Seminar Nasional Energi 3 (SINERGI 3)
Potensi Tenaga Angin Dengan Metode Weibull Analisis untuk Penerapan Renewable Energy di Pantai Watu Ulo Kabupaten Jember Parmaputra W*,Moch.Miftachul W*,Moch.Miftachul A, Destiyani P,M.Husni F,Triwahju Hardianto Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Jember, Tegal Boto ,Jember 68121 Indonesia Telepon (0331) 484977 Facsimile (0331) 484977 *E-mail:
[email protected] [email protected] Abstrak : Wilayah Pantai selatan Kabupaten jember memiliki potensi dibangunnya PLT Angin karena mempunyai potensi angin yang mendukung. Salah satu parameter untuk mengetahui karakteristik angin adalah menggunakan analisis weibull. Karakteristik kecepatan angin di Pantai Watu Ulo bervariasi dari 0.4 – 12,0 [m/s], sehingga didapatkan karakteristik distribusi probabilitas kecepatan anginnya yaitu parameter bentuk (k) adalah 2,561; dan parameter skala (c) adalah 4,834. Dari data tersebut angin yang dapat dimanfaaatkan yakni antara 2,5 m/s–7 m/s mencapai 72,74% sehingga masih cukup potensial untuk dibangun PLT Angin dengan turbin ukuran kecil hingga sedang. Sedangkan jika ditinjau dari potensi dayanya, dengan kecepatan angin rata-rata 4-5 m/s, memiliki daya angin sebesar 57,534 watt dan daya yang terserap oleh turbin sebesar 33,945 watt. Nilai ini akan menjadi berguna jika turbin yang dipasang semakin banyak. Dari hasil penelitian ini diharapkan mampu menjadi acuan dalam menentukan daearah yang tepat untuk pembangunan PLT Angin. Angin. Kata Kunci : Analisa Weibull,Weibull Karakteristik, Potensi Daya Listrik, PLT Angin
Wind Potential Measurement Using Weibull Methot Anlysis In Aplication Of Renewable Energy at Watu Ulo Beach Jember Abstrack : The territory area of south sea Jember Regency gets potential to be built a PLTA because it has great wind potential of energy which supports it. One of the parameters to know the wind characteristics characteristics is by using weibull analysis. Wind speed characteristic on the Watu Ulo beach has range among 0.4-12,0 [m/s], so it can be taken up about the distribution-probability characteristic of it by making a Weibull characteristic curve by using a k-form(k) parameter is 2,561; and for scale parameter (c) is 4,834. From this result, we conclude that the wind speed which can be used at the range of 2,5 m/s-7 m/s reaches 72,74 %, so it still has enough potential to be built a PLTA by a turbine from small to moderate range in size. Meanwhile, by looking from its power potential, by the average wind speed of 4-5 m/s, it has power potential of 57,534 watt and the absorbed power by the turbine reaches 33,945 watt. This value would be useful enough if the number of used turbine getting bigger. By referring to this experiment, hoped it could be a reference in deciding an appropriate area for building a PLTA.
Keywords : Weibull analysis, Weibull characteristic, Power Potential.
I. PENDAHULUAN
Kebutuhan energi di Indonesia khususnya dan dunia pada umumnya terus meningkat karena pertambahan penduduk, pertumbuhan ekonomi dan pola konsumsi energi itu sendiri. Sedangkan energi fosil dan cadangan minyak bumi di Indonesia pada tahun 2004, diperkirakan akan habis dalam kurun waktu 18 tahun dengan rasio cadangan/produksi pada tahun tersebut. Sedangkan gas diperkirakan akan habis dalam kurun waktu 61 tahun dan batubara 147 tahun [1]. Wilayah Kabupaten Jember dengan kondisi geografis yang strategis serta merupakan daerah yang luas dan kaya akan sumber daya alam, sangat
berpeluang mengembangkan potensi daerahnya semaksimal mungkin. Posisi yang terletak diantara pegunungan Argopura dan Samudera Hindia berpotensi untuk pengembangan pembangkit listrik yang berorientasi pada alam, salah satu pemanfaatannya khususnnya energi terbarukan adalah membangun sebuah pembangkitan dengan memaksimalkan potensi angin yang ada di daerah ini. Permasalah utama yang muncul adalah diperlukan waktu yang lama untuk mngetahui karakteristik angin di daerah daerah rencana pemangunan PLT Angin. Dalam penelitian sebelumnnya oleh soudara Mustaqim Indawan, didapatkan kecepatan rata-rata angin di daerah Watu Ulo berkisar 4,209 ms-2 [2].
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui prediksi kecepatan angin untuk pembangkit listrik tenga Angin (PLTB) bila dinyatakan dalam kurva distribusi probabilita Weibull. Serta mengetahui faktor bentuk (k) dan faktor skala (c) dari kurva probabilita Weibull tersebut. karakteristik Distribusi Weibull memiliki banyak aplikasi dalam analisis survival, dan kehandalan dan rekayasa biomedis. Selain itu, secara luas dapat digunakan untuk variasi model kecepatan angin [3]. Dari hasil ini diharapkan mampu menjadi acuan untuk daerah lainnya sehingga tiap-tiap daerah mengetahui nilai bentuk (k) dan skala (c) dari probabilitas weibull ini dan menjadi referensi pembangunan PLT Angin. Penelitian ini merupakan bagian dari Program Kreatifitas Mahasiswa Penelitian (PKM-P) yang didanai oleh Direktorat Penelitian dan Pengabdian kepada masyarakat (DP2M) Direktorat Jendral perguruan tinggi (DIKTI) tahun 2013. II. METODE PENELITIAN Tempat dan waktu Penelitian Pengambilan data kecepatan angin dilakukan di Pantai Watu Ulo kabupaten Jember yang terletak di Kecamatan Ambulu Kab. Jember. Pantai Watu Ulo merupakan salah satu ikon wisata kabupaten jember yang memiliki daya tarik tersendiri letak lokasi pantai watu ulo sendiri sekitar +40 km tidak jauh dari kota jember [4]. Adapun penambilan data dilakukan pada bulan April – Mei 2013.
Gambar 1. Peta Lokasi Panatai Watu Ulo
Konsep Dasar Angin Menurut Paritosh Bhattacharya (2010), Sumber daya angin bervariasi mulai dari hari, bulan ,musim tahun dan bahkan batas tertentu dari tahun ke tahun. Energy Angin tidak pernah konstan di setiap tempat dan di setiap saat, sehingga sangat dipengaruhi oleh: iklim, kontur muka bumi, ketinggian lokasi. Oleh karena itu kecepatan ratarata angin harus diambil dalam rentang waktu yang lama, idealnya selama 10 tahun bahkan lebih. Namun, hal ini membutuhkan biaya yang sangat besar, sehingga umumnya diambil data yang lebih singkat [6]. Energi yang terkandung dalam tiupan angin merupakan energi kinetik. Energi kinetik (E b) yang dimiliki massa bayu (m) dengan kecepatan v dirumuskan [5]. 1 E mv 2 [ joule] 2
Daya dari sebuah masa udara yang mengalir pada kecepatan v dan sebuah area lintasan angin A dapat dikalkulasikan sebagai: [5] 1 Daya Angin av 3 [ watt ] 2 dimana ρ = masa jenis udara (kg m-3); V = kecepatan angin (ms-1). Area lintasan angin (A) adalah sebuah luasan dimana sebuah hembusan angin yang melewati sebuah turbin. Area lintasan angin (A) memiliki daerah lintasan membentuk lingkaran dengan jari jari lintsan angin sama dengan jari-jari rotor (R). sehingga area lintasan angin (A) dapat direpresentsikan sebagai berikut [5].
A
1 4
R
2
Daya mekanik yang dapat diperoleh dari energi angin: [5] 1 Pa AV 3 C p [Watt ] 2 C p Lazim disebut sebagai koefisien daya rotor atau efisiensi rotor nilai Cp maksimum adalah: 0,59. Daya aktual maksimum berbanding lurus dengan V3, sehingg data tentang kecepatan angin, sangatlah penting [6]. Weibull Analisis Distribusi Weibull merupakan distribusi penting utama untuk keandalan dan analisis rawatan. Nilai-nilai yang cocok untuk kedua parameter bentuk (k) dan skala (c) parameter distribusi Weibull adalah penting untuk memilih lokasi instalasi generator turbin angin. Parameter skala distribusi Weibull juga penting untuk menentukan apakah sebuah daerah angin tersebut baik atau tidak. Metode yang disajikan adalah metode analisis dan eksperimen komputasi. Energi angin memiliki variasi yang melekat dan telah diaplikasikan oleh fungsi distribusi[7]. Pada metode distribusi Weibull terdapat 2 parameter yakni parameter yaitu parameter bentuk k (tanpa dimensi) dan parameter skala c. Nilai parameter k diperoleh dengan nilai yang berdasarkan data data kecepatan angin aktual di lapangan. Untuk menentukan nilai parameter bentuk k, jika nilai tengah dan variannya telah diketahui dapat menggunakan persamaan [8].
1,086 v
k
dengan : σ = nilai standart devi siasi kecepatan angin ν = nilai tengah kecepatan angin (m/s) Jumlah atau durasi sangat depengaruhi oleh besar kecilnnya nilai parameter k, semakin besar nilai parameter k maka semakin besar durasi dan
sebaliknnya semakin kecil nilai parameter k, maka semakin kecil durasinnya. Sedangkan untuk mendapatkan nilai dari parameter skala c dengan menggunakan persamaan [8] c 1,12 v (1,5 k 4) Semakin kecil nilai parameter c maka, kurva akan bergeser kearah kecepatan angin yang lebih rendah demikian juga sebaliknnya. Fungsi distribusi dari probalitas distribusi Weibull f(v) dapat didefinisikan dengan persamaan [8] : v k v k 1 c f (v) e c c dengan : k = nilai parameter bentuk tanpa dimensi v = nilai tengah kecepatan angin (m/s) e = epsilon k
Di mana k dan c masing-masing disebut sebagai parameter bentuk dan parameter skala yang harus dicari dari data hasil pengukuran. Kepadatan probabilitas dan fungsi distribusi kumulatif dari rezim angin, mengikuti distribusi Weibull ditunjukkan pada gambar dibawah ini :
Prosedure Penelitian Adapun prosedure penelitin ini adalah sebagai berikut : 1. Tahap Persiapan Persiapan dengan mengurus segala keperluan administrasi dan perizinan. 2. Studi literatur terhadap obyek yang akan dikerjakan. Studi literatur ini bertujuan untuk menambah sumber dan metode yang akan digunakan. 3. Mengumpulkan data kecepatan angin di daerah tepi pantai Watu Ulo Pengumpulan data ini dilakukan di beberapa titik di Pantai Watu Ulo Kabupaten Jember. 4. Analisis data Analisis yang digunakan adalah weibull analisis. Dari analisis ini diharapkan diketahui berapa besar potensi angin yang ada di Watu Ulo Kabupaten Jember. Analisa penelitian ini dikeluarkan dalam bentuk grafik karakteristik fungsi probabilitas Weibull. Alat dan Bahan Penelitian Alat dan bahan yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan alat-alat sebagai berikut: 1. Satu Unit Komputer 2. Anemometer digital dan Thermometer suhu 3. GPS (Global Positioning System) 4. Software Matlab 7.1.11 dan Miscrosoft Excel 2007. 5. Penunjuk Arah Angin (Wind Direction). 6. Penerangan / Senter. 7. Tiang dengan Panjang 10 m. Alur Penelitian
Gambar 2. Hubungan kerapatan probalitas dengan kecepatan angin [5]
Semakin besar nilai c, semakin banyak jumlah hari yang memiliki tiupan angin kencang dikarenakan sifat pengingkatan besaran (skala) kecepatan maka c disebut sebagai parameter skala. Gambar 3 memberikan ilustrasi distribusi probabilitas weibull untuk berbagai k (parameter bentuk) dan c (parameter skala) [6].
Tahap Persiapan : Pengurusan Izin Penelitian, Obeservasi Tempat Penelian dll Study Literatur : Penyamaan Konsep enelitian dengan Tim serta mencari sumber-sumber baik Jurnal maupun Artikel yang menunjang Penelitaian
Tahap Pelaksanaan Pengambinan Data-Data Penelitian
Titik 1
Titik 2
1. 2. 3. 4. 5.
Kecepatan Suhu Ketinggian Arah angin Posisi
Potensi
Simulasi
Gambar 3. Karekteristik weibuk k=2 c=8
Titik 3
analisis
Perencanaan Pembngkit Listrik Tenaga angin
Gambar 4. Alur Penelitian
HASIL DAN PEMBAHASAN Kecepatan Angin di Pantai Watu Ulo Data primer diperoleh dari pengukuran langsung oleh peneliti dengan cara melakukan survei angin di Pantai Watu Ulo Kabupaten Jember, yaitu pada Bulan April-Mei 2013. Pengukuran diadakan di 3 titik utama untuk menentukan daerah yang paling optimal kecepatan anginnya, dan juga dilihat dari kondisi medan untuk pembangunan PLT Angin. Adapun koordinatnya adalah: 1. S 08’25.480”E113’33.871” 2. S 08’25.536”E113’33.655” 3. S 08’25.579”E113’34.352” Dari titik-titik tersebut kita ukur parameter yang meliputi : 1. Kecepatan angin 2. Suhu 3. Arah Angin
Keepatan angin di Watu Ulo bervariasi, mulai kecepatan rendah sampai tinggi, dari pengukuran tercatat variasi kecepatan angin dari rentang 0.412ms-2 . Berikut ini rekapitulasi rata-rata kecepatan angin di 3 titik tesebut : Tabel 1. Rekapitulasi kecepatan angin di 3 Titik
Tgl
Titik 1
Titik 2
Titik 3
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
3.645 3.587 4.679 3.204 3.620 3.666 3.762 5.262 4.270 3.404 3.212 3.212
3.566 3.687 4.555 3.568 3.554 3.252 3.456 5.260 4.265 4.264 2.896 2.555
3.548 4.002 3.988 4.126 3.687 3.456 3.912 5.524 4.564 4.356 3.400 2.744
19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 1 2
3.583 3.720 3.270 5.616 4.470 2.770 3.166 2.662 3.525 3.904 3.558 3.566 3.770 2.729
3.456 3.788 3.125 4.988 4.303 2.899 3.256 3.222 2.899 3.565 3.548 3.455 3.789 2.996
3.980 3.850 3.546 5.980 4.756 3.256 3.425 3.357 3.540 3.661 3.479 3.257 3.451 2.897
3 4 5 6 RataRata
2.591 2.725 3.204 5.200
2.541 3.105 3.208 4.658
3.897 2.980 3.265 4.699
3.652
3.589
3.819
*Data Diambil pada bulan April-Awal mei 2013
Dari data tersebut dengan kecepatan angin rata rata 3.819 m/s posisi yang dianalisis adalah titik 3 dengan koordinat S 08’25.579”E113’34.352”. Karakteristik Probabilitas Weibull Data kecepatan angin pada bulan April-Mei 2013 kemudian diolah diolah dan ditabulasikan kedalam tabel frekuensi menjadi tabel 3. Berdasarkan table tersebut tampak bahwa kecepatan angin diantara 3-4 [m/s] berlangsung selama 22,92%. Frekuensi terbesar terjadi pada kelas kecepatan 2-3 [m/s] yaitu 25.69%. Tabel 2. Distribusi Frekuensi Kecepatan Angin Di titik 3 (S 08’25.579”E113’34.352) KELAS KEC (V)
MEDIAN (Mi)
FREKUENSI ABSOLUT (Fi)
REL (%)
0-1
0,5
11
1,53
1-2
1,5
100
13,89
2-3
2,5
185
25,69
3-4
3,5
165
22,92
4-5
4,5
142
19,72
5-6
5,5
65
9,03
6-7
6,5
25
3,47
7-8
7,5
16
2,22
8-9
8,5
6
0,83
9-10
9,5
0
0,00
10-11
10,5
3
0,42
11-12
11,5
2 720
0,28 100,00
Total
Dengan diketahui nilai tengah dan absolut varian maka nilai Vm bisa diketahui dengan persamaan : [8] 1
n 3 f iV i 3 V m i 1n f i i 1 Setelah diketahui Vm, Defisiasi(σV) bisa diketahui dengan persamaan berikut : [8] n
f V V
2
i
V
i
m
i 1
n
f i
i 1
Untuk menentukan nilai parameter bentuk k , jika nilai tengah dan variannya telah diketahui dapat menggunakan persamaan : [8] k
v
1, 086
1,815 4,36 2,561
induksinnya. Sementara nilai c sendiri adalah sebesar 4,863. semakin kecil nilai parameter c maka kurva akan bergeser kearah kecepatan angin yang lebih rendah demikian juga sebaliknya, jika nilai c besar maka, kurva akan bergeser ke arah kecepatan angin yang lebih tinggi.
1, 086
Sementara Fungsi distribusi dari probabilitas distribusi Weibull f(u) didefinisikan dengan Persamaan :
Didapatkan nilai k sebesar 2,561. Hal ini berarti variasi kecepatan angin di pantai watu Ulo bervariasi sedikit, dari skala normal 2. Keadaan ini bisa berpengaruh pada perencanaan generator
k V
f (V )
k 1
e
V c
k
c c
Untuk Fungsi dan Persamaan lengkapnya dapat dilihat pada tabel 2 berikut :
Tabel 3. Persamaan Probabilitas Weibull f i x mi3
Vm
fi*(Vi-Vm) 2
σV
K
C
(V/C)^(K-1)
Min(V/C)^K
Exp -(V/C)^K
f(V)
f(V) %
1,375 337,5 2891 7074 12940 10814 6866
4,316 4,316 4,316 4,316 4,316 4,316 4,316
160,152 792,798 609,879 109,776 4,825 91,172 119,283
1,815 1,815 1,815 1,815 1,815 1,815 1,815
2,561 2,561 2,561 2,561 2,561 2,561 2,561
4,863 4,863 4,863 4,863 4,863 4,863 4,863
0,029 0,159 0,354 0,598 0,886 1,212 1,573
-0,003 -0,049 -0,182 -0,431 -0,820 -1,371 -2,102
0,997 0,952 0,834 0,650 0,441 0,254 0,122
0,015 0,080 0,155 0,205 0,206 0,162 0,101
1,506 7,990 15,529 20,474 20,540 16,197 10,114
6750
4,316
162,240
1,815
2,561
4,863
1,966
-3,033
0,048
0,050
4,986
3685
4,316
105,052
1,815
2,561
4,863
2,391
-4,179
0,015
0,019
1,927
0
4,316
0,000
1,815
2,561
4,863
2,844
-5,556
0,004
0,006
0,578
3473
4,316
114,738
1,815
2,561
4,863
3,325
-7,179
0,001
0,001
0,133
3042 57873
4,316
103,229 2373,1
1,815
2,561
4,863
3,832
-9,062
0,000
0,000 1,0006
0,023 100,00
Dari data tersebut parameter-parameter dalam fungsi probbilitas weibull telah terpenuhi, dengan nilai k sebesar 2,561 dan nilai c sebesar 4,863. Dari hasil tersebut dapat diketahui panti watu Ulo kabupaten jember yang memiliki variasi kecepatan angin antara 0,4 – 11 [m/s] ini memiliki kerapatan angin yang baik untuk dimanfaatkan untuk pebangkit listrik tenaga angin. Terlihat dari nilai faktor bentuk angin (k) sebesar 2,561, semakin besar nilai k maka variasi anginya semakin sedikit, ini akan membantu dalam perencanaan dan pengaturan generator padda PLT Angin tersebut. Sementara dengan nilai skala sebesar 4,863 menunjukkan pantai watu ulo kabupaten jember memiliki angin yang kecil, ini cocok untuk PLT Angin sekala kecil- sedang dengan memanfaatkan kecepatan angin antara 4-7 [m/s]. Adapun Garafik Probabilitas Weibull ditunjukan pada gambar 4 berikut :
Gambar 5. Grafik probabilitas Weibull Asumsi Perancangan Sistem Dalam perancangan komponen yang sistem untu menentukan daya angin dan turbin kita harus mengetahui dulu jari-jari bladenya
3 C P d g a V D 2 x300 3 0,59 x 0,9 x0,9 x1,2 x3,14 x5 2,66m
R
2 P D
Sementara untuk prediksi daya anginnya, dapat dihitung dengan persamaan : Pa
1 2 1
3
AV
1,2 3,14 x 2,66 2 4,316
2 57,534 watt
Disamping daya angin, daya turbin juga dapat dihitung dengan persamaan :
P R
C P
1
3
AV
2 0,59 x57,534
33,945watt Di tinjau dari potensi dayanya, dengan kecepatan angin rata-rata 4-5 m/s, memiliki daya angin sebesar 57,534 watt dan daya yang terserap oleh turbin sebesar 33,945 watt. Nilai ini akan menjadi berguna jika turbin yang di pasang semakin banyak.
Gambar 6. Pengambilan data dan perekapan III.KESIMPULAN
Dari penelitian tersebut dapat kita simpulkan sebagai berikut : 1. Dari penelitian didapatkan nilai parameter bentuk (k) adalah 2,561 dan parameter skala (c) adalah 4,863 karakteristik angin di Pantai Watu Ulo memiliki variasi kecepatan angin yang sedang dan tiupan angin kencang yang sedikit. 2. Dari data probabilitas kecepatan angin yang bisa dimanfaaatkan yakni antara 2,5 m/s – 7 m/s mencapai 72,74% sehingga masih cukup potensial untuk dibangun PLT angin dengan turbin ukuran kecil hingga sedang. 3. Di tinjau dari potensi dayanya, dengan kecepatan angin rata-rata 4-5 m/s, memiliki
daya angin sebesar 57,534 watt dan daya yang terserap oleh turbin sebesar 33,945 watt. Saran : Perlunya diadakan penelitian di lokasi lain sebagai pembanding untuk mencari potensi angin yang paling baik di daerah jember, kami merekomendasikan dilakukan di Pantai Puger mengingat kecepatan angin lebih besar dan dapat langsung dimanfaatkan oleh nelayan. Selain itu diperlukannya perhitungan lebih lanjut terkait dengan faktor ekonomi. UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis mengucapkan terimakasih kepada Kepala Dinas Perhutani Kabupaten Jember yang telah memberikan izin penelitian. Penelitian ini merupakan bagian dari Program Kreatifitas Mahasiswa Penelitian (PKM-P) yang didanai oleh Direktorat Penelitian dan Pengabdian kepada masyarakat (DP2M) Direktorat Jendral perguruan tinggi (DIKTI) tahun 2013. DAFTAR PUSTAKA
[1] Blueprint Pengelolaan Energi Nasional. Departemen Energi dan Sumber Daya Mineral (DESDM) pada tahun 2005. [2] Indrawa,Mustaqim. 2009. Analisis Dan Simulasi Pembangkit Litrik Tenaga Angin Di Daerah Tepi Pantai Watu Ulo. Jember. [3] Hatahet, Ziad.2012. Wind Data Analyzer . [4] Dinas Pariwisata Jawa Timur. Buku Potensi Pariwisata dan Produk Unggulan Jawa Timur . 2009. [5] Mathew, Sathyajith. Wind Energy: Fundamentals, Resource Analysis and Economics. Verlag Berlin Heidelberg: Springer, 2006. p. 155. [6] R.M. Patel, Wind and Solar Power System, CRC Press, New York, 1999 [7] Paritosh, Bhattacharya. 2010. A Study On Weibull Distribution For Estimating The Parameters. CEM, Kolaghat, Midnapore, India. [8] Gary, L.Johnson. Wind Energy Systems. s.l. : Manhattan, KS, 2006. pp. 2-30.
