Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tujuan makalah ini adalah untuk mengevaluasi efektivitas teknologi Long Range (LoRa)sebagai media komunikasi untuk aplikasi Smart Meter. Smart meter adalah perangkatelektronik yang mengukur dan mengomunikasikan data konsumsi energi ke penyediautilitas pusat. LoRa adalah teknologi komunikasi nirkabel jarak jauh dan daya rendahyang telah mendapatkan daya tarik di arena Internet of Things (IoT) karena konsumsidayanya yang rendah dan kemampuannya untuk berkomunikasi jarak jauh. Selanjutnya,kita akan membahas pertimbangan desain untuk memasang jaringan Smart Meterberbasis LoRa, seperti parameter yang mempengaruhi jangkauan, tingkat data, dankonsumsi daya perangkat LoRa. Terakhir, berdasarkan kriteria yang dijelaskan, kami akanmenyajikan evaluasi kinerja jaringan Smart Meter berbasis LoRa. Kinerja LoRa sebagaisaluran komunikasi untuk aplikasi Smart Meter akan dianalisis untuk memberikanwawasan signifikan tentang implementasi jaringan Smart Meter. Berdasarkan kriteriaseperti cakupan, konsumsi daya, tingkat data, dan biaya, penelitian ini akan membantudalam mengidentifikasi metode komunikasi yang paling tepat untuk aplikasi Smart Meter.Secara keseluruhan, penelitian ini akan membantu membangun jaringan Smart Meteryang efisien dan hemat biaya, yang penting untuk mencapai masa depan energi yangberkelanjutan.

---

The objective of this paper is to evaluate the effectiveness of Long Range (LoRa)

technology as a communication medium for Smart Meter applications. Smart meters are

electronic devices that measure and communicate energy consumption data to a central

utility provider. LoRa is a low-power, long-distance wireless communication technology

that has gained traction on the Internet of Things (IoT) arena due to its low power

consumption and long-distance capabilities. Afterwards, we'll go through the design

concerns for installing LoRa-based Smart Meter networks, such as the parameters that

influence the range, data rate, and power consumption of LoRa devices. Lastly, based on

the criteria described, we will present a performance evaluation of LoRa-based Smart

Meter networks. The performance of LoRa as a communication channel for Smart Meter

applications will be analysed to give significant insights into the implementation of Smart

Meter networks. Based on criteria such as coverage, power consumption, data rate, and

cost, this study will assist in identifying the most appropriate communication method for

Smart Meter applications. Overall, this research will help to construct efficient and cost-

effective Smart Meter networks, which are essential for reaching a sustainable energy

future."

"Untuk memastikan efisiensi dan stabilitas operasional, peramalan beban jangka pendek merupakan salah satu prosedur paling penting dalam pengelolaan sistem tenaga listrik. Metode peramalan beban jangka pendek dieksplorasi dalam studi ini. Metode Koefisien Beban diterapkan dalam penerapan teknik-teknik ini, yang dilakukan dengan menggunakan sistem SLTF (Peramalan Beban Jangka Pendek). Studi ini menggunakan data historis dari tahun 2023 dan 2024 untuk menganalisis lebih lanjut karakteristik beban listrik khusus yang dicatat pada Hari Kemerdekaan Indonesia. Untuk membangun model SLTF, studi ini melakukan analisis data historis yang dikumpulkan dari sistem JAMALI yang terletak di UIP2B. Setelah itu, model ini digunakan untuk membuat prakiraan yang lebih tepat mengenai beban listrik yang akan datang. Dari hasil analisis, nilai kesalahan beban harian rata-rata pada tahun 2023 adalah 4% dan 1% pada tahun 2024. Tujuannya adalah untuk membuat prakiraan beban yang layak untuk hari libur nasional ini dengan mempertimbangkan pola konsumsi yang berbeda terkait dengan acara tersebut.

---

Due to the fact that it ensures both operational efficiency and stability, forecasting short-term load is one of the most critical procedures in the management of power systems. Methods of short-term load forecasting are explored in the present study. The Load Coefficient method is applied in the implementation of these techniques, which are carried out using the SLTF (Short- Term Load Forecasting) system. The study uses historical data from 2023 and 2024 to further analyze the special electricity load characteristics noted on Indonesia's Independence Day. In order to construct the SLTF model, the study conducts an analysis of historical data that was gathered from the JAMALI system located at UIP2B. Following that, this model is used in order to make more precise forecasts regarding the upcoming electrical loads. From the analysis results, the average daily load error value in 2023 was 4% and 1% in 2024. The goal is to create feasible load forecasts for this national holiday considering the different consumption patterns related with the events."