Optimal Capacitor Placement Menggunakan Metode Newton Raphson–Neural Network Untuk Meminimalisasi Rugi – Rugi Daya
Rois Alfikri
Program Studi S1 Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Surabaya, Ketintang 60231, Indonesia Email: [email protected]
Unit Three Kartini, I Gusti Putu Asto Buditjahjanto, Lusia Rakhmawati
Dosen Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Surabaya, Ketintang 60231, IndonesiaEmail: [email protected], [email protected], [email protected]
Abstrak
Memberikan kualitas daya yang optimal kepada konsumen akhir telah menjadi tantangan utama karena daya reaktif jaringan distribusi yang tinggi. Sebuah studi tentang sistem tenaga listrik menunjukkan bahwa relatif 13% dari seluruh listrik yang dihasilkan terbuang percuma sebagai rugi-rugi pada jaringan distribusi. Pemasangan kapasitor bank yang optimal merupakan salah satu solusi yang dapat menurunkan angka kerugian daya pada jaringan distribusi. Simulasi penyelesaian Optimal Capacitor Placement dengan menggunakan metode hybrid Newton Raphson - Neural Network yang di selesaikan secara komputerisasi pada software ETAP 12.6.0 dan Matlab R2013a dilakukan untuk mendapatkan hasil penurunan angka kerugian daya.
Didapatkan sebuah hasil penurunan total rugi daya aktif sebesar 68.628 kW dan penurunan rugi daya reaktif sebesar 40.218 kVar, penurunan tersebut terjadi karena adanya pemasangan 36 buah kapasitor berkapasitas 50 kVar yang tersebar di 13 beban yang ada.
Kata Kunci: Rugi - Rugi Daya, Kapasitor, Newton Rapshon, Neural Network.
Abstract
Delivering optimal power quality to end consumers has become a major challenge due to the high reactive power of distribution networks. A study of power systems shows that relatively 13% of all electricity generated is wasted as losses in the distribution network. Optimal capacitor bank installation is one of the solutions that can reduce the number of power losses in the distribution network. Simulation of the Optimal Capacitor Placement solution using the hybrid Newton Raphson - Neural Network method which is completed computerised in ETAP 12.6.0 and Matlab R2013a software is carried out to get the results of reducing the number of power losses. A decrease in total active power loss of 68,628 kW and a decrease in reactive power loss of 40,218 kVar were obtained, the decrease occurred due to the installation of 36 capacitors with a capacity of 50 kVar spread across 13 existing loads.
Keywords: Power Loss, Capacitor, Newton Rapshon, Neural Network.
PENDAHULUAN
Memberikan kualitas daya yang optimal kepada konsumen akhir telah menjadi tantangan utama karena daya reaktif jaringan distribusi yang tinggi.
Hal ini terkait dengan berbagai masalah teknis dan operasional yang tidak dapat dihindari seperti:
penurunan tegangan tinggi, stabilitas tegangan rendah, kualitas buruk dan keandalan energi yang disuplai ke konsumen akhir dan - sebagai tantangan terbesar - kehilangan daya aktif yang tinggi (Abraham & Oluwafemi, 2022).
Sebuah studi tentang sistem tenaga listrik menunjukkan bahwa relatif 13% dari seluruh listrik yang dihasilkan terbuang percuma sebagai rugi-rugi pada jaringan distribusi. Dengan memasang kapasitor shunt, persentase kehilangan daya distribusi ini dapat diminimalkan dan kurva tegangan dapat dijaga dalam kisaran yang diizinkan.
Tingkat keuntungan ini tergantung pada lokasi dan
ukuran kapasitor yang tepat (Al-Ammar, dkk., 2019).
Topik penempatan kapasitor yang optimal telah menjadi bahan kajian banyak literatur teknologi untuk menentukan lokasi/efisiensi bank kapasitor terbaik yang akan dipasang. Dalam kebanyakan kasus, aspek-aspek seperti mengurangi kehilangan daya, mengendalikan profil tegangan dan meminimalkan biaya investasi merupakan aspek tujuan yang dicari. Beberapa dari tujuan ini jelas bertentangan, dan solusi Optimal Capacitor Placement adalah yang memberikan kompromi terbaik di antara mereka (Augusto, dkk., 2020).
Banyak metode yang telah digunakan untuk menyelesaikan permasalahan Optimal Capacitor Placement sebagai contoh: penggunaan metode Teaching Learing Based Optimization (Bagde, dkk., 2020), lalu terdapat penggunaan metode Genetic Algorithm (Bakker, dkk., 2019), juga terdapat
penggunaan metode Newton Raphson pada software ETAP (Tahir, dkk., 2019), terdapat juga yang melakukan penyelesaian menggunakan metode Neural Network (Mohamad, 2013) dalam disertasi tidak terpublikasi, serta masih banyak lagi.
Selain itu terdapat juga penyelesaian yang menggunakan 2 metode yang di hybrid, seperti : penggunaan metode hybrid Fuzzy Expert System- Dragonfly (Al-Ammar, dkk., 2019) dan penggunaan metode hybrid Particle Swarm Optimization- Genetic Algorithm (Abraham & Oluwafemi, 2022), serta yang lainnya.
Berdasarkan referansi diatas terdapat kebaharuan pada penelitian ini yaitu penggunaan 2 metode yang di Hybrid antara metode Newton Raphson dan metode Neural Network dalam melakukan Optimal Capacitor Placement untuk meminimalisasi rugi – rugi daya yang dilakukan terhadap sistem kelistrikan Pabrik Gula (PG) Tersana Baru.
Maka, rumusan masalah pada penelitian ini adalah mencari berapa besar kompensasi daya reaktif yang dibutuhkan berdasarkan penyelesaian Optimal Capacitor Placement menggunakan metode hybrid Newton Raphson – Neural Network guna meminimalisasi rugi – rugi daya pada sistem kelistrikan PG Tersana Baru dengan melakukan simulasi.
Sedangkan, tujuan penelitian ini adalah melakukan simulasi pemasangan kapasitor bank yang optimal untuk mengetahui penurunan rugi – rugi daya pada sistem kelistrikan PG Tersana Baru berdasarkan penyelesaian Optimal Capacitor Placement menggunakan metode hybrid Newton Rapshon – Neural Network.
Optimal Capacitor Placement
Optimal Capasitor Placement (OCP) atau Penempatan kapasitor optimal adalah masalah optimasi kombinatorial yang fungsi objektifnya tidak dapat dipisahkan karena lokasi bus yang berbeda dan ukuran kapasitor yang berbeda.
Penempatan kapasitor yang optimal bertujuan untuk meminimalkan biaya investasi kapasitor, kehilangan daya sistem, dan atau kehilangan energi (Jayabarathi, dkk., 2022).
Pemasangan bank kapasitor adalah upaya untuk memberikan daya reaktif. Dengan demikian, penggunaan kapasitor kompensasi akan mengurangi daya reaktif dari sistem penyerapan beban. Hal ini dilakukan agar jatuh tegangan dan rugi-rugi jaringan yang terjadi dapat dikurangi (Rafandy, dkk., 2022).
Untuk mengitung ukuran kebutuhan kapasitor yang sesuai dapat menggunakan rumus sebagai berikut :
𝑄𝑐 = 𝑄1 − 𝑄2 (1) Atau
𝑄𝑐 = 𝑃 𝑥 𝐹 = 𝑃 𝑥 (𝑡𝑎𝑛𝜑1 − 𝑡𝑎𝑛𝜑2) (2) Dimana:
Qc = Kebutuhan Daya Reaktif (kVar) Q1 = Daya Reaktif Sebelum Perbaikan (kVar) Q2 = Daya Reaktif Yang Ingin Dicapai (kVar) P = Daya Aktif (kW)
F = Faktor Perbaikan
𝜑1 = Sudut Fasa Sebelum Perbaikan (°) 𝜑2 = Sudut Fasa yang Ingin dicapai (°) Analisis Aliran Daya
Analisis aliran daya atau Load Flow Analysis merupakan alat dasar yang penting untuk menganalisis sistem kelistrikan dan mempelajari operasinya (Noureddine dan Djamel, 2021).
Memiliki fungsi dalam menganalisis untuk menentukan tegangan, nilai arus dan nilai daya yang mengalir dalam sistem kelistrikan. Studi aliran daya memberikan informasi tentang daya dan aliran daya aktif dan reaktif dalam kondisi tertentu dalam sistem yang beroperasi saat kesetimbangan stabil (Yudanto dan Tessal, 2021).
Adapun persamaan yang digunakan sebagai dasar aliran daya pada n-bus adalah sebagai berikut:
𝑃𝑖− 𝑗𝑄𝑖= 𝑉𝑖∗𝐼𝑖 (3) Berdasarkan hukum arus Kirchoff dapat di tulis persamaan arus pada n-bus sebagai berikut:
𝐼𝑖= ∑𝑛𝑗=1𝑌𝑖𝑗𝑉𝑗 (4) Dengan
𝑌𝑖𝑗= |𝑌𝑖𝑗|∠𝜃𝑖𝑗 (5) 𝑉𝑗= |𝑉𝑗|∠𝛿𝑗 (6) Berdasarkan persamaan – persamaan diatas, maka dapat ditulis persamaan aliran daya pada n-bus sebagai berikut:
𝑃𝑖− 𝑗𝑄𝑖= |𝑉𝑖|∠ − 𝛿𝑖∑𝑛𝑗=1|𝑌𝑖𝑗𝑉𝑗|∠𝜃𝑖𝑗+ 𝛿𝑗 (7) Dengan melakukan pemisahan daya aktif (P) dan daya reaktif (Q) maka persamaan aliran daya pada n-bus menjadi:
𝑃𝑖= ∑𝑛 |𝑉𝑖𝑌𝑖𝑗𝑉𝑗| cos (𝜃𝑖𝑗− 𝛿𝑖
𝑗=1 + 𝛿𝑗) (8) 𝑄𝑖= − ∑𝑛𝑗=1|𝑉𝑖𝑌𝑖𝑗𝑉𝑗| sin (𝜃𝑖𝑗− 𝛿𝑖+ 𝛿𝑗) (9) Dimana :
𝑃 = Daya aktif 𝑄 = Daya reaktif 𝑌 = Admitasi kawat 𝜃 = Admitasi kawat shunt 𝑉 = Tegangan
𝛿 = Sudut tegangan
|𝑌| = Admitasi kawat per-unit
|𝜃| = Admitasi kawat shunt per-unit
|𝑉| = Tegangan per-unit
|𝛿| = Sudut tegangan per-unit 𝑖 𝑑𝑎𝑛 𝑗 = Bus - n
Rugi Daya Listrik
Rugi daya listrik adalah berkurangnya daya listrik yang dikirimkan oleh produsen listrik kepada penerima (konsumen), Artinya daya yang hilang
akibat susut daya adalah daya yang dihasilkan tetapi tidak digunakan. Dalam hal ini, produsen listrik menderita kerugian akibat produksi listrik dengan biaya yang signifikan, tetapi tidak menerima keuntungan finansial dari penjualan listrik tersebut (Pratama & Aris, 2019).
Rugi daya listrik untuk saluran 3 fasa dinyatakan dalam persamaan berikut :
𝑃𝐿= 3. 𝐼2. 𝑅. 𝐿 (10) Dimana:
𝑃𝐿 = Rugi Daya (Watt) 𝐼 = Arus Beban (A)
𝑅 = Tahanan Kawat Per Fasa (Ω/Km) 𝐿 = Panjang Saluran (Km)
Losses (rugi daya) dapat diklasifikasikan menjadi 2 bagian yakni : Rugi daya teknis dan non – teknis. Rugi daya teknis merupakan rugi daya yang terjadi karena adanya pengaruh dari sifat meterial atau peralatan jaringan, kemudian rugi daya non – teknis merupakan rugi daya yang disebabkan oleh kesalahan instalasi atau kerusakan alat pada jaringan. Secara umum, adanya losses biasanya disebabkan oleh sistem distribusi, beban yang tidak seimbang, eror pada KWh meter, overload , trip , dan atau penggunaan listrik yang tidak teratur (Putera, dkk., 2021).
Metode Newton-Raphson
Metode newton-raphson adalah metode pencarian akar suatu persamaan nonlinier satu variabel : 𝑓(𝑥) = 0, dengan menggunakan tebakan awal (𝑥0).
Semakin dekat tebakan awal dengan akar sebenarnya, maka semakin cepat konvergen dengan akarnya. Persamaan iterasi yang digunakan untuk mencapai konvergen dinyatakan oleh :
𝑥𝑛+1= 𝑥𝑛−𝑓(𝑥𝑛)
𝑓′(𝑥𝑛), 𝑛 = 0,1,2, … 𝑛 (11) Metode ini mensyaratkan 𝑓′(𝑥𝑛) ≠ 0, agar metode dapat diterapkan dan mencapai nilai yang konvergen secara riil (Putra, dkk., 2011).
Dalam penyelesaian analisa aliran daya metode newton raphson menggunakan matriks admitansi bus, baik pada ekspansi deret taylor pertama atau orde kedua yang telah dievaluasi sebagai solusi terbaik untuk keandalan dan konvergensi cepat.
Solusi newton raphson adalah algoritma pilihan untuk persamaan non linier yang diselesaikan pada sistem computer. Penggunaan aritmatika nyata membutuhkan pengalaman sekitar dua kali lebih banyak referensi memori untuk melakukan jumlah komputasi yang sama dengan aritmatika kompleks (Yudanto & Tessal, 2021).
Adapun langkah – langkah untuk menerapkan metode newton raphson pada penyelesaian analisa aliran daya, terdapat pada Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Newton Raphson Feed Forward Neural Network
Metode Artificial Neural Network (ANN) atau Jaringan Saraf Tiruan (JST) dalah metode yang menggunakan koneksi neuron-neuron buatan sebagai simulator terhadap sistem syaraf otak manusia. ANN berfungsi untuk memetakan hubungan non-linier antara input dan output. ANN biasanya terdiri dari 3 jenis lapisan, yaitu: lapisan input, satu atau lebih lapisan tersembunyi, dan lapisan output. ANN menerima data input yang diketahui dan meminimalkan perbedaan antara output yang diketahui dengan output yang dihasilkan (Mohamad, 2013).
Terdapat banyak jenis ANN, salah satunya adalah umpan-maju atau Feed Forward yang akan digunakan penulis pada penelitian ini. Feed Forward digunakan untuk peneliti karena sifat dari prosesnya yang tidak berulang (Loop), dimana sinyal ditransmisikan dari lapisan input ke lapisan tersembunyi lalu dilanjutkan ke lapisan output (Baliyan, dkk., 2015).
𝑜 = ∅(∑𝑛 𝑥1𝑤1+ ⋯ + 𝑥𝑛𝑤𝑛
𝑖=1 + 𝑏) (12) Dimana :
x = inputs
w = synapse weight o = output
∅ = activation function b = bias
i = number of input
Ya Tidak
Mulai
Membaca data saluran, data bus daya dan toleransi
Membentuk Ybus matriks
Asumsikan tegangan bus awal menjadi 𝟏.𝟎∠𝟎°
Menghitung 𝑷𝒊(𝒊) untuk semua bus kecuali bus Slack Menghitung 𝑸𝒊(𝒊) untuk semua PQ bus
Menghitung ketidaksesuaian daya aktif dan reaktif menggunakan ∆𝑷 & ∆𝑸
Nilai saat ini menjadi ∆𝜹 & |𝑽|
∆𝑷 ≤ 𝜺
Menghitung aliran arus dan daya aktif dan reaktif pada semua saluran
Selesai Cetak Hasil Menghitung 𝑱𝟏,𝑱𝟐,𝑱𝟑,𝑱𝟒
sesuai dengan persamaannya Menghitung iterasi
lanjutan
Mencari |∆𝜹| & ∆𝑽 Memperbaharui besaran tegangan dan sudut fasa
Hasil output yang didapatkan dari penggunaan metode Feed Forward Neural Network (FFNN), dilakukan validasi data dalam hal ini penulis menggunakan metode Mean Squared Error (MSE).
MSE merupakan metode analitik untuk menentukan nilai akurasi prediksi dari error. Perhitungan MSE dilakukan dengan membandingkan nilai output (𝑌𝑡) dengan nilai target (𝑌𝑡′) Hasilnya adalah selisih dibagi jumlah variabel (𝑛) (Mahendra, dkk., 2021).
Adapun rumus untuk mencari nilai MSE adalah sebagai berikut:
𝑀𝑆𝐸 = 1
𝑛 ∑𝑛𝑡=1(𝑌𝑡 − 𝑌𝑡′)2 (13) Dimana:
𝑌𝑡 = Data Output FFNN periode t 𝑌𝑡′ = Data Target FFNN periode t 𝑛 = Jumlah periode t
METODE
Penelitian ini memiliki beberapa langkah antara lain adalah melakukan studi literatur tentang penelitian terkait, pengumpulan data sebagai penunjang dalam penelitian terkait, melakukan analisis data dan perhitungan menggunakan metode, menganalisa hasil perhitungan dan menyusun laporan.
Gambar 2. Flowchart Penelitian
Langkah – langkah pada Gambar 2 diatas dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Tahap studi literatur merupakan tahap pengumpulan dan pengkajian terhadap buku – buku dan artikel ilmiah sebagai bahan referensi penelitian yang akan penulis lakukan.
2. Tahap pengumpulan data merupakan tahap peneliti mengumpulkan data – data yang dibutuhkan. Adapun data – data yang dikumpulkan berupa : Data spesifikasi sumber energi listrik, Data spesifikasi generator, Data spesifikasi transformator, Data spesifikasi
saluran ,Data spesifikasi beban, single line diagram yang akan digunakan sebagai input simulasi aliran daya.
3. Tahapan analisa data merupakan tahapan yang berisi 3 rangkaian simulasi yang dilakukan untuk memperoleh hasil berupa data numerik yang sesuai dengan tujuan penelitian.
4. Tahapan ini berisikan data numerik berdasarkan hasil tahapan sebelumnya.
5. Setelah memperoleh hasil selanjutnya adalah tahap terakhir yang merupakan penyusunan laporan penelitian yang telah dilakukan dalam format skripsi.
Pada penelitian ini yang berjudul “Optimal Capacitor Placement Menggunakan Metode Newton Rapshon – Neural Network Untuk Meminimalisasi Rugi – Rugi Daya” variabel bebasnya adalah pemasangan kapasitor yang optimal sebagai penyelesaian terhadap penurunan nilai rugi – rugi daya pada sistem kelistrikan PG Tersana Baru. Sedangkan variabel terikatnya adalah penurunan nilai rugi – rugi daya/Losses pada sistem kelistrikan tersebut.
Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data merupakan metode yang digunakan untuk memperoleh data yang diperlukan untuk penelitian. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan 2 metode untuk mendapatkan data yang diperlukan, yaitu:
1. Metode Wawancara
Metode wawancara adalah teknik pengumpulan data yang dilakukan memalui tatap muka dan tanya jawab dengan narasumber. Melalui teknik ini peneliti mendapatakan informasi terkait aliran daya yang terjadi pada sistem kelistrikan PG Tersana Baru.
2. Metode Observasi
Sedangkan metode observasi adalah pengamatan dan pencatatan langsung secara sistematik terhadap data yang diperlukan untuk penelitian. Dari metode ini penulis memperoleh berbagai data, antara lain:
a. Data spesifikasi sumber energi listrik b. Data spesifikasi generator
c. Data spesifikasi transformator d. Data spesifikasi saluran e. Data spesifikasi beban f. Data single line diagram Teknik Analisa Data
Teknik analisa data merupakan cara atau metode untuk mengolah dan memproses data menjadi sebuah hasil atau informasi yang valid dan juga mudah dipahami oleh orang umum. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan metode analisis data kuantitatif untuk mendapatkan hasil dalam bentuk data numerik.
Pada tahapan analisa data terdapat 3 rangkaian simulasi yang akan dilakukan untuk memperoleh Studi Literatur
Analisa Data
Penyusunan Laporan Mulai
Pengumpulan data
Hasil
Selesai
data numerik yang dibutuhkan dalam penelitian ini.
Secara singkat tahapan analisa data dapat dilihat pada Gambar 3:
Gambar 3. Flowchart Analisa Data HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Pengambilan Data
Berdasarkan hasil wawancara dan observasi yang telah dilakukan, didapatkan data real time sistem kelistrikan PG Tersana Baru berupa: Data spesifikasi sumber energi listrik, Data spesifikasi generator, Data spesifikasi transformator, Data spesifikasi saluran, Data spesifikasi beban, Data single line diagram yang tersaji dibawah ini.
Tabel 1. Spesifikasi Sumber Energi Listrik
No ID kV
1 PLN 20
(Sumber : PG Tersana Baru, 2023) Tabel 2. Spesifikasi Generator
No ID kW kV
1 Turbin 1 1600 0,4
2 Turbin 3 2400 0,4
(Sumber : PG Tersana Baru, 2023) Tabel 3. Spesifikasi Transformator
No ID kVA kV
1 Trafo PLN 1000 20/0,4
(Sumber : PG Tersana Baru, 2023) Tabel 4. Spesifikasi Panjang Saluran (Kabel) No Dari Tujuan Panjang (M) Ukuran
(MM2)
1 PLN Trafo 250 70
2 Trafo BUS 50 120
3 Turbin 1 BUS 15 120
4 Turbin 3 BUS 20 120
5 BUS Perum dan Penerangan 500 185
6 BUS HGC 200 185
7 BUS Cane Cutter 250 120
8 BUS Gilingan Barat 250 120
9 BUS Gilingan Timur 220 120
10 BUS Hitachi 300 120
11 BUS Maxitherm 250 120
12 BUS Pemurnian 230 120
13 BUS Penguapan 200 120
14 BUS Vacuum 200 120
15 BUS LGC 215 120
16 BUS Pendingin 150 120
17 BUS WTP 60 120
(Sumber : PG Tersana Baru, 2023)
Tabel 1 – 3 berisikan informasi spesifikasi sumber kelistrikan yang digunakan untuk menjalankan mesin – mesin listrik yang ada di PG Tersana baru dan Tabel 4 berisikan informasi pengkabelan yang terdapat pada sistem kelistrikan PG Tersana Baru.
Pengumpulan Data
Merancang Single Line Diagram pada Software
ETAP 12.6.0
Simulasi Analisa Aliran Daya
Simulasi Optimal Capacitor Placement menggunakan
metode Newton Raphson
Simulasi Optimal Capacitor Placement menggunakan
metode Neural Network
Menambahkan Kapasitor Bank yang Optimal pada
Single line Diagram
Simulasi Analisa Aliran Daya Hasil
Se lesai Mulai
Gambar 4. Single Line Diagram Sistem Kelistrikan PG Tersana Baru (Sumber : PG Tersana Baru, 2022)
Tabel 5. Spesifikasi Beban pada Jam 07.00 WIB
No ID kVA kW A kVar %PF
1 Perum dan Penerangan 324 275 467 171 85%
2 HGC 510 434 736 269 85%
3 Cane Cutter 180 153 260 95 85%
4 Gilingan Barat 126 107 182 66 85%
5 Gilingan Timur 78 66 113 41 85%
6 Hitachi 178 151 257 94 85%
7 Maxitherm 116 98 167 61 85%
8 Pemurnian 381 324 550 201 85%
9 Penguapan 46 39 67 24 85%
10 Vacuum 46 39 67 24 85%
11 LGC 320 272 461 168 85%
12 Pendingin 167 142 240 88 85%
13 WTP 148 125 213 78 85%
(Sumber : PG Tersana Baru, 2023) Tabel 6. Spesifikasi Beban pada Jam 08.00 WIB
No ID kVA kW A kVar %PF
1 Perum dan Penerangan 257 218 371 135 85%
2 HGC 405 344 584 213 85%
3 Cane Cutter 143 122 206 75 85%
4 Gilingan Barat 100 85 144 53 85%
5 Gilingan Timur 62 53 90 33 85%
6 Hitachi 141 120 204 74 85%
7 Maxitherm 92 78 132 48 85%
8 Pemurnian 302 257 436 159 85%
9 Penguapan 37 31 53 19 85%
10 Vacuum 37 31 53 19 85%
11 LGC 254 216 366 134 85%
12 Pendingin 132 112 191 70 85%
13 WTP 117 100 169 62 85%
(Sumber : PG Tersana Baru, 2023) Tabel 7. Spesifikasi Beban pada Jam 09.00 WIB
No ID kVA kW A kVar %PF
1 Perum dan Penerangan 274 233 395 144 85%
2 HGC 432 367 623 227 85%
3 Cane Cutter 152 130 220 80 85%
4 Gilingan Barat 106 90 154 56 85%
5 Gilingan Timur 66 56 95 35 85%
6 Hitachi 151 128 218 79 85%
7 Maxitherm 98 83 141 52 85%
8 Pemurnian 322 274 465 170 85%
9 Penguapan 39 33 56 21 85%
10 Vacuum 39 33 56 21 85%
11 LGC 270 230 390 142 85%
12 Pendingin 141 120 203 74 85%
13 WTP 125 106 180 66 85%
(Sumber : PG Tersana Baru, 2023) Tabel 8. Spesifikasi Beban pada Jam 10.00 WIB
No ID kVA kW A kVar %PF
1 Perum dan Penerangan 239 203 345 126 85%
2 HGC 376 320 543 198 85%
3 Cane Cutter 133 113 192 70 85%
4 Gilingan Barat 93 79 134 49 85%
5 Gilingan Timur 58 49 83 30 85%
6 Hitachi 131 112 190 69 85%
7 Maxitherm 85 72 123 45 85%
8 Pemurnian 281 239 405 148 85%
9 Penguapan 34 29 49 18 85%
10 Vacuum 34 29 49 18 85%
11 LGC 236 200 340 124 85%
12 Pendingin 123 104 177 65 85%
13 WTP 109 93 157 57 85%
(Sumber : PG Tersana Baru, 2023)
Tabel 9. Spesifikasi Beban pada Jam 11.00 WIB
No ID kVA kW A kVar %PF
1 Perum dan Penerangan 305 259 440 161 85%
2 HGC 480 408 693 253 85%
3 Cane Cutter 170 144 245 89 85%
4 Gilingan Barat 118 101 171 62 85%
5 Gilingan Timur 74 63 106 39 85%
6 Hitachi 168 143 242 88 85%
7 Maxitherm 109 93 157 57 85%
8 Pemurnian 359 305 518 189 85%
9 Penguapan 44 37 63 23 85%
10 Vacuum 44 37 63 23 85%
11 LGC 301 256 434 159 85%
12 Pendingin 157 133 226 83 85%
13 WTP 139 118 201 73 85%
(Sumber : PG Tersana Baru, 2023) Tabel 10. Spesifikasi Beban pada Jam 12.00 WIB
No ID kVA kW A kVar %PF
1 Perum dan Penerangan 289 246 417 152 85%
2 HGC 455 387 657 240 85%
3 Cane Cutter 161 137 232 85 85%
4 Gilingan Barat 112 95 162 59 85%
5 Gilingan Timur 70 59 101 37 85%
6 Hitachi 159 135 230 84 85%
7 Maxitherm 103 88 149 54 85%
8 Pemurnian 340 289 491 179 85%
9 Penguapan 41 35 60 22 85%
10 Vacuum 41 35 60 22 85%
11 LGC 285 243 412 150 85%
12 Pendingin 149 126 215 78 85%
13 WTP 132 112 190 69 85%
(Sumber : PG Tersana Baru, 2023) Tabel 11. Spesifikasi Beban pada Jam 13.00 WIB
No ID kVA kW A kVar %PF
1 Perum dan Penerangan 300 255 434 158 85%
2 HGC 473 402 683 249 85%
3 Cane Cutter 167 142 241 88 85%
4 Gilingan Barat 117 99 169 62 85%
5 Gilingan Timur 73 62 105 38 85%
6 Hitachi 165 141 239 87 85%
7 Maxitherm 107 91 155 57 85%
8 Pemurnian 353 300 510 186 85%
9 Penguapan 43 36 62 23 85%
10 Vacuum 43 36 62 23 85%
11 LGC 297 252 428 156 85%
12 Pendingin 155 131 223 81 85%
13 WTP 137 116 198 72 85%
(Sumber : PG Tersana Baru, 2023) Tabel 12. Spesifikasi Beban pada Jam 14.00 WIB
No ID kVA kW A kVar %PF
1 Perum dan Penerangan 322 274 465 170 85%
2 HGC 508 432 733 268 85%
3 Cane Cutter 179 153 259 95 85%
4 Gilingan Barat 125 107 181 66 85%
5 Gilingan Timur 78 66 112 41 85%
6 Hitachi 177 151 256 93 85%
7 Maxitherm 115 98 166 61 85%
8 Pemurnian 379 322 547 200 85%
9 Penguapan 46 39 66 24 85%
10 Vacuum 46 39 66 24 85%
11 LGC 318 271 460 168 85%
12 Pendingin 166 141 240 87 85%
13 WTP 147 125 212 77 85%
(Sumber : PG Tersana Baru, 2023)
Gambar 4 merupakan rangkaian single line diagram/one line diagram sistem kelistrikan PG Tersana Baru. Sedangkan Tabel 5 – 12 berisi spesifikasi beban kelistrikan PG Tersana Baru yang diambil saat shift 1 (Jam 07.00 – 14.00 WIB) Minggu, 09 Juli 2023.
Hasil Simulasi Analisa Aliran Daya Sebelum Terpasang Kapasitor
Setelah mendapatkan data real time sistem kelistrikan PG Tersana Baru, dilakukan sebuah simulasi analisa aliran daya dengan menggunakan bantuan software ETAP 12.6.0 dengan metode perhitungan Newton Raphson.
Terdapat beberapa tahapan dalam melakukan simulasi analisa aliran daya pada software ETAP 12.6.0, sebagai berikut :
1. Buka Software ETAP 12.6.0
2. Setelah terbuka, akan ditampilkan jendela create new project atau klik simbol “new” di pojok kiri atas, masukkan nama project yang akan dikerjakan dan diktori penyimpanannya.
3. Kemudian akan muncul jendela user information, masukkan nama pembuat dan centang semua pilihan “access level permission”.
4. Selanjutnya, mengatur project standard yang akan digunakan dengan mengklik “project”
pada menu bar, kemudian klik standard, untuk simulasi kali ini digunakan standart IEC dengan Unit System Metric dan frekuensi 50 Hz.
5. Selanjutnya lakukan pemodelan sesuai dengan Single Line Diagram PG Tersana Baru. Dan jangan lupa untuk memasukkan parameter setiap komponennya.
a. Power Grid (rating kV)
b. Generator (rating kW, kV, % PF, kVA, % Efisiensi, Poles, RPM, impedance) c. Transformator (rating kV primer dan
sekunder, kVA, type, sub type, class, impedance)
d. Penghantar atau kabel (length, tolerance, library)
e. Lumped Load (rating kV, kVa, %PF) 6. Klik toolbar “load flow analysis” dan Pilih
metode load flow dengan cara klik “load flow study case”, disini terdapat beberapa pilihan metode, lalu pilih metode Newton-Raphson.
7. Lakukan simulasi analisa aliran daya dengan cara klik ikon “run load flow” pada load flow toollbar pada bagian kanan.
8. Untuk melihat hasil simulasi analisa aliran daya klik “Load Flow Result Analyzer”, klik Branch Results pada bagian Report Type, lalu centang (kW Flow, kVar Flow, %PF, kW Losses, kVar Losses).
Berdasarkan data yang telah di peroleh, maka hasil analisa aliran daya sebelum pemasangan kapasitor adalah sebagai berikut:
Tabel 13. Hasil Analisa Aliran Daya sebelum Terpasang Kapasitor pada Jam 07.00 WIB ID kW Flow
(P)
kVar Flow
(Q) % PF kW Losses
kVar Losses
1 265 169 84.35 37.164 27.574
2 477 301 84.53 47.905 35.543
3 163 99.363 85.33 10.523 5.114 4 112 68.508 85.23 4.970 2.416 5 67.962 41.901 85.12 1.626 0.790 6 163 99.198 85.39 12.638 6.142
7 102 62.685 85.21 4.157 2.02
8 369 222 85.68 49.543 24.077
9 39.881 24.648 85.07 0.51 0.248 10 39.881 24.648 85.07 0.51 0.248
11 299 181 85.52 30.529 14.836
12 146 89.707 85.18 5.098 2.478 13 127 78.326 85.06 1.544 0.750 14 63.834 133 43.38 0.001 0.001 15 63.833 133 43.38 0.297 1.041
16 63.535 132 43.5 0.410 0.199
17 1331 767 86.64 13.423 6.523
18 999 575 86.64 10.067 4.892
Total 230.915 134.892
Tabel 14. Hasil Analisa Aliran Daya sebelum Terpasang Kapasitor pada Jam 08.00 WIB ID kW Flow
(P)
kVar Flow
(Q) % PF kW Losses
kVar Losses
1 212 134 84.48 23.546 17.47
2 370 233 84.64 28.608 21.226
3 127 77.898 85.26 6.411 3.116 4 87.514 53.829 85.18 3.046 1.48 5 53.887 33.26 85.1 1.018 0.495 6 127 77.724 85.31 7.683 3.734 7 79.996 49.236 85.16 2.546 1.237
8 283 172 85.52 29.145 14.164
9 31.475 19.464 85.05 0.316 0.154 10 31.475 19.464 85.05 0.316 0.154
11 232 141 85.4 18.344 8.915
12 115 71.023 85.14 3.174 1.543 13 100 62.046 85.05 0.964 0.468
14 49.706 103 43.33 0.001 0
15 49.706 103 43.33 0.181 0.633 16 49.525 103 43.42 0.249 0.121
17 1038 599 86.61 8.16 3.966
18 778 449 86.61 6.12 2.974
Total 139.828 81.85
Tabel 15. Hasil Analisa Aliran Daya sebelum Terpasang Kapasitor pada Jam 09.00 WIB ID kW Flow
(P)
kVar Flow
(Q) % PF kW Losses
kVar Losses
1 225 143 84.45 26.659 19.78
2 397 250 84.61 32.985 24.474
3 136 83.415 85.28 7.368 3.581 4 93.812 57.671 85.19 3.503 1.702 5 56.935 35.133 85.1 1.138 0.553 6 136 83.337 85.33 8.855 4.303 7 85.629 52.678 85.17 2.92 1.419
8 305 184 85.56 33.688 16.372
9 33.273 20.573 85.05 0.354 0.172 10 33.273 20.573 85.05 0.354 0.172
11 249 151 85.43 21.074 10.242
12 123 75.58 85.15 3.601 1.75
13 107 66.111 85.05 1.095 0.532
14 53.218 111 43.34 0.001 0
15 53.217 111 43.34 0.207 0.725 16 53.009 110 43.44 0.286 0.139
17 1111 641 86.62 9.347 4.543
18 833 481 86.62 7.011 3.407
Total 160.446 93.886
Tabel 16. Hasil Analisa Aliran Daya sebelum Terpasang Kapasitor pada Jam 10.00 WIB ID kW Flow
(P)
kVar Flow
(Q) % PF kW Losses
kVar Losses
1 197 125 84.52 20.392 15.13
2 342 215 84.67 24.401 18.104
3 118 72.412 85.24 5.527 2.686 4 81.247 50.002 85.16 2.623 1.275 5 49.629 30.642 85.09 0.863 0.419
6 118 72.153 85.29 6.604 3.21
7 74.387 45.807 85.15 2.2 1.069
8 261 158 85.48 24.732 12.019
9 29.081 17.987 85.05 0.27 0.131 10 29.081 17.987 85.05 0.27 0.131
11 214 131 85.37 15.635 7.598
12 107 65.722 85.13 2.713 1.319 13 93.146 57.616 85.05 0.83 0.403 14 45.974 95.667 43.31 0.001 0 15 45.974 95.666 43.31 0.155 0.542 16 45.819 95.125 43.4 0.213 0.104
17 960 554 86.6 6.985 3.395
18 720 416 86.6 5.239 2.546
Total 119.653 70.081
Tabel 17. Hasil Analisa Aliran Daya sebelum Terpasang Kapasitor pada Jam 11.00 WIB ID kW Flow
(P)
kVar Flow (Q)
% PF
kW Losses
kVar Losses
1 250 159 84.38 33.018 24.498
2 446 281 84.56 41.819 31.028
3 153 93.35 85.31 9.265 4.503
4 105 64.236 85.21 4.361 2.119 5 63.664 39.265 85.11 1.425 0.693 6 153 93.057 85.37 11.091 5.39 7 95.705 58.824 85.19 3.653 1.775
8 345 208 85.64 43.105 20.948
9 37.476 23.165 85.06 0.449 0.218 10 37.476 23.165 85.06 0.449 0.218 11 280 170 85.48 26.682 12.967 12 137 84.347 85.17 4.499 2.186 13 120 73.881 85.06 1.371 0.666
14 59.773 124 43.37 0.001 0
15 59.772 124 43.37 0.261 0.913 16 59.511 123 43.47 0.36 0.175 17 1247 719 86.63 11.778 5.724
18 935 539 86.63 8.834 4.293
Total 202.421 118.314
Tabel 18. Hasil Analisa Aliran Daya sebelum Terpasang Kapasitor pada Jam 12.00 WIB ID kW Flow
(P)
kVar Flow
(Q) % PF kW Losses
kVar Losses
1 237 151 84.42 29.682 22.023
2 420 265 84.59 37.116 27.539
3 144 88.171 85.29 8.248 4.008 4 98.872 60.755 85.2 3.894 1.892 5 60.602 37.385 85.11 1.29 0.627 6 144 88.181 85.35 9.936 4.829 7 90.657 55.746 85.18 3.275 1.592
8 324 196 85.6 38.122 18.526
9 35.674 22.054 85.06 0.407 0.198 10 35.674 22.054 85.06 0.407 0.198
11 264 161 85.46 23.778 11.556
12 130 80.149 85.16 4.056 1.971 13 113 69.809 85.06 1.223 0.594
14 56.45 117 43.36 0.001 0
15 56.449 117 43.36 0.233 0.815 16 56.216 117 43.46 0.321 0.156 17 1178 679 86.63 10.511 5.108
18 883 510 86.63 7.883 3.831
Total 180.383 105.463
Tabel 19. Hasil Analisa Aliran Daya sebelum Terpasang Kapasitor pada Jam 13.00 WIB ID kW Flow
(P)
kVar Flow
(Q) % PF kW Losses
kVar Losses
1 247 157 84.39 32.131 23.84
2 439 277 84.57 40.478 30.033
3 150 91.753 85.3 8.945 4.347
4 103 63.461 85.21 4.254 2.067 5 63.051 38.889 85.11 1.397 0.679 6 151 91.835 85.36 10.795 5.246 7 94.442 58.054 85.19 3.556 1.728
8 338 204 85.62 41.588 20.211
9 36.875 22.795 85.06 0.435 0.211 10 36.875 22.795 85.06 0.435 0.211
11 276 167 85.48 25.869 12.572
12 135 83.201 85.16 4.375 2.126
13 118 72.77 85.06 1.33 0.646
14 58.859 122 43.36 0.001 0
15 58.857 122 43.36 0.253 0.886 16 58.604 121 43.47 0.349 0.17 17 1228 708 86.63 11.423 5.551
18 921 531 86.63 8.567 4.163
Total 196.181 114.687
Tabel 20. Hasil Analisa Aliran Daya sebelum Terpasang Kapasitor pada Jam 14.00 WIB ID kW Flow
(P)
kVar Flow
(Q) % PF kW Losses
kVar Losses
1 264 168 84.35 36.848 27.34
2 474 300 84.53 47.462 35.215
3 162 98.96 85.33 10.436 5.072 4 111 68.118 85.23 4.913 2.388 5 67.347 41.524 85.12 1.596 0.776 6 162 98.787 85.39 12.531 6.09 7 101 62.299 85.21 4.105 1.995
8 367 221 85.68 48.915 23.772
9 39.279 24.277 85.06 0.494 0.24 10 39.279 24.277 85.06 0.494 0.24
11 299 181 85.52 30.379 14.764
12 146 89.707 85.18 5.098 2.477 13 126 77.955 85.06 1.529 0.743 14 63.523 132 43.38 0.001 0.001 15 63.521 132 43.38 0.294 1.031 16 63.227 131 43.5 0.406 0.197
17 1325 764 86.64 13.293 6.46
18 994 573 86.64 9.97 4.845
Total 228.764 133.646
Dengan ketentuan ID :
1 = Aliran Daya dari Bus ke Perum 2 = Aliran Daya dari Bus ke HGC 3 = Aliran Daya dari Bus ke Cane Cutter 4 = Aliran Daya dari Bus ke Gilingan Barat 5 = Aliran Daya dari Bus ke Gilingan Timur 6 = Aliran Daya dari Bus ke Hitachi 7 = Aliran Daya dari Bus ke Maxitherm 8 = Aliran Daya dari Bus ke Pemurnian 9 = Aliran Daya dari Bus ke Penguapan 10 = Aliran Daya dari Bus ke Vacuum 11 = Aliran Daya dari Bus ke LGC 12 = Aliran Daya dari Bus ke Pendingin 13 = Aliran Daya dari Bus ke WTP
14 = Aliran Daya dari PLN ke Transformator 15 = Aliran Daya pada Transformator 16 = Aliran Daya dari Transformator ke Bus 17 = Aliran Daya dari Turbin 1 ke Bus 18 = Aliran Daya dari Turbin 3 ke Bus
Dari seluruh hasil simulasi analisis aliran daya yang telah di lakukan (Tabel 13 – Tabel 20), dapat diketahui bahwa rugi – rugi daya terbesar terjadi pada jam 07.00 WIB dimana besar rugi daya aktif sebesar 230.915 kW dan rugi daya reaktif sebesar 134.892 kVar. Dari hasil tersebut selanjutnya akan dilakukan simulasi optimal capacitor placement pada data hasil analisa aliran daya pada jam 07.00.
Hasil Simulasi Optimal Capacitor Placement Menggunakan Metode Newton Raphson
Simulasi optimal capacitor placement menggunakan metode newton raphson dilakukan dengan software ETAP 12.6.0. data input yang digunakan pada simulasi ini adalah data hasil simulasi analisa aliran daya pada jam 07.00 WIB.
Adapun tahapan – tahapan yang perlu dilakukan, sebagai berikut:
1. Buka file simulasi analisa aliran daya pada jam 07.00 WIB pada software ETAP 12.6.0.
2. Klik toolbar optimal capacitor placement lalu klik new study case untuk masuk ke jendela setting OCP Study Case.
3. Untuk Objective, pilih yang Both sedangkan untuk load flow paramaters, pilih Newton- Raphson dengan Max. Iteration : 99 dan Precision : 0,0001 sebagai batas error.
4. Memasukkan parameter – parameter sesuai kebutuhan.
a. Info : Objective, Load Flow Parameters, Precision/speed ratio.
b. Voltage Constraint : Min & Max Voltage dan Select All Bus (Include Nodes)
c. Power Factor Constraint : Min & Max PF dan Select All Bus (Include Nodes)
d. Capacitor : Add All Bus (Include Nodes)
5. Lakukan simulasi OCP dengan cara klik ikon run optimal capacitor placement pada optimal capacitor placement toollbar pada bagian kanan.
6. Untuk melihat hasilnya klik report manager pilih OCP Results pada bagian Result. Disini terdapat beberapa pilihan format output dari hasil simulasi, pilih Ms Excel.
Maka, didapatkan hasil sebagai berikut:
Tabel 21. Hasil Optimal Capacitor Placement menggunakan Metode Newton Raphson
ID Rated
kvar/Bank Rated
kV
# of Banks
Total kvar
1. Bus-Perum 100 0.48 5 500
2. Bus-HGC 100 0.48 4 400
3. Bus-Cane 100 0.48 1 100
4. Bus-Gilbar 100 0.48 1 100
5. Bus-Giltim 100 0.48 1 100
6. Bus-Hitachi 100 0.48 1 100
7. Bus-Maxi 100 0.48 1 100
8. Bus-Pemurni 100 0.48 6 600
9. Bus-Pengu 100 0.48 1 100
10. Bus-Vacuum 100 0.48 1 100
11. Bus-LGC 100 0.48 3 300
12. Bus-Pendi 100 0.48 1 100
13. Bus-WTP 100 0.48 1 100
Trafo PLN Turbin1-Bus Turbin3-Bus
Total 27 2700
Dari Gambar 5 dan Tabel 21 diketahui bahwa hasil simulasi optimal capacitor placement menggunakan metode newton raphson adalah untuk mengurangi rugi – rugi daya pada sistem kelistrikan PG Tersana Baru perlu dilakukan pemasangan 27 bank kapasitor berkapasitas 100 kVar yang tersebar di 13 bus beban yang ada.
Gambar 5. Single Line Diagram Hasil Optimal Capacitor Placement menggunakan Metode Newton Raphson
