PENENTUAN MVAR OPTIMAL SVC PADA SISTEM TRANSMISI JAWA BALI 500 KV MENGGUNAKAN ARTIFICIAL BEE COLONY ALGORITHM

PENENTUAN MVAR OPTIMAL SVC

PADA SISTEM TRANSMISI JAWA BALI

500 KV MENGGUNAKAN ARTIFICIAL

BEE COLONY ALGORITHM

Oleh :

Fajar Galih Indarko

(2207 100 521)

Dosen Pembimbing :

Prof. Dr. Ir. Imam Robandi, MT.

Seminar Tugas Akhir Jurusan Teknik Elektro ITS

PENDAHULUAN

Latar belakang :

- Permintaan tenaga listrik terus meningkat secara tetap, di sisi lain perluasan pembangkit tenaga listrik dan pembangunan saluran transmisi baru sudah sangat terbatas.

- Pola pembangkitan tenaga listrik yang mengarah pada pembebanan saluran yang terlampau berat, meng-akibatkan rugi-rugi saluran yang lebih tinggi.

- Pemasangan SVC pada satu atau beberapa bus tertentu dalam jaring listrik.

Permasalahan :

- Menentukan kapasitas SVC dalam sistem, sehingga dapat diperoleh harga yang optimum.

Metode yang diusulkan :

PENDAHULUAN

1. Menentukan lokasi pemasangan SVC

2. Menentukan besar kapasitas SVC yang akan diinjeksikan

Mencari bus kandidat, yaitu bus-bus yang akan dipasang SVC

STATIC VAR COMPENSATOR

(SVC)

• SVC = alat pembangkit atau penyerap daya reaktif statis yang dihubungkan paralel dan mempunyai kelu-aran (output) bervariasi untuk menjaga atau mengon-trol parameter spesifik dari suatu sistem tenaga listrik. • Dalam bentuk yang paling sederhana, SVC terdiri dari

komponen fixed capacitor (FC) yang terhubung paralel dengan thyristor-controlled reactor (TCR).

STATIC VAR COMPENSATOR

(SVC)

Konfigurasi SVC :

a) Model firing angle SVC

b) Model total susceptance SVC

STATIC VAR COMPENSATOR

(SVC)

Diagram rangkaian SVC :

Artificial Bee Colony (ABC)

Algorithm

• Artificial Bee Colony (ABC) Algorithm sebuah algoritma berdasarkan kecerdasan swarm yang men-simulasikan perilaku lebah madu dalam mencari makan untuk memecahkan permasalahan optimisasi. • Dalam model ABC algorithm, koloni lebah tiruan terdiri

dari tiga kelompok lebah, yaitu: lebah pekerja (employed bees), lebah onlooker dan lebah scout.

• Posisi sumber makanan mewakili solusi dari masalah yang dioptimisasi, dan jumlah nektar dari tiap sumber makanan mewakili kualitas (fitness) dari solusi yang didapat.

Diagram Alir

ABC Algorithm

Hitung jumlah nektar

Tentukan posisi sumber makanan baru untuk lebah pekerja

Hitung jumlah nektar Inisialisasi posisi sumber makanan

Sudahkah semua lebah onlooker

terdistribusi ?

Catat posisi sumber makanan terbaik

Pilih sumber makanan untuk lebah onlooker Tentukan posisi sumber makanan

„tetangga‟ untuk lebah onlooker

Tidak

Ya

Tentukan sumber makanan yang harus ditinggalkan

Hasilkan posisi yang baru untuk pengganti sumber makanan yang ditinggalkan

Apakah kriteria terpenuhi ? Posisi sumber makanan terakhir Ya Tidak Gambar 3

Persamaan ABC Algorithm

• 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 rumusan,

x_ij = x_j min _{+ (x}

j max − xj min)*rand [0,1]

Implementasi ABC Algorithm

Tabel representasi ABC Algorithm untuk optimisasi SVC

ABC Algorithm Optimisasi SVC pada sistem transmisi Jawa Bali 500 kV

Jumlah lebah pekerja atau posisi sumber makanan

Nilai kapasitas SVC yang akan dipasang pada tiap bus dalam

range yang telah ditentukan

Dimensi

Jumlah kandidat bus pada

sistem transmisi Jawa Bali 500 kV yang akan dipasang SVC

Jumlah nektar sumber makanan (fitness)

Fungsi obyektif : min F = P_loss

Diagram Alir Implementasi ABC

Algorithm Pada Sistem

1 2

START Analisis Aliran Daya:

Input data pembangkit, saluran dan beban sistem transmisi Jawa Bali 500 kV Tentukan jumlah bus pada sistem yang akan

dipasang SVC

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 kapasitas SVC) baru untuk lebah pekerja

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

Pilih sumber makanan (nilai kapasitas SVC) untuk lebah onlooker Tentukan posisi sumber makanan

(nilai kapasitas SVC) „tetangga‟ untuk lebah onlooker

Diagram Alir Implementasi ABC

Algorithm Pada Sistem

Tidak

1

Catat solusi terbaik (mekanisme greedy selection) Tentukan solusi yang harus ditinggalkan

(parameter kontrol “limit”)

Hasilkan nilai kapasitas SVC yang baru untuk pengganti solusi yang ditinggalkan Run load flow dan hitung fungsi obyektif

(nilai fitness)

Apakah kriteria terpenuhi ? (cycle = MCN)

Nilai kapasitas SVC yang terbaik STOP

Ya

Analisis Data

Data sistem transmisi Jawa Bali 500 kV,

terdiri dari 23 bus, 28 saluran, dan 8 pusat pembangkit. 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 Gambar 5

Analisis Data

Penyelesaian analisis aliran daya dengan menggunakan metode Newton-Raphson didasarkan pada:

• Base tegangan = 500 kV

• Base daya = 1000 MVA

• Akurasi = 0.0001

• Akselerasi = 1.1

• Maksimum iterasi = 50

Percobaan simulasi dilakukan dengan asumsi bahwa semua bus generator tidak akan dipasang SVC karena bus generator dianggap sudah mampu memenuhi kebutuhan daya reaktifnya sendiri. Total ukuran SVC yang dipasang pada sistem tidak dibatasi dan harga SVC tidak dipertimbangkan.

Analisis Data

Percobaan dibagi menjadi dua kategori:

• Percobaan 1: Penempatan SVC diimplementasikan pada bus-bus yang terkena tegangan kritis, yakni tegangan yang nilainya di luar batasan tegangan normal (di bawah tegangan normal). Ukuran SVC maksimal yang dipasang pada tiap-tiap bus adalah 300 Mvar.

• Percobaan 2: Penempatan SVC dilakukan pada semua bus beban, yaitu bus 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 12, 13, 14, 16, 18, 19, 20, and 21. Ukuran SVC maksimal yang dipasang pada tiap-tiap bus adalah 200 Mvar.

Analisis Data

Performansi aliran daya sistem yang optimal diusahakan memenuhi batasan-batasan berikut :

1. Batas tegangan harus memenuhi nilai range : V_min  V_i  V_max dengan i = 1,……n i = nomor bus

V_min = 0.95 pu V_max = 1.05 pu

2. Batasan operasi aman generator, untuk itu generator harus mensuplai daya reaktif sebesar :

Q_i > 0 dengan i = 1,...n i = jumlah generator

3. Fungsi obyektif yang digunakan untuk penempatan SVC adalah :

min F = P_loss dengan,

Hasil Percobaan

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 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

Aliran daya sistem transmisi Jawa Bali 500 kV sebelum pemasangan SVC

Hasil Percobaan

Rugi-rugi daya saluran transmisi Jawa Bali 500 kV sebelum pemasangan SVC

No. Saluran

Saluran Rugi-rugi Daya

Dari Ke Aktif (MW) Reaktif (MVar) 1 1 2 1.084 12.122 2 1 4 16.637 147.884 3 2 5 5.991 60 4 3 4 0.803 8.987 5 4 5 0.755 7.255 6 4 18 0.147 1.408 7 5 7 2.163 20.783 8 5 8 0.838 8.048 9 5 11 0.141 -6.812 10 6 7 0.082 0.783 11 6 8 2.462 23.655 12 8 9 2.182 20.968 13 9 10 0.521 5.007 14 10 11 0.556 5.344 15 11 12 1.009 11.293 16 12 13 5.268 39.076 17 13 14 19.433 164.765 18 14 15 9.167 95.688 19 14 16 14.315 130.727 20 14 20 0.503 4.834 21 15 16 0.218 -15.036 22 16 17 0.884 8.493 23 16 23 5.010 56.043 24 18 19 3.057 6.196 25 19 20 7.761 57.746 26 20 21 10.078 93.286 27 21 22 18.645 187.640 28 22 23 6.828 66.847 Total rugi-rugi 136.539 1223.030

Hasil Percobaan 1

Aliran daya sistem transmisi Jawa Bali 500 kV setelah pemasangan SVC No. Bus Tegangan (pu) Sudut (derajat)

Beban Pembangkitan _Injeksi

SVC MW MVar MW MVar 1 1.000 0.000 135 40 2902.521 612.281 0 2 0.997 -0.498 620 200 0 0 0 3 0.972 -6.084 670 230 0 0 0 4 0.977 -5.421 480 160 0 0 0 5 0.979 -5.970 615 190 0 0 0 6 0.979 -7.856 670 160 0 0 0 7 0.976 -7.712 570 150 0 0 0 8 1.000 -6.187 0 0 1082 1198.038 0 9 0.985 -6.963 726 280 0 0 0 10 0.980 -6.643 600 216 189 76.698 0 11 0.980 -6.135 0 0 300 335.326 0 12 0.972 -5.778 520 310 0 0 0 13 0.975 -2.671 350 120 0 0 287 14 0.974 6.226 290 320 0 0 186 15 1.000 12.685 0 0 672 157.048 0 16 0.994 14.080 760 280 0 0 0 17 1.000 14.528 185 80 802 434.526 0 18 0.978 -5.262 0 0 0 0 0 19 0.994 -1.532 244 15 0 0 259 20 0.976 5.269 462 215 0 0 174 21 0.985 11.789 316 182 0 0 293 22 1.000 20.368 740 240 3244 259.657 0 23 1.000 16.885 115 170 0 364.572 0

Hasil Percobaan 1

Rugi-rugi daya saluran transmisi Jawa Bali 500 kV setelah pemasangan SVC

No. Saluran

Saluran Rugi-rugi Daya

Dari Ke Aktif (MW) Reaktif (MVar) 1 1 2 1.058 11.833 2 1 4 15.228 134.592 3 2 5 5.569 55.406 4 3 4 0.803 8.985 5 4 5 0.778 7.470 6 4 18 0.123 1.178 7 5 7 2.154 20.699 8 5 8 0.784 7.532 9 5 11 0.017 -8.292 10 6 7 0.077 0.740 11 6 8 2.444 23.485 12 8 9 1.543 14.828 13 9 10 0.215 2.063 14 10 11 0.549 5.276 15 11 12 0.398 4.453 16 12 13 4.280 28.934 17 13 14 18.167 151.002 18 14 15 7.636 78.334 19 14 16 12.610 114.111 20 14 20 0.320 3.077 21 15 16 0.177 -15.462 22 16 17 0.706 6.785 23 16 23 4.800 53.704 24 18 19 2.459 -1.880 25 19 20 7.226 48.895 26 20 21 9.653 86.701 27 21 22 17.147 170.012 28 22 23 6.600 64.291 Total rugi-rugi 123.521 1078.753

Hasil 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 T e g a n g a n ( p u )

Sebelum penempatan SVC Sesudah penempatan SVC

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

Hasil Percobaan 1

Grafik perbandingan rugi-rugi daya sistem sebelum dan sesudah penempatan SVC

Gambar 7 0 5 10 15 20 25 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 No. Saluran R u g i D a y a A k ti f (M W)

Hasil Percobaan 2

Aliran daya sistem transmisi Jawa Bali 500 kV setelah pemasangan SVC No. Bus Tegangan (pu) Sudut (derajat)

Beban Pembangkitan _Injeksi

SVC MW MVar MW MVar 1 1.020 0.000 135 40 2898.666 409.346 0 2 1.018 -0.482 620 200 0 0 131 3 1.000 -5.849 670 230 0 0 185 4 1.002 -5.204 480 160 0 0 156 5 1.000 -5.708 615 190 0 0 147 6 0.994 -7.498 670 160 0 0 123 7 0.995 -7.374 570 150 0 0 102 8 1.000 -5.775 0 0 1082 89.697 0 9 0.998 -6.615 726 280 0 0 178 10 1.000 -6.348 600 216 189 354.206 0 11 1.000 -5.860 0 0 300 298.342 0 12 0.993 -5.518 520 310 0 0 152 13 0.985 -2.449 350 120 0 0 200 14 0.978 6.363 290 320 0 0 183 15 1.000 12.821 0 0 672 126.837 0 16 0.996 14.212 760 280 0 0 195 17 1.000 14.672 185 80 802 280.020 0 18 1.003 -5.053 0 0 0 0 106 19 1.001 -1.358 244 15 0 0 181 20 0.978 5.401 462 215 0 0 191 21 0.980 11.956 316 182 0 0 181 22 1.000 20.526 740 240 3244 306.920 0 23 1.000 17.032 115 170 0 318.702 0

Hasil Percobaan 2

Rugi-rugi daya saluran transmisi Jawa Bali 500 kV setelah pemasangan SVC

No. Saluran

Saluran Rugi-rugi Daya

Dari Ke Aktif (MW) Reaktif (MVar) 1 1 2 0.975 10.907 2 1 4 14.400 126.103 3 2 5 5.303 52.140 4 3 4 0.682 7.632 5 4 5 0.694 6.664 6 4 18 0.116 1.119 7 5 7 2.105 20.226 8 5 8 0.002 0.024 9 5 11 0.014 -8.691 10 6 7 0.025 0.245 11 6 8 1.773 17.036 12 8 9 0.836 8.032 13 9 10 0.108 1.034 14 10 11 0.528 5.074 15 11 12 0.367 4.102 16 12 13 4.380 29.504 17 13 14 18.133 150.328 18 14 15 7.558 77.431 19 14 16 12.625 114.212 20 14 20 0.320 3.076 21 15 16 0.171 -15.555 22 16 17 0.587 5.637 23 16 23 4.824 53.967 24 18 19 2.354 -4.011 25 19 20 7.317 49.598 26 20 21 9.657 86.821 27 21 22 17.168 170.369 28 22 23 6.643 64.779 Total rugi-rugi 119.666 1037.801

Hasil Percobaan 2

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

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 T e g a n g a n ( p u )

Sebelum penempatan SVC Sesudah penempatan SVC

Hasil Percobaan 2

Grafik perbandingan rugi-rugi daya sistem sebelum dan sesudah penempatan SVC

Gambar 9 0 5 10 15 20 25 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 No. Saluran R u g i D a y a A k ti f (M W)

Perbandingan Percobaan 1 dan 2

Percobaan 1 Percobaan 2

Total SVC (MVAR)

Total rugi daya aktif (MW)

Total SVC (MVAR)

Total rugi daya aktif (MW)

Kesimpulan

Dari hasil simulasi penempatan optimal SVC pada sistem transmisi 500 kV Jawa Bali menggunakan Artificial Bee Colony (ABC) Algorithm dapat ditarik kesimpulan,

1. Proses komputasi pada penentuan Mvar optimal SVC sebagai kontrol tegangan menunjukkan peningkatan hasil yang memuaskan. Pada kondisi sebelum optimisasi, profil tegangan terendah yang terdapat pada bus 20 adalah sebesar 0.931 pu, sedangkan setelah optimisasi, profil tegangan terendah pada percobaan 1 terdapat pada bus 3 sebesar 0.972 pu dan pada percobaan 2 terdapat pada bus 14 dan 20 sebesar 0.978 pu.

2. Pada percoban 1, penentuan Mvar optimal SVC menggunakan metode ABC dapat menurunkan rugi-rugi daya sebesar 13.018 + j144.277 MVA, yaitu dari 136.539 + j1223.030 MVA menjadi 123.521 + j1078.753 MVA, dengan SVC dipasang pada bus 13,14, 19, 20, dan 21.

3. Pada percobaan 2, penentuan Mvar optimal SVC menggunakan metode ABC dapat menurunkan rugi-rugi daya sebesar 16.873 + j185.229 MVA, yaitu dari 136.539 + j1223.030 MVA menjadi 119.666 + j1037.801 MVA, dengan SVC dipasang pada bus 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 12, 13, 14, 16, 18, 19, 20, dan 21.

4. Hasil analisis menunjukkan bahwa percobaan 2 dapat menurunkan rugi-rugi daya aktif lebih besar dibandingkan percobaan 1, namun pada percobaan 2 memerlukan jumlah total SVC yang lebih besar.

Daftar Pustaka

[1] Haque, M. H., “Best Location of SVC to Improve First Swing Stability Limit of A Power System”, Electric Power Systems Research 77:1402–1409, 2007.

[2] Grünbaum, R., Halvarsson, B., Wilk-Wilczynski, A., “FACTS and HVDC Light For Power System Interconnections”, ABB Power Systems, Power Delivery Conference, Madrid, Spain, September 1999. [3] Karaboga, D.,“An Idea Based On Honey Bee Swarm For Numerical Optimization”, Technical Report-TR06,

Erciyes University, Engineering Faculty, Computer Engineering Department, 2005.

[4] Karaboga, D., Basturk, B., “On The Performance of Artificial Bee Colony (ABC) Algorithm”, Applied Soft Computing, 8(1):687–697, 2008.

[5] Stahlkopf, K., Wilhelm, M.,“Tighter controls for busier systems”, IEEE Spectrum, 34(4), 48–52, 1997. [6] Grünbaum, R., Petersson, Å., Thorvaldsson, B., “FACTS, improving the performance of electrical grids”,

ABB Rev., 11–18, March 2003.

[7] Bonnard, G., “The problems posed by electrical power supply to industrial installations”, Proc. IEE Proceedings, vol. 132, Part B, 335–340, November 1985.

[8] Grigsby, Leonard L., “Electric Power Engineering Handbook: Power Systems”, CRC Press, Taylor & Francis Group, USA, 2007.

[9] Grudinin, N., Roytelman, I.,“Heading off emergencies in large electric grids”, IEEE Spectrum, 34(4), 43–47, April 1997.

[10] Dixon, J., Morán, L., Rodríguez, J., Domke, R.,“Reactive Power Compensation Technologies: State-of-the-ArtReview”, Proceedings of the IEEE, vol. 93, no. 12, December 2005.

[11] Acha, E., Agelidis, V.G., Anaya-Lara, O., Miller, T.J.E., “Power Electronic Control in Electrical Systems”, MPG Books Ltd., Great Britain, 2002.

[12] Kundur, P.,“Power Systems Stability and Control”, McGraw-Hill, New York, 1994.

[13] Alves, R., Montilla, M., Mora, E., “Increase of Voltage Stability and Power Limits Using a Static Var Compensator”, International Conference on Renewable Energies and Power Quality (ICREPQ „03), Vigo, Spain, April 9-11, 2003.

[14] De Castro, L.N., Von Zuben, F.J., “Artificial Immune Systems. Part I. Basic Theory and Applications”, Technical Report TR-DCA 01/99, Fee/Unicamp, December 1999.

[15] Tereshko, V.,“Reaction-diffusion model of a honeybee colony‟s foraging behaviour”, M. Schoenauer, et al, Eds., Parallel Problem Solving from NatureVI”, Lecture Notes in Computer Science, vol. 1917, Springer-Verlag: Berlin, p. 807-816, 2000.

[16] Tereshko, V., Loengarov, A., “Collective Decision-Making in Honey Bee Foraging Dynamics”, Computing and Information Systems Journal, ISSN 1352-9404, vol. 9, No. 3, October 2005.

[17] Karaboga, D., Basturk, B.,“A powerful and efficient algorithm for numerical function optimization: artificial bee colony (ABC)algorithm”, Journal of Global Optimization 39: 459–471, 2007.

[18] Karaboga, D., Akay, B., “A comparative study of artificial bee colony algorithm”, Applied Mathematics and Computation, vol. 214, pp. 108-132, 2009.

[19] Umar, ”Optimasi Penempatan TCSC dan SVC pada Sistem 500 kV Jawa-Madura-Bali Menggunakan

Breeder Algoritma Genetika”, Tesis, Jurusan Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember,