OPTIMASI PENEMPATAN DISTRIBUTED GENERATION PADA IEEE 30 BUS SYSTEM MENGGUNAKAN BEE COLONY ALGORITHM

Transkripsi

1 OPTIMASI PENEMPATAN DISTRIBUTED GENERATION PADA IEEE 30 BUS SYSTEM MENGGUNAKAN BEE COLONY ALGORITHM Nur Ilham Luthfi *), Yuigtyastuti, ad Susatyo Hadoo Jurusa Tei Eletro, Uiversitas Dipoegoro Semarag Jl. Prof. Sudharto, SH, Kampus UNDIP Tembalag, Semarag 50275, Idoesia *) ilhameyot@gmail.com Abstra Permitaa ebutuha eergi listri pada sistem teaga listri semai bertambah dari watu e watu, sedaga besarya daya listri yag dapat dihasila oleh sistem pembagit da emampua jariga listri cederug tetap sehigga emampua utu meyalura eergi listri megalami peurua yag salah satuya diareaa adaya rugi daya. Semai besar rugi daya maa aa meimbula peurua tegaga di sisi terima, sehigga perlu dilaua upaya utu meigata emampua meyalura eergi listri. Ada beberapa cara utu meguragi rugi daya da drop tegaga pada jariga distribusi teaga listri yaitu dega memasag Distributed Geeratio () pada sistem di loasi yag tepat pada sistem teaga listri. Pada peelitia ii, dilaua optimasi peempata dega megguaa Bee Coloy Algorithm (BCA) utu melihat pegaruh terhadap rugi-rugi jariga listri. Parameter fugsi objetif pada BCA adalah rugi daya total pada sistem distribusi teaga listri, dega memiimuma rugi daya total aa diperoleh peempata yag tepat (sesuai), sehigga profil tegaga pada tiap bus memeuhi stadar, yaitu ± 5%. Hasil pegujia meujua bahwa dega megguaa metode BCA, da dega meempata 4 buah pada sistem distribusi IEEE 30 bus pada bus ritis 19, 24, 26, 30, diperoleh tegaga bus miimum 0,99 pu da peurua ilai rugi daya atif sebesar 2.85 MW dari 14,206MW mejadi MW da daya reatif sebesar MVAR dari MVAR mejadi MVAR. Kata-Kuci : sistem distribusi teaga listri, Distributed Geeratio, Bee Coloy Algorithm Abstract Demad for electrical eergy i power systems is icreasig over time, whereas the amout of electric power that ca be geerated by power systems ad power grid capabilities are liely to remai so as the ability to chael electrical eergy, oe of which has decreased due to the power loss. The greater the power loss it will cause a voltage drop o the receivig side, so it eed to do efforts should be made to improve the ability to to trasmit the electrical eergy. There are several techiques to reduce the power loss ad voltage drop o a power distributio etwor is to istall Distributed Geeratio () i the system at the proper locatio of the power system. I this research, it is carried out the optimizatio placemet of Distributed Geeratio by usig Bee Coloy Algorithm, to see the impact of Distributed Geeratio o the power grid losses. Parameters of the objective fuctio o Bee Coloy Algorithm are the total power losses i the distributio system, by miimizig the the total power losses will be obtaied the proper placemet of (appropriate), so that the voltage profile at each bus stadards, is ± 5%. The results show that by usig the BCA method, ad by placig 4 at the IEEE 30 bus distributio system at critical buses 19, 24, 26, 30, eared the miimum voltage 0.99 pu ad the drop of the active power losses amouted to 2.85 MW of MW to be 11,355 MW ad reactive power of MVAR of MVAR to MVAR. Keywords : power distributio system, Distributed Geeratio, Bee Coloy Algorithm 1. Pedahulua Salah satu hal yag mejadi masalah utama sistem pembagit teaga listri di Idoesia saat ii adalah megeai sumber eergi primer yag diguaa, pada umumya sumber eergi primer yag diguaa utu membagita eergi listri di Idoesia merupaa sumber eergi ta terbarua. Apabila sumber eergi ta terbarua tersebut diguaa secara terus-meerus dalam jumlah yag besar, maa semai lama sumber eergi tersebut aa habis. Oleh area itu, diperlua pegembaga sistem teaga listri yag megguaa sumber eergi terbarua. Salah satu jeis pembagit

2 TRANSIENT, VOL.2, NO. 3, SEPTEMBER 2013, ISSN: , 758 yag megguaa eergi terbarua adalah Distributed Geeratio [4]. Distributed Geeratio () merupaa pembagit berapasitas ecil yag terleta pada sistem distribusi teaga listri. biasa ditempata pada bus-bus yag terhubug lagsug e beba [3]. Pemasaga mempuyai baya elebiha, yaitu meigata efisiesi da eadala sistem serta dapat memperbaii ualitas daya [3]. juga meimbula beberapa euraga, misal meambah jumlah sumber arus hubug sigat apabila terjadi gaggua sistem. Oleh area itu, ada beberapa parameter yag perlu diperhatia dalam pemasaga atara lai tegaga serta erugia daya pada sistem Salah satu hal yag sagat petig dalam pembahasa adalah megeai peetua leta dari suatu. Leta dapat diataa optimal apabila erugia daya pada sistem mejadi berurag serta level tegaga tetap terjaga, yaitu berada di atara ilai miimal da ilai masimal. Oleh area itu, diperlua suatu metode yag mampu meyelesaia permasalaha optimisasi leta. Metode optimasi yag diguaa yaitu bee coloy algorithm da jariga distribusi listri yag diguaa utu optimasi ii yaitu IEEE 30 Bus Test Distributio System. 2. Metode 2.1 Distributed Geeratio () Istilah Distributed Geeratio () serig diguaa utu meyataa sebuah pembagita listri sala ecil. Saat ii, belum ada esepaata yag dibuat utu medefiisia secara pasti. Beberapa Negara medefiisia berdasara tigat tegaga, sedaga egara yag lai medefiisia berdasara leta pembagit pada sistem jarig listri. Iteratioal Coucil o Large Electricity Systems (CIGRE) medefiisia Distributed Geeratio sebagai setiap uit pembagit dega apasitas masimum 50 MW sampai 100 MW, yag biasa terhubug e jarig distribusi. Di sisi lai Istitute of Electrical ad Electroics Egieers (IEEE), medefiisia sebagai pembagita eergi listri yag dilaua oleh peralata yag lebih ecil dari pembagit listri pusat sehigga memugia terjadi iteroesi di hampir semua titi pada sistem teaga listri. Sedaga Iteratioal Eergy Agecy (IEA), medefiisia sebagai uit pembagit daya listri pada sisi osume da meyuplai daya listri lagsug e jarig distribusi loal. Defiisi yag berbeda diusula dalam literatur, yag medefiisia berdasara oesi da leta, bua berdasara apasitas pembagita. Berdasara pegertia-pegertia di atas da mempertimbaga sistem elistria di Idoesia, istilah Distributed Geeratio () yag aa diguaa pada bab-bab beriutya adalah uit pembagit listri yag terhubug lagsug e jarig distribusi atau di sisi osume dega apasitas yag relatif ecil (urag dari 5MW). 2.2 Metode Alira Daya Newto Raphso Algoritma perhituga alira daya dega metode ewto-raphso adalah sebagai beriut: 1. Membuat matris admitasi bus Y bus dari data salura yag ada 2. Memulai iterasi = 0 dega meetua ilai P i da Q i pada bus beba, da P i pada bus otrol emudia megasumsia ilai V i da δ i pada semua bus beba da bus otrol 3. Meghitug ilai P i da Q i pada bus beba da P i pada bus otrol 4. Meetua apaah ilai P i ε da Q i ε terpeuhi. Jia terpeuhi, maa perhituga dilajuta dega mecari ilai P i da Q i pada bus ayu serta Q i pada bus otrol. Jia tida terpeuhi, hitug eleme matris Jacobia agar didapata ilai δ da V Meghitug ilai δ i +1, V i +1, P i +1, da Q i +1 utu memulai iterasi + 1 higga ilai P i ε da Q i ε terpeuhi. 2.3 Perhituga Rugi Daya Salura Pemasaga mempertimbaga erugia daya pada salura sehigga perlu meghitug rugi salura distribusi. Gambar 1 Pemodela salura distribusi utu perhituga alira daya Dega memisala suatu salura yag meghubuga bus i da j seperti ditujua pada gambar 2.13, maa arus pada salura dapat diperoleh dari persamaa beriut, Arus dari bus i da j I ij = I 1 + I i0 = y ij V i V j y i0 V i (1) Sedaga dari bus j e i I ji = I 1 + I j 0 = y ij V j V i y i0 V i (2) Besarya daya total yag megalir dari bus i e j da dari j e i adalah S ij = V i I ij (3) S ji = V j I ji (4)

3 TRANSIENT, VOL.2, NO. 3, SEPTEMBER 2013, ISSN: , 759 Kerugia daya salura i e j adalah jumlah aljabar dari persamaa (3) da (4) maa diperoleh: S Lij = S ij + S ji (5) 6. Ulagi lagah 2 5 higga riteria yag diigia terpeuhi. START 2.4 Bee Coloy Algorithm (BCA) Iisialisasi leta Sumber maaa Metode optimisasi yag diguaa utu meetua leta da apasitas dari masig masig adalah metode berbasis awaa lebah yaitu Bee Coloy Algorithm (BCA). BCA adalah sebuah metode optimisasi yag terispirasi oleh perilau mecari maa lebah madu dipereala oleh Karaboga pada tahu 2005 [5] Meghitug jumlah sumber maaa Meetua sumber maaa baru Utu lebah peerja Meghitug jumlah etar pada Sumber maaa baru Sudahah lebah Olooer tersebar Semua? Meemua leta sumber maaa Tetagga utu lebah olooer Memilih sumber maaa Utu lebah olooer Tida BCA Adalah suatu metode pecaria ilai optimal yag terispirasi oleh egiata/pola dari awaa lebah dalam mecari maaa. Dalam metode ii, perilau cerdas tertetu dari seawaa lebah madu berupa perilau mecari maa ditijau, da sebuah algoritma baru dari oloi lebah buata (BCA) yag mesimulasia perilau lebah madu tersebut dijelasa utu memecaha permasalaha optimisasi multidimesi da multimodal. Dalam model BCA, oloi lebah buata terdiri dari tiga elompo lebah, yaitu: lebah peerja, lebah olooer da lebah scout. Lebah yag meuggu di dace area utu membuat eputusa dalam memilih sumber maaa, disebut sebagai lebah olooer da lebah yag pergi e sumber maaa yag perah diujugi sediri sebelumya, diberi ama lebah peerja. Sedaga lebah yag melaua pecaria aca disebut lebah scout. Utu setiap sumber maaa, haya ada satu lebah peerja. Lebah peerja yag sumber maaaya telah habis aa mejadi lebah scout [6]. Lagah-lagah utama dari algoritma BCA Diberia di Gambar 2. Lagah-lagah utama proses optimisasi BCA algorithm dapat diuraia sebagai beriut, 1. Iisialisasi posisi sumber maaa. 2. Geraa lebah peerja meuju sumber sumber maaa da tetua jumlah etarya. Utu tiap lebah peerja, sebuah sumber maaa baru dihasila melalui rumusa, V ij = X ij + Ф ij (X ij X j ) (6) 3 Geraa lebah olooer meuju sumber-sumber maaa da tetua jumlah etarya. Pada lagah ii, lebah olooer memilih sebuah sumber maaa dega megguaa perhituga probabilitas da medapata sebuah sumber maaa baru dalam area sumber maaa yag telah dipilih melalui rumusa, Pi = Fitess i N i=1 Fitess i 4 Tetua sumber maaa yag harus ditiggala da aloasia lebah peerjaya sebagai scout utu mecari sumber maaa baru berdasara pecaria secara aca dega memaai rumusa, Xij = Xjmi + rad (0,1)(Xjmax Xjmi) (8) 5. Catat sumber maaa terbai yag telah ditemua (7) Tida Megigat leta terbai Meemua sumber maaa yag ditiggala Meghasila omposisi baru utu Peggati sumber maaa yag ditiggala Apaah riteria Terpeuhi? Leta sumber maaa STOP Ya Ya Gambar 2 Diagram alir implemetasi algoritma BCA utu optimasi. 2.5 Peracaga Sistem Dalam peracaga sistem optimasi ii dilaua dega megguaa software MATLAB. Metode BCA dipilih area coco utu ruag solusi yag besar da load flow aalysis megguaa metode Newto-Raphso area cepat mecapai ilai overge sehigga membutuha sediit iterasi, amu tiap iterasiya membutuha watu yag lama. 1. Kodisi Awal Pada odisi ii simulasi aa melaua load flow aalysis pada IEEE 30 Bus Distributio Test System utu megetahui odisi beba tiap bus. Hasil dari load flow aalysis ii aa mejadi acua dasar dalam aalisa proses optimasi peempata da apasitas pembagit terdistribusi dalam pegaruhya terhadap rugi-rugi jariga. 2. Optimasi Peempata Pada odisi optimasi ii peggua dimita utu memasua sejumlah yag aa disimulasia dega batasa masimal 4 (empat) pembagit dega batasa apasitas pembagit yaitu 5MW, emudia program simulasi aa mejalaa BCA utu meetua loasi pembagit da apasitasya.

4 TRANSIENT, VOL.2, NO. 3, SEPTEMBER 2013, ISSN: , 760 Fugsi objetif utu proses optimasi dapat dirumusa dalam betu matematis sebagai beriut Fitess = i=1 j =1 i=1 j =1 Ploss i,j i=1 j =1, i j (9) Ploss i,j = real(sloss i,j ) (10) dimaa Ploss i,j = rugi-rugi daya atif pada jariga Sloss i,j = rugi-rugi daya semu pada jariga (MVA) = jumlah bus pada sistem distribusi Dalam program simulasi ii BCA aa membagita sejumlah bilaga dega batasa tertetu yag aa diguaa sebagai calo da diimplemetasia edalam data IEEE 30 Bus Distributio Test System utu emudia dievaluasi megguaa persamaa-persamaa diatas. Dega memiimuma fugsi objetif pada persamaa (9) diatas maa aa didapat loasi da apasitas pembagit yag palig optimal. 3. Hasil Da Aalisa 3.1 Data Sistem Data yag diguaa pada pegujia ii adalah data IEEE 30 bus distributio test system [7]. Data yag diambil berupa data betu jariga distribusi, data beba, da data salura. Sema dari IEEE 30 Bus Test System ditampila pada gambar 3. beriut. 3.2 Hasil Pegujia Kodisi Awal Kodisi awal merupaa odisi dimaa simulasi pada data sistem dijalaa tapa adaya pembagit terdistribusi yag teristal utu megetahui ilai rugi daya pada jariga. Dari hasil odisi awal utu meopag sistem distribusi 30 bus, geerator beroperasi dega total daya eluara yaitu sebesar MW. Namu daya yag diterima beba haya 253MW. Disii terlihat bahwa terdapat rugi daya atif yaitu sebesar MW da rugi daya reatif sebesar MVAR Optimasi Peempata 2 Distributed Geeratio Bus Kritis Dalam pegujia ii sistem diberia sebuah dega loasi da besar apasitas yag dioptimasi megguaa BCA. Dari lima ali pegujia didapat hasil sebagai beriut. Tabel 1. Hasil optimasi dega 2 Pembagit 2 Loasi Dari hasi optimasi dega yag terpasag, rugi daya yata yag terdapat dalam sistem mejadi MW da rugi daya reatif sebesar MVAR. Rugi daya dapat meuru sebesar 1.52 MW utu rugi daya atif da 8.35 MVAR utu rugi daya reatif Optimasi Peempata 2 Distributed Geeratio Bus No Kritis Dalam pegujia ii sistem diberia 2 buah dega loasi da besar apasitas yag dioptimasi megguaa BCA. Dari lima ali pegujia didapat hasil sebagai beriut. Tabel 2 Hasil optimasi dega 2 Pembagit 2 Loasi ,139 Dari hasi optimasi dega sebuah yag terpasag, rugi daya yata yag terdapat dalam sistem mejadi MW da rugi daya reatif sebesar MVAR. Rugi daya dapat meuru sebesar 1.47 MW utu rugi daya atif da 7.86 MVAR utu rugi daya reatif. Gambar 3. Sema IEEE 30 Bus Test System

5 TRANSIENT, VOL.2, NO. 3, SEPTEMBER 2013, ISSN: , Optimasi Peempata 4 Distributed Geeratio Bus Kritis Dalam pegujia ii sistem diberia empat buah dega loasi da besar apasitas yag dioptimasi megguaa BCA. Dari lima ali pegujia didapat hasil sebagai beriut. Tabel 3 Hasil optimasi dega 4 Pembagit 4 Loasi Dari hasil optimasi dega sebuah yag terpasag, rugi daya yata yag terdapat dalam sistem mejadi MW da rugi daya reatif sebesar MVAR. Rugi daya dapat meuru sebesar 2.85 MW da MVAR utu rugi daya reatif Optimasi Peempata 4 Distributed Geeratio Bus No Kritis Dalam pegujia ii sistem diberia empat buah dega loasi da besar apasitas yag dioptimasi megguaa BCA. Dari lima ali pegujia didapat hasil sebagai beriut. Tabel 4 Hasil optimasi dega 4 Pembagit Loasi Dari hasil optimasi dega empat buah yag terpasag, rugi daya yata yag terdapat dalam sistem mejadi MW da rugi daya reatif sebesar MVAR. Rugi daya dapat meuru sebesar 2.31 MW da MVAR utu rugi daya reatif Aalisis Sebelum da Sesudah Peempata Distributed Geeratio() Setelah dilaua beberapa pegujia seperti diatas, dapat dilaua perbadiga utu semua hasil pegujia. Perbadiga semua hasil pegujia dapat dilihat pada tabel beriut ii. Dapat dilihat pula bagaimaa pegaruh peempata empat buah merupaa ombiasi yag palig bai area mampu meurua rugi-rugi daya sebesar 20.01%. Miimasi rugi-rugi daya pada suatu sistem distribusi juga ditadai dega eaia ilai tegaga pada sistem distribusi tersebut. Gambar 4 meujua bagaimaa pegaruh pembagit terdistribusi terhadap ilai tegaga pada odisi sistem sebelum da sesudah terpasag. Tabel 5 Perbadiga hasil pegujia bus ritis Loasi Tapa Setelah Pemasaga Vm Vm Tabel 6 Perbadiga rugi daya bus ritis Kerugia Daya Tapa Kerugia Daya Setelah Pemasaga Atif Prosetase Rugi Daya Atif (%) Atif Reatif (MVar) Dari tabel 5 da 6 dapat dilihat secara legap hasil optimasi sebuah sistem distribusi dega variasi beberapa yag terpasag pada sistem tersebut. Dapat dilihat pula bagaimaa pegaruh peempata empat buah mampu meurua rugi daya sebesar 20.01%, lebih bai daripada dega dua buah yag haya mampu meurua rugi daya sebesar 10.68%. Tabel 7 Perbadiga hasil pegujia bus o ritis Loasi Tapa Setelah Pemasaga Vm Vm Tabel 8 Perbadiga rugi daya bus o ritis Kerugia Daya Tapa Kerugia Daya Setelah Pemasaga Prosetase Atif Reatif Atif Rugi Daya (MVar) Atif (%) Dari tabel 7 da 8 dapat dilihat secara legap hasil optimasi sebuah sistem distribusi dega variasi beberapa yag terpasag pada sistem tersebut. Dapat dilihat pula bagaimaa pegaruh peempata empat buah

6 Rugi Daya Rugi Daya TRANSIENT, VOL.2, NO. 3, SEPTEMBER 2013, ISSN: , 762 mampu meurua rugi daya sebesar 16.24%, lebih bai daripada dega dua buah yag haya mampu meurua rugi daya sebesar 10.34% Tapa Optimasi Gambar 7. Grafi perbadiga rugi daya pada bus o ritis Gambar 4. Grafi perbadiga tegaga megguaa 2 da 4 buah pada bus ritis Gambar 5. Grafi perbadiga tegaga megguaa 2 da 4 buah pada bus o ritis Megacu pada grafi gambar 4 da 5, peempata pembagit terdistribusi mampu meigata ilai tegaga pada salura lebih bai daripada odisi awal Optimasi Tapa 2 4 Gambar 6. Grafi perbadiga rugi daya pada bus ritis Berdasara gambar 6 da gambar 7 terlihat adaya perbaia terhadap sistem setelah dipasag, dimaa terdapat peurua rugi daya atif pada setiap salura, besarya rugi daya atif tiap salura tida sama. Perbedaa ilai rugi daya tiap salura tergatug dari tegaga tiap bus yag dimaa semai besar selisih tegaga da ujug salura da semai ecil impedasi salura, maa diperoleh rugi daya yag semai besar. Setelah pemasag, rugi daya yag terbesar terleta pada pegujia dega 4 pada bus ritis dega rugi daya mejadi MW. Rugi daya terecil adalah pegujia peempata 2 bus ritis yag bias meurua daya sebesar MW. Besarya ilai ii dipegaruhi ilai tiap salura da impedasi da jumlah yag aa dipasag pada sistem. 4. Kesimpula Berdasara hasil aalisa da pembahasa, maa dapat disimpula beberapa hal sebagai beriut : Hasil setiap pegujia megguaa metode BCA dapat meghasila profil tegaga da rugi daya yag miimum dega meempata pada loasi yag optimal. Hasil alira daya sebelum optimasi megguaa tapa peambaha terdapat 4 bus yag profil tegaga dalam odisi ritis (urag dari 0,95 sesuai dega SPLN 71 : 1987) dega rugi daya MW da MVAR. Dari semua hasil pegujia peempata loasi da apasitas meujua bahwa pegguaa empat buah dega loasi pada bus 19, 24, 26, da 30 dega masig-masig apasitas yaitu 5 MW didapata peurua ilai rugi daya atif meuru sebesar 2.85 MW dari MW mejadi MW. Referesi [1]. Goe, Tura Electric Power Distributio System Egieerig. New Yor : McGraw-Hill.

7 TRANSIENT, VOL.2, NO. 3, SEPTEMBER 2013, ISSN: , 763 [2]. F.S. Abou-Mouti, M.E. El-Hawary Modified Artificial Bee Coloy Algorithm for Optimal Distributed Geeratio Sizig ad Allocatio i Distributio. Iteratioal Joural of Egieerig, Sciece ad Techology. [3]. Tuba Gozel, M. Haa Hocaoglu. A Aalytical Method for The Sizig ad Sitig of Distributed Geerators i Radial Systems. Electric Power System Research, 79, [4]. Steveso, William D Aalisis Sistem Teaga Listri. Jaarta : Erlagga [5]. Boabeau E, Dorigo M, Theraulaz G (1999). Swarm itelligece: from atural to artificial systems. Oxford Uiversity Press, Ic, New Yor. [6]. Sulistyo. Daag, Peetua leta da apasitas Ba Kapasitor secara Optimal pada Jarig Trasmisi Megguaa Bee Coloy Algorithm. PENELITIAN, Jurusa Tei Eletro ITS [7]. Utari Peempata Distributed Geeratio Megguaa Algoritma Geetia Utu Meguragi Rugi Daya da Meigata Keadala. Surabaya : Istitut Teologi Surabaya. [8]. Thomas Acerma, Gora Aderso, Leart Soder. Distributed Geeratio: a Defeitio. Departmet of Electric Egieerig Royal Istitute of Techology [9]. Karaboga, D., A Idea Based O Hoey Bee Swarm For Numerical Optimizatio, Techical Report-TR06, Erciyes Uiversity, Egieerig Faculty, Computer Egieerig Departme, 2005 [10]. Nurha Karaboga. A New Desig Method Based o Artificial Bee Coloy Algorithm for Digital IIR Filters, Joural of the Frali Istitute November 2008.