Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK Dalam suatu sistem tenaga listrik, menjalankan seluruh unit pembangkit yang tersedia untuk melayani beban adalah tidak ekonomis. Untuk menentukan unit-unit mana yang harus beroperasi melayani beban tertentu merupakan problem penjadualan operasi unit (unit commitment). Penjadualan operasi unit pembangkit, terutama pembangkit termal, sangat penting dalam pengoperasian sistem tenaga listrik karena berkaitan langsung dengan biaya pemakaian bahan bakar. Penjadualan operasi unit pembangkit yang optimal dapat memberikan penghematan yang cukup besar terhadap biaya operasi tahunan. Ada beberapa metode yang digunakan untuk mendapatkan penjadualan yang optimal, diantaranya metoda urutan prioritas (priority list), lagrange, programa dinamik dan sistem pakar. Perhitungan yang parsial pada metode urutan prioritas dan programa dinamik yang membutuhkan waktu perhitungan yang lama serta kebutuhan memori yang besar bila sistemnya cukup besar. Sedangkan sistem pakar bergantung pada kaidah-kaidah empiris dan pengetahuan sebelumnya. Metode yang diusulkan pada tesis ini menggunakan algoritrna yang cukup sederhana, yakni algoritma genetik. Dari simulasi penjadualan operasi sejumlah 38 pembangkit area 1 sistem kelistrikan Jawa-Bali, dibutuhkan waktu komputasi selama 6 menit. Sedangkan biaya pembangkitannya sekitar 2 - 3 % lebih hemat dibandingkan dengan metode urutan prioritas dan Lagrange.

---

ABSTRACT In power system, it is not economical to run all the units available all the time. To determine the units of a plant that should operate for a particular load is the problem of unit commitment. An optimal scheduling of the units can provide substantial annual savings in fuel costs. A number of method have been proposed for solving the units scheduling problem, that include priority list, Lagrangian relaxation, dynamic programming and expert systems. The partial enumeration schemes in dynamic programming usually suffer from large computation times and excessive memory requirements as the problem size increases. The expert systems rely on empirical rules and past knowledge. The method proposed in this thesis uses a simple algorithm, called genetic algorithm (GA). The simulation of units schedulling consist of 38 units in area l Java-Bali interconnected systems has shown that GA method is able provide fuel costs saving around 2 - 3 % over priority list and Lagrangian method within 6 minutes cpu time.

Abstrak :
Sistem kelistrikan ALZ terdiri dari 10 sistem tenaga listrik yang memiliki peranan penting dalam menyuplai pasokan listrik. Kondisi saat ini menunjukkan total permintaan beban puncak malam pada Agustus tahun 2022 mencapai 79.253 MW dengan pasokan daya yang didominasi oleh penggunaan unit pembangkit termal. Pengunaan unit pembangkit termal memicu persoalan biaya pengoperasian yang relatif tinggi dikarenakan harga bahan bakar yang kian meningkat. Oleh karena itu, diperlukan pengoptimalan operasi sistem dengan cara pengalokasian daya aktif yang dibangkitkan oleh masing-masing unit pembangkit agar mendapatkan biaya pembangkitan yang minimum serta mendapatkan rugi-rugi yang optimal dengan tetap memenuhi keseimbangan beban. Pada penelitian ini, dilakukan optimasi pada skema pertahanan islanding. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengoptimalan aliran daya sistem ALZ saat skema pertahanan Islanding tahap 1 dapat mereduksi biaya bahan bakar sebesar sebesar Rp74,274,228.14/jam atau sebesar 37,58% dari pola operasi yang dilakukan oleh PT PLN (Persero). Serta, skema pertahanan islanding tahap 2 dapat mereduksi biaya bahan bakar sebesar Rp.67,200,225.75/jam atau sebesar 45.15% dari pola operasi yang dilakukan oleh PT PLN (Persero). ......The ALZ electricity system consists of 10 power systems that are essential in supplying electricity. Current conditions show that the total demand for peak night loads in August 2022 reached 79,253 MW, with power supply dominated by the use of thermal generation units. The use of thermal generating units raises the issue of relatively high operating costs due to increasing fuel prices. Therefore, it is necessary to optimize system operation by allocating the active power generated by each generating unit to obtain minimum generation costs and obtain optimal losses while still reaching the load balance. In this study, optimization was carried out on the islanding defense scheme. The results showed that optimizing the power flow of the ALZ system when the islanding defense scheme stage 1 can reduce fuel costs by Rp74,274,228.14/hour or by 37,58%, and the islanding defense scheme stage 2 can reduce fuel costs by Rp.67,200,225.75/hour or 45.15% of the pattern of operations carried out by PT PLN (Persero).

Abstrak :
Optimasi biaya bahan bakar umumnya dilakukan dengan pendekatan menggunakan metode deterministi c maupun undeterministi c. Pada penelitian ini membandingkan penerapan merit order yang bersifat deterministi c dengan penerapan algoritma kelelawar yang bersifat undeterministi c. Persoalan economic load dispatch mempunyai batasan equality dan inequality yang kompleks, sehingga sulit menentukan nilai optimum dengan menggunakan pendekatan konvensional. Dalam menentukan nilai optimum diperlukan penjadwalan unit-unit pembangkit untuk membagi daya yang dibangkitkan dalam pemenuhan kebutuhan sistem sehingga didapatkan biaya bahan bakar optimum. Merit order disusun berdasarkan besaran biaya bahan bakar perjam setiap unit yang beroperasi pada output maksimumnya, sedangkan algoritma kelelawar disusun berdasarkan karakteristik ekolokasi kelelawar yang disimulasikan pada program komputer dari posisi, kecepatan dan frekuensi kelelawar. Data yang diuji adalah data aktual pembangkit listrik tenaga termal yang berjumlah 6 (enam) pembangkit pada kondisi beban puncak tahun 2018. Dengan menggunakan 2 (dua) metode yang berbeda yaitu merit order dan algoritma kelelawar diperoleh hasil biaya produksi (efisiensi) yang berbeda. Merit order dapat mengefisienkan biaya produksi sebesar 14,67% atau $291640 dari aktual biaya, sementara algoritma kelelawar menghasilkan efisiensi sebesar 15,66% atau $311405 dari aktual biaya. Dari hasil perhitungan ini dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode algoritma kelelawar akan menghasilkan biaya produksi yang lebih efisien (lebih kecil) yaitu sebesar 0,99% atau $19765 dibandingkan metode merit order. Hal ini dapat terjadi karena algoritma kelelawar berhasil membuat kombinasi pembebanan pembangkit yang lebih efisien.

---

Fuel cost optimization is generally done using an approach of deterministic and undeterministic methods. This study compares the application of deterministic merit order algorithms with the application of undeterministic bat algorithms. The issue of economic load dispatch has complex equality and inequality constraints, so it is difficult to determine the optimum value using a conventional approach. In determining the optimum value it is necessary to schedule generator units to divide the generated power in meeting system requirements so the optimum fuel costs are obtained. Merit orders are arranged based on the amount of hourly fuel costs per unit operating at its maximum output, while the bat algorithm is based on echolocation characteristics of microbats simulated on a computer program from the position, velocity and frequency of bats. The researched data are the actual data of thermal power plants which amount to 6 (six) plants in the peak loads condition in 2018. By using 2 (two) different method, namely merit order and bat algorithm, the results of different production costs are obtained. The merit order can reduce production costs by 14.67% or $291640 of the actual cost, while the bat algorithm produces an efficiency of 15.66% or $311405 of the actual cost. From the results of this calculation it can be concluded that the use of bat algorithm can produce a more efficient (smaller) generation costs that is equal to $19765 or 0.99% smaller than the merit order method. This can occur because of the bat algorithm manages to create a loading combination of more efficient power plants.

Abstrak :
Pada operasi sistem pembangkitan tenaga listrik, biaya bahan bakar merupakan biaya yang terbesar dari biaya operasi secara keseluruhan [1]. Besarnya biaya bahan bakar yang diperlukan unit pembangkit termal sebagai masukan terhadap keluaran daya pembangkit, sehingga besarnya masukan secara optimal akan mengahasilkan keluaran yang optimal. Penjadwalan operasional pembangkit dan pembebanan ekonomis merupakan langkah operasi ekonomis pada pengoperasian PLTU Labuan dan PLTGU Cilegon pada Subsistem II Wilayah Banten untuk memperoleh estimasi biaya operasi optimal. Penjadwalan yang dilakukan dengan menentukan unit pembangkit yang hidup on dan mati off yang disebut dengan komitmen unit unit commitment. Setelah melakukan penjadwalan operasional unit pembangkit, maka dapat dilakukan pembebanan ekonomis untuk membagi daya yang dapat dibangkitan oleh masing-masing pembangkit untuk memenuhi estimasi permintaan beban pada Subsistem II Wilayah Banten. Estimasi biaya operasi optimal yang didapatkan yaitu sebesar Rp 376.030.525.349 sehingga dapat menghemat 29.5 hingga 32.5 dari total biaya operasi yang dibutuhkan selama sebulan periode Januari 2018 dengan biaya bahan bakar sebesar Rp 604,17/kWh. Selain itu, untuk memenuhi estimasi beban puncak sebesar 952 MW dibutuhkan biaya operasi optimal sebesar Rp 733.762.467 dan biaya operasi optimal beban minimum sebesar 629 MW adalah Rp 378.422.653. ......In the operation of power generation systems, fuel cost represents the largest of operating cost in the operation of power generation system 1 . The fuel cost of the thermal power plants as input to the generator power and output of the generator is the power generated by each generator, so that optimal input determination optimal output. Operational economic of PLTU Labuan and PLTGU Cilegon in subsystem II Banten can be subdivided into two parts. Those are economic dispatch and unit commitment. The unit commitment problem is to find the minimum cost option to schedule generator startups and shutdowns while meeting forecasted loads, satisfying all plant and system constraints such as generating capacity constraints and power balance constraints. Furthermore, economic dispatch is the method of allocating the load demand between the available power plant units and finds the minimum operating cost of generation for each hour. Estimated optimal operating cost is Rp 376.030.525.349 so that it can save 29.5 to 32.5 of total operating costs required during the month of January 2018 with fuel costs of Rp 604.17 kWh. In addition, estimated operating optimal cost for peak load of 952 MW is Rp 733.762.467 and the optimal operating cost for the minimum load of 629 MW is Rp 378.422.653.