kapasitas injeksi daya aktif dan

reaktif dalam penempatan DG sehingga dihasilkan regulasi penentuan penempatan DG dan kapasitas daya yang di berikan DG ke jaring listrik .

TUJUAN PENELITIAN

 Menempatkan DG pada Jaring dengan

Injeksi daya aktif dan reaktif yang berbeda dengan penelitian sebelumnya.

 Metode yang digunakan adalah Fuzzy PSO yang merupakan perbaikan dari PSO

standar memiliki kinerja pencarian solusi lebih baik sehingga mempercepat waktu pencarian solusi.

 Memberikan data masukan bagi regulator (PLN) untuk membuat regulasi penempatan DG di jaring milik PLN

KONTRIBUSI PENELITIAN

 PSO adalah algoritma pencarian berbasis populasi yang

diperkenalkan oleh Kennedy dan Eberhart pada tahun 1995.

 Nilai optimal yang dicari menggunakan PSO meniru perilaku sekelompok burung dan ikan dalam mencari makanan.

 Ini adalah persamaan matematis pembaruan kecepatan (update velocity) untuk masing-masing partikel :

 Pembaruan posisi partikel sesuai persamaan berikut:

) (

)

( _{1 2 2}

1 1

1 k

i k

i i

k

i wv c r Pbest x c r Gbest x

v ⁺ = + − + −

1

1 +

+ = _i + _i ^k

k

i x v

x

PSO

x y

+ 1 i k

v

+ 1 i k

x

Gbest k

i k

Pbest

i k

x

i k

v

VISUALISASI PSO

 Sistem Fuzzy Tipe Sugeno menggunakan fungsi keanggotaan yang bersifat linier atau konstan.

IF -THEN rule dalam Sistem Fuzzy tipe Sugeno berbentuk :

IF input1=v AND input2 =w THEN Output adalah z=av+bw+c

 Jika b=0 maka sistem fuzzy tersebut ber-orde 1 dimana output adalah persamaan garis av + c, jika a=b=0 maka fuzzy tersebut berorde nol dengan output berupa sebuah konstanta yaitu z=c.

 Dalam pengaturan Inertia Weight (w) pada PSO digunakan Sistem Fuzzy tipe Sugeno orde nol.

Input Fuzzy berupa perubahan Gbest dan output berupa konstanta w.

Sistem

Fuzzy Tipe Sugeno

FUZZY

Input SK AK K S AB B SB

∆ Gbest

0 0.22 0.42

0.22 0.42 0.62

0.42 0.62 0.82

0 .62 0.82 1.02

0.82 1.02 1.22

1.02 1.22 1.42

1.22 1.42 1.62

Output SK AK K S AB B SB

w 0.4 0.42 0.44 0.46 0.48 0.5 0.52

MF Fuzzy

Sugeno

Flowchart FPSO dari metode yang

diusulkan

Single Line Diagram

Sistem IEEE 14 Bus

0 5 10 15 20 25 30 10.9

11 11.1 11.2 11.3 11.4 11.5

Iterasi

Rugi Daya (MW)

PSO

Fuzzy PSO

Perbandingan Konvergensi PSO - FPSO

pada Jaring IEEE 14 Bus

0 2 4 6 8 10 12 14 0.98

0.99 1 1.01 1.02 1.03 1.04 1.05 1.06 1.07 1.08

Bus

Magnitudo Tegangan (p.u)

Tanpa DG

DG dengan PSO DG dengan FPSO

Magnitudo Tegangan Bus pada IEEE 14 Bus

Jenis Injeksi Daya Besar Injeksi DG Lokasi Bus Kapasitas Maks

7,702 MW 10 8 MW

Daya Aktif (P) 7,131 MW 10 8 MW

7,622 MW 12 8 MW

1,355 MVar 10 2 MVar

Daya Reaktif (Q) -2,000 MVar 10 2 MVar

1,617 Mvar 12 2 MVar

13,4416 MW 11,1273 MW 8,5954 MW 6,4058 MW 8,7095 MW 2,3140 MW 24,75 MW Cadangan daya pada Slack Bus (232,423-207,673)

Rugi Daya Aktif Tanpa DG

Rugi Daya Aktif 3 Unit DG (beban 100%) Rugi Daya Aktif 3 Unit DG (beban 90%) Rugi Daya Aktif 3 Unit DG (beban 80%) Rugi Daya Aktif dengan 3 Unit DG rata-rata Penurunan Rugi daya Aktif (13,4416-11,1273)

Ringkasan Hasil Optimisasi PSO

pada IEEE 14 Bus dengan 3 Unit DG

Jenis Injeksi Daya Besar Injeksi DG Lokasi Bus Kapasitas Maks

7,943 MW 10 8 MW

Daya Aktif (P) 7,348 MW 10 8 MW

7743 MW 14 8 MW

-2,000 MVar 10 2 MVar

Daya Reaktif (Q) -2,000 MVar 10 2 MVar

0,542 Mvar 14 2 MVar

13,4416 MW 10,9273 MW 8,4026MW 6,2336 MW 8,5211 MW 2,5143 MW 25,53 MW Cadangan daya pada Slack Bus (232,423-206,893)

Rugi Daya Aktif Tanpa DG

Rugi Daya Aktif 3 Unit DG (beban 100%) Rugi Daya Aktif 3 Unit DG (beban 90%) Rugi Daya Aktif 3 Unit DG (beban 80%) Rugi Daya Aktif dengan 3 Unit DG rata-rata Penurunan Rugi daya Aktif (13,4416-10,9273)

Ringkasan Hasil Optimisasi FPSO

pada IEEE 14 Bus dengan 3 Unit DG

Single Line Diagram

Sistem IEEE 14 Bus

(3 Unit DG hasil FPSO)

Single Line Diagram

Sistem IEEE 30 Bus

0 5 10 15 20 25 30 13.3

13.4 13.5 13.6 13.7 13.8 13.9 14 14.1 14.2 14.3

Iterasi

Rugi Daya (MW)

PSO

Fuzzy PSO

Perbandingan Konvergensi PSO - FPSO

pada Jaring IEEE 30 Bus

0 5 10 15 20 25 30 0.95

1 1.05 1.1

Bus

Magnitudo Tegangan (p.u)

Tanpa DG

DG dengan PSO DG dengan FPSO

Magnitudo Tegangan Bus pada IEEE 30 Bus

Jenis Injeksi Daya Besar Injeksi DG Lokasi Bus Kapasitas Maks

6,518 MW 10 8 MW

7,152 MW 10 8 MW

Daya Aktif (P) 7,929 MW 26 8 MW

7,459 MW 30 8 MW

6,553 MW 30 8 MW

1,853 MVar 10 2 MVar

-0,753 MVar 10 2 MVar

Daya Reaktif (Q) 1,120 MVar 26 2 MVar

0,314 MVar 30 2 MVar

-0,595 MVar 30 2 MVar

17,9773 MW 13,4121 MW 10,3127 MW 7,7044 MW 10,4764 MW 4,5652 MW 40,17MW Cadangan daya Slack Bus (261,376-221,201)

Rugi Daya Aktif Tanpa DG

Rugi Daya Aktif 3 Unit DG (beban 100%) Rugi Daya Aktif 3 Unit DG (beban 90%) Rugi Daya Aktif 3 Unit DG (beban 80%) Rugi Daya Aktif dengan 3 Unit DG rata-rata Penurunan Rugi daya Aktif (17,9773 -13,4121)

Ringkasan Hasil Optimisasi PSO

pada IEEE 30 Bus dengan 5 Unit DG

Jenis Injeksi Daya Besar Injeksi DG Lokasi Bus Kapasitas Maks

7,286 MW 10 8 MW

7,523 MW 10 8 MW

Daya Aktif (P) 6,362 MW 26 8 MW

6,907 MW 30 8 MW

7,243 MW 30 8 MW

-0,314 MVar 10 2 MVar

1,087 MVar 10 2 MVar

Daya Reaktif (Q) 1,350 MVar 26 2 MVar

-2,000MVar 30 2 MVar

-2,000 MVar 30 2 MVar

17,9773 MW 13,3292 MW 10,1838 MW 7,5331 MW 10,3487 MW 4,6481 MW 39,97 MW Cadangan daya Slack Bus (261,376-221,407)

Rugi Daya Aktif Tanpa DG

Rugi Daya Aktif 3 Unit DG (beban 100%) Rugi Daya Aktif 3 Unit DG (beban 90%) Rugi Daya Aktif 3 Unit DG (beban 80%) Rugi Daya Aktif dengan 3 Unit DG rata-rata Penurunan Rugi daya Aktif (17,9773 -13,3292)

Ringkasan Hasil Optimisasi FPSO

pada IEEE 30 Bus dengan 5 Unit DG

Single Line Diagram

Sistem IEEE 30 Bus

(5 Unit DG hasil FPSO)

ANALISIS

 Injeksi daya aktif dan reaktif dari unit DG kedalam sistem pembangkit dapat dilakukan dengan rugi daya saluran menurun dan tegangan pada bus tetap berada pada batas aman.

 Penempatan unit DG menambah cadangan daya

slack bus Sistem IEEE 14 dan 30 bus.

KESIMPULAN

 Injeksi daya Aktif dan reaktif dari unit DG kedalam sistem pembangkit dengan dapat menyebabkan rugi-rugi daya saluran menurun.

 Penempatan DG berpengaruh terhadap cadangan daya Sistem IEEE 14 dan 30 bus.

 Injeksi daya aktif dan reaktif dari unit DG yang berlebihan dapat menyebabkan kenaikan magnitude tegangan bus yang melampaui batas yang diijinkan.

 Algoritma Fuzzy - PSO memiliki iterasi lebih sedikit daripada

PSO standard sehingga waktu komputasi yang diperlukan lebih

singkat.

SARAN

Saran untuk penelitian lebih lanjut dapat

dilakukan pada distribusi listrik yang ada di

sistem kelistrikan PLN. Sehingga PLN dapat

membuat regulasi penempatan DG di jaring milik

PLN.