OPTIMASI PENEMPATAN DAN KAPASITAS PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA BAYU TERDISTRIBUSI MENGGUNAKAN ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

M.HASAN BASRI PALEBA, Ir. Lesnanto Multa Putranto, S.T., M.Eng., Ph.D., IPM.;Prof. Dr. Ir. Sasongko Pramono H, DEA.

2021 | Tesis | MAGISTER TEKNIK ELEKTRO

Pengurangan rugi-rugi energi dan perbaikan profil tegangan adalah perhatian utama untuk integrasi PLTB sebagai Distributed Generation (DG). Oleh karena itu, rencana penyambungan PLTB yang tepat perlu dilakukan. Rencana penyambungan PLTB pada jaringan distribusi IEEE 33 bus dilakukan dengan cara mengolah data kecepatan angin dan data beban dengan rentang waktu setiap jam selama 24 jam menggunakan algortima Particle Swarm Optimzation (PSO) untuk mendapatkan lokasi dan kapasitas PLTB yang optimal. Dari lokasi dan kapasitas PLTB dapat dicari penetrasi tiap waktu yang optimal yang mampu memperbaiki kualitas daya sistem. Optimasi multi-objektif untuk minimasi rugi-rugi energi aktif dan deviasi tegangan yang memenuhi batasan sistem telah disimulasikan dalam penelitian ini. Variasi penetrasi telah dimodelkan dengan mempertimbangkan perubahan kecepatan angin pada rentang waktu setiap jam selama 24 jam pada PLTB sebagai daya keluaran tiap waktu yang optimal. Penelitian ini menggunakan tiga skenario, skenario pertama menggunakan satu PLTB, skenario kedua menggunakan dua PLTB, dan skenario ketiga menggunakan optimum PLTB (Jumlah PLTB yang dioptimalkan). Dari hasil optimasi, solusi penempatan dan kapasitas PLTB yang optimal menggunakan algoritma PSO dapat secara efektif mengatasi masalah rugi-rugi energi aktif dan deviasi tegangan.

Reduced energy losses and improved voltage profile are the main concerns for the integration of PLTB as Distributed Generation (DG). Therefore, a proper PLTB connection plan needs to be done. The plan to connect PLTB to the IEEE 33 bus distribution network is carried out by processing wind speed data and load data of 1hour resolution for 24 hours using Particle Swarm Optimization (PSO) algorithms to get the optimal location and capacity of PLTB. From the location and capacity of the PLTB can find the penetration at any time that can improve the quality of the power system. Multi-objective optimization to minimize active energy losses and voltage deviation that meets the system constraint was simulated in this study. The penetration variation was modeled by considering changes in wind speed every hour for 24 hours at PLTB as the optimal output power for each time. This research used three scenarios, the first scenario used one PLTB, the second scenario used two PLTB, and the third scenario used the optimum PLTB (optimized PLTB number). From the optimization results, the optimal PLTB placement and capacity solution using the PSO algorithm can effectively solved the problem of active energy losses and voltage deviation.

Kata Kunci : PLTB, rugi-rugi energi, profil tegangan, penempatan optimal, particle swarm optimization.