Optimasi Operasi Baterai Pada Sistem Grid Terhubung Wind Farm Menggunakan ANN

EVANDO DIOTAMA, Ir. Lesnanto Multa Putranto, S.T., M.Eng., Ph.D., IPM.; Ir. Sarjiya, S.T., M.T., Ph.D., IPU.; Ir. Eka Firmansyah, S.T., M.Eng., Ph.D., IPM.; Dr. Ir. M. Isnaeni Bambang Setyonegoro, M.T.

2021 | Tesis | MAGISTER TEKNIK ELEKTRO

Pemanfaatan operasi baterai yang optimal menjadi solusi terhadap sistem grid yang terhubung wind farm. Hal ini berkaitan dengan sifat wind farm yang tidak dapat dikontrol sekaligus diprediksi (intermiten). Pada penelitian ini disimulasikan aliran beban untuk mengoptimasi operasi baterai menggunakan metode ANN (artificial neural networks). Secara umum, algoritme ANN dibagi dalam dua tahap. Salah satu tahap tersebut adalah ekstrak data training, yaitu menyimulasikan semua kondisi operasi baterai berdasarkan kekangan operasi sistem. Hasil ekstrak data training operasi baterai mempengaruhi optimasi pengoperasian sistem grid terhubung wind farm. Semakin baik data training maka cenderung menghasilkan prediksi nilai operasi baterai yang baik pada pola operasinya. Penelitian ini bertujuan mengoptimasi operasi baterai dalam rencana penambahan penetrasi wind farm ke sistem grid. Optimasi tersebut meningkatkan stabilitas sistem transmisi saat terjadi pengurangan pembangkit PLTU. Hal ini berkaitan adanya perubahan frekuensi yang dikompensasi dengan menyeimbangkan pembangkitan daya oleh pembangkit terhadap kebutuhan beban setiap waktu. Sehingga, berimplifikasi pengurangan kerugian total sistem secara keseluruhan. Data penelitian adalah modifikasi sistem IEEE 39 bus, karakter profil beban dan wind farm di musim dingin yaitu BDEW (Bundesverband der Energie und Wasserwirtschaft). Berdasarkan hasil implementasi model yang didapat, sistem yang hanya tekoneksi wind farm dapat dibantu dengan memasang baterai. Pada penelitian ini telah dinon-aktifkan pembangkit batubara nomor 4 dan 7 dengan jumlah pembangkitan 1192 MW dan dikoneksikan dengan pembangkit wind farm kapasitas 792 MW dan BESS kapasitas 400 MW. Operasi BESS yang dioptimalkan mengurangi kerugian rerata sistem sebesar 0,371 MWh dari 42,336 MWh. Sedangkan, jika ditotal selama 1 hari optimasi operasi BESS dapat mengurangi kerugian daya sistem sebesar 8.80 MW dari 1011,65 MW. Sistem grid terhubung baterai merespon 75 detik lebih cepat untuk mencapai kondisi steady-state saat terjadi gangguan beban turun 10% di bus load 39 (waktu beban puncak).

The optimal use of battery operation is a solution to a grid system connected to the wind farm. This is related to the nature of wind farm which cannot be controlled as well as predictable (intermittent). In this research, load flow is simulated to optimize battery operation using the ANN (artificial neural networks) method. In general, the ANN algorithm is divided into two stages. One of these steps is to extract the training data, which is to simulate all battery operating conditions based on system operating constraints. The results of the battery operation training data extract affect the optimization of the operation of the grid system connected to the wind farm. The better the training data, the more likely it is to produce a good battery operation value prediction in its operating pattern. This research aims to optimize battery operation in the plan to add wind farm penetration to the grid system. This optimization increases the stability of the transmission system which there is a reduction in the power plant. This is related to the change in frequency which is compensated by balancing the power generation by the generator against the load requirements each time. Thus, it implies a reduction in the total loss of the system as a whole. The research data is modification of the IEEE 39 bus system, load profile character and wind farm in winter, namely BDEW (Bundesverband der Energie und Wasserwirtschaft). Based on the results of the implementation of the model obtained, a system that only has a wind farm connection can be assisted by installing a battery. In this study, coal plants number 4 and 7 with a total generation of 1192 MW have been deactivated and connected to a wind farm generator with a capacity of 792 MW and BESS with a capacity of 400 MW. Optimized BESS operation reduces average system losses by 0.371 MWh from 42.336 MWh. Meanwhile, if the total for 1 day optimization of BESS operation can reduce system power losses by 8.80 MW from 1011.65 MW. The battery-connected grid system responds 75 seconds faster to reach steady-state conditions when a 10% load drop occurs at bus load 39 (peak load time).

Kata Kunci : Aliran beban, ANN, ekstrak data training, wind farm, operasi baterai