Sundah, Josephin (2012) Implementasi Genetic Algorithm untuk Analisis Operasi Ekonomis pada Sistem Pembangkit Listrik Tenaga Diesel di Sulawesi Utara. Magister thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Penyediaan daya listrik di Sulawesi Utara yang berkembang sejalan dengan perkembangan daerah disuplai oleh beberapa jenis pembangkit listrik salah satunya adalah pembangkit listrik tenaga diesel (PLTD). Pembangkit yang tersedia ini pada dasarnya telah menggunakan penjadwalan operasi ekonomis yang relatif baik walaupun efisiensinya masih dapat ditingkatkan lagi. Saat ini, pengoperasian ketiga pembangkit listrik di Sulawesi Utara masih menggunakan urutan mulai dari pembangkit dengan biaya yang terendah sampai pada pembangkit dengan biaya tertinggi. Metode seperti ini dianggap masih dapat dimaksimalkan secara ekonomis. Oleh karena itu timbul suatu usaha untuk mencari alternatif atau pendekatan lain yang mungkin lebih baik, untuk digunakan dalam penjadwalan pengoperasian sistem tenaga listrik di Sulawesi Utara. Penerapan genetic algorithm akan dapat memberikan konstribusi yang lebih baik dalam penghitungan biaya pengoperasian berbagai sistem pembangkit listrik untuk menyuplai daya listrik pada masyarakat. Untuk memberikan pendekatan baru pada operasi sistem pembangkit listrik di Sulawesi Utara maka melalui penelitian ini dirumuskan permasalahan tentang cara melakukan penjadwalan, pendistribusian, dan analisis operasi ekonomis sistem tenaga agar dicapai biaya operasi yang minimum. Permasalahan yang ada tersebut dapat dicarikan solusinya dengan menggunakan genetic algorithm . Metode ini membantu untuk mencari PLTD mana saja yang akan aktif apabila pada suatu daerah membutuhkan beban tertentu . Tujuan penelitian ini adalah perancangan program berdasarkan metode genetic algorithm untuk meminimalkan biaya operasi sistem pembangkit melalui optimalisasi pembagian beban di antara unit-unit pembangkit yang beroperasi. Pengumpulan dan analisis data dilakukan sejak Januari 2011 sampai November 2011. Data yang diperlukan pada penelitian ini diperoleh dari PT.PLN Sulawesi Utara, AP2B Sistem Minahasa. Analisis data dilakukan di Universitas Brawidjaya Malang. Penjadwalan dilakukan pada sub sistem pembangkit 70 KV dan 150 KV. Penjadwalan dilakukan pada hari Rabu, 19 Januari 201. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari running program genetic algorithm dapat dilihat keefektifan program genetic algorithm dalam proses penjadwalan dan distribusi serta analisis operasi ekonomis pada pembangkitan daya listrik di Sulawesi Utara. Hasil analisis juga menunjukkan bahwa metode genetic algorithm memberikan hasil penjadwalan yang berbeda dengan penjadwalan yang dilakukan oleh PT PLN Sulawesi Utara. Sebagai contoh, saat beban 25,08 MW pada jam 01.00, oleh PLN, pembangkit yang aktif adalah pembangkit 1, 3, dan 5. Sementara oleh genetic algorithm , pembangkit yang aktif adalah 1,2, dan 5. Penjadwalan dengan metode genetic algorithms menghasilkan biaya pembangkitan harian sebesar Rp. 3.529.977.700 sedangkan sebelum optimasi, biaya pembangkitan sebesar Rp. 3.764.498.282 yang berarti penghematan sebesar 6,64% .
English Abstract
availability of electric power in North Sulawesi, which develops in line with development of area, is supplied by some power plant s. One of power plants is diesel power plant. Such power plant is basically using scheduling of relatively good economic operation efficiency. Never less y could still be improved for more efficiency operations. Currently, operation of three power plants in North Sulawesi are still using a sequence starting from power plant with lowest cost to those with highest cost. Such method is considered to be still economically maximized. refore re is a continual effort to find alternatives or o r approaches that might be better, to be used in scheduling and distribution of operation of power systems in North Sulawesi. Application of genetic algorithm can be able to provide a better contribution in calculating cost of operation of various power generation systems to supply electric power to community. To provide a new approach to power system operation in North Sulawesi, n through this research, problem of scheduling, distribution, and analysis of economic operation of power plants would be solved. Existing problems can be resolved by using a genetic algorithm solution. This method helps to find which power plant that will be active when this power plant provide electric power to some area. goal of this research is designing a program based on method of genetic algorithm to minimize operating costs of generating systems through optimization of rescheduling and distribution of power between generating units. Data collection and analysis was carried out from January 2011 until November 2011. data required in this study were obtained from PT PLN Sulawesi Utara , AP2B Minahasa System. Data analysis was conducted at Brawidjaya University Malang. Scheduling have been done on 70 KV power sub-system and 150 KV. Scheduling conducted on Wednesday, January 19 2011. results showed that genetic algorithm can be used to provide effectiveness of power plant in process of scheduling, distribution and analysis of economic operation in power plants in North Sulawesi. results of analysis also showed that genetic algorithm method provides different scheduling against those of performed by PT PLN Sulawesi Utara . For example, when power load is 25.08 MW at 01:00, by PLN, active power plant is power plant of 1, 3, and 5. While genetic algorithm, active power is 1.2, and 5. Scheduling with genetic algorithms method produces a daily generation cost of Rp. 3,529,977,700 while before optimization, generation cost is Rp. 3764498282 which means that re is a savings as much as 6.64%.
| Item Type: | Thesis (Magister) |
|---|---|
| Identification Number: | TES/621.436/SUN/i/041200116 |
| Subjects: | 600 Technology (Applied sciences) > 621 Applied physics > 621.4 Prime movers and heat engineering |
| Divisions: | S2/S3 > Magister Teknik Elektro, Fakultas Teknik |
| Depositing User: | Endro Setyobudi |
| Date Deposited: | 04 Sep 2012 12:00 |
| Last Modified: | 04 Sep 2012 12:00 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/158715 |
Actions (login required)
 |
View Item |