Optimalisasi Smart Grid Berbasis Energi Baru Terbarukan (EBT) melalui Implementasi Automatic
Generation Control (AGC)
PROJECT PENELITIAN
Disusun Untuk Memenuhi Tugas Kelompok Mata Kuliah SMART GRID DAN PEMBANGKITAN TERDISTRIBUSI
Disusun Oleh:
KELOMPOK 7
Arie Setiawan Yusra (202310040) Ikwani Faqih
Siti Nurul Afina
Dosen Pengampu: Dr. Dhami Johar Damiri, S.Pd, M.Si
MAGISTER TEKNIK ELEKTRO INSTITUT TEKNOLOGI PLN
2 0 2 4
BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Perkembangan teknologi dan kebutuhan energi yang terus meningkat memicu transformasi signifikan dalam sistem tenaga listrik. Smart Grid, atau jaringan listrik pintar, merupakan salah satu inovasi yang muncul untuk menjawab tantangan ini. Smart Grid memanfaatkan teknologi informasi dan komunikasi untuk mengoptimalkan produksi, distribusi, dan konsumsi energi listrik, sehingga menciptakan sistem yang lebih efisien, andal, dan berkelanjutan. Dalam konteks ini, Energi Baru Terbarukan (EBT) seperti tenaga surya, angin, dan biomassa memainkan peran penting. Integrasi EBT ke dalam jaringan listrik tradisional tidak hanya mengurangi ketergantungan pada bahan bakar fosil tetapi juga mendukung upaya global dalam mengurangi emisi gas rumah kaca.
Namun, integrasi EBT dalam Smart Grid tidak tanpa tantangan. Sifat EBT yang intermittency atau tidak dapat diprediksi, seperti fluktuasi yang disebabkan oleh perubahan cuaca pada tenaga surya dan angin, dapat mengganggu stabilitas jaringan listrik. Oleh karena itu, diperlukan mekanisme kontrol yang efektif untuk mengatasi variabilitas ini dan memastikan pasokan listrik yang stabil dan andal. Di sinilah peran Automatic Generation Control (AGC) menjadi krusial.
AGC adalah sistem kontrol yang digunakan untuk menyesuaikan output pembangkit listrik secara otomatis untuk menjaga keseimbangan antara penawaran dan permintaan energi listrik serta mempertahankan frekuensi jaringan dalam batas yang diizinkan. Dalam sistem tenaga listrik konvensional, AGC sudah lama digunakan untuk mengelola beban dan pembangkitan secara real-time. Namun, dengan meningkatnya penetrasi EBT, diperlukan pengembangan dan optimasi AGC yang lebih lanjut agar dapat beradaptasi dengan karakteristik khusus dari sumber energi terbarukan.
Implementasi AGC dalam Smart Grid berbasis EBT menghadirkan berbagai keuntungan. Pertama, AGC dapat membantu dalam merespon perubahan beban dan fluktuasi pembangkitan dari EBT secara cepat dan efektif, sehingga meningkatkan stabilitas dan keandalan sistem tenaga listrik. Kedua, dengan optimalisasi AGC, Smart Grid dapat mengintegrasikan lebih banyak sumber EBT tanpa mengorbankan kualitas daya listrik.
Ketiga, AGC yang dioptimalkan dapat membantu dalam mengurangi biaya operasional dengan mengurangi kebutuhan untuk pembangkit cadangan yang mahal.
Meskipun demikian, implementasi AGC dalam Smart Grid berbasis EBT juga menghadapi beberapa tantangan teknis dan ekonomi. Salah satu tantangan utama adalah pengembangan algoritma kontrol yang mampu menangani karakteristik dinamis dari EBT serta memastikan respons yang cepat dan tepat terhadap perubahan beban dan pembangkitan.
Selain itu, diperlukan investasi yang signifikan dalam infrastruktur dan teknologi untuk mendukung implementasi AGC yang efektif. Aspek keamanan dan perlindungan data juga menjadi perhatian penting, mengingat Smart Grid menggunakan banyak teknologi digital dan komunikasi yang rentan terhadap serangan siber.
Dalam upaya mengatasi tantangan ini, berbagai pendekatan dan teknologi telah dikembangkan. Pendekatan berbasis kecerdasan buatan (AI) dan machine learning, misalnya, menunjukkan potensi besar dalam mengoptimalkan performa AGC dengan memprediksi pola pembangkitan dan beban secara lebih akurat. Selain itu, penelitian dan pengembangan terus dilakukan untuk mengintegrasikan AGC dengan teknologi penyimpanan energi, seperti baterai dan sistem penyimpanan energi terdistribusi, untuk meningkatkan fleksibilitas dan stabilitas jaringan.
Melalui penelitian ini, diharapkan dapat ditemukan solusi yang efektif untuk mengoptimalkan AGC dalam Smart Grid berbasis EBT, sehingga dapat mendukung pencapaian tujuan pembangunan berkelanjutan dan penyediaan energi yang andal dan ramah lingkungan. Dengan mengatasi tantangan teknis dan memanfaatkan peluang yang ada, Smart Grid yang optimal dengan dukungan AGC akan menjadi fondasi yang kuat bagi sistem tenaga listrik masa depan yang lebih hijau dan efisien.
1.2 Rumusan Masalah
Dalam penelitian ini, beberapa masalah utama yang ingin dipecahkan adalah sebagai berikut:
1. Bagaimana karakteristik fluktuasi daya dari berbagai sumber Energi Baru Terbarukan (EBT) mempengaruhi stabilitas dan keandalan Smart Grid?
2. Bagaimana merancang dan mengimplementasikan algoritma Automatic Generation Control (AGC) yang efektif untuk mengoptimalkan integrasi EBT dalam Smart Grid?
3. Apa saja tantangan teknis dan ekonomi dalam penerapan AGC pada Smart Grid berbasis EBT, dan bagaimana cara mengatasinya?
4. Bagaimana mengukur dan mengevaluasi performa AGC yang diimplementasikan pada Smart Grid dengan integrasi EBT?
5. Sejauh mana teknologi kecerdasan buatan (AI) dan machine learning dapat digunakan untuk meningkatkan performa AGC dalam Smart Grid berbasis EBT?
Dengan menjawab pertanyaan-pertanyaan ini, penelitian diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan dan optimalisasi Smart Grid berbasis EBT, khususnya melalui implementasi AGC yang efektif dan efisien. Hal ini tidak hanya akan meningkatkan stabilitas dan keandalan sistem tenaga listrik tetapi juga mendukung transisi menuju sistem energi yang lebih berkelanjutan dan ramah lingkungan.
1.3 Tujuan
Penelitian ini bertujuan untuk mencapai beberapa tujuan utama yang berkaitan dengan optimalisasi Smart Grid berbasis Energi Baru Terbarukan (EBT) melalui implementasi Automatic Generation Control (AGC). Tujuan-tujuan tersebut adalah sebagai berikut:
1. Menganalisis Pengaruh Fluktuasi Daya EBT terhadap Stabilitas dan Keandalan Smart Grid.
2. Mengembangkan Algoritma AGC yang Efektif untuk Integrasi EBT dalam Smart Grid.
3. Mengidentifikasi dan Mengatasi Tantangan Teknis dan Ekonomi dalam Penerapan AGC pada Smart Grid Berbasis EBT.
4. Mengukur dan Mengevaluasi Performa AGC dalam Smart Grid Berbasis EBT.
5. Memanfaatkan Teknologi Kecerdasan Buatan (AI) dan Machine Learning untuk Meningkatkan Performa AGC
6. Meningkatkan Keandalan dan Efisiensi Smart Grid melalui Implementasi AGC yang Optimal.
7. Mendukung Transisi ke Sistem Energi Berkelanjutan dan Ramah Lingkungan
Dengan mencapai tujuan-tujuan ini, penelitian diharapkan dapat memberikan kontribusi yang signifikan dalam pengembangan dan implementasi teknologi AGC pada Smart Grid berbasis EBT, sehingga mendukung pencapaian sistem tenaga listrik yang lebih berkelanjutan, andal, dan efisien.
1.4 Manfaat
Manfaat dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Manfaat Akademis
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan terhadap pengembangan teori dan pengetahuan di bidang pengelolaan energi dan teknologi
Smart Grid. Hasil penelitian ini dapat menjadi referensi penting bagi penelitian lebih lanjut dan pengembangan teknologi Smart Grid di masa depan.
2. Manfaat Praktis
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi praktis bagi pemangku kepentingan dan penyedia energi dalam merancang dan mengoptimalkan sistem smart grid berbasis ACG dengan penetrasi EBT.
3. Manfaat Sosial dan Lingkungan
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat bagi masyarakat luas dengan meningkatkan akses terhadap energi yang andal dan berkelanjutan. Implementasi Smart Grid dapat membantu mengurangi emisi gas rumah kaca dan dampak negatif terhadap lingkungan, sehingga mendukung upaya mitigasi perubahan iklim dan perlindungan lingkungan.
4. Manfaat Ekonomi
Dengan meningkatkan efisiensi pengelolaan energi, penelitian ini diharapkan dapat membantu mengurangi biaya energi bagi konsumen dan pemerintah. Efisiensi energi yang lebih tinggi juga dapat mengurangi ketergantungan terhadap sumber energi fosil dan mendorong penggunaan energi terbarukan.
1.5 Ruang Lingkup Masalah
Penelitian ini mencakup analisis mendalam terhadap karakteristik fluktuasi daya dari berbagai sumber Energi Baru Terbarukan (EBT) seperti tenaga surya dan angin. Sifat intermittency dari EBT menimbulkan tantangan signifikan bagi stabilitas dan keandalan jaringan listrik. Penelitian ini akan mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi fluktuasi daya dan dampaknya terhadap frekuensi dan tegangan dalam jaringan listrik pintar.
Dengan memahami sifat variabilitas ini, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan strategi kontrol yang dapat mengatasi tantangan tersebut secara efektif.
Fokus utama penelitian ini adalah mengoptimalkan sistem smart grid menggunakan algoritma Automatic Generation Control (AGC) yang adaptif dan responsif terhadap perubahan daya dari EBT. pemodelan akan digunakan untuk menguji dan memvalidasi kinerja algoritma AGC dalam berbagai kondisi operasional, memastikan bahwa solusi yang diusulkan mampu menjaga keseimbangan antara penawaran dan permintaan energi secara real-time.
Selain aspek teknis, penelitian ini juga mengeksplorasi tantangan ekonomi dalam implementasi AGC pada Smart Grid berbasis EBT. Ini termasuk analisis biaya investasi dan
operasional serta potensi manfaat ekonomi jangka panjang. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan solusi yang tidak hanya teknis efisien tetapi juga ekonomis, sehingga dapat diadopsi secara luas dalam industri energi. Tantangan lain seperti kebutuhan akan respons cepat dan integrasi teknologi penyimpanan energi juga akan dianalisis untuk menyusun strategi implementasi yang efektif.
