TUGAS AKHIR. Ayunda Puspa Kinanti Dosen Pembimbing Erma Suryani S.T, M.T, Ph.D NIP

Transkripsi

1 TUGAS AKHIR MANAJEMEN ASET JARINGAN DISTRIBUSI TENAGA LISTRIK UNTUK MENINGKATKAN KEANDALAN JARINGAN DISTRIBUSI MENGGUNAKAN SISTEM DINAMIK (STUDI KASUS PT.PLN (PERSERO) APJ SURABAYA SELATAN) Ayunda Puspa Kinanti Dosen Pembimbing Erma Suryani S.T, M.T, Ph.D NIP JURUSAN SISTEM INFORMASI Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2014

2 Outline Latarbelakang Tujuan Rumusan Masalah Batasan Tugas Akhir Metodologi Model dan Implementasi Analisa Hasil Kesimpulan dan Saran

3 Latar Belakang PLN (Persero) sebagai satu satunya perusahaan BUMN Yang menyediakan usaha jasa ketenaga listrikan di tuntut untuk memberikan pelayanan yang terbaik untuk seluruh lapisan masyarakat

4 Latar Belakang susut energi listrik yang terbesar Pada tahun 2003 PT.PLN (Persero) kehilangan sebesar Rp. 4,8 triliun

5 Latar Belakang wilayah APJ Surabaya Selatan losses (susut) distribusinya dari kisaran diatas 7 % Dan 1% susut distribusi kurang lebih setara dengan kwh per bulan atau dengan tarif rata rata Rp. 809 / kwh setara dengan Rp. 2,4 M / bulan.

6 Latar Belakang Penggunaan manajemen aset dan simulasi sistem dinamik Manajemen Aset pada jaringan distribusi Memperhatikan proses manajemen, pemanfaatan Yang optimal umur aset untuk meningkatkan keandalan layanan, distribusi yang konstan, dan pemeliharaan yang sesuai ( Asset management techniques,2006) Sistem Dinamik dapat menginvestigasi Secara tidak terbatas untuk mendapatkan parameter Dan sistem ini dikembangkan untuk menyelidiki beberapa hubungan Yang penting dari waktu ke waktu (Senge et all, 1994) Riset Proyek di Jerman pada sistem manajemen aset dalam jaringan distribusi memberikan prospek perkembangan dimasa depan (CIGRE Australian Asset Management Working Group, 2000)

7 Rumusan masalah 1. Bagaimana membuat model simulasi kondisi aset jaringan saat ini dan dampaknya terhadap losses (susut) distribusi energi listrik? 2. Bagaimana membuat model sekenario manajemen aset jaringan untuk meningkatkan keandalan dan menurunkan losses (susut) distribusi energi listrik?

8 Batasan Tugas Akhir 1. Data aset perusahaan yang digunakan untuk distribusi jaringan tenaga listrik di PT.PLN (Persero) APJ Surabaya Selatan 2. Losses (susut) yang dibahas dalam tugas akhir ini adalah losses (susut) teknik

9 Tujuan 1. Mengembangkan model simulasi kondisi aset jaringan saat ini dan dampaknya terhadap losses (susut) distribusi energi listrik 2. Mengembangkan model sekenario terhadap manajemen aset jaringan untuk meningkatkan keandalan dan menurunkan losses (susut) distribusi energi listrik di masa depan

10 Manfaat 1. Dengan terciptanya model simulasi manajemen aset jaringan distribusi tenaga listrik dapat memberikan gambaran tentang kondisi aset serta keandalan jaringan saat ini 2. Dari sekenario yang dikembangkan, dapat memberikan masukan kepada manajemen PT.PLN (Persero) APJ Surabaya Selatan dalam menentukan skala prioritas aset jaringan distribusi yang mesti diperbaiki serta hal hal apa saja yang perlu dilakukan dalam perbaikan aset untuk meningkatkan keandalan dan mengurangi losses (susut)

11 PT PLN (Persero) APJ Surabaya Selatan Area Surabaya Selatan mempunyai area pengusahaan yang luas dan padat dengan jumlah pelanggan yang terdiri dari lima golongan tarif, dengan pendapatan total sekitar Rp 196,6 Milyar per bulan dan total daya terpasang sebesar VA. Beban sebesar itu disuplai oleh 9 gardu induk dan disalurkan melalui sekitar 130 penyulang. GI tersebut antara lain : GIS Ngagel, GI Waru, GI Sukolilo, GI Rungkut, GI Tandes, GI Sukolilo, GI Alta Prima, GI Darmo Grande, GI Wonokromo.

12 Metodologi Pengerjaan Tugas Akhir Survei ke perusahaan Perumusan masaah yang ada di Perusahaan Menggambarkan variable yang sudah didapatkan dengan Causal Loop Diagram Pustaka mengenai distribusi tenaga listrik, manajemen aset, simulasi dinamik, causal loop diagram Analisa hasil dari keluaran sistem dan membuat sekenariosasi Pembuatan model menggunakan software VENSIM Menentukan apakah model dan hasil tidak menyimpang

13 MODEL DAN IMPLEMENTASI

14 Data Masukan Data aset untuk wilayah APJ Surabaya Selatan yaitu daerah Darmo Permai, Dukuh Kupang, Ngagel, Rungkut dan Gedangan (Lampiran) Data susut (losses) (Lampiran) Data indikator keandalan (Lampiran) Data Jumlah Pelanggan (Lampiran)

15 Causal Loop Diagram

16 Base Model average standart life time quality temperature geographic climate overload acelerate lifetime aceleration factor extenal factor condition effect maintenance rate maintenance meter usable life time trans former Transformer Condition usable lifetime meter Meter Condition usable lifetime pole Pole maintenance pole Condition design lifetime transformer design lifetime meter deteriorate deteriorate meter design lifetime pole deteriorate pole <INITIAL TIME> <INITIAL TIME> <INITIAL TIME> total transformer total transformer total transformer total meter total meter total meter total meter Total Pole total pole total pole average transformer condition average meter condition average pole condition Average asset Condition rate distribution distribution in network quality Technical Losses Pe rcentage Total Power Distribution network reliability Tecnical Losses rate distribution distribution out rate customer customer rate <Time> rate duration duration in <Time> rate customer interrupt <Time> rate received power received in customer interrupt in difference Total Customer Interrupt Duration customer interrupt Total Customer's power received rate customer leaving customer rate duration duration out rate customer interrupt customer interrupt out rate received power received out System Average Interruption Duration Index System Average Interruption Frequance Index SAIDI target SAIDI Percent SAIFI target SAIFI Percent design lifetime cable total cable <Time> <Time> usable lifetime JT <INITIAL TIME> total cable average cable condition Cable Condition maintenance JT deteriorate JT total cable cable

17 Pengkategorian Asset Pengkategorian Asset dan Lifetime Asset Jenis Asset Jaringan Tegangan Menengah, Jaringan Tegangan Rendah Tiang TM, Tiang TR Meter 1 Fasa, Meter 3 Fasa Trafo Kategori Cable Pole Meter Transformer Jenis Asset Design Lifetime Useable Lifetime Transform 50 tahun 20 tahun er Meter 30 tahun 12 tahun Pole 50 tahun 20 tahun Cable 45 tahun 18 tahun

18 Pengkategorian Pemasangan Asset Dilakukan pengolongan berdasarkan tahun pemasangan untuk tiap asset yaitu: (Hadi T, 2014) Jenis Asset Tahun Pemasangan Jumlah Asset Transformer Meter Pole Cable

19 Sub Model Condition Effect Merupakan faktor eksternal (externalfactor) dan(aceleration factor) yang mempengaruhi kondisi asset pada saat ini faktor eksternal yang mempengaruhi yaitu: (Anita Oommen,2005) (Jennifer J Crisp,2003) (murata,2012) Eksternal Faktor yang mempengaruhi adalah Quality 10 % Temperature 25% Geographic 15% Climate 40% Overload 10% Acelerate Factor yang mempengaruhi adalah Acelerate Life time 17,5 tahun Average Standart Life time 43,75

20 Sub Model Asset Condition

21 Sub Model Technical Losses

22 Sub Model SAIDI SAIFI

23 Sub Model Network Reliability

24 Running Base Model 100 Transformer Condition 100 Pole Condition Meter Condition Cable Condition Transformer Condition : basemodel Tahun 2005 < 50% average transformer condition average transformer condition : basemodel Pole Condition : basemodel 2011 Meter Condition : basemodel Tahun 2002 <50% average pole condition average pole condition : basemodel Tahun 2011 < 50% average cable condition average cable condition : basemodel Cable Condition : basemodel Tahun 2003 < 50% average meter condition average meter condition : basemodel 73% 89% 63% 64%

25 Running Base Model 250 System Average Interruption Duration Index 8 Technical Losses Percentage 100 Average asset Condition minutues System Average Interruption Duration Index : basemodel Technical Losses Percentage : basemodel 242 menit/pelanggan 7,9% 100 network reliability Average asset Condition : basemodel 72% % network reliability : basemodel

26 Verifikasi

27 Validasi Tenaga Listrik yang di Distribusikan E1 (Rata Rata) E2 (Standev) , ,9% , ,335 14% Tenaga Listrik yang di Terima Pelanggan Lama Padam E1 (Rata Rata) 10595, ,0278 2% E2 (Stdev) 2908, , % Total Pelanggan E1 (Rata Rata) E2 (Standev) , ,7% , ,694 6% E1 (Rata Rata) , ,1732 0,26% E2 (Stdev) 3848, , % Pelanggan Padam E1 (Rata Rata) E2 (Stdev) 14637, ,19 1% 1167, ,443 1,2%

28 Skenario 1 acelerate lifetime average standart life time aceleration factor condition effect quality temperature geographic climate extenal factor overload maintenance rate maintenance meter maintenance pole maintenance cable usable lifetime transformer rate transformer Transformer Condition usable lifetime meter rate meter Meter Condition usable lifetime pole rate pole Pole Condition usable lifetime cable rate cable design lifetime transformer design lifetime meter deteriorate meter design lifetime pole deteriorate pole design lifetime cable Cable Condition deteriorate cable <INITIAL TIME> deteriorate <INITIAL TIME> <INITIAL TIME> <INITIAL TIME> meter cable meter pole total transformer total transformer total meter total meter total meter total pole total pole total pole total cable total cable total transformer total meter average meter condition average pole condition average cable condition average transformer condition <Time> Average asset Condition rate distribution distribution in network quality Total Power Distribution Technical Losses Pe rcentage network reliability rate distribution distribution out Tecnical Losses difference rate customer customer rate <Time> rate duration duration in <Time> rate customer interrupt power received in <Time> customer interrupt in <Time> rate received Total Customer Interrupt Duration customer interrupt Total Customer's power received rate customer leaving customer rate duration duration out rate customer interrupt customer interrupt out rate received power received out SAIDI target System Average Interruption Duration Index System Average Interruption Frequance Index SAIDI Percent SAIFI target SAIFI Percent Melakukan Pemasangan Asset Baru pada tahun 2014 dengan Jumlah asset sesuai dengan jumlah asset Yang di pasang pada tahun cable total cable

29 Hasil Skenario Average Condition Asset Scn Network Reliability Scn System Average Interruption Duration Index minutues Average asset Condition : basemodel Average asset Condition : sekenario network reliability : basemodel network reliability : sekenario System Average Interruption Duration Index : skenario 1 System Average Interruption Duration Index : basemodel 2014=75% 2025=27% 2014=71% 2025=46% Technical Losses Scn =240 menit/pelanggan 2025=242 menit/pelanggan =6,9% 2025=8,4% Technical Losses Percentage : basemodel Technical Losses Percentage : sekenario 1

30 Skenario 2 average standart life time quality temperature geographic climate overload acelerate lifetime aceleration factor extenal factor condition effect maintenance rate usable lifetime transformer rate transformer Transformer Condition usable lifetime meter rate meter design lifetime transformer design lifetime meter deteriorate <INITIAL TIME> Meter Condition maintenance meter deteriorate meter usable lifetime pole rate pole design lifetime pole Pole maintenance pole Condition deteriorate pole usable lifetime cable rate cable design lifetime cable Cable Condition maintenance cable deteriorate cable <INITIAL TIME> <INITIAL TIME> <INITIAL TIME> transfo rmer meter meter 2020 pole cable cable meter pole cable total transformer 2020 total transformer total meter 2020 total meter total meter total pole 2020 total pole total cable 2020 total cable total transformer total meter total pole total cable average meter condition average pole condition average cable condition average transformer condition <Time> Average asset Condition distribution in network quality impact network configuration rate distribution Total Power Distribution network reliability Technical Losses Pe rcentage rate distribution distribution out Tecnical Losses difference rate customer customer rate <Time> rate duration duration in <Time> rate customer interrupt customer interrupt in <Time> rate received Total Customer Interrupt Duration customer interrupt rate customer leaving customer rate duration duration out rate customer interrupt customer interrupt out rate received Total Customer's power received power received power received in out <Time> SAIDI target System Average Interruption Duration Index SAIDI Percent System Average Interruption Frequance Index impact additional project SAIFI target SAIFI Percent Melakukan Pemasangan Asset Baru Pada tahun 2020 Menurunkan susut dengan rekonfigurasi Jaringan Menurunkan SAIDI dengan melakukan Proyek yang dilakukan penyulang

31 Skenario 2 Menurunkan Technical Losses yaitu dengan Rekonfigurasi jaringan (Network Reconfiguration) merupakan suatu usaha merubah bentuk konfigurasi jaringan distribusi dengan mengoperasikan pensakelaran terkontrol jarak jauh (switching remotely controlled) pada jaringan distribusi tanpa menimbulkan akibat yang beresiko pada operasi dan bentuk sistem jaringan distribusi secara keseluruhan. Dapat menurunkan 1% technical Losses (Zimmerman,Ray Daniel, 2005). Menurunkan SAIDI yaitu dengan proyek yang dilakukan oleh penyulang dengan cara pengoperasian otomatis switch untuk mengisolasi kesalahan, perbaikan alat sensor untuk mengurangi overloading transformator, mengembangkan otomatisasi alat pendeteksi kesalahan untuk mengontrol alat distribusi (American Recovery and Investment Act of 2009, 2012) dapat menurunkan SAIDI 25 menit/pelanggan

32 Hasil Perbandingan Basemodel, Skenario 1 dan Skenario Average asset Condition Technical Losses Scn System Average Interruption Duration Index minutues Technical Losses Percentage : basemodel Technical Losses Percentage : sekenario 1 Technical Losses Percentage : sekenario 2 Average asset Condition : sekenario 2 Average asset Condition : basemodel Average asset Condition : sekenario = 82% 2025=41% = 5,9% 2025 = 7% network reliability System Average Interruption Duration Index : skenario 2 System Average Interruption Duration Index : skenario 1 System Average Interruption Duration Index : basemodel 2014= 215 menit/pelanggan 2025 = 217 menit/pelanggan network reliability : sekenario 2 network reliability : basemodel network reliability : sekenario = 75% 2025 = 53%

33 Analisa Hasil Average Asset Condition Base Model Skenario 1 Skenario 2 72% 75% 82% Technical Losses 7,9% 6,9% 5,9% Network Reliability 68% 71% 75% SAIDI 242 menit/pelanggan 240 menit/pelanggan 215 menit/pelanggan Skenario 2 lebih baik dari pada skenario 1 yaitu dengan cara pemasangan asset baru pada tahun 2020, melakukan konfigurasi jaringan, dan adanya proyek yang dilakukan oleh penyulang

34 Kesimpulan dan Saran Validasi Tenaga Listrik yang di Distribusikan E1 = 4,9%, E2 = 14% Tenaga Listrik yang di Terima Pelanggan E1 = 3,7%, E2 = 6% Total Pelanggan E1 = 0,26%, E2 = 14% Pelanggan Padam E1 = 1%, E2 = 1,2% LamaPadamE1=2%,E2=4% Skenario 1 average asset condition meningkat 3%, keandalan jaringan (network reliability) meningkat 3%, SAIDI menurun 2 menit/pelanggan, dan technical losses menurun 1%. Skenario 2 average asset condition meningkat 7% network reliability meningkat 4% SAIDI 25 menit/pelanggan, technical losses 1% skenario yang tepat digunakan oleh perusahaan adalah menggabungkan skenario 1 dan skenario 2 karena manajemen asset tidak hanya diperhatikan dari pemasangan asset baru saja melainkan pengwasan dari susutnya tenaga listrik dan durasi pemadaman harus diperhatikan dengan cara rekonfigurasi jaringan, dan proyek pengoptimalan pengawasan oleh penyulang. SaranadalahPerkiraancost akibat dari pemasangan asset baru, melakukan rekonfigurasi jaringan, dan adanya proyek oleh penyulang dapat di jadikan pertimbangan untuk mengembangan tugas akhir ini. Karena apa yang menjadi keputusan perusahaan juga mempertimbangkan biaya yang akan dikeluarkan

35 Daftar Pustaka American Recovery and Investment Act of (2012). Reliability Improvements from the Application of Distribution Automation Technologies. United State : SMART GRID.GOV. AusNet, S. (2006). ELECTRICITY DISTRIBUTION 5 YEAR ASSET MANAGEMENT PLAN. Basyaib, F. (2006). Teori Pembuatan Keputusan. Jakarta: Grasindo. Crisp, J. J. (2004). Asset Management in Electricity Transmission factor that affect Asset Management Policies and Practices of Electricity and their impact on performance. Brisbane, Australia. Darmono, R. (2005). Pemodelan System Dynamics pada perencanaan Penataan Ruang Kota. Ivo, W. (2005). Development of an asset management strategy for a network utility company. lessons from a dynamic business simulation. Simulat Gaming. KEPUTUSAN DIREKSI PT PLN (PERSERO). (2010). Kriteria Desain Enjinering Konstruksi Jaringan Distribusi Energi Listrik. Jakarta Selatan: PT PLN (PERSERO). Law, A. M., & Kelton, W. D. (1991). Simulation Modeling and Analysis. Muhammadi, E. A. (2001). Analisis Sistem Dinamis: Lingkungan Hidup, Sosial, Ekonomi, Manajemen. Murata. (2012). Reliability Of Electronic Components. MuRata Manufacturing. Oommen, A. (2005). A Case Study Evaluation Of The Causes For The Premature Failure Of Transformers On the ESKOM Transmision Network. Calgary,CANADA: CIGRE.

36 Daftar Pustaka Raymond McLeod, J., & Schell, G. P. (2007). Management Information System. Pearson/Prentice Hall. Suhadi, d. (2008). TEKNIK DISTRIBUSI TENAGA LISTRIK JILID 1. Direktorat Pembinaan Sekolah Menengah Kejuruan. Suryani. (2010). Demand Scenario Analysis and Planned Capacity Expansion. A System Dynamics Framework. Suryani, E. (2010). Validation Model. Suryani, E., Chou, S.-Y., & Chen, C.-H. (2010). Demand scenario analysis and planned capacity expansion: A system. Simulation Modelling Practice and Theory, Suryani, E., Chou, S.-Y., & Chen, C.-H. (2012). Dynamic simulation model of air cargo demand forecast and terminal capacity planning. Simulation Modelling Practice and Theory, Tasrif, M. (2005). Pengamat Kelistrikan. Diambil kembali dari Y, B. (1996). Formal aspects of model validity and validation in system dynamics.

37