Optimisasi Konfigurasi Jaringan Distribusi dengan Integrasi Pembangkit Tersebar Energi Terbarukan Berbasis Algoritma Cerdas Clonal Selection Immune System
Optimisasi Konfigurasi Jaringan Distribusi
dengan Integrasi Pembangkit Tersebar
Energi Terbarukan Berbasis Algoritma
Cerdas Clonal Selection Immune System
Ramadoni Syahputra
UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH YOGYAKARTA
Metode Penelitian
Tujuan Penelitian
• Melakukan kajian aliran daya dan tegangan beban pada sistem distribusi daya listrik
standar IEEE 33 bus dan PLN UPJ Bantul 60 bus.
• Meminimalkan rugi-rugi daya listrik dengan rekonfigurasi jaringan distribusi yang
optimal menggunakan algoritma cerdas Artificial Immune System tipe Clonal Selection.
• Menghitung efisiensi jaringan dan menguji unjukkerja algoritma cerdas AIS-CS.
• Memberikan rekomendasi kepada perusahaan pengelola jaringan distribusi berupa
penerapan metode yang diusulkan guna meningkatkan performa sistem distribusi.
Mulai
Baca data sistem distribusi:
bus, beban, dan jaringan
Jalankan program load-flow untuk mendapatkan
rugi-rugi daya, tegangan bus, dan arus cabang
Tentukan nilai keanggotaan semua fungsi objektif
Tentukan bobot semua fungsi objektif
Hasil Penelitian
Sebaran Rugi-rugi Daya Listrik
Hitung beda tegangan pada tie switches:
Vtie,(i) for i = 1,2,…, n-tie
Substation
Sistem distribusi standar
IEEE 33-bus 20-kV
1
Identikasi Vtie,max =Vtie,(k)
1
2
2
18
3
3
Vtie,max>0.01?
22
No
Hasil
output
Berhenti
4
Yes
4
23
5
23
5
19
6
19
7
20
25
8
33
26
21
9
22
dan evaluasi: Dk,i = min{µai,µbi,µci,µdi};
26
8
DG2
Untuk i = 1 sampai Nk, hitung µai, µbi, µci, dan µdi,
7
21
~
Fase Perubahan Rugi-rugi Daya
24
25
6
20
24
27
27
9
10
37
28
11
29
i = i+1
11
30
34
12
30
13
31
14
k
sectionalizing switches
16
~
~
DG3
16
17
17
18
DG1
Pasca rekonfigurasi
33
15
tie switches
Pra rekonfigurasi
32
15
j
Kondisi Jaring
Distribusi
32
14
beban
Kesimpulan
31
13
bus
Profil Tegangan Sistem Distribusi 33-bus
29
12
35
Hitung OSk = max{Dk,i}, untuk i = 1, 2, … Nk
28
10
i
Pilih tie switch “k” dan identifikasi total jumlah
loop cabang Nk
36
Rugi Daya Aktif
(kW)
43,35
27,63
Variabel Analisis
Prosentase
Tegangan Minimum
Pengurangan Rugi
(p.u.)
Daya (%)
0,978
NA
(V25)
0,984
36,26
(V25)
Tie Switches
33 34 35
36 37
8 19 27
34 36
Penggunaan algoritma cerdas AIS Clonal
Selection
menghasilkan
rekonfigurasi
jaringan distribusi daya listrik yang optimal.
Hasil simulasi pada jaringan distribusi
standar IEEE 33 bus 20 kV diperoleh
efisiensi jaringan meningkat dari 94,82 %
menjadi 96,64 %. Penelitian ini memberikan
hasil signifikan dalam upaya pengurangan
rugi-rugi daya listrik, sehingga memberikan
kontribusi penting dalam peningkatan
efisiensi sistem distribusi daya listrik.
Sponsorship
Penelitian ini dibiayai oleh Ditlitabmas DIKTI melalui
skim Penelitian Disertasi Doktor (PDD) tahun 2015,
Nomor Kontrak: 007/HB-LIT/III/2015.
dengan Integrasi Pembangkit Tersebar
Energi Terbarukan Berbasis Algoritma
Cerdas Clonal Selection Immune System
Ramadoni Syahputra
UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH YOGYAKARTA
Metode Penelitian
Tujuan Penelitian
• Melakukan kajian aliran daya dan tegangan beban pada sistem distribusi daya listrik
standar IEEE 33 bus dan PLN UPJ Bantul 60 bus.
• Meminimalkan rugi-rugi daya listrik dengan rekonfigurasi jaringan distribusi yang
optimal menggunakan algoritma cerdas Artificial Immune System tipe Clonal Selection.
• Menghitung efisiensi jaringan dan menguji unjukkerja algoritma cerdas AIS-CS.
• Memberikan rekomendasi kepada perusahaan pengelola jaringan distribusi berupa
penerapan metode yang diusulkan guna meningkatkan performa sistem distribusi.
Mulai
Baca data sistem distribusi:
bus, beban, dan jaringan
Jalankan program load-flow untuk mendapatkan
rugi-rugi daya, tegangan bus, dan arus cabang
Tentukan nilai keanggotaan semua fungsi objektif
Tentukan bobot semua fungsi objektif
Hasil Penelitian
Sebaran Rugi-rugi Daya Listrik
Hitung beda tegangan pada tie switches:
Vtie,(i) for i = 1,2,…, n-tie
Substation
Sistem distribusi standar
IEEE 33-bus 20-kV
1
Identikasi Vtie,max =Vtie,(k)
1
2
2
18
3
3
Vtie,max>0.01?
22
No
Hasil
output
Berhenti
4
Yes
4
23
5
23
5
19
6
19
7
20
25
8
33
26
21
9
22
dan evaluasi: Dk,i = min{µai,µbi,µci,µdi};
26
8
DG2
Untuk i = 1 sampai Nk, hitung µai, µbi, µci, dan µdi,
7
21
~
Fase Perubahan Rugi-rugi Daya
24
25
6
20
24
27
27
9
10
37
28
11
29
i = i+1
11
30
34
12
30
13
31
14
k
sectionalizing switches
16
~
~
DG3
16
17
17
18
DG1
Pasca rekonfigurasi
33
15
tie switches
Pra rekonfigurasi
32
15
j
Kondisi Jaring
Distribusi
32
14
beban
Kesimpulan
31
13
bus
Profil Tegangan Sistem Distribusi 33-bus
29
12
35
Hitung OSk = max{Dk,i}, untuk i = 1, 2, … Nk
28
10
i
Pilih tie switch “k” dan identifikasi total jumlah
loop cabang Nk
36
Rugi Daya Aktif
(kW)
43,35
27,63
Variabel Analisis
Prosentase
Tegangan Minimum
Pengurangan Rugi
(p.u.)
Daya (%)
0,978
NA
(V25)
0,984
36,26
(V25)
Tie Switches
33 34 35
36 37
8 19 27
34 36
Penggunaan algoritma cerdas AIS Clonal
Selection
menghasilkan
rekonfigurasi
jaringan distribusi daya listrik yang optimal.
Hasil simulasi pada jaringan distribusi
standar IEEE 33 bus 20 kV diperoleh
efisiensi jaringan meningkat dari 94,82 %
menjadi 96,64 %. Penelitian ini memberikan
hasil signifikan dalam upaya pengurangan
rugi-rugi daya listrik, sehingga memberikan
kontribusi penting dalam peningkatan
efisiensi sistem distribusi daya listrik.
Sponsorship
Penelitian ini dibiayai oleh Ditlitabmas DIKTI melalui
skim Penelitian Disertasi Doktor (PDD) tahun 2015,
Nomor Kontrak: 007/HB-LIT/III/2015.