Analisa Keandalan Jaringan Distribusi Wilayah Surabaya Menggunakan Metode Monte Carlo Agung Arief Prabowo

Ukuran: px

Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Analisa Keandalan Jaringan Distribusi Wilayah Surabaya Menggunakan Metode Monte Carlo Agung Arief Prabowo"

Yuliana Indradjaja
6 tahun lalu
Tontonan:

1 Analisa Keandalan Jaringan Distribusi Wilayah Surabaya Menggunakan Metode Monte Carlo Agung Arief Prabowo Dosen Pembimbing: Prof. Dr. Ir. Adi Soeprijanto ST., MT. I Gusti Ngurah Satriyadi H, ST, MT.

2 Latar Belakang Kebutuhan tenaga listrik semakin meningkat dari tahun ke tahun, hal ini semakin meningkatnya taraf hidup masyarakat. Pada saat ini tenaga listrik telah menjadi kebutuhan pokok bagi seluruh konsumen tenaga listrik. Kontinyuitas penyediaan tenaga listrik menjadi tuntutan yang semakin besar dari konsumen tenaga listrik. Oleh karena hal tersebut, maka dituntut adanya suatu sistem tenaga listrik yang handal.

3 Rumusan Masalah Permasalahan yang ada adalah bagaimana menganalisa sistem distribusi wilayah Surabaya khususnya untuk masing-masing gardu induk, serta menentukan indeks keandalan dari sisi pelanggan.

4 Tujuan Mengetahui dan menganalisa nilai indeks keandalan ditinjau dari sisi pelanggan. Membandingkan dengan standar PLN yang telah ada, apakah bisa dikatakan nilai yang didapat sudah baik atau tidak.

5 Metodologi Studi Literatur Pengumpulan Data ( ) Pengolahan Data Analisis dan Perhitungan Penulisan Buku Tugas Akhir

6 Definisi Keandalan Peluang suatu sistem atau komponen untuk dapat beroperasi sesuai dengan fungsinya dalam rentang waktu dan kondisi operasi tertentu.

7 Monte Carlo Penggunaan metode Monte Carlo memerlukan sejumlah bilangan acak. Simulasi Monte Carlo terdiri dari sebuah model matematis yang diset di dalam program komputer dan dengan menggunakan random sampling dari distribusi kegagalan dan distribusi reparasi dari masing-masing komponen yang ada dalam sistem, reliability, dan avaibility. Random sampling dimanfaatkan untuk melakukan penilaian reliability dan avaibility

8 MTTF dan MTTR MTTF= MTTF MTTR= MTTR Mean Time To Failure adalah waktu rata-rata kegagalan yang terjadi selama beroperasinya suatu sistem. Dari data yang telah didapat maka dilakukan perhitungan MTTF tiap gardu induk untuk tiap tahunnya, maupun untuk keseluruhan selama 7 tahun. Satuan MTTF adalah hari. Mean Time To Repair adalah waktu rata-rata yang diperlukan untuk melakukan perbaikan terhadap terjadinya kegagalan suatu sistem. Satuan MTTR adalah menit.

9 MTTF dan MTTR tahunan No Gardu Induk (GI) Transformator MTTF (hari) MTTR (menit) 1 I x x 2 II x x 3 III 10,75 17,75 4 Waru IV 21, V n/a n/a 6 VI x x 7 VII n/a n/a 8 I n/a n/a 9 Sukolilo II 33,75 445,79 10 III x x 11 I x x 12 II x x 13 Rungkut III 41,25 324,25 14 IV x x 15 V x x 16 I x x Ngagel 17 II n/a n/a 18 I x x Darmo Grande 19 II x x 20 I x x Wonokromo 21 II x x Contoh hasil pengerjaan MTTF dan MTTR pada tahun 2003 untuk masing-masing gardu induk. X = tidak ada gangguan n/a = hanya terjadi 1 kali gangguan

10 MTTF dan MTTR selama 7 tahun ( ) Area Surabaya Selatan No Gardu Induk 1 Waru 2 Sukolilo 3 Rungkut 4 Ngagel 5 Darmo Grande 6 Wonokromo Transformator MTTF (hari) MTTR (menit) I n/a n/a II ,6 III 150, ,8 IV 289,42 504,1 V ,772 VI 100,1 206,86 VII 550,333 31,53 I ,92 II 176,86 547,38 III 73,14 122,4 I 25,11 50,053 II 99, ,86 III 83, ,19 IV x x V 88,25 97,98 I n/a n/a II 118,46 13,12 I ,076 II 477,67 12,653 I 151,75 237,82 II n/a n/a

11 MTTF dan MTTR selama 7 tahun ( ) Area Surabaya Utara dan Barat No Gardu Induk 1 Ujung 2 Kenjeran 3 Krembangan Transformator MTTF (hari) MTTR (menit) I x x II 134,44 13,42 I ,5 II 203,8 20,446 I 78,47 163,35 II 43,46 97,95 4 Kupang I ,32 5 Sawahan 6 Simpang 7 Tandes I 134,83 57,29 II ,66 I 388,8 239,93 II n/a n/a I 226,25 33,72 II n/a n/a III 78,8 22,14 IV n/a n/a 8 Undaan I n/a n/a 9 Ujung 10 Kenjeran I x x II 134,44 13,42 I ,5 II 203,8 20, Krembangan I 78,47 163,35 No Gardu Induk 1 Babadan 2 Ispatindo Transformator MTTF (hari) MTTR (menit) I 154,86 47,57 II n/a 16 I x x II n/a n/a

12 MTTF dan MTTR selama 7 tahun ( ) Nilai MTTF terkecil dari seluruh wilayah Surabaya adalah 25,11 hari (GI Rungkut Transformator I) dan MTTF terbesar adalah 550,33 hari (GI Waru Transformator VII). Untuk nilai MTTR dapat dilihat dari yang terendah yaitu 12,653 menit (GI Darmo Grande Transformator II) dan yang tertinggi 547,38 menit (GI Sukolilo Transformator II).

13 Indeks Keandalan dari Sisi Pelanggan SAIFI SAIFI (System Average Interruption Frequency Index) adalah jumlah rata-rata kegagalan yang terjadi per pelanggan yang dilayani per tahun. SAIDI SAIDI (System Average Interruption Duration Index) adalah nilai rata-rata dari lamanya kegagalan untuk setiap pelanggan selama satu tahun. λ k = laju kegagalan saluran M k = jumlah pelanggan pada saluran k M = total pelanggan pada sistem µ k = laju perbaikan saluran M k = jumlah pelanggan pada saluran k M = total pelanggan pada sistem

14 Indeks Keandalan dari Sisi Pelanggan CAIDI CAIDI (Customer Average Interruption Duration Index) adalah indeks keandalan hasil pengukuran dari durasi gangguan konsumen rata-rata tiap tahun. Indeks ini berisi tentang waktu rata-rata untuk penor malan kembali gangguan tiap-tiap konsumen dalam satu tahun

15 World Class Service (WCS) Standart WCS untuk SAIFI adalah 3 kali/pelanggan/tahun. Standart WCS untuk SAIDI adalah 100 jam/tahun

16 Indeks Keandalan dari Sisi Pelanggan Area Surabaya Selatan SAIFI SAIDI 120 WCS GI Waru 1,71 36,09 GI Sukolilo 2,70 113,36 GI Ngagel 2,29 4,52 GI Rungkut 3,58 58,32 GI Darmo Grande 1,74 3,01 GI Wonokromo 2,04 50, SAIFI SAIDI 20 0

17 Indeks Keandalan dari Sisi Pelanggan Area Surabaya Utara dan Barat SAIFI SAIDI 120 WCS GI Tandes 1,54 4,97 GI Ujung 2,11 3,97 GI Kenjeran 1,64 3,56 GI Krembangan 3,70 82,79 GI Kupang 1,96 74,28 GI Sawahan 3,43 77,34 GI Babadan 1,93 10, SAIFI SAIDI 0

18 Indeks Keandalan dari sisi pelanggan rata-rata per tahun selama 7 tahun dengan beberapa iterasi dan elapsed time (waktu iterasi) Iterasi (N) Elapsed Time (second) SAIFI (kali/tahun) SAIDI (jam/tahun) CAIDI (jam) ,97 1,71 36,09 21, ,20 1,72 35,80 20, ,13 1,72 36,39 21, ,74 1,72 36,24 20, ,07 1,73 35,86 20,69

19 Hasil Simulasi SAIFI dan SAIDI dengan iterasi 1000 kali

20 Hasil Simulasi SAIFI dan SAIDI dengan iterasi 2500 kali

21 Hasil Simulasi SAIFI dan SAIDI dengan iterasi 5000 kali

22 Hasil Simulasi SAIFI dan SAIDI dengan iterasi 7500 kali

23 Hasil Simulasi SAIFI dan SAIDI dengan iterasi kali

24 Kesimpulan Nilai Mean Time To Failure (MTTF) terkecil selama 7 tahun untuk adalah 25,11 hari (GI Rungkut Transformator I) dan nilai MTTF terbesar adalah 550,33 hari (GI Waru Transformator VII) serta nilai rata-ratanya adalah 13,55 hari. Dari hasil tersebut nampak bahwa transformator yang mempunyai nilai performa yang lebih baik bila dibandingkan dengan gardu induk lainnya adalah GI Waru Transformator VII. Untuk nilai MTTR dapat dilihat dari yang terendah yaitu 12,653 menit (GI Darmo Grande Transformator II) dan yang tertinggi 547,38 menit (GI Sukolilo Transformator II). Jadi dapat disimpulkan bahwa waktu yang dibutuhkan untuk menormalkan kembali penyaluran daya setelah terjadi gangguan adalah relatif singkat.

25 Kesimpulan [2] Nilai SAIFI untuk WCS adalah 3, sedangkan nilai SAIDI untuk WCS adalah 100. Gardu induk yang memiliki indeks keandalan pelanggan diluar standart adalah GI Sukolilo (SAIDI=113,36), GI Rungkut (SAIFI=3,58), GI Krembangan (SAIFI=3,70), GI Sawahan (SAIFI=3,43). Untuk perbaikannya digunakan parameter angka yang dipilih secara bebas agar dapat menemukan hasil yang baik. Sedangkan pada kenyataannya, untuk memperbaiki MTTF atau MTTR yaitu dengan cara maintenance atau perawatan yang lebih baik pada peralatan transformator gardu induk. Dari beberapa iterasi yang dilakukan dapat diambil kesimpulan bahwa tidak ada perbedaan hasil yang cukup signifikan akan tetapi terdapat perbedaan dalam waktu iterasi (elapsed time) yang semakin meningkat.

26 Saran Untuk penelitian lebih lanjut tentang keandalan sistem distribusi, perlu dilibatkan berbagai analisa lainnya, seperti cost analysis, management analysis maupun maintenance analysis. Untuk melengkapi wacana penelitian tentang keandalan distribusi, dapat dilakukan pengembangan untuk daerah lain yang memiliki karakteristik jaringan dan beban yang berbeda-beda, baik di PT. PLN (Persero) Distribusi Surabaya maupun di seluruh Indonesia.

27 Sekian

dokumen-dokumen yang mirip

Agung Yanuar W Prof. Dr. Ir. Adi Soeprijanto.MT, I Gusti Ngurah Satriyadi Hernanda,ST.,MT.

Agung Yanuar W Prof. Dr. Ir. Adi Soeprijanto.MT, I Gusti Ngurah Satriyadi Hernanda,ST.,MT. Agung Yanuar W 2210 105 025 Prof. Dr. Ir. Adi Soeprijanto.MT, I Gusti Ngurah Satriyadi Hernanda,ST.,MT. Pendahuluan Latar Belakang Semakin meningkatnya kebutuhan energi listrik membuat kontinyuitas penyediaan