Penentuan Letak dan Kapasitas Bank Kapasitor Secara Optimal Menggunakan Bee Colony Algorithm

(1)

Penentuan Letak dan Kapasitas

Bank Kapasitor Secara Optimal

Menggunakan Bee Colony Algorithm

Oleh :

Danang Sulistyo

2205100002

Dosen Pembimbing :

Prof. Imam Robandi

Seminar Tugas Akhir Jurusan Teknik

Elektro ITS

(2)

Kebutuhan energi listrik dan kebutuhan daya reaktif

Aliran daya reaktif pada saluran

Pemasangan kapasitor drop tegangan, rugi saluran

Meminimalkan rugi saluran, meminimalkan drop tegangan

(3)

Tujuan:

Optimal kompensasi Permasalahan:

Menentukan letak dan kapasitas kapasitor

Metode yang digunakan:

Artificial Bee Colony Algorithm

Pemasangan kapasitor

(4)

Batas Permasalahan

Faktor harmonisa diabaikan

Faktor ekonomi tidak diperhitungkan

Simulasi dilakukan dengan menggunakan MATLAB

(5)

• Perkembangan sistem kelistrikan yang berkaitan dengan penentuan lokasi dan kapasitas kapasitor pada sistem tenaga listrik.

• Dapat menjadi referensi untuk penelitian lain yang hendak mengambil masalah yang serupa ataupun perluasan dalam penggunaan metode Artificial Bee

Colony (ABC)

(6)

• ABC algorithm mengadopsi perilaku mencari makan

(foraging behaviour) dari koloni lebah madu untuk

menyelesaikan berbagai permasalahan optimisasi.

• Dikemukakan oleh Karaboga pada tahun 2005.

• Perilaku koloni lebah terdiri dari tiga komponen penting,

yaitu:

– Sumber makanan

– Lebah pekerja (employed bees),

– Lebah unemployed

• lebah onlooker dan • lebah scout.

• Jumlah nektar tiap sumber makanan mewakili kualitas

(fitness).

• Posisi nektar mewakili solusi.

Artificial Bee Colony

(ABC)

(7)

• Tiap lebah pekerja menghasilkan sebuah sumber makanan baru

melalui rumusan,

v

_ij

= x

_ij

+ φ

_ij

(x

_ij

- x

_kj

)

• Lebah onlooker memilih sebuah sumber makanan dengan

menggunakan perhitungan probabilitas,

• Pencarian acak lebah scout dengan memakai persamaan,

• Tahap inisialisasi dilakukan melalui persamaan,

1 i i SN i i

fit

P

fit

Artificial Bee Colony

(min)

(0,1)*(

(max) (min)

)

i j j j

x

rand

x

(min)

(0,1)*(

(max) (min)

)

ij j j j

(8)

Artificial Bee Colony

Inisialisasi letak sumber makanan

Menghitung jumlah sumber makanan

Menentukan letak sumber makanan baru untuk lebah pekerja

Menghitung jumlah sumber makanan

Sudahkah lebah onlooker tersebar

semua?

Memilih sebuah sumber makanan untuk lebah onlooker

Menentukan letak sumber makanan tetangga untuk lebah onlooker

Tidak

Ya A Start

B

Mengingat letak terbaik

Menemukan sumber makan yang ditinggalkan

Menghasilkan posisi baru untuk pengganti sumber makan yang

ditinggalkan Apakah kriteria terpenuhi? (Cycle=MCN) Letak sumber makanan A B Stop Tidak Ya Gambar 2

(9)

ABC Algorithm Optimisasi kapasitor pada sistem transmisi

Jumlah lebah pekerja atau posisi sumber makanan

Kandidat bus sebagai posisi

kapasitor dan kandidat kapasitas kapasitor yang akan dipasang

Dimensi Jumlah kapasitor yang akan

dipasang pada bus sistem transmisi Fungsi obyektif Total rugi daya aktif saluran minimal

fitness

1

1 _

F

fungsi objektif

Implementasi ABC

(10)

Batas tegangan harus memenuhi rentang sebagai berikut :

V

min

≤ V

i

≤ V

maks untuk i=1,2,3…….N

N = nomor bus

Vmin _{= 0.95 pu}

Vmaks _{= 1.05 pu}

Batas operasi aman generator, generator harus mensuplai daya reaktif sebesar :

Q

_min

≤ Q

_i

≤ Q

_maks untuk i=1,2,3…….N

Fungsi obyektif yang digunakan untuk penempatan kapasitor adalah:

F =

_min

ΣP

_loss 2 2 1

[(

)

2 cos

]

Nl loss k k i j k i j ij k

P

g

t V

V

t V V

Implementasi ABC

(11)

1 2

START

Analisis Aliran Daya:

Input data pembangkit, saluran dan beban sistem

Tentukan jumlah kapasitor pada sistem

Inisialisasi awal parameter kontrol ABC Algorithm dan populasi sumber makanan (SN) sebagai kandidat solusi

Run load flow dan hitung fungsi obyektif (nilai fitness) awal

Tentukan posisi sumber makanan (nilai letak dan kapasitas kapasitor) baru untuk lebah pekerja

Run load flow dan hitung fungsi obyektif (nilai fitness) Sudahkah semua lebah onlooker terdistribusi ? Tidak Ya

Pilih sumber makanan (nilai output) untuk

lebah onlooker

Tentukan posisi sumber makanan (letak dan kapasitas) „tetangga‟

untuk lebah onlooker

Implementasi ABC

(12)

Tidak

1

Catat solusi terbaik (mekanisme greedy selection)

Tentukan solusi yang harus ditinggalkan (parameter kontrol “limit”)

Hasilkan letak dan kapasitaskapsitor yang baru untuk pengganti solusi yang ditinggalkan

Run load flow dan hitung fungsi obyektif (nilai fitness)

Apakah kriteria terpenuhi ? (cycle = MCN)

Letak dan kapasitas kapsitor terbaik

STOP Ya 2

Implementasi ABC

(13)

Paiton Grati Surabaya Barat Gresik Tanjung jati Ungaran Kediri Pedan Mandiracan Saguling Tasikmalaya Cirata Cibatu Muaratawar Bekasi Bandung Depok Gandul Cilegon Suralaya Kembangan Cawang Cibinong 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Sistem Transmisi Jawa

Bali 500kV

Gambar 5 8 bus pembangkit

(14)

SIMULASI

4 percobaan

Percobaan 1 dan 2=> letak ditentukan, optimisasi kapasitas kapasitor Percobaan 3 dan 4=> optimisasi letak dan kapasitas kapasitor

(15)

Tanpa kompensasi

No. Bus Tegangan (pu) Sudut (derajat) Beban Pembangkitan MW MVar MW MVar 1 1.020 0.000 135 40 2915.539 1080.034 2 1.016 -0.475 620 200 0 0 3 0.972 -5.889 670 230 0 0 4 0.977 -5.226 480 160 0 0 5 0.978 -5.772 615 190 0 0 6 0.978 -7.665 670 160 0 0 7 0.975 -7.520 570 150 0 0 8 1.000 -6.001 0 0 1082 1403.445 9 0.980 -6.756 726 280 0 0 10 0.970 -6.405 600 216 189 -101.907 11 0.970 -5.888 0 0 300 421.832 12 0.956 -5.490 520 310 0 0

(16)

13 0.939 -2.091 350 120 0 0 14 0.942 7.440 290 320 0 0 15 1.000 13.996 0 0 672 372.356 16 0.992 15.525 760 280 0 0 17 1.000 15.962 185 80 802 583.135 18 0.976 -5.058 0 0 0 0 19 0.949 -0.990 244 15 0 0 20 0.931 6.399 462 215 0 0 21 0.945 13.340 316 182 0 0 22 1.000 21.921 740 240 3244 610.706 23 1.000 18.379 115 170 0 411.430 Total 9068 3558 9204.539 4781.030 No. Bus Tegangan (pu) Sudut (derajat) Beban Pembangkitan MW MVar MW MVar

(17)

Percobaan 1

Pada percobaan ini dipilih bus kritis yang merupakan lokasi

shunt capacitor.

Colony size : 50

Maximum cycle : 300

(18)

Percobaan 1

13 0.939 -2.091 0.990 -2.546 400 14 0.942 7.440 0.995 5.967 400 19 0.949 -0.990 1.012 -1.421 248.245 20 0.931 6.399 1.006 5.043 400 21 0.945 13.340 1.006 11.352 400 No. Bus

Tanpa kompensasi Dengan kompensasi ABC

Tegangan (p.u) Sudut (derajat) Tegangan (p.u) Sudut (derajat) MVar terpasang

Total kapasitor 1848.245 MVar

Kerugian Daya Tanpa Kompensasi

Kerugian Daya Setelah kompensasi ABC Aktif (MW Reaktif (MVar) Aktif (MW) Reaktif (MVar) 136.539 1223.030 120.666 1043.621 Prosentase penurunan 11.63% 14.67%

(19)

Grafik perbandingan tegangan masing-masing bus sebelum dan sesudah penempatan kapasitor

Percobaan

1

0.88 0.9 0.92 0.94 0.96 0.98 1 1.02 1.04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 no Bus te g a n g a n ( p .u )

tanpa kompensasi setelah kompensasi

(20)

Grafik perbandingan rugi daya aktif pada sistem sebelum dan sesudah penempatan kapasitor

Percobaan 1

0 5 10 15 20 25 1-2 1-4 2-5 3-4 4-5 4-18 5-7 5-8 5-11 6-7 6-8 8-9 9-10 10-11 11-12 12-13 13-14 14-15 14-16 14-20 15-16 16-17 16-23 18-19 19-20 20-21 21-22 22-23 saluran transm isi

k e ru g ia n d a y a a k ti f (M W )

sebelum kompensasi setelah kompensasi Gambar 7

(21)

Grafik konvergensi optimisasi ABC pada percobaan 1

Percobaan 1

(22)

Percobaan 2

Pada pecobaan ini semua bus (kecuali bus generator) merupakan lokasi

shunt capacitor.

(23)

Percobaan 2

No. Bus

Tanpa kompensasi Dengan kompensasi ABC

Tegangan (p.u) Sudut (derajat) Tegangan (p.u) Sudut (derajat) MVar terpasang 2 1.016 -0.475 1.019 -0.487 274.589 3 0.972 -5.889 1.006 -5.842 236.731 4 0.977 -5.226 1.007 -5.200 171.664 5 0.978 -5.772 1.005 -5.697 276.086 6 0.978 -7.665 1.000 -7.477 182.250 7 0.975 -7.520 1.001 -7.358 173.497 9 0.980 -6.756 0.999 -6.584 289.051 12 0.956 -5.490 0.997 -5.507 247.509 13 0.939 -2.091 0.998 -2.539 300 14 0.942 7.440 0.992 6.022 300 16 0.992 15.525 0.998 13.772 296.539 18 0.976 -5.058 1.008 -5.057 100.405 19 0.949 -0.990 1.014 -1.452 197.122 20 0.931 6.399 0.997 5.280 300 21 0.945 13.340 0.997 11.850 300

(24)

Percobaan 2

(25)

Percobaan 2

0.88 0.9 0.92 0.94 0.96 0.98 1 1.02 1.04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 no bus te g a n g a n ( p .u )

sebelum setelah kompensasi

(26)

Percobaan 2

Grafik perbandingan rugi daya aktif pada sistem sebelum dan sesudah penempatan kapasitor

0 5 10 15 20 25 1-2 1-4 2-5 3-4 4-5 4-18 5-7 5-8 5-11 6-7 6-8 8-9 9-10 10-11 11-12 12-13 13-14 14-15 14-16 14-20 15-16 16-17 16-23 18-19 19-20 20-21 21-22 22-23

saluran transm isi

ru g i d a y a a k ti f (M W )

sebelum kompensasi setelah kompensasi

(27)

Percobaan 2

Grafik konvergensi optimisasi ABC pada percobaan 2 Gambar 11

(28)

Percobaan 3

Pada pecobaan ini memasang 5 unit shunt capacitor dengan semua bus (kecuali bus generator) merupakan kandidat lokasi shunt capacitor.

(29)

Percobaan 3

12 0.956 -5.490 0.992 -5.563 364.050 13 0.939 -2.091 1.000 -2.593 400 14 0.942 7.440 0.996 5.982 400 19 0.949 -0.990 0.988 -1.317 -20 0.931 6.399 1.000 5.129 400 21 0.945 13.340 1.003 11.448 400 No. Bus

Tanpa kompensasi Dengan optimal location

Total kapasitor 1964.050 MVar

(30)

Percobaan 3

0.88 0.9 0.92 0.94 0.96 0.98 1 1.02 1.04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 no bus te g a n g a n ( p .u )

(31)

Percobaan 3

Grafik perbandingan rugi daya aktif pada sistem sebelum dan sesudah penempatan kapasitor 0 5 10 15 20 25 1-2 1-4 2-5 3-4 4-5 4-18 5-7 5-8 5-11 6-7 6-8 8-9 9-10 10-11 11-12 12-13 13-14 14-15 14-16 14-20 15-16 16-17 16-23 18-19 19-20 20-21 21-22 22-23

(32)

Percobaan 3

Grafik konvergensi optimisasi ABC pada percobaan 3 Gambar 14

(33)

Percobaan 4

Pada pecobaan ini memasang 10 unit shunt capacitor dengan semua bus (kecuali bus generator) merupakan kandidat lokasi shunt capacitor.

(34)

Percobaan 4

3 0.972 -5.889 1.006 -5.854 300 4 0.977 -5.226 1.006 -5.206 300 7 0.975 -7.520 0.999 -7.370 300 9 0.980 -6.756 0.999 -6.602 300 12 0.956 -5.490 0.998 -5.529 300 13 0.939 -2.091 0.998 -2.564 300 14 0.942 7.440 0.991 6.000 300 19 0.949 -0.990 1.016 -1.461 227.819 20 0.931 6.399 0.998 5.071 300 21 0.945 13.340 0.997 11.466 300 No. Bus

Tanpa kompensasi Setelah kompensasi

(35)

Percobaan 4

(36)

Percobaan 4

0.88 0.9 0.92 0.94 0.96 0.98 1 1.02 1.04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 no Bus te g a n g a n ( p .u )

(37)

Percobaan 4

Grafik perbandingan rugi daya aktif pada sistem sebelum dan sesudah penempatan kapasitor 0 5 10 15 20 25 1-2 1-4 2-5 3-4 4-5 4-18 5-7 5-8 5-11 6-7 6-8 8-9 9-10 10-11 11-12 12-13 13-14 14-15 14-16 14-20 15-16 16-17 16-23 18-19 19-20 20-21 21-22 22-23

(38)

Percobaan 4

grafik konvergensi optimasi ABC pada percobaan 4 Gambar 17

(39)

Hasil Percobaan

Kompensasi Percobaan 1 5 unit Kompensasi Percobaan 2 15 unit Kompensasi Percobaan 3 5 unit Kompensasi Percobaan 4 10 unit Total kompensasi (Mvar) 1902.802 3645.443 1964.050 2975.272

Total rugi daya aktif

(MW) 120.666 116.989 119.576 117.374

Prosentase Penurunan rugi

daya aktif

11.36 % 14.32 % 12.42 % 14.04 %

Total rugi daya

reaktif (Mvar) 1043.621 1006.091 1033.322 1009.983 Prosentase Penurunan rugi daya reaktif 14.67% 17.74% 15.51% 17.41% Total pembangkitan daya aktif (MW) 9188.666 9184.989 9187.576 9185.374 Total pembangkitan

(40)

Kesimpulan

1. Algoritma Artificial Bee Colony dapat digunakan untuk menentukan lokasi dan kapasitas kapasitor menjadi lebih optimal.

2. Percobaan yang dilakukan pertimbangan batas-batas yang digunakan untuk menemukan solusi yang lebih baik.

3. Peformansi komputasi pada proses menentukan lokasi dan kapasitas kapasitor menunjukkan hasil memuaskan dengan melihat hasil penurunan kerugian daya.

4. Kompensasi tidak cukup dengan optimasi kapasitas kapasitor saja tetapi juga dengan mengoptimasi letak kapasitor.

5. Jumlah kapasitor berpengaruh pada pemenuhan kebutuhan daya reaktif pada sistem.

(41)

1. Kompensator yang digunakan tidak hanya dari shunt

capacitor tipe fixed capacitor, tetapi juga melibatkan

tipe-tipe yang lain (seperti switched capacitor) . 2. Penentuan lokasi dan ukuran kapasitor yang

dilakakukan dapat diperluas pada level distribusi dan industri.

3. Memperhitungkan faktor ekonomis seperti biaya pemasangan kapasitor.

(42)

(43)

DAFTAR PUSTAKA

1. Mohammad A. S. Masoum, Marjan Ladjevardi, Akbar Jafarian and Ewald F. Fuchs, “Optimal Placement, Replacement and Sizing of Capacitor Banks in Distorted

Distribution Networks by Genetic Algorithms”, IEEE Transaction on Power Delivery, Vol. 19, No. 4, Oktober 2004.

2. Ngakan Putu Satriya Utama, “Memperbaiki Profil Tegangan Di Sistem Distribusi Primer Dengan Kapasitor Shunt”, Teknologi Elektro, 45 Vol, 7 No, 1 Januari - Juni 2008.

3. Ji-Pyng Chiou, Chung-Fu Chang and Ching-Tzong Su, ”Ant Direction Hybrid Differential Evolution for Solving Large Capacitor Placement Problems”, IEEE Transaction On Power Systems, Vol. 19, No. 4, Nopember 2004.

4. Ji-Pyng Chiou, Chung-Fu Chang and Ching-Tzong Su, “Capacitor placement in large-scale distribution systems using variable scaling hybrid differential evolution”,

Electrical Power and Energy Systems, Vol 28 Desember 2006.

5. Ahmed M. Azmy, “Optimal Power Flow to Manage Voltage Profiles in Interconnected

Networks Using Expert Systems”, IEEE Transaction On Power Systems , Vol 22, No.

4, Nopember 2007.

6. S.K. Bhattacharya, S.K. Goswami, “A new fuzzy based solution of the capacitor placement problem in radial distribution system”, Expert Systems with Applications, Vol 36, 2009.

7. Imam Robandi, “Desain Sistem Tenaga Modern”, ANDI, Yogyakarta, 2006. 8. Hadi Saadat, “Power System Analysis”, McGraw-Hill, Singapore, 2004.

(44)

9. Karaboga, D., “An Idea Based On Honey Bee Swarm For Numerical Optimization”, Technical Report-TR06, Erciyes University, Engineering Faculty, Computer

Engineering Departmen, 2005

10. Haiyan Quan, Xinling Shi, “On the Analysis of Performance of the Improved Artificial-Bee-Colony Algorithm”. Fourth International Conference on Natural Computation, 2008.

11. Li-Pei Wong, Malcolm Yoke Hean Low and Chin Soon Chong, “A Bee Colony

Optimization Algorithm for Traveling Salesman Problem”, Second Asia International Conference on Modelling & Simulation, Vol 27, No 4, Oktober 2008.

12. Nurhan Karaboga. “A New Design Method Based on Artificial Bee Colony Algorithm for Digital IIR Filters”, Journal of the Franklin Institute November 2008.

13. http://us1.harunyahya.com/Detail/T/EDCRFV/productId/15049/THE_MIRACLE_OF_T

HE_HONEYBEE.

14. Tereshko V., “Reaction-diffusion model of a honey bee colony’s foraging behaviour”, Lecture Notes in Computer Science, vol 1917, Springer-Verlag: Berlin, p. 807-816, 2000.

15. V. Tereshko, A. Loengarov, “Collective Decision-Making in Honey Bee Foraging

Dynamics”, Computing and Information Systems Journal, ISSN 1352-9404, vol. 9, No

3, October 2005.

16. Isnaini Laili Izzati, “Economic dispatch optimization for 500 kV Jawa Bali electrical power system using bacterial foraging optimization”, Final Project, Department of Electrical Engineering, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia 2010.

17. Juningtijastuti, “Optimization of parameter and location of UPFC for transmission loss reduction using Bacteria Foraging algorithm”, Master Thesis, Department of Electrical Engineering, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia 2010.