UBTUBT

Elektrika BorneoElektrika Borneo

Pada sistem distribusi tenaga listrik, bentuk yang paling umum digunakan adalah radial. Jaringan distribusi dengan bentuk radial menghasilkan rugi-rugi daya dan rugi-rugi tegangan yang lebih besar dibandingkan dengan jaringan distribusi bentuk lain. Untuk mereduksi rugi-rugi daya dan meningkatkan profil tegangan, salah satu metode yang umum digunakan adalah rekonfigurasi jaringan. Permasalahan utama pada rekonfigurasi jaringan sistem distribusi radial adalah menentukan konfigurasi yang tepat agar sistem distribusi mempunyai rugi-rugi yang paling kecil tetapi konfigurasi jaringan distribusi tetap dalam keadaan radial. Pada penelitian ini, metode algoritma genetika adaptif (AGA) digunakan untuk mendapatkan konfigurasi jaringan distribusi yang optimal. Dengan metode AGA, performa pencarian ditingkatkan dengan membuat proses probabilitas crossover dan mutasi menjadi adaptif untuk mencegah terjadinya konvergensi prematur. Simulasi untuk penelitian ini telah berhasil dicoba pada sistem distribusi 69-bus dengan hasil sebelum rekonfigurasi jaringan, rugi-rugi daya sebesar 225,0167 kW dan setelah dilakukan rekonfigurasi jaringan, rugi-rugi daya menjadi 100,1742 kW. Terdapat reduksi rugi-rugi daya sebesar 124,8425 kW (55,48%). Sedangkan untuk tegangan dan faktor daya terjadi kenaikan yang cukup signifikan setelah dilakukan rekonfigurasi jaringan.

Rekonfigurasi jaringan pada sistem distribusi dengan AGA telah disajikan dan diterapkan pada sistem distribusi skala menengah (sistem distribusi 69 bus).Dari hasil simulasi, rekonfigurasi jaringan mengguna-kan AGA telah berhasil memperbaiki kualitas sistem distribusi khususnya dalam hal mengurangi rugi-rugi daya aktif, memperbaiki profil tegangan dan meningkatkan nilai faktor daya.Untuk penelitian selanjutnya yang berkaitan dengan reduksi rugi-rugi daya pada sistem distribusi akan mempertimbangkan kombinasi optimasi antara optimasi kompensasi kapasitif dan jaringan.Sedangkan untuk metode optimasi dapat menggunakan optimasi dengan pendekatan matematika yang telah berhasil diimplementasikan pada optimasi dengan objektif tunggal, yaitu.dynamic economic dispatch dan optimasi dengan multi objektif, yaitu.

Berdasarkan penelitian ini, terdapat beberapa saran penelitian lanjutan yang dapat dikembangkan. Pertama, perlu dilakukan studi lebih lanjut mengenai pengaruh variasi parameter AGA, seperti ukuran populasi dan tingkat mutasi, terhadap performa rekonfigurasi jaringan. Kedua, penelitian dapat difokuskan pada pengembangan metode rekonfigurasi jaringan yang mampu mempertimbangkan faktor-faktor lain seperti keandalan sistem dan kualitas daya secara bersamaan. Ketiga, integrasi sistem penyimpanan energi, seperti baterai atau pumped hydro storage, dapat menjadi fokus penelitian untuk meningkatkan efisiensi dan stabilitas sistem distribusi setelah dilakukan rekonfigurasi.

Read online
File size448.57 KB
Pages5
DMCAReport

Related /

ads-block-test