Publisher

USMUSM

Journal ElektrikaElektrika Abstract

Pembangkitan energi listrik terdesentralisasi memakai energi terbarukan semakin banyak digunakan untuk mendorong inklusi sosial penduduk di wilayah pedesaan. Dalam daerah yang belum terjangkau jaringan listrik, maka semakin banyak infrastruktur jaringan yang dipasang menggunakan genset. Sumber energi ini hanya berfungsi untuk menyediakan listrik di lokasi tersebut, sementara penduduk setempat membutuhkan listrik yang meningkat setiap tahunnya. Penggunaan mikrogrid berbasis energi terbarukan, khususnya energi photovoltaic (PV), di lokasi-lokasi pedesaan dapat berkontribusi pada pencapaian tujuan pembangunan berkelanjutan. Pengelolaan mikrogrid ini dapat memastikan pasokan listrik yang berkelanjutan bagi penduduk setempat. Untuk mencapai konvergensi antara akses universal terhadap kebutuhan energi penduduk dan penyediaan energi memakai mikrogrid, maka penggunaan algoritma optimasi untuk perencanaan dan efisiensi operasional mikrogrid yang lebih baik sangatlah penting. Untuk tujuan ini, algoritma genetik digunakan untuk manajemen aliran energi yang optimal dalam sistem multi-PV dan multi-beban, untuk menguji kemampuan mikrogrid dalam mencapai tujuan tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengelolaan mikrogrid yang optimal menjamin Probabilitas Kehilangan Pasokan Daya sebesar 0,16%, penghematan biaya listrik sebesar 53%, dan faktor penghematan emisi sebesar 88,9%. Rendahnya biaya listrik yang diperoleh menunjukkan bahwa metode ini merupakan peluang nyata untuk meningkatkan akses listrik bagi penduduk berpenghasilan rendah di pedesaan. Demikian pula, nilai faktor terbarukan maksimum yang diperoleh menunjukkan pengurangan waktu pengoperasian genset, yang berdampak pada pengurangan biaya operasional dan emisi gas rumah kaca secara signifikan.

Conclusion

Manajemen energi mikrogrid menggunakan algoritma genetik (GA) terbukti efektif menekan biaya operasional dan meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber energi terbarukan.Efektivitas ini dicapai melalui penjadwalan cerdas pengisian dan pengosongan baterai, yang memungkinkan penghematan biaya signifikan hingga 7,7% dalam 30 hari karena pemindahan konsumsi listrik ke jam harga rendah.Meskipun demikian, untuk mencapai solusi yang optimal dan berkelanjutan jangka panjang, pendekatan ini perlu diimbangi dengan pengelolaan emisi yang lebih cermat, perhitungan biaya degradasi baterai secara detail, serta peningkatan keandalan sistem.

Future Research

Penelitian lanjutan dalam manajemen energi mikrogrid menggunakan algoritma genetik dapat berfokus pada beberapa area krusial untuk meningkatkan optimalisasi dan keberlanjutan sistem. Pertama, akan sangat bermanfaat untuk mengembangkan dan mengimplementasikan algoritma genetik adaptif, di mana parameter seperti laju mutasi dan crossover dapat disesuaikan secara dinamis berdasarkan respons konvergensi selama proses optimisasi. Hal ini berpotensi meningkatkan efisiensi pencarian solusi optimal dan mempercepat konvergensi algoritma dalam menghadapi dinamika sistem mikrogrid yang kompleks. Selain itu, integrasi yang lebih erat antara algoritma genetik dengan kontrol prediktif model (MPC) dapat menjadi arah studi menarik, memungkinkan perencanaan energi jangka panjang yang strategis oleh GA, sekaligus memberikan kontrol operasional real-time yang adaptif terhadap perubahan tak terduga dalam kondisi cuaca atau permintaan beban. Kedua, mempertimbangkan dampak degradasi baterai secara lebih komprehensif adalah esensial. Studi berikutnya dapat mengintegrasikan model degradasi baterai yang lebih detail, termasuk faktor penuaan siklus dan kalender, ke dalam fungsi tujuan algoritma genetik. Tujuannya adalah untuk mengoptimalkan bukan hanya biaya operasional harian, melainkan juga masa pakai baterai dan total biaya kepemilikan sistem sepanjang siklus hidupnya, sehingga mencapai keseimbangan antara penghematan jangka pendek dan keberlanjutan investasi jangka panjang. Ketiga, perluasan optimisasi multi-objektif untuk mencakup faktor keandalan pasokan energi dan dampak sosial ekonomi di daerah pedesaan. Dengan demikian, penelitian dapat mencari solusi Pareto optimal yang menyeimbangkan biaya, emisi, degradasi baterai, serta akses energi yang merata dan andal bagi masyarakat, menghadapi ketidakpastian sumber terbarukan dan variasi beban secara lebih tangguh. Ini akan memastikan bahwa inovasi teknologi tidak hanya efisien secara ekonomi dan lingkungan, tetapi juga memberikan manfaat sosial yang maksimal.

References

1.  . 0 mdpi.com/2071-1050/14/11/6759A 0 mdpi 2071 1050 14 11 6759
2.  . 0 doi.org/10.3390/en15239045A 0 doi 10 3390 en15239045
3. ANALISIS INTEGRASI PLTB PADA STABILITAS FREKUENSI DALAM JARINGAN KELISTRIKAN SULBAGSEL BERDASARKAN RATE... doi.org/10.26623/elektrika.v16i2.10342ANALISIS INTEGRASI PLTB PADA STABILITAS FREKUENSI DALAM JARINGAN KELISTRIKAN SULBAGSEL BERDASARKAN RATE doi 10 26623 elektrika v16i2 10342

Metadata

File size	955.25 KB
Pages	11
DMCA	Report