OPTIMASI PENEMPATAN RECLOSER TERHADAP
KEANDALAN SISTEM TENAGA LISTRIK DENGAN ALGORITMA GENETIKA
I.LATAR BELAKANG MASALAH
Keandalan sistem
adalah peluang suatu komponen atau sistem dalam memenuhi fungsi yang dibutuhkan
dalam periode tertentu. Peningkatan kebutuhan tenaga listrik menuntut sistem
distribusi tenaga listrik yang mempunyai tingkat keandalan yang baik. Pada
sistem distribusi, kualitas keandalan dapat dilihat dari lamanya pemadaman dan
seberapa sering pemadaman terjadi dalam satu satuan waktu, misalkan dalam satu
tahun. Dengan tingkat keandalan yang sesuai dengan standar,Keandalan tenaga
listrik adalah menjaga kontinuitas penyaluran tenaga listrik kepadapelanggan
terutama pelanggan daya besar yang membutuhkan kontinuitas penyaluran tenaga
listri ksecara mutlak. Apabila tenaga listrik tersebut putus atau tidak
tersalurkan akan mengakibatkan prosesproduksi dari pelanggan besar tersebut
terganggu. Struktur jaringan tegangan menengah memegang peranan penting dalam
menentukan keandalan penyaluran tenaga listrik karena jaringan yang
baikmemungkinkan dapat melakukan manuver tegangan dengan mengalokasikan
tempat gangguan dan beban dapat dipindahkan melalui jaringan lainnya. menikmati
energi listrik secara berkelanjutan.
Salah
satu parameter kinerja manajemen di dunia kelistrikan adalah nilai SAIDI
(System Average Interruption Duration Index) dan SAIFI (System Average
Interruption Frequency Index) sistem jaringan distribusi. Nilai ini
menunjukkan besarnya kegagalan atau pemadaman yang mengakibatkan pelanggan
tidak mendapatkan layanan listrik. Nilai SAIDI dan SAIFI sistem
yang semakin besar menunjukkan buruknya unjuk kerja manajemen. Nilai SAIDI dan
SAIFI dipengaruhi oleh laju kegagalan sistem jaringan distribusi, yang
berasal dari probabilitas kegagalan peralatan-peralatan jaringan distribusi
atau probabilitas kegagalan pada titik bebannya.
Fungsi
recloser adalah sebagai alat untuk memperkecil daerah jaringan listrik yang
terkena gangguan. Pemasangan recloser selama ini hanya berdasarkan jarak aman
antara suatu recloser dengan komponen pemutus lainnya dan belum
mempertimbangkan banyak pelanggan didaerah yang dilindungi. Berdasarkan data
parameter kinerja recloser dan lokasi penempatan recloser dilakukan perhitungan
nilai indeks keandalan dari tiap-tiap lokasi penempatan recloser sehingga
diperoleh hasil yang optimal. Dari hasil perhitungan nilai keandalan sistem
dapat digunakan sebagai dasar optimasi penempatan recloser menggunakan
Algoritma Genetika untuk mendapatkan nilai keandalan yang maksimum.
II.IDENTIFIKASI MASALAH
Gangguan
pada sistem distribusi dapat diakibatkan oleh faktor alam, kelalaian manusia,
atau
usia
peralatan yang terlalu lama sehingga sudah tidak mampu melakukan proses
penyaluran dan pengamanan.
Sumber
gangguan pada sistem distribusi saluran udara sebagian besar disebabkan oleh
pengaruh
luar. Menurut intensitasnya, sumber gangguan dapat dibagi sebagai berikut: angin
dan pohon, petir, hujan dan cuaca, kegagalan
atau kerusakan peralatan, manusia, binatang, benda-benda asing,
dan sebagainya. Terjadinya gangguan dapat menyebabkan terputusnya aliran tenaga
listrik sehingga berakibat padam terhadap
pelanggan. Aliran tenaga listrik yang padam dapat menimbulkan kerugian pada pelanggan, terutama
pelanggan daya besar.
Macam
gangguan pada sistem distribusi dibagi menjadi 2, yaitu:
1)
Gangguan yang bersifat temporer; gangguan dapat hilang dengan sendirinya atau
dengan
memutuskan
sesaat bagian yang terganggu dari sumber tegangan.
2)
Gangguan yang bersifat permanen; gangguan yang memerlukan tindakan perbaikan
untuk
menghilangkan
penyebab gangguan tersebut.
III.PERUMUSAN MASALAH
Keandalan
merupakan tingkat keberhasilan kinerja suatu sistem atau bagian dari sistem,
untuk
dapat
memberikan hasil yang lebih baik pada periode waktu dan dalam kondisi operasi
tertentu. Untuk
dapat
menentukan tingkat keandalan dari suatu sistem, harus diadakan pemeriksaaan
dengan cara
melalui
perhitungan maupun analisa terhadap tingkat keberhasilan kinerja atau operasi
dari sistem
yang
ditinjau, pada periode tertentu kemudian membandingkannya dengan standar yang
ditetapkan
sebelumnya.
Kontinuitas
pelayanan yang merupakan salah satu unsur dari kualitas pelayanan tergantung
kepada
macam sarana penyalur dan peralatan pengaman. Jaringan distribusi sebagai
sarana
penyalur
tenaga listrik mempunyai tingkat kontinuitas tergantung kepada susunan saluran
dan cara
pengaturan
operasinya. Tingkat kontinuitas pelayanan dari sarana penyalur disusun
berdasarkan
lamanya
upaya menghidupkan kembali suplai setelah mengalami gangguan.
Tingkatan-tingkatan
tersebut antara lain:
Tingkat 1 : dimungkinkan berjam-jam; yaitu
waktu yang diperlukan untuk
mencari
dan memperbaiki bagian yang rusak karena gangguan.
Tingkat
2 : padam beberapa jam; yaitu waktu yang diperlukan untuk
mengirim
petugas ke lokasi gangguan, melokalisasi dan
melakukan
manipulasi untuk menghidupkan sementara kembali
dari
arah atau saluran yang lain.
Tingkat
3 : padam beberapa menit; manipulasi oleh petugas yang jaga di
gardu
atau dilakukan deteksi atau pengukuran dan pelaksanaan
manipulasi
jarak jauh.
Tingkat 4 : padam beberapa detik; pengamanan
atau manipulasi secara
otomatis.
Tingkat 5 : tanpa padam; dilengkapi instalasi
cadangan terpisah dan
otomatisasi
penuh.
Umumnya
jaringan distribusi luar kota (pedesaan) terdiri dari jenis saluran udara
dengan sistem
jaringan
radial mempunyai kontinuitas tingkat 1, sedangkan untuk pelayanan dalam kota
susunan
jaringan
yang dipakai adalah jenis kabel tanah dengan sistem jaringan spindel yang
mempunyai
kontinuitas
tingkat 2.
IV.Tujuan
Tujuan pembuatan
tugasi ni adalah menganalisis penempatan recloser sehingga keandalan dapat
optimal .
V.BATASAN MASALAH
1.
Konfigurasi sistem tenaga listrik yang dianalisis berbentuk radial.
2.
Data laju kegagalan dan waktu keluar komponen keandalan diambil dari buku
referensi[2].
3.
Keandalan yang dianalisis hanya berdasarkan laju kegagalan, waktu keluar, SAIDI
dan SAIFI.
4.
Nilai laju kegagalan dan waktu keluar komponen tersebut sama untuk tiap jenis
komponen yang sama dan tidak mempertimbangkan adanya gangguan sementara.
5. Menggunakan metode
algoritma genetika dalam mencari solusi terbaik.
VI.MANFAAT
Penulisan makalah
ini bermanfaat bagi optimasi sistem keandalan tenaga listrik dengan
mengoptimumkan penempatan rekloser pada jaringan disrtibusi tenaga
listrik,karena penemptan recloser sangat berpengaruh terhadap efisiesnsi dan
biaya pada suatu sistem tenaga listrik.
VII.PRINSIP KERJA
Indeks Keandalan
Indeks keandalan
merupakan suatu indikator keandalan yang dinyatakan dalam suatu besaran
probabilitas, yang terdiri dari dari indeks titik beban dan indeks sistem yang
dipakai untuk memperoleh pengertian yang mendalam ke dalam keseluruhan kinerja.
Penyedia listrik
paling sering menggunakan dua indeks, SAIFI dan SAIDI, untuk
mengukur kinerja keandalan sistem tenaga listriknya. Karakteristiknya adalah
frekuensi dan durasi gangguan selama periode pelaporan (biasanya tahun).
SAIFI (System
Average Interruption Frequency Index)
Indeks ini
didefinisikan sebagai jumlah rata-rata kegagalan yang terjadi per pelanggan
yang dilayani oleh sistem per satuan waktu (umumnya per tahun). Indeks ini
ditentukan dengan membagi jumlah semua kegagalan-pelanggan dalam satu tahun
dengan jumlah pelanggan yang dilayani oleh sistem tersebut. Persamaan untuk SAIFI
(rata-rata jumlah gangguan tiap pelanggan) ini dapat dilihat pada persamaan
dibawah ini.
Dimana:
∆k= laju kegagalan
komponen(kegagalan/tahun)
MK= jumlah
beban pada titik beban k(pelanggan)
M= jumlah
seluruh beban dalam satu sistem(pelanggan)
SAIDI (System
Average Interruption Duration Index)
Indeks ini
didefinisikan sebagai nilai rata-rata dari lamanya kegagalan untuk setiap
konsumen selama satu tahun. Indeks ini ditentukan dengan pembagian jumlah dari
lamanya kegagalan secara terus menerus untuk semua pelanggan selama periode
waktu yang telah ditentukan dengan jumlah pelanggan yang dilayani selama tahun
itu.
Dimana:
Uk=
ketidaktersediaan komponen( %/tahun)
Mk=
jumlah beban pada titik beban k(pelanggan)
M= jumlah
seluruh beban dalam satu sistem(pelanggan)
Pemodelan Jaringan
Radial
Pada rangkaian
radial murni, para pelanggan di ujung rangkaian mau tidak mau memiliki
keandalan yang paling rendah. Pada rangkaian radial, kita dapat menganalisis
keandalan menggunakan kombinasi seri dari unsur individu. Jika salah satu
komponen seri antara gardu penyedia listrik dan pelanggan gagal, pelanggan akan
kehilangan dayanya. Seri elemen dapat dikombinasikan sebagai
Dimana
λ= laju kegagalan,
biasanya dalam bentuk gangguan per tahun
U=
ketidaktersediaan(total waktu terjadi gangguan), biasanya dalam bentuk per unit
atau %
r = rata-rata waktu
perbaikan setiap gangguan, biasanya dalam per unit/tahun, %/tahun,jam atau
menit
Subskrip S
adalah total dari seri kombinasi, dan subskrip 1, 2, ... n menunjukkan
parameter dari unsur-unsur individu. Laju kegagalan λ analog dengan SAIFI,
U adalah analog dengan SAIDI, dan r adalah analog dengan CAIDI.
Kita dapat menggunakan dasar ini untuk memperkirakan indeks untuk rangkaian
radial.
Untuk
meningkatkan keandalan untuk pelanggan, suplai distribusi paralel diperlukan.
Menganalisis keandalan dari sistem yang saling berhubungan lumayan sulit.
Beberapa teknik analisis tersedia, dan beberapa diantaranya cukup rumit. Dengan
beberapa komponen secara seri dan paralel, kita dapat menemukan tingkat
kegagalan dan durasi dengan menyederhanakan jaringan menggunakan seri atau
paralel kombinasi unsur. Elemen paralel digabungkan dengan
Misalkan untuk
n=2,
Subskrip P
adalah total dari kombinasi paralel. Perlu diketahui bahwa unit harus tetap
sama: λ (laju kegagalan) memiliki satuan 1/years, sehingga waktu
perbaikan, r, harus dalam satuan tahun. Biasanya, ini berarti membagi r
oleh 8.760 jika r adalah dalam jam atau 525.600 jika r adalah
dalam beberapa menit.
Automatic Circuit
Recloser
Automatic Circuit
Recloser atau Pemutus Balik Otomatis lebih dikenal
dengan recloser pada dasarnya adalah Circuit Breaker/Pemutus Beban yang
dilengkapi dengan Peralatan Kontrol/Control Device.
ACR
mulai bekerja saat mendapat tegangan positif dari Ground
Fault Rele/GFR yaitu ketika GFR bekerja memberikan perintah trip ke CB.
Elemen yang start adalah elemen DT (Dead Time Delay Element), setelah
beberapa waktu elemen DT menutup kontaknya dan memberi perintah masuk ke
CB dan mengenergize elemen BT (Blocking Time Delay Element).
Element DT ini segera membuka rangkaian closing coil CB sehingga CB
tidak bisa reclose. Setelah beberapa waktu sesuai settingnya elemen BT
akan reset yang berarti DT bekerja kembali siap untuk melakukan reclosing
lagi.
cara menempatkan
recloser sehingga diperoleh hasil indeks keandalan yang terbaik setelah
dipasang recloser tersebut. Analisis yang dilakukan pertama kali adalah mencari
hubungan antara recloser dengan keandalan sistem tenaga listrik. Masing-masing
peralatan listrik tegangan tinggi mempunyai nilai laju kegagalan peralatan dan
waktu keluar peralatan. Nilai keandalan sistem tenaga listrik tersebut ditinjau
dari nilai SAIDI dan SAIFI.
GI merupakan
gardu induk Randu Garut. TTR merupakan transformator 3 fasa yang kapasitasnya
antara 3x25kVA – 3x150kVA. L merupakan panjang SUTM Randu Garut dalam satuan
kilometer. PMT merupakan pemutus tenaga listrik. FCO merupakan saklar pemutus section.
L merupakan panjang SUTM Randu Garut dalam satuan kilometer
GI merupakan
gardu induk TR merupakan transformator 1 fasa yang kapasitasnya 10 kVA – 50
kVA. TTR merupakan transformator 3 fasa yang kapasitasnya antara 3x50 kVA –
3x500 kVA. L merupakan panjang SUTM dalam satuan kilometer. PMT merupakan
pemutus tenaga listrik. FCO merupakan saklar pemutus section. L
merupakan panjang SUTM Srondol dalam satuan kilometer.
Data λ dan r
Komponen Keandalan
Dikarenakan tidak
adanya data laju kegagalan dan waktu keluar komponen distribusi di Indonesia
maka dalam tugas akhir ini, data laju kegagalan dan waktu keluar komponen
distribusi mengambil dari buku referensi[2].
Tabel 1 Data
laju kegagalan dan waktu keluar masing-masing komponen
VII.aplikasi
untuk
memperkecil daerah jaringan listrik yang terkena gangguan. Pemasangan recloser
selama ini hanya berdasarkan jarak aman antara suatu recloser dengan komponen
pemutus lainnya dan belum mempertimbangkan banyak pelanggan didaerah yang
dilindungi. Berdasarkan data parameter kinerja recloser dan lokasi penempatan
recloser dilakukan perhitungan nilai indeks keandalan dari tiap-tiap lokasi
penempatan recloser sehingga diperoleh hasil yang optimal. Dari hasil
perhitungan nilai keandalan sistem dapat digunakan sebagai dasar optimasi
penempatan recloser
PENGUJIAN DAN
ANALISA
Pengujian terhadap
sistem ini dilakukan dengan tujuan agar dapat diketahui apakah sistem yang
dibuat dalam program ini sudah berjalan sesuai dengan yang diinginkan atau
belum. Keberhasilan program diukur dari kemampuannya untuk menganalisis posisi
recloser yang paling tepat sehingga diperoleh keandalan sistem tenaga listrik
yang paling optimum berdasarkan nilai SAIDI dan SAIFI yang
dihasilkan oleh laju kegagalan komponen, waktu keluar komponen dan jumlah
pelanggan tiap titik beban.
Pengujian Kasus 1
Pengujian ini diawali
dengan menentukan nilai dari laju kegagalan recloser, laju kegagalan
transformator, laju kegagalan SUTM, laju kegagalan FCO, laju kegagalan
PMT, waktu keluar recloser, waktu keluar transformator, waktu keluar SUTM,
waktu keluar FCO, dan waktu keluar PMT. Pada setting awal dari
nilai-nilai laju kegagalan dan waktu keluar sudah diatur dengan nilai 0,015
kegagalan/tahun untuk laju kegagalan, 4 jam/kegagalan untuk waktu keluar
recloser, 0,01 kegagalan/tahun untuk laju kegagalan transformator, 5
jam/kegagalan untuk waktu keluar transformator, 0,1 kegagalan/tahun untuk laju
kegagalan SUTM, dan 4 jam/kegagalan untuk waktu keluar SUTM, 0,009
kegagalan/tahun untuk laju kegagalan FCO, 2 jam/kegagalan untuk waktu
keluar FCO, 0,014 kegagalan/tahun untuk laju kegagalan PMT, dan 4
jam/kegagalan untuk waktu keluar PMT. Hasil Pengujian ditunjukkan seperti pada
Tabel 2, Tabel 3 , Tabel 4, Tabel 5, dan Tabel 6 dibawah ini.
Tabel
2 Hasil Kasus 1 dengan peluang pindah silang sebesar 0,6.
NO
|
section
|
fitness
|
saidi
|
saifi
|
1
|
10
|
39751,0095
|
0,0066546
|
0,0037804
|
2
|
10
|
39751,0095
|
0,0066546
|
0,0037804
|
3
|
10
|
39751,0095
|
0,0066546
|
0,0037804
|
4
|
6
|
39732,7915
|
0,0066555
|
0,0037815
|
5
|
6
|
39732,7915
|
0,0066555
|
0,0037815
|
.
Tabel 3 Hasil
Kasus 1 dengan peluang pindah silang sebesar 0,7.
NO
|
section
|
fitness
|
saidi
|
saifi
|
1
|
10
|
39751,0095
|
0,0066546
|
0,0037804
|
2
|
10
|
39751,0095
|
0,0066546
|
0,0037804
|
3
|
10
|
39751,0095
|
0,0066555
|
0,0037804
|
4
|
6
|
39732,7915
|
0,0066555
|
0,0037815
|
5
|
7
|
39653,2574
|
0,0037876
|
0,0066582
|
Tabel 4 Hasil
Kasus 1 dengan peluang pindah silang sebesar 0,8.
NO
|
section
|
fitness
|
saidi
|
saifi
|
1
|
10
|
39751,0095
|
0,0066546
|
0,0037804
|
2
|
10
|
39751,0095
|
0,0066546
|
0,0037804
|
3
|
6
|
39732,7915
|
0,0066555
|
0,0037815
|
4
|
7
|
39653,2574
|
0,0037876
|
0,0066582
|
5
|
5
|
39043,7675
|
0,0067120
|
0,0038159
|
Tabel 5 Hasil
Kasus 1 dengan peluang pindah silang sebesar 0,9.
NO
|
section
|
fitness
|
saidi
|
saifi
|
|||||
1
|
10
|
39751,0095
|
0,0066546
|
0,0037804
|
|||||
2
|
|
|
|
0,0037815
|
|||||
3
|
7
|
39653,2574
|
0,0037876
|
0,0066582
|
|||||
4
|
7
|
39653,2574
|
0,0037876
|
0,0066582
|
|||||
5
|
7
|
39653,2574
|
0,0037876
|
0,0066582
|
Tabel 5 Hasil
Kasus 1 dengan peluang pindah silang sebesar 1.
NO
|
section
|
fitness
|
saidi
|
saifi
|
|||||
1
|
10
|
39751,0095
|
0,0066546
|
0,0037804
|
|||||
2
|
|
|
|
0,0037815
|
|||||
3
|
6
|
39653,2574
|
0,0037876
|
0,0066582
|
|||||
4
|
7
|
39653,2574
|
0,0037876
|
0,0066582
|
|||||
5
|
4
|
39653,2574
|
|
0,0038300
|
Dari
hasil pengujian pada Tabel 2, Tabel 3 , Tabel 4, Tabel 5, dan Tabel 6
didapatkan nilai yang bervariasi dikarenakan sistem optimasi menggunakan
algoritma genetika yang membangkitkan bilangan random. Hasil pengujian yang
mempunyai nilai fitness tertinggi adalah posisi 10 (section 10)
dengan nilai SAIDI sebesar 0.0066546jam/pelanggan.tahun dan nilai SAIFI
sebesar 0.0037804kegagalan/pelanggan.tahun. Nilai SAIDI dan SAIFI
ketika belum dipasang recloser adalah 0.0066541jam/pelanggan.tahun dan
0.0037787kegagalan/pelanggan.tahun.
Pengujian Kasus 2
Pengujian kasus 2 dilakukan dengan variasi peluang pindah silang
sebanyak 5 variasi. Pengujian dilakukan dengan peluang mutasi sebesar 0.008,
dan jumlah generasi sebesar 20. Hasil Pengujian ditunjukkan seperti pada Tabel
7, Tabel 8 , Tabel 9, Tabel 10, dan Tabel 11 dibawah ini.
NO
|
section
|
fitness
|
saidi
|
saifi
|
|||
1
|
4 dan 8
|
16038140,5802
|
0,00024185
|
0,00025781
|
|||
2
|
|
13673922,8751
|
0,00026955
|
0,00027131
|
|||
3
|
3 dan 4
|
13596370,7201
|
0,00026978
|
0,00027262
|
|||
4
|
2dan13
|
13480980,5522
|
0,00027062
|
0,00027411
|
|||
5
|
6dan13
|
13426535,8161
|
|
0,00027508
|
Tabel
8 Hasil Kasus 2 dengan peluang pindah silang sebesar 0,7.
NO
|
section
|
fitness
|
saidi
|
saifi
|
1
|
2dan 3
|
13673922,8751
|
0,00026955
|
0,00027131
|
2
|
6dan 7
|
13316580,9645
|
0,00027264
|
0,00027544
|
3
|
4dan 7
|
13295255,5889
|
0,00027273
|
0,00027578
|
4
|
3dan 7
|
11438124,7574
|
0,00030081
|
0,00029064
|
5
|
7dan13
|
11288999,6997
|
0,00030188
|
0,00029344
|
Tabel
9 Hasil Kasus 2 dengan peluang pindah silang sebesar 0,8.
NO
|
section
|
fitness
|
saidi
|
saifi
|
1
|
2 dan 6
|
16176270,7055
|
0,00024138
|
0,00025611
|
2
|
4 dan 8
|
16038140,5802
|
0,00024185
|
0,00025781
|
3
|
4dan12
|
11215626,0415
|
0,00030233
|
0,00029491
|
4
|
4dan12
|
11215626,0415
|
0,00030233
|
0,00029491
|
5
|
8dan12
|
11209032,8296
|
0,00030247
|
0,00029495
|
Tabel
10 Hasil Kasus 2 dengan peluang pindah silang sebesar 0,9.
NO
|
section
|
fitness
|
saidi
|
saifi
|
|
|
|
|
|
1
|
2 dan 8
|
16136486,2303
|
0,00024161
|
0,00025649
|
2
|
6dan 7
|
16136486,2303
|
0,00024161
|
0,00025649
|
3
|
6 dan 7
|
13316580,9645
|
0,00027264
|
0,00027544
|
4
|
4dan 7
|
13295255,5889
|
0,00027273
|
0,00027578
|
5
|
7 dan 8
|
13286889,9905
|
0,00027287
|
0,00027581
|
Tabel
10 Hasil Kasus 2 dengan peluang pindah silang sebesar 0,9.
NO
|
section
|
fitness
|
saidi
|
saifi
|
1
|
2 dan 8
|
16136486,2303
|
0,00024161
|
0,00025649
|
2
|
2 dan 3
|
13673922,8751
|
0,00026955
|
0,00027131
|
3
|
2 dan 7
|
13370471,9545
|
0,00027250
|
0,00027447
|
4
|
6 dan 7
|
13316580,9645
|
0,00027264
|
0,00027544
|
5
|
7dan13
|
11288999,6997
|
0,00030188
|
0,00029344
|
Dari
hasil pengujian pada Tabel 7, Tabel 8 , Tabel 9, Tabel 10, dan Tabel 11
didapatkan nilai yang bervariasi dikarenakan sistem optimasi menggunakan
algoritma genetika yang membangkitkan bilangan random. Hasil pengujian yang
mempunyai nilai fitness tertinggi adalah kombinasi posisi 2 (section
2) dan posisi 6 (section 6) dengan nilai SAIDI sebesar
0.00024138jam/pelanggan.tahun dan nilai SAIFI sebesar
0.00025611kegagalan/pelanggan.tahun. Nilai SAIDI dan SAIFI ketika
belum dipasang recloser adalah 0.00024124 jam/pelanggan.tahun dan
0.00025514kegagalan/pelanggan.tahun.
KESIMPULAN
Berdasarkan pengujian dan analisis yang telah dilakukan, maka
dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut :
1.
Bentuk jaringan penyulang tenaga listrik berpengaruh terhadap nilai SAIDI dan
SAIFI sistem tenaga listrik.
2.
Letak recloser yang optimum untuk kasus pertama adalah posisi 10 (section 10)
dengan nilai SAIDI sebesar 0,0066546 jam / pelanggan.tahun dan nilai SAIFI
sebesar 0,0037804 kegagalan/pelanggan.tahun.
3.
Letak recloser yang optimum untuk kasus kedua adalah kombinasi posisi 2 (section
2) dan posisi 6 (section 6) dengan nilai SAIDI sebesar
0,00024138jam/pelanggan.tahun dan nilai SAIFI sebesar 0,00025611
kegagalan/ pelanggan.tahun.
4. Optimasi dengan algoritma genetika dapat menghasilkan beberapa
solusi terbaik untuk masing-masing kasus.
DAFTAR PUSTAKA
[1]
A.Pregelj, M.Begovic, A.Rohatgi, and D.Novosel, On Optimization of
Reliability of Distributed Generation-Enhanced Feeders, Proceedings of the
36th HICSS, 2002.
[2]
Brown, Electric Power Distribution Realibility, MARCEL DEKKER INC, New
York, 2002.
[3]
Kunto Herwin Bowo, Analisis Penggunaan Recloser 3 Phasa 20 kV untuk Pengaman
Arus Lebih di Penyulang Srondol 4, Laporan Tugas Akhir Strata 1 Jurusan
Teknik Elektro Universitas Diponegoro, 2006.
[4]
Short, Tom, Electric Power Distribution Handbook, Florida, 2004.
Bisa minta Full Skripsinya ga pak? buat skripsi nih
BalasHapus