Rahmawati, Annisa (2024) <p style=\"text-align: justify;\">Optimasi perbaikan profil tegangan terhadap stabilitas jaringan listrik 150 kv madura menggunakan algoritma grey wolf optimizer / Annisa Rahmawati</p>. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.
Full text not available from this repository.Abstract
p style text-align justify Sistem operasi pada tenaga listrik merupakan hal terpenting dari sistem tenaga mulai dari pembangkitan daya hingga menuju konsumen. Penggunaan tenaga listrik semakin meningkat sehingga permintaan konsumen tidak dapat diprediksi. Pada tahun 2019 Gardu Induk Guluk-Guluk dibangun di sistem jaringan 150 kV Madura. Pembangunan ini menunjukkan bahwa terdapat penambahan beban seperti pada data PT. PLN (Persero) UID Jawa Timur pada tahun 2019 jumlah produksi listrik meningkat dari 1.491.566 kW menjadi 1.725.335 kW pada tahun 2021. Penambahan beban pada jaringan listrik berpotensi mempengaruhi kestabilan tegangan. Pada sistem tenaga listrik 150 kV Madura telah terjadi kegagalan sistem pada tanggal 15 Oktober 2021 pukul 18.30 WIB terjadi drop tegangan pada Bus Sampang hingga 134 07 kV dan Bus Sumenep hingga 134 81 kV sesuai dengan hasil data observasi dari PT. PLN (Persero) UP2B Region 4 menggunakan SCADA. Kegagalan sistem ini tidak memenuhi batasan nilai tegangan sesuai dengan Permen ESDM No.03 Tahun 2007 yaitu ( 5%) dan (-10%) dari tegangan dasarnya pada sistem tenaga listrik Jawa-Madura-Bali sehingga menyebabkan drop tegangan yang mempengaruhi kestabilan sistem. Upaya yang digunakan untuk memperbaiki kestabilan tegangan adalah dengan menggunakan Static Var Component (SVC). SVC merupakan sebuah pengontrol Flexible AC Transmission System (FACTS) yang terhubung dengan shunt dan memiliki fungsi utama untuk mengatur besar tegangan pada bus tertentu dengan membangkitkan daya reaktif. Untuk mengoptimalkan penggunaan SVC dibantu dengan algoritma Grey Wolf Optimizer untuk menentukan penempatan dan ukuran SVC. Pengoptimalan dilakukan dengan membandingkan antara pemasangan SVC secara acak (skenario) dan menggunakan Algoritma GWO. Penempatan SVC yang optimal berada di Bus 7 (Sampang A) dan Bus 8 (Sampang B). Kapasitas SVC yang dihasilkan adalah 66 371 MVA untuk QC dan 132 742 MVA untuk QL pada Bus 7 serta 21 116 MVA untuk QC dan 42 232 MVA untuk QL pada Bus 8. Hasil ini didapatkan dari pemasangan SVC menggunakan algoritma GWO dan skenario 3 dengan hasil nilai yang sama karena pemasangan SVC berada pada bus 7 dan 8. SVC menaikkan tegangan pada bus Sampang A B dari 134 9 kV menjadi 142 3 kV dan pada bus Sumenep A B dari 134 7 kV menjadi 142 1 kV. /p
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Divisions: | Fakultas Teknik (FT) > Departemen Teknik Elektro (TE) > S1 Teknik Elektro |
| Depositing User: | library UM |
| Date Deposited: | 16 Jan 2024 04:29 |
| Last Modified: | 09 Sep 2024 03:00 |
| URI: | http://repository.um.ac.id/id/eprint/330846 |
Actions (login required)
 |
View Item |