Seminar TUGAS AKHIR Fariz Mus abil Hakim 2207 100 010 LOGO www.themegallery.com
Studi Keandalan Jaringan Distribusi 20 kv Wilayah Malang dengan Metode Monte Carlo Pembimbing: Prof. Ir. Ontoseno Penangsang, M.Sc., Ph.D Prof. Dr. Ir. Adi Soeprijanto ST. MT. LOGO www.themegallery.com
LATAR BELAKANG dan TUJUAN Latar Belakang 1. Melakukan perhitungan nilai indeks keandalan SAIDI dan SAIFI 2. Keandalan peralatan listrik pada sistem distribusi menentukan kontinuitas tenaga listrik sehingga berpengaruh terhadap produsen maupun konsumen. Tujuan 1. Mendapatkan nilai SAIDI SAIFI 2. Mendapatkan indeks kegagalan
METODOLOGI Studi Literatur Pengumpulan data Simulasi dan Analisa Penulisan buku Tugas Akhir Tidak dibahas biaya pemeliharaan pembangkit dan peralatan.
FAKTOR NILAI KEANDALAN λ MTTR Indeks µ MTTF
FAKTOR NILAI KEANDALAN Distribusi Eksponensial R = keandalan eksponensial e = basis eksponensial (2,71828183) λ = laju kegagalan t = waktu (hari)
FAKTOR NILAI KEANDALAN Keandalan Distribusi Eksponensial Kurva Bak Mandi (Bathtub curve) Tiga fase pada kurva bak mandi: Bagian pertama adalah tingkat kegagalan yang turun, yang dikenal sebagai kegagalan awal (masa awal / burn in period). Bagian kedua adalah tingkat kegagalan yang konstan, yang dikenal sebagai kegagalan acak (masa berguna / useful life period). Bagian ketiga adalah tingkat kegagalan yang naik, yang dikenal sebagai kegagalan aus (masa aus / wear-out period). Pada distribusi eksponensial, laju kegagalan adalah konstan (λ=c), seperti pada bagian kedua pada kurva bak mandi yang memiliki tingkat kegagalan yang konstan. Karena itulah pada Tugas Akhir ini dipakai metode distribusi eksponensial. 7
SAIDI vs SAIFI SAIDI (System Average Interruption Duration Index) SAIFI (System Average Interruption Frequency Index) µ k = laju perbaikan saluran M k = jumlah pelanggan pada saluran k M = total pelanggan pada sistem λ k = laju kegagalan saluran M k = jumlah pelanggan pada saluran k M = total pelanggan pada sistem
SIMULATION MONTE CARLO SIMULATION SAIDI SAIDI MATLAB ETAP SAIFI 7.0 SAIFI SIMULASI DARI TUGAS AKHIR INI MENGGUNAKAN SOFTWARE ETAP 7.0 DAN MATLAB
FLOW CHART Input Data Laju Kerusakan & Laju Perbaikan Tiap Peralatan Membuat Matriks Hubungan Antar Peralatan Iterasi Sebanyak N kali FOR HARI = 1 : 365 Bangkitkan Bilangan Acak Terjadi Kegagala n T Y Hitung Waktu Kegagalan Hitung Lama Perbaikan Hitung SAIDI, SAIFI Tampilkan Kurva
INDEKS KEANDALAN Indeks Keandalan peralatan PLN APJ Malang dan elapsed time (waktu iterasi) Elapsed Iterasi SAIFI SAIDI Time (N) (kali/tahun) (jam/tahun) (seconds) 1000 34.436506 1.05 7.25 2500 84.0303 1.04 7.2750 5000 168.286404 1.0432 7.2713 7000 239.522011 1.044 7.28 7500 251.355658 1.0425 7.2738
HASIL SIMULASI SAIFI MONTE CARLO DENGAN ITERASI (N) 1000 KALI
HASIL SIMULASI SAIDI MONTE CARLO DENGAN ITERASI (N) 1000 KALI
HASIL SIMULASI SAIFI MONTE CARLO DENGAN ITERASI (N) 2500 KALI
HASIL SIMULASI SAIDI MONTE CARLO DENGAN ITERASI (N) 2500 KALI
HASIL SIMULASI SAIFI MONTE CARLO DENGAN ITERASI (N) 5000 KALI
HASIL SIMULASI SAIDI MONTE CARLO DENGAN ITERASI (N) 5000 KALI
HASIL SIMULASI SAIFI MONTE CARLO DENGAN ITERASI (N) 7000 KALI
HASIL SIMULASI SAIDI MONTE CARLO DENGAN ITERASI (N) 7000 KALI
HASIL SIMULASI SAIFI MONTE CARLO DENGAN ITERASI (N) 7500 KALI
HASIL SIMULASI SAIDI MONTE CARLO DENGAN ITERASI (N) 7500 KALI
SIMULASI ETAP 7.0
RUNING SIMULASI ETAP 7.0
SIMULASI ETAP 7.0 dan TABEL PERBANDINGAN HASIL SIMULASI ETAP 7.0 SAIFI = 2,4867 f / customer. Year SAIDI = 6,6787 hr/ customer. year ETAP MATLAB SAIFI (kali/tahun) 2,4867 1,0500 SAIDI (jam/tahun) 6,6787 7,2586
KESIMPULAN Berdasarkan dari nilai indeks keandalan dengan menggunakan simulasi ETAP 7.0 dan dengan menggunakan standart ETAP 7.0 mempunyai hasil yang sedikit berbeda untuk nilai SAIFI, sedangkan nilai SAIDI yang tidak berbeda dari hasil simulasi Monte Carlo yang menggunakan Matlab versi 7.11. Nilai indeks keandalan pada Gardu Induk tersebut mempunyai indeks keandalan yang normal.
SARAN Untuk penelitian lebih lanjut tentang keandalan sistem, perlu lebih detail lagi 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 Malang maupun di seluruh Indonesia.
LOGO www.themegallery.com
DAFTAR PUSTAKA [1] Artana, Ketut Buda, Diktat Kuliah: Kuliah Keandalan1-Pendahuluan - FTK ITS, Surabaya. [2] Artana, Ketut Buda, Diktat Kuliah: Statistika Rekayasa-Distribusi Peluang FTK ITS, Surabaya. [3] Endrenyi, J., Reliability Modeling in Electric Power Systems, John Wiley & Sons Ltd., Toronto, Ch. 2, 1980. [4] Ir. Syariffuddin Mahmudsyah, M.Eng, Pembangkitan dan Manajemen Energi Listrik, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2009. [5] L. Goel and R. Billinton, Monte Carlo Simulation Applied to Distribution Feeder Reliability Evaluation, Electr. Power Syst. Rrs. 29 193-202, 1994. [6] Marsudi, Djiteng, Operasi Sistem Tenaga Listrik, Balai Penerbit dan Humas ISTN, Jakarta Selatan, 1990. [7] Moubray, John, Reliability Centered Maintenance, Industrial Press, New York, 1997 [8] Rausand, M. and Hoyland, A., System Reliability Theory; Models, Statistical methods, and Applications, John Wuiley & Sons, New York, 2004. [9] X. Liang and L. Goel, Distribution System Reliability Evaluation using the Monte Carlo Simulation Method, ELSEVIER. Electric Power Systems Research, 40 75-83, 1997.