PAPER ID : 050 Rekonfigurasi Jaring Distribusi untuk Meminimalkan Kerugian Daya menggunakan P ar ticle ticle S war m Opti Opti mi zatio tion 1)
Stephan , Adi Soeprijanto
2)
Jurusan Teknik Elektro ITS, Surabaya Indonesia, 60111, Email: 1)
[email protected], 2)
[email protected]
Abst Abstrak -- Meningkatnya kebutuhan akan tenaga listrik, menuntut suatu sistem tenaga listrik mempunyai keandalan tinggi dalam penyediaan dan penyaluran dayanya. Dalam penyaluran tenaga listrik dari gardu induk ke pusat-pusat beban diperlukan saluran distribusi. Permasalahan pada jaringan distribusi antara lain adalah rugi daya. Rugi daya pada jaring distribusi akan mempengaruhi kualitas pelayanan konsumen. Konfigurasi radial suatu sistem distribusi dapat diubah menjadi beberapa konfigurasi radial yang lain melalui proses rekonfigurasi. Pada penelitian ini digunakan metode Particle Swarm Optimization (PSO) yang dapat membuat konfigurasi radial suatu sistem distribusi yang lebih andal. Hasil dari simulasi menunjukkan dengan mengubah rekonfigurasi jaring sistem radial didapatkan hasil total reduksi rugi-rugi sebesar 0,9%.
Kata Kunci : Rekonfigurasi, Rugi Daya,
Particle
Swarm Optimization (PSO)
1.PENDAHULUAN
Permasalahan pada jaring distribusi antara lain adalah rugi daya dan jatuh tegangan dengan parameter utama terdiri dari arus resistansi dan reaktasi penyulang, rugi daya dan jatuh tegangan pada jaring distribusi akan mempengaruhi mempengaruhi kualitas pelayanan konsumen konsumen dan biaya operasi saluran. Secara normal diharapkan tegangan pada setiap titik beban (trafo distribusi) disepanjang penyulang berada dalam batas tegangan normal yang diizinkan, konfigurasi radial suatu sistem distribusi dapat dirubah menjadi beberapa konfigurasi radial yang lain melalui proses rekonfigurasi yaitu dengan menutup tie-switch sehingga terbentuk loop, setelah itu membuka salah satu cabang yang terdapat pada loop tersebut, setiap pilihan membuka cabang akan terbentuk rekonfigurasi baru namun seluruh beban harus dipertahankan tetap terlayani secara radial [1-5]. Kelebihan utama algoritma PSO dari metode Genetic Algorithms Algorithms (GA) [3] yang pernah digunakan pada penelitian sebelumnya adalah mempunyai mempunyai konsep sederhana dan mudah diimplementasikan jika
dibandingkan dengan algoritma matematika dan teknik optimisasi heuristik lainnya. Pada penelitian ini metode Particle Swarm Optimization (PSO) Optimization (PSO) diusulkan menyelesaikan masalah rekonfigurasi jaring sistem radial untuk meminimalisasi meminimalisasi kerugian daya. 2. MODEL SISTEM Sistem distribusi tenaga listrik merupakan suatu bagian penting dari sistem penyuplaian listrik, karena sistem distribusi adalah merupakan mata rantai terakhir antara sistem transmisi besar dengan para pelanggan pengguna tenaga listrik [4]. Sistem distribusi dibagi menjadi dua subdivisi :
1.Distribusi primer, berfungsi untuk menyalurkan daya listrik dari gardu induk (atau sumber lain) ke titiktitik beban dimana disini tegangan diturunkan ke nilai tegangan yang dapat dimanfaatkan oleh para pelanggan. 2.Distribusi sekunder, adalah yang terdiri dari bagian pengoperasian sistem distribusi menuju ke meteran para pelanggan. 2.1. Distribusi Primer Secara umum sistem distribusi primer terdiri 3 (tiga) bentuk dasar [4] : Sistem Radial Sistem Radial , Sistem Loop Sistem Loop,, yang terdiri atas loop terbuka dan tertutup, Sistem Jaring Primer. Pada paper ini hanya akan membahas Distribusi Primer pada sistem Radial. 2.1.1. Sistem Radial Sistem Radial Sistem Radial merupakan bentuk sistem yang paling sederhana dan salah satu sistem yang paling banyak digunakan secara umum. Sistem Radial ini meliputi penyulang-penyulang penyulang-penyulang dan atau rangkaian-rangkaian rangkaian-rangkaian yang terpisah serta menyebar dari gardu induk atau sumber lain, tiap penyulang biasanya melayani satu area. Penyulang bisa saja terdiri dari bagian cabang utama (trunk (trunk ), ), yang mana di dalam trunk ini terdapat cabang-cabang yang lebih kecil (cabang lateral ) menyebar dan di cabang-cabang lateral ini terdapat koneksi trafo-trafo distribusi , s eperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.1.
Gambar 2.1 Diagram skematik penyulang primer yang menunjukan bagian trunk dan lateral [4]
Gambar 2.1. merupakan diagram skematik penyulang primer yang menunjukkan bagian trunk dan lateral. Cabang-cabang lateral ini biasanya terkoneksi ke trunk melalui fuse- fuse, sehingga apabila terjadi gangguan pada cabang-cabang lateral , tidak akan terjadi gangguan ke seluruh penyulang. Jika fuse gagal memutus rangkaian yang di dalamnya terdapat suatu gangguan atau gangguan tersebut menyebar ke penyulang utama, circuit breaker pada gardu induk akan terbuka dan seluruh penyulang akan padam. untuk menekan timbulnya durasi yang lama oleh gangguan, dibuat ketentuan-ketentuan untuk penyekatan penyulang sehingga bagian yang tak terganggu dimungkinkan dapat dialiri listrik kembali secara cepat dan mudah. Untuk memaksimalkan proses ini, saklar penghubung (tie switch) darurat ke penyulang-penyulang yang berdekatan dipasang dalam rancangan dan konstruksi sehingga tiap bagian dari suatu penyulang yang tidak terganggu dapat dihubungkan ke penyulang lain yang ada di dekatnya. seringkali kapasitas cadangan diterapkan dalam penyulang-penyulang untuk mencegah kelebihan beban saat bagian-bagian dari penyulang di dekatnya yang terkena gangguan (feeder in trouble) terkoneksi pada penyulang itu.
1. Inisialisasi populasi dari particle-particle dengan posisi dan velocity secara random dalam suatu ruang dimensi penelusuran 2. Evaluasi fungsi fitness optimisasi yang diinginkan di dalam variabel d pada setiap particle. 3. Membandingkan evaluasi fitness particle dengan Pbest. Jika nilai yang ada lebih baik dibandingkan dengan nilai Pbest, maka Pbest diset sama dengan nilai tersebut dan Pi sama dengan lokasi particle yang ada Xi dalam ruang dimensional d . 4. Identifikasi particle dalam lingkungan dengan hasil terbaik sejauh ini. 5. Update velocity dan posisi particle . 6. Kembali ke step 2 sampai kriteria terpenuhi, biasanya berhenti pada nilai fitness yang cukup baik atau sampai pada jumlah maksimum iterasi.
Start
Inisialisasi Parameter
Inisialisasi Posisi Individu Secara Acak
Inisialisasi Velocity Individu Secara Acak
Evaluasi Fungsi Objektif Pada Individu i
Update Pbest dan Gbest
Update Velocity Individu I , Vk+1
Update Posisi Individu I , Xk+1
3
PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) diperkenalkan oleh Kennedy dan Eberhart pada tahun 1995, proses algoritma diinspirasi oleh perilaku sosial dari binatang, seperti sekumpulan burung dalam suatu swarm [5-8]. Particle Swarm Optimization (PSO) adalah salah satu dari teknik komputasi evolusioner , yang mana populasi pada PSO didasarkan pada penelusuran algoritma dan diawali dengan suatu populasi yang random yang disebut dengan particle. Prosedur standar untuk menerapkan algoritma PSO adalah sebagai berikut [6] :
Tidak Stopping Kriteria Terpenuhi ?
Ya
Output/Hasil
Stop
Gambar 2.2, Flow chart dari PSO[6]
4.
SIMULASI DAN HASIL
Sistem distribusi tenaga listrik biasanya merupakan sistem dengan jaring topologi radial. Dalam penelitian ini, sistem distribusi harus memiliki data-data parameter yang sesuai untuk penerapan rekonfigurasi jaring sistem, yaitu [4] : 1. Data parameter bus yang terdiri data bus slack (sebagai simbol dari penyulang-penyulang atau trafo-trafo distribusi) dan data bus beban. 2. Data parameter saluran yang terdiri dari saluran yang merepresentasikan sectionalizing switch (normally closed) dan saluran yang merepresentasikan tie switch (normally opened). Gambar 3.1. berikut ini merupakan contoh jaring sistem distribusi yang digunakan. Sistem distribusi tersebut terdiri dari 3 penyulang, 13 bus, 16 switch (yaitu terdiri dari 13 normally closed switch dan 3 normally open switch).
Pada penelitian ini beban-beban pada sistem distribusi dianggap tetap [4], MVA base = 100 MVA dan KV base = 23 KV. Tabel 4.1 merupakan hasil running program aliran daya pada konfigurasi awal, dengan memberikan status terbuka (normally open) pada switch 3 (sw3), switch 9 (sw9) dan switch 13 (sw13), untuk switch yang lain (Gambar 3.2) dalam keadaan tertutup (normally closed). Tabel 3.1 Rugi-rugi saluran sistem sebelum direkonfigurasi line from 1 2 3 4
line loss to 4 8 13 1 5 6 4 4 7 6 9 2 10 11 8 12 8 9 9 15 14 3 13 16 13 15
MW 0.062 0.278 0.029 0.062 0.008 0.012 0.008 0.012 0.002 0.002 0.087 0.278 0.002 0.001 0.087 0.02 0.002 0.001 0.02 0.008 0.002 0.029 0.002 0.002 0.008 0.002
Mvar 0.082 0.278 0.029 0.082 0.01 0.024 0.01 0.024 0.002 0.002 0.001 0.278 0.002 0.001 0.12 0.027 0.002 0.001 0.027 0.011 0.003 0.029 0.003 0.002 0.011 0.002
total loss
0.5114
0.5904
5 6 7 8
9
10 11 12 13
14 15 16
Pada Gambar 3.2. contoh sistem distribusi memiliki 3 loop dengan jumlah jumlah switch yang berbeda-beda sesuai dengan penentapan loop-loop tersebut.
Setelah dilakukan simulasi dengan mengunakan PSO maka didapatkan konfigurasi baru dengan diberikan status baru pada normally open switch 4 (sw4), switch 9 (sw9), dan switch 12 (sw12), seperti yang ditampilkan pada Gambar 3.3 berikut ini.
Gambar 3.2 Jaring Sistem Konfigurasi Awal [3]
Gambar 3.3 Jaring Sistem setelah di Rekonfigurasi
Gambar 3.1 Sistem Distribusi yang Digunakan [3]
Tabel 3.2 Rugi-rugi saluran sistem yang telah di Rekonfigurasi line from 1 2 3 4
line loss to 4 8 13 1 5 6 4 11 4 7 6 9 2 8 12 14 5 9 15 14 3 10 13 16 13 15
MW 0.068 0.221 0.043 0.068 0.011 0.012 0.011 0 0.012 0.002 0.002 0.077 0.221 0.077 0.02 0.001 0 0.02 0.008 0.004 0.043 0.001 0.004 0.002 0.008 0.002
Mvar 0.09 0.221 0.043 0.09 0.015 0.024 0.015 0 0.024 0.002 0.002 0.105 0.221 0.105 0.027 0.001 0 0.027 0.011 0.005 0.043 0.001 0.005 0.002 0.011 0.002
total loss
0.4661
0.5449
5 6 7 8 9 10 11 12 13
14 15 16
Dari tabel 3.1 dan 3.2 diperoleh perbandingan sebagai berikut : Rugi-rugi total dari rekonfigurasi awal : 0.5114+j0.5904 Rugi-rugi total setelah direkonfigurasi : 0.4661+j0.5449 Total reduksi rugi-rugi adalah : 0.0453+j0.0445
5. KESIMPULAN
Setelah direkonfigurasi dengan menggunakan PSO, hasil simulasi menunjukkan bahwa untuk memperoleh rugi-rugi sistem yang minimal dilakukan dengan cara
mengubah switch 3 dan switch 13 dari status normally open (NO) menjadi normally closed (NC). Sedangkan switch 4 dan switch 12 dari normally closed (NC) menjadi normally open (NO). Setelah melakukan running program Aliran Daya diperoleh rugi-rugi total sistem : 0.4661 + j0.5449 MVA
6. DAFTAR REFERENSI [1]
[2]
[3]
[4]
Debapriya Das, “A Fuzzy Multiobjective Approach for Network Reconfiguration of Distribution Sistem s”, IEEE Trans. Power Del. Vol.21, No.1, Jan. 2006 Mufridon Eddon, “ Rekonfigurasi Jaring Distribusi untuk meminimalkan rugi daya dan jatuh tegangan mengunakan metoda Fuzzy- Ant Coloni Optimization” Thesis Magister Teknik Elektro ITS 2008 Juan Carlos Cebrian, Nelson Kagan, “ Reconfiguration of distribution network to minimize loss and disruption cost using genetic algorithms” , Elsevier, electric power sistem research 80 (2010) 53-62.
I Putu Wisnu Mertha Yoga, “ Study rekonfigurasi jaringan distribusi tegangan menengah untuk meminimumkan rugi-rugi daya listrik mengunakan Binary-PSO” Tugas Akhir Teknik Elektro 2009.
[5] Wu-Chang Wu and Men-Shen Tsai , “Application of Enhanced Integer Coded Particle Swarm Optimization for Distribution System Feeder Reconfiguration” IEEE transactions on power systems 2011. [6] Maickel Tuegeh “Optimal Generator Scheduling Berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) “ Thesis Magister Teknik Elektro ITS 2009 [7] Clerc Maurice, 2006, “ Particle Swarm Optimization” , ISTE, Ltd. [8] James Kennedy and Russell C. Eberhart, with Yuhui Shi, 2001, “Swarm Intelligence”, Morgan Kaufmann Publishers.
