PENALAAN PARAMETER SUPERCONDUCTING MAGNETIC ENERGY STORAGE (SMES) MENGGUNAKAN FIREFLY ALGORITHM (FA) PADA SISTEM TENAGA LISTRIK MULTIMESIN

(1)

PENALAAN PARAMETER SUPERCONDUCTING MAGNETIC ENERGY STORAGE (SMES) MENGGUNAKAN FIREFLY ALGORITHM (FA) PADA SISTEM TENAGA LISTRIK MULTIMESIN

Pembimbing : Prof. Dr. Ir. Imam Robandi, MT. dan Ir. Teguh Yuwono TEKNIK SISTEM TENAGA PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2014

HERLAMBANG SETIADI 2209 100 054

1

(2)

Dasar Teori

Pemodelan Sistem, Superconducting Magnetic Energy Storage (SMES), Firefly Algorithm (FA)

2

Penalaan SMES menggunakan FA pada Sistem Multimesin

Inisialisasi parameter SMES yang ditala denga FA

3

Hasil Penelitian

Respon Frekuensi pada sistem dengan perubahan beban 5 % dan 1%

4

Penutup

Kesimpulan dan Saran

5

Pendahuluan

Latar Belakang, Tujuan Penelitian, Batasan Masalah

1

Outlines

(3)

Latar Belakang

Energi listrik yang disuplai ke konsumen harus mempunyai stabilitas dan keandalan yang tinggi. Jika terjadi sebuah gangguan pada sistem tenaga listrik dapat mengakibatkan ketidakstabilan

IDEAS

Penggunaan peralatan penyimpan energy yaitu Superconducting

Magnetic Energy Storage

DEVELOPMENT

Optimisasi parameter menggunakan Firefly Algorithm

RESULT

Didapatkan parameter SMES yang tepat untuk meredam osilasi

frekuensi yang terjadi

(4)

Mensimulasikan SMES dan menerapkannya pada sistem multimesin

Menentukan parameter yang optimal untuk SMES menggunakan FA

Mendapatkan perbandingan respon frekuensi sistem antar sistem tanpa SMES, sistem dengan SMES dan sistem dengan SMES yang di tunning dengan FA

Tujuan Penelitian

(5)

Batasan Masalah

(6)

Pemodelan Sistem

Sistem Uji (Multimesin Jawa Bali 500kV)

6

Paiton

Grati

Surabaya Barat

Gresik Tanjung jati Ungaran

Kediri Pedan Mandiracan

Cirata

Cibatu

Muaratawar

Bekasi

Bandung Selatan

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

Ngimbang 24

Balaraja 25

Data sistem multimesin Jawa Bali 500 kV yang digunakan

adalah

^{25 bus}

30 saluran

8 pusat pembangkit

SMES dipasang di terminal bus

Suralaya

(7)

Pemodelan Sistem

Sistem Multimesin ditinjau dari salah satu mesin

0, 5s

 1 - sTwi

1 Twi

K

s gi 1 Tgi

1 Ri

1 M si

K 

1 Ei sTEi K

 Ai 1 sTAi

K

 3,ii T'doisK3,ii 1

 sKFi 1 sTFi

ω0 s K1,ii

Di

K6,ii

K4,ii

K2,ii

K5,ij

K6,ij

C3,ij

K4,ij

K5,ii

K2,ij

K1,ij

U1i



Yi



j

 'qi

E

VAi



PDi

 Tmi



VFDi



i i 





j

 'qj

E

'_qi

E

VFi



Vi



U2i



j



'qj

E

 

 



 







 



 



 Pengatur

Governor Turbin

i,j=1,...nm

(8)

Definisi Kontruksi Block Diagram Koordinasi Superconducting Magnetic Energy Storage

Superconducting magnetic energy storage (SMES) adalah sebuah kumparan superkonduktor yang mampu menyimpan energi listrik dalam medan magnet yang dihasilkan dari arus DC yang melaluinya

8

(9)

Definisi Kontruksi Block Diagram

Superconducting Magnetic Energy Storage

Koordinasi

(10)

Definisi Konfigurasi Block Diagram Koordinasi Superconducting Magnetic Energy Storage

10 π

I_sm0

(11)

Definisi Block Diagram Koordinasi Superconducting Magnetic Energy Storage

Kontruksi

(1)1 1 Tsti (1)

(1) 1 K

s 

sgi Tsgi

1 Ri

1

1 M s

(1) (1)

K 

1 Ei sTEi (1)

(1) K

 ai 1 sTai

(1) (1) K

 (1) *

3,ii

T'doi K3,ii 1

(1)

 (1) sKFi 1 sTFi

ω0 s K1,ii

D_i

K6,ii

K4,ii

K2,ii

K4_ij

K5,ii

1_

K ij

1

PD

VFDi



i



1 delW

3 _ C ij

Uei

 

















 



 Governor Turbin

i,j=1,...nm





1 4

2 _5 K ij

 2

2 E’qi1



7 1 1 7

4

K6_ij K5 _ij

 

9 1 1 8

3



SMES

1

(12)

Pendahuluan

Firefly Algorithm

Firefly Algorithm (FA) adalah algoritma metaheuristik yang terinspirasi karakteristik kunang-kunang. Algoritma ini pertama ditemukan oleh Dr Xin-She Yang di Universitas Cambridge pada tahun 2007

12

(13)

Acuan dasar

Firefly Algorithm

Unisex

Semua kunang-kunang adalah unisex jadi

ketertarikan tidak melihat jenis kelamin.

Kecerahan

Daya tarik kunang-kunang sebanding dengan

kecerahan kunang- kunang.

Fungsi Objektif

Kecerahan kunang- kunang didasarkan dari fungsi objektif

(14)

Inisialisasi Awal

Penalaan Parameter SMES menggunakan FA

14

Mulai Input : Parameter firefly Batas atas – batas bawah

parameter SMES Inisialiasi awal firefly

Firefly diinputkan sebagai input parameter SMES untuk mendapatkan nilai fitness

Iterasi maksimum

Tidak

Ya

Perankingan firefly berdasarkan nilai fitness dan mencari nilai

fitness terbaik dari firefly

Update pergerakan firefly ke nilai fitness yang terbaik

Update nilai firefly

Output:

Parameter SMES Update nilai fitness yang terbaik

(Lightbest)

Selesai Evaluasi firefly menggunakan

ITAE :

0

t ( )

ITAEtt dt

Jumlah Firefly (n)

Jumlah Iterasi

Alpha Betamin Gamma

50 50 0,25 0,2 1

x y

fitness min max

(15)

Evaluasi

Penalaan Parameter SMES menggunakan FA

15

Tidak

Ya

Output:

(Lightbest) Evaluasi firefly menggunakan

ITAE :

0

t ( )

x y

fitness min max

(16)

Perangkingan

Penalaan Parameter SMES menggunakan FA

16

Tidak

Ya

Output:

(Lightbest)

ITAE :

0

t ( )

fitness

min max

(17)

Update pergerakan menuju fitnes terbaik

Penalaan Parameter SMES menggunakan FA

17

Tidak

Ya

Output:

ITAE :

0

t ( )

min max

(18)

Update nilai fitnes terbaik

Penalaan Parameter SMES menggunakan FA

18

Tidak

Ya

Output:

(Lightbest)

ITAE :

0

t ( )

fitness

min max

(19)

Update nilai firefly

Penalaan Parameter SMES menggunakan FA

19

Tidak

Ya

Output:

ITAE :

0

( )

t

fitness

min max

(20)

Akhir iterasi dan Hasil

Penalaan Parameter SMES menggunakan FA

20

Tidak

Ya

Output:

(Lightbest)

Selesai

Evaluasi firefly menggunakan ITAE :

0

( )

t

ITAEtt dt

K_c t_dc t_w K_p K_i

90 0,0147 8,0245 8 6,7313

(21)

Analisa dan Hasil

Grafik Frekuensi Suralaya Overshoot Settling Time

(22)

Settling time

Analisa dan Hasil

Grafik Frekuensi Suralaya Overshoot

22

Pembangkit Tanpa kontrol (pu)

SMES (pu)

SMES FA (pu)

Suralaya 0,0004229 0,0003166 0,0002513

Muaratawar 0,0002163 0,0001157 0,0001013

Cirata 0,0001838 0,0000962 0,0000868

Saguling 0,0001643 0,0000846 0,0000761

Tanjungjati 0,0001684 0,0000897 0,0000807

Gresik 0,0001498 0,0000799 0,0000724

Paiton 0,0001605 0,0000886 0,0000809

Grati 0,0001696 0,0000875 0,0000780

(23)

Settling Time

Analisa dan Hasil

Grafik Frekuensi Suralaya Overshoot

Pembangkit Tanpa kontrol (detik)

SMES (detik)

SMES FA (detik)

Suralaya >20 8,054 6,996

Muaratawar >20 8,933 7,779

Cirata >20 7,969 7,408

Saguling >20 7,949 7,266

Tanjungjati >20 7,837 7,343

Gresik >20 7,911 7,179

Paiton >20 7,947 7,293

Grati >20 7,838 7,232

(24)

Analisa dan Hasil Grafik Frekuensi Suralaya

24

Settling Time

Overshoot

(25)

Settling time

Analisa dan Hasil

Grafik Sudut Rotor Suralaya Overshoot

Pembangkit Tanpa kontrol (pu)

SMES (pu)

SMES FA (pu)

Suralaya -0,00008457 -0,00005039 -0,00004363

Muaratawar -0,00004327 -0,00002380 -0,00002102

Cirata -0,00003675 -0,00002001 -0,00001826

Saguling -0,00003234 -0,00001761 -0,00001600

Tanjungjati -0,00003368 -0,00001858 -0,00001698

Gresik -0,00002996 -0,00001663 -0,00001521

Paiton -0,00003209 -0,00001851 -0,00001704

Grati -0,00003392 -0,00001817 -0,00001636

(26)

Settling Time

Analisa dan Hasil

Grafik Sudut Rotor Suralaya Overshoot

26

Pembangkit Tanpa kontrol (detik)

SMES (detik)

SMES FA (detik)

Suralaya >20 7,251 6,635

Muaratawar >20 9.343 8,296

Cirata >20 8,23 7,876

Saguling >20 8,289 7,495

Tanjungjati >20 8,214 7,855

Gresik >20 8,233 7,836

Paiton >20 8,848 8,487

Grati >20 8,216 7,878

(27)

Kesimpulan dan Saran

Kesimpulan Saran

1. Gangguan pada satu pembangkit dapat berefek pada pembangkit lain apabila pembangkit ini saling berinterkoneksi.

2. SMES dapat diapliaksikan pada sistem tenaga listrik multimesin Jawa Bali 500 kV untuk meredam osilasi frekuensi

3. Algoritma FA dapat digunakan untuk menala parameter SMES. Sehingga didapatkan nilai Kc sebesar 90, Tdc sebesar 0,0147, Tw sebesar 8,0245 K_p sebesar 8 dan K_i sebesar 6,7313.

4. SMES yang optimal dapat diterapkan pada sistem tenaga listrik multimesin Jawa Bali 500 kV untuk meredam overshoot frekuensi dan mempercepat settling time salah satunya dapat meredam overshoot pada pembangkit Suralaya menjadi 0,0002513 pu dan mempercepat settling time menjadi 6,996 detik.

(28)

Kesimpulan dan Saran

Kesimpulan Saran

1. Untuk mendapatkan koordinasi parameter SMES yang optimal dapat

dilakukan dengan menggunakan komputasi cerdas yang lain, seperti DEA, PSO, GA, ICA, dll.

2. SMES diterapkan pada sistem single mesin, atau multimesin lainnya.

3. Penerapan SMES dapat digunakan untuk analisa pada kondisi gangguan transien.

28

(29)

Daftar Pustaka

1. Imam Robandi, “Desain Sistem Tenaga Modern : Optimisasi, Logika Fuzzy, dan Algoritma Genetika”, Penerbit ANDI, Yogyakarta, 2005.

2. Imam Robandi, “Modern Power System Control”, Penerbit ANDI, Yogyakarta, 2009.

3. Adi Soeprijanto, “Desain Kontroller untuk Kestabilan Dinamik Sistem Tenaga Listrik”, Itsprees, Surabaya, 2012.

4. Miles, R. H., Malinowski, J. H., “Power System Operation”, Mc GrawHill, Singapore, Ch.12, 1994.

5. Paul M. Anderson, A.A. Fouad, “Power System Control and stability,” IEEE Press Power system engineering series, 1993.

6. P. Kundur, “Power System Stability and Control,” McGrow-Hill, Inc, 1993.

7. Cheung K. Y., Cheung S. T., Navin, de Silva R. G., Juvonen, M.P., Singh R., & Woo J.

J., “Large-scale Energy Storage Systems”, Imperial College Research Report, ISE2,2003.

8. Mohd Hasan Ali, Minwon Park, In-Keun Yu, Toshiaki Murata, Junji Tamura and Bin Wu, “Enhancement of transient stability by fuzzy logic-controlled SMES

considering communication delay”, Int J Electr Power Energy Syst 31 (7–8) (2009), pp. 402–408

(30)

Daftar Pustaka

9. Dwaraka S. Padimiti and Badrul H. Chowdhury, “Superconducting Magnetic Energy Storage System (SMES) for Improved Dynamic System Performance”, Power Engineering Society General Meeting, 2007. IEEE

10. Mochamad AVID Fassamsi, "Optimal Tunning Superconducting Magnetic Energy Storage (SMES) menggunakan Imperialist Competitive Algorithm (ICA) Untuk Meredam Osilasi Daya Pada Sistem Kelistrikan Jawa Bali 500 kV" Tugas Akhir Master, Department of Electrical Engineering, Institut Teknologi Sepuluh

Nopember, Surabaya, Indonesia 2010.

11. Y. S. Lee and C. J. Wu, “Application of Superconducting Magnetic Energy Storage Unit on Damping of Turbogenerator Subsynchronous Oscillation”, IEE Proceedings- C, Vol. 138, pp. 419-426, 1991.

12. Yang Xin-She,”Engineering Optimization”, A Jhon Wiley & Sons, New Jersey, 2010.

13. Akbar Swandaru,”Koordinasi Optimal Capacitive Energy Storage (CES) dan

Kontroler PID untuk Meredam Osilasi Daya pada Sistem Kelistrikan Jawa Bali 500 kV menggunakan Diferential Evolution (DE)” Tugas Akhir, Department of Electrical Engineering, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia 2012.

14. H. Saadat, “Power System Analysis,” McGraw-Hill International Edition, 1999

30

(31)

PENALAAN PARAMETER SUPERCONDUCTING MAGNETIC ENERGY STORAGE (SMES) MENGGUNAKAN FIREFLY ALGORITHM (FA) PADA SISTEM TENAGA LISTRIK MULTIMESIN