Memperbaiki Kestabilan Sistem Tenaga Listrik pada Sistem Interkoneksi Kelistrikan Jawa Bali.
Se m ina r N a siona l Sa ins da n Te k nologi (SEN AST EK -2 0 1 5 ), Kut a , Ba li, I N DON ESI A, 2 9 – 3 0 Ok t obe r 2 0 1 5 P-PNL
303
Memperbaiki Kestabilan Sistem Tenaga Listrik Pada
Sistem Interkoneksi Kelistrikan Jawa Bali
IBG Manuaba, AAN Amrita
Department of Electrical Engineering, Udayana University, Denpasar
[email protected], [email protected]
Pendahuluan
VSI MAX
Penyediaan energi listrik merupakan proses yang panjang dan kompleks hingga listrik
dapat dipergunakan oleh pengguna. Pada sistem kelistrikan modern yang kompleks terdiri
dari banyak peralatan dinamik yang berbeda-beda dan kondisi beban yang akan secara
terus menerus rentan terhadap pengaruh gangguan baik internal dan eksternal. Sehingga
untuk menjaga kestabilan energi listrik merupakan hal yang sangat penting. Pengaruh
gangguan menyebabkan sering terjadinya osilasi ditiap bagian maupun antar bagian pada
sistem tenaga listrik modern yang terinterkoneksi.
VSI 1
VSI 2
Metode Penelitian
1
1+sT1
K s1
1
1+sT2
Ks2
Start
VST
VSI MIN
sTw1
1+sTw1
+
+
sTw2
1+sTw2
∑
Tabel 1. Indeks Kinerja dari sistem
Performance Index
Method
No Control
CPSS+SVC
PIDPSS+SVC
PIDPSS3B+SVC
Optimization BFA
Optimization BFA-PSOTVAC
ITAE
460.9866
108.1126
93.8374
66.5966
64.3780
42.7890
Tabel 2. Nilai Optimasi untuk Parameter PID Kp, Ki, dan Kd
PIDPSS3B
G1
G2
G3
G4
G5
G6
G7
G8
Kp
0.7512
0.7512 0.7512 0.7512 0.7512 0.7512 0.7512 0.7512
Ki
0.1211
0.1211 0.1211 0.1211 0.1211 0.1211 0.1211 0.1211
Kd
0.2508
0.2508 0.2508 0.2508 0.2508 0.2508 0.2508 0.2508
Kp BFA
0.6251
0.5532 0.7261 0.3410 0.8131 0.4891 0.6829 0.4115
Ki BFA
0.1101
0.1201 0.1123 0.2531 0.3641 0.1154 0.1311 0.1521
Kd BFA
0.1512
0.2217 0.1254 0.2308 0.1508 0.4121 0.1518 0.1251
Kp BFA-PSOTVAC
0.8147
0.9134 0.9649 0.2785 0.9572 0.1419 0.7922 0.1357
Ki BFA-PSOTVAC
0.1058
0.3324 0.2469 0.3576 0.2854 0.1218 0.1595 0.1491
Kd BFA-PSOTVAC
0.1270
0.3975 0.1575 0.1706 0.3003 0.5157 0.2557 0.1340
A
Get Sampled Value of Signal
Compute value of cost
function with swarming
for each bacterium as
J(B,K). Where B is
bacterium number
Initialization of variable
Eliminaton and despenal
loop Counter
E = E + 1
J(B,K) < J(B,K-1)
B = B + 1
New delta by
PSO-TVAC
Y
Y
New delta by
PSO-TVAC
E > Ncd
End
1+A 5s+A 6s 2
1+A 7s+A 8s 2
Gambar 3. Blok diagram model linear PID-PSS3B
Pengembangkan Metode Optimasi Kombinasi Bacteria Foraging – Particle Swarm
Optimization dengan menambahkan Time Variying Acceleration Coeficient
Bakteri mencari makan – optimasi sekawanan partikel dengan koefisien akselerasi
waktu bervariasi (BF-PSOTVAC) adalah algoritma yang diusulkan dalam penelitian ini.
Dengan cara ini, membuat penggunaan kemampuan penuh bakteri mencari makan untuk
mendapatkan solusi baru dalam tersebar dan dihilangkan kemudian juga untuk bertukar
informasi sosial. PSO sangat cepat menemukan solusi lokal yang baik tapi sering terjebak
di sana selama beberapa iterasi tanpa perbaikan lebih lanjut. Akibatnya, menjadi
membosankan untuk menemukan solusi global terbaik untuk beberapa masalah yang
rumit non-convex yang memiliki minimum lokal.
TVAC adalah untuk meningkatkan pencarian global di bagian awal optimasi dan untuk
mendorong partikel-partikel untuk berkumpul menuju optima global pada akhir pencarian.
Hal ini dicapai dengan mengubah percepatan koefisien c1 dan c2 dengan waktu
sedemikian rupa sehingga komponen kognitif berkurang sedangkan komponen sosial
meningkat sebagai hasil pencarian. Strategi TVAC adalah memotong keseimbangan yang
tepat antara komponen kognitif dan sosial selama bagian pencarian awal dan akhir dan
oleh karenanya TVAC digunakan untuk menghindari konvergensi prematur swarm itu.
1+A1s+A 2s 2
1+A 3s+A 2s 2
sTw3
1+sTw3
PID
Swim, N = N + 1
SW(B) = N
Reproduction loop (R)
R = R + 1
SW(B) < Ns
Y
R > Nre
Tumble
Y
B > S
Chemotaxis loop (K)
K = K + 1
Performance of Rotor Angle Deviation Generator 1 Suralaya
0.01
Y
No Control
PIDPSS+SVC
PIDPSS3B+SVC
Optimization by BFA
Optimization by BFAPSO
0.005
Rotor Angle Deviation Generator 1 (pu)
Y
K > Nc
A
Gambar 1. Single line diagram sistem kelistrikan Jawa Bali Interkoneksi
Hasil dan Pembahasan
0
-0.005
-0.01
-0.015
-0.02
-0.025
-0.03
50
100
150
Time (Second)
Gambar 4. Kinerja deviasi sudut rotor (pu) pada pembangkit Suralaya yang
dibandingkan dengan metode lain pada pembangkit Suralaya
-4
Performance of Frequency Angle Deviation Generator 1 Suralaya
x 10
2
Frequency Angle Deviation Generator 1 (pu)
Dalam penelitian ini, simulasi dilakukan menggunakan program aplikasi MATLAB ®.
Untuk tujuan analisis stabilitas sinyal-kecil, model linear telah dianggap cukup memadai
untuk memodelkan sistem tenaga listrik dengan bermacam-macam komponennya.
Pemodelan ruang keadaan tidak hanya dikaitkan dengan sifat masukan dan keluaran,
tetapi juga dengan sifat internal secara keseluruhan
Data sistem tenaga listrik yang digunakan meliputi dua pembangkit baru yang
digabung melengkapi lima pembangkit lama (Suralaya, Saguling, Tanjung Jati, Cirata,
dPaiton) yaitu pembangkit PLTA Muaratawar dan PLTGU Grati. Ketujuh pembangkit ini
terinterkoneksi melalui saluran transmisi 500 KV. Data sistem tenaga Jawa Bali 500 kV
yang akan digunakan adalah data yang diperoleh dari PT. PLN Transmisi dan Pusat
Pembagi Beban (P3B) per yang terdiri dari 25 bus (dengan 1 buah slack bus, 7 buah
generator bus dan 17 buah load bus), 30 saluran, dan 8 pusat pembangkit. Single line
diagram sistem tenaga Jawa Bali 500 kVditunjukkan pada Gambar dibawah ini:
0
No Control
PIDPSS+SVC
PIDPSS3B+SVC
Optimization by BFA
Optimization by BFAPSO
1
0
-1
-2
-3
-4
0
50
100
150
Time (Second)
Gambar 5. Kinerja deviasi sudut frekwensi pada pembangkit Suralaya yang
dibandingkan dengan metode lain pada pembangkit Suralaya
Bode Diagram
Optimization
by BFA-PSO
SURALAYA
2
CILEGON
7
5
NGIMBANG
6
MUARA
TAWAR
11
11
8
0
-100
500
0
-500
500
0
-500
500
0
-500
-15
10
-10
Frequency
(rad/sec)
10
-5
10
0
10
Gambar 6. Perbandingan Diagram Bode pada pembangkit Suralaya
menggunakan metode lain pada pembangkit Suralaya
24
Kesimpulan
GANDUL
10
CIRATA
-20
10
4
SAGULING
CAWANG
-100
100
1
CIBINONG
BEKASI
0
Magnitude (dB)
Optimization PIDPSS3B+SVC PIDPSS+SVC No Control
by BFA
Generator Suralaya
100
BANDUNG SELATAN
12
15
CIBATU
13
KEMBANGAN
MADURACAN
TANJUNG JATI
14
16
19
17
GRESIK
3
18
DEPOK
9
TASIKMALAYA
SURABAYA BARAT
UNGARAN
25
20
PEDAN
BALARAJA
21
23
22
KEDIRI
GRATI
PAITON
Gambar 2. Single line diagram sistem kelistrikan Jawa Bali Interkoneksi
Dari analisis yang telah dilakukan dapat disimpulkan sebagai berikut:
Proporsional-integral-derivatif stabilizer sistem daya (PID-PSS3B) dengan lontroler Static Var
Compensator yang diusulkan dapat meningkatan stabilitas dinamis pada sistem Java-Bali
interkoneksi.
Pengaturan gain PID-PSS3B yang dioptimalkan menggunakan metode kombinasi BFAPSOTVAC menghasilkan pengaturan yang efektif untuk perbaikan redaman osilasi sistem
elektromekanik.
Metode BFA-PSOTVAC yang diusulkan memiliki kemampuan untuk meredam secara optimal
dan menekan kesalahan yang minimal
Cont a c t pe rson : ibgm a nua ba @unud.a c .id
303
Memperbaiki Kestabilan Sistem Tenaga Listrik Pada
Sistem Interkoneksi Kelistrikan Jawa Bali
IBG Manuaba, AAN Amrita
Department of Electrical Engineering, Udayana University, Denpasar
[email protected], [email protected]
Pendahuluan
VSI MAX
Penyediaan energi listrik merupakan proses yang panjang dan kompleks hingga listrik
dapat dipergunakan oleh pengguna. Pada sistem kelistrikan modern yang kompleks terdiri
dari banyak peralatan dinamik yang berbeda-beda dan kondisi beban yang akan secara
terus menerus rentan terhadap pengaruh gangguan baik internal dan eksternal. Sehingga
untuk menjaga kestabilan energi listrik merupakan hal yang sangat penting. Pengaruh
gangguan menyebabkan sering terjadinya osilasi ditiap bagian maupun antar bagian pada
sistem tenaga listrik modern yang terinterkoneksi.
VSI 1
VSI 2
Metode Penelitian
1
1+sT1
K s1
1
1+sT2
Ks2
Start
VST
VSI MIN
sTw1
1+sTw1
+
+
sTw2
1+sTw2
∑
Tabel 1. Indeks Kinerja dari sistem
Performance Index
Method
No Control
CPSS+SVC
PIDPSS+SVC
PIDPSS3B+SVC
Optimization BFA
Optimization BFA-PSOTVAC
ITAE
460.9866
108.1126
93.8374
66.5966
64.3780
42.7890
Tabel 2. Nilai Optimasi untuk Parameter PID Kp, Ki, dan Kd
PIDPSS3B
G1
G2
G3
G4
G5
G6
G7
G8
Kp
0.7512
0.7512 0.7512 0.7512 0.7512 0.7512 0.7512 0.7512
Ki
0.1211
0.1211 0.1211 0.1211 0.1211 0.1211 0.1211 0.1211
Kd
0.2508
0.2508 0.2508 0.2508 0.2508 0.2508 0.2508 0.2508
Kp BFA
0.6251
0.5532 0.7261 0.3410 0.8131 0.4891 0.6829 0.4115
Ki BFA
0.1101
0.1201 0.1123 0.2531 0.3641 0.1154 0.1311 0.1521
Kd BFA
0.1512
0.2217 0.1254 0.2308 0.1508 0.4121 0.1518 0.1251
Kp BFA-PSOTVAC
0.8147
0.9134 0.9649 0.2785 0.9572 0.1419 0.7922 0.1357
Ki BFA-PSOTVAC
0.1058
0.3324 0.2469 0.3576 0.2854 0.1218 0.1595 0.1491
Kd BFA-PSOTVAC
0.1270
0.3975 0.1575 0.1706 0.3003 0.5157 0.2557 0.1340
A
Get Sampled Value of Signal
Compute value of cost
function with swarming
for each bacterium as
J(B,K). Where B is
bacterium number
Initialization of variable
Eliminaton and despenal
loop Counter
E = E + 1
J(B,K) < J(B,K-1)
B = B + 1
New delta by
PSO-TVAC
Y
Y
New delta by
PSO-TVAC
E > Ncd
End
1+A 5s+A 6s 2
1+A 7s+A 8s 2
Gambar 3. Blok diagram model linear PID-PSS3B
Pengembangkan Metode Optimasi Kombinasi Bacteria Foraging – Particle Swarm
Optimization dengan menambahkan Time Variying Acceleration Coeficient
Bakteri mencari makan – optimasi sekawanan partikel dengan koefisien akselerasi
waktu bervariasi (BF-PSOTVAC) adalah algoritma yang diusulkan dalam penelitian ini.
Dengan cara ini, membuat penggunaan kemampuan penuh bakteri mencari makan untuk
mendapatkan solusi baru dalam tersebar dan dihilangkan kemudian juga untuk bertukar
informasi sosial. PSO sangat cepat menemukan solusi lokal yang baik tapi sering terjebak
di sana selama beberapa iterasi tanpa perbaikan lebih lanjut. Akibatnya, menjadi
membosankan untuk menemukan solusi global terbaik untuk beberapa masalah yang
rumit non-convex yang memiliki minimum lokal.
TVAC adalah untuk meningkatkan pencarian global di bagian awal optimasi dan untuk
mendorong partikel-partikel untuk berkumpul menuju optima global pada akhir pencarian.
Hal ini dicapai dengan mengubah percepatan koefisien c1 dan c2 dengan waktu
sedemikian rupa sehingga komponen kognitif berkurang sedangkan komponen sosial
meningkat sebagai hasil pencarian. Strategi TVAC adalah memotong keseimbangan yang
tepat antara komponen kognitif dan sosial selama bagian pencarian awal dan akhir dan
oleh karenanya TVAC digunakan untuk menghindari konvergensi prematur swarm itu.
1+A1s+A 2s 2
1+A 3s+A 2s 2
sTw3
1+sTw3
PID
Swim, N = N + 1
SW(B) = N
Reproduction loop (R)
R = R + 1
SW(B) < Ns
Y
R > Nre
Tumble
Y
B > S
Chemotaxis loop (K)
K = K + 1
Performance of Rotor Angle Deviation Generator 1 Suralaya
0.01
Y
No Control
PIDPSS+SVC
PIDPSS3B+SVC
Optimization by BFA
Optimization by BFAPSO
0.005
Rotor Angle Deviation Generator 1 (pu)
Y
K > Nc
A
Gambar 1. Single line diagram sistem kelistrikan Jawa Bali Interkoneksi
Hasil dan Pembahasan
0
-0.005
-0.01
-0.015
-0.02
-0.025
-0.03
50
100
150
Time (Second)
Gambar 4. Kinerja deviasi sudut rotor (pu) pada pembangkit Suralaya yang
dibandingkan dengan metode lain pada pembangkit Suralaya
-4
Performance of Frequency Angle Deviation Generator 1 Suralaya
x 10
2
Frequency Angle Deviation Generator 1 (pu)
Dalam penelitian ini, simulasi dilakukan menggunakan program aplikasi MATLAB ®.
Untuk tujuan analisis stabilitas sinyal-kecil, model linear telah dianggap cukup memadai
untuk memodelkan sistem tenaga listrik dengan bermacam-macam komponennya.
Pemodelan ruang keadaan tidak hanya dikaitkan dengan sifat masukan dan keluaran,
tetapi juga dengan sifat internal secara keseluruhan
Data sistem tenaga listrik yang digunakan meliputi dua pembangkit baru yang
digabung melengkapi lima pembangkit lama (Suralaya, Saguling, Tanjung Jati, Cirata,
dPaiton) yaitu pembangkit PLTA Muaratawar dan PLTGU Grati. Ketujuh pembangkit ini
terinterkoneksi melalui saluran transmisi 500 KV. Data sistem tenaga Jawa Bali 500 kV
yang akan digunakan adalah data yang diperoleh dari PT. PLN Transmisi dan Pusat
Pembagi Beban (P3B) per yang terdiri dari 25 bus (dengan 1 buah slack bus, 7 buah
generator bus dan 17 buah load bus), 30 saluran, dan 8 pusat pembangkit. Single line
diagram sistem tenaga Jawa Bali 500 kVditunjukkan pada Gambar dibawah ini:
0
No Control
PIDPSS+SVC
PIDPSS3B+SVC
Optimization by BFA
Optimization by BFAPSO
1
0
-1
-2
-3
-4
0
50
100
150
Time (Second)
Gambar 5. Kinerja deviasi sudut frekwensi pada pembangkit Suralaya yang
dibandingkan dengan metode lain pada pembangkit Suralaya
Bode Diagram
Optimization
by BFA-PSO
SURALAYA
2
CILEGON
7
5
NGIMBANG
6
MUARA
TAWAR
11
11
8
0
-100
500
0
-500
500
0
-500
500
0
-500
-15
10
-10
Frequency
(rad/sec)
10
-5
10
0
10
Gambar 6. Perbandingan Diagram Bode pada pembangkit Suralaya
menggunakan metode lain pada pembangkit Suralaya
24
Kesimpulan
GANDUL
10
CIRATA
-20
10
4
SAGULING
CAWANG
-100
100
1
CIBINONG
BEKASI
0
Magnitude (dB)
Optimization PIDPSS3B+SVC PIDPSS+SVC No Control
by BFA
Generator Suralaya
100
BANDUNG SELATAN
12
15
CIBATU
13
KEMBANGAN
MADURACAN
TANJUNG JATI
14
16
19
17
GRESIK
3
18
DEPOK
9
TASIKMALAYA
SURABAYA BARAT
UNGARAN
25
20
PEDAN
BALARAJA
21
23
22
KEDIRI
GRATI
PAITON
Gambar 2. Single line diagram sistem kelistrikan Jawa Bali Interkoneksi
Dari analisis yang telah dilakukan dapat disimpulkan sebagai berikut:
Proporsional-integral-derivatif stabilizer sistem daya (PID-PSS3B) dengan lontroler Static Var
Compensator yang diusulkan dapat meningkatan stabilitas dinamis pada sistem Java-Bali
interkoneksi.
Pengaturan gain PID-PSS3B yang dioptimalkan menggunakan metode kombinasi BFAPSOTVAC menghasilkan pengaturan yang efektif untuk perbaikan redaman osilasi sistem
elektromekanik.
Metode BFA-PSOTVAC yang diusulkan memiliki kemampuan untuk meredam secara optimal
dan menekan kesalahan yang minimal
Cont a c t pe rson : ibgm a nua ba @unud.a c .id