bab i pendahuluan

BAB I
PENDAHULUAN
1.1
Latar Belakang
Pada saat ini kebutuhan energi listrik meningkat dengan cepat, akan tetapi
perkembangan pembangkit dan saluran transmisi dibatasi ketersediaan sumber daya dan
masalah lingkungan. Selain itu, jarak yang panjang antara pusat-pusat pembangkit yang
surplus daya dengan pusat-pusat beban yang mengalami defisit suplai daya listrik, akan
mengakibatkan terjadinya ketidakstabilan tegangan, yakni terjadinya drop tegangan atau
kelebihan tegangan di luar batas toleransi, hal ini akan mengakibatkan semakin sulitnya
pengaturan pola operasi sistem tenaga listrik. Oleh karenanya permasalahan
pengoperasian sistem kelistrikan menjadi semakin penting seiring dengan meningkatnya
pertumbuhan beban, semakin mahal dan terbatasnya sumber energi primer. Upaya untuk
mengoptimalkan penyaluran daya ke beban baik menyangkut perhitungan minimisasi
biaya bahan bakar dari pembangkit yang ada, maupun untuk meminimalkan rugi-rugi
daya dengan tetap mempertahankan faktor kualitas penyaluran daya sistem tenaga
listrik. Optimal power flow (OPF) adalah salah satu cara untuk mengoptimalkan
penyaluran daya dan meminimalkan biaya bahan bakar pembangkit dengan tetap
memenuhi batasan pola operasi sistem tenaga listrik.
Prinsip OPF telah diteliti mulai dari tahun 1962 oleh Carpentier dan merupakan
bagian perluasan dari economic dispatch (ED) konvensional. Pada dua dekade yang
lalu, permasalahan dari OPF telah mendapatkan banyak perhatian. Tujuan penyelesaian
OPF adalah mengoptimisasi fungsi obyektif dengan mengontrol variabel pengaturan
dari sistem tenaga menggunakan variasi kekangan persamaan dan pertidaksamaan.
Variabel umum yang dikontrol pada OPF adalah daya aktif dari generator, tegangan bus
generator, setting dari tap transformator, dan daya reaktif dari sumber VAR [1].
Seiring dengan perkembangan kemajuan komponen elektronika daya dan
kontrol pada sistem tenaga listrik memungkinkan peningkatan kapasitas saluran
transmisi dan kestabilan sistem tenaga listrik, sehingga komponen sistem tenaga listrik
mampu mengontrol dan mengkompensasi rugi-rugi daya pada saluran transmisi. Salah
satu cara untuk menurunkan losses saluran transmisi, meningkatkan kapasitas saluran
transmisi, dan meningkatkan kestabilan sistem dengan memasang flexible alternating
1
current transmission system FACTS [2-3]. Salah satu jenis FACTS yang sering
digunakan adalah thyristor controlled series capacitor (TCSC). Sebuah TCSC terdiri
dari tiga komponen utama, yaitu induktor, kapasitor, dan bidirectional thyristor.
Beberapa peran TCSC dalam sistem tenaga listrik, yaitu memperbaiki tegangan
sistem, membatasi arus hubung singkat, meredam osilasi daya, dan meningkatkan
kestabilan transien [4-5]. Penempatan TCSC di sistem tenaga listrik terbukti dapat
memaksimalkan pengiriman daya dengan cara mengendalikan reaktansi saluran [6].
Sedangkan dibandingkan FACTS yang lain, kelebihan yang dimiliki TCSC adalah
topologi TCSC sederhana dan TCSC lebih murah karena tidak memerlukan trafo
tegangan tinggi [7].
Unjuk kerja pengunaan komponen TCSC yang digabungkan dengan OPF dapat
menurunkan total biaya pembangkitan, mereduksi rugi-rugi daya sistem tenaga listrik,
mengurangi pembebanan saluran, dan menaikan profil tegangan sistem [8], [9]. Metode
untuk melakukan analisis OPF dengan penempatan lokasi dan rating yang optimal dari
TCSC sangatlah banyak mulai dari metode tingkat sensitivitas tegangan [10], [11],
metode optimasi klasik seperti mix interger programming (MIP) [12], dan metode
artificial inteligent (AI) atau metaheuristic seperti particle swarm optimization (PSO)
[8], genetic algorithm (GA)[13], tabu search/simulated anealling (TS/SA) [14].
Pentingnya penempatan kompensasi dari TCSC yang tidak optimal akan menjadikan
losses disaluran transmisi akan semakin besar, dan menyebabkan ketidakstabilan
tegangan [15]. Untuk mencegah terjadinya ketidakstabilan tegangan sistem akibat
kompensasi seri berlebihan dari TCSC, akan dibatasi besarnya rating kompensasi
maksimal dan minimal dari TCSC.
Pada penelitian ini metode metaheuristic yang digunakan untuk analisis OPF
dengan penempatan dan rating optimal TCSC menggunakan metode GA. Penggunaan
metode GA pada permasalahan OPF tidak dibatasi oleh bentuk kurva karakteristik
pembangkit, karena algoritma ini bekerja dengan menggunakan metode probabilitas,
bukan deterministik. Kelebihan menggunakan metode GA dibandingkan metode
metaheuristic yang lain, sifat metode searching yang lebih optimal untuk mencari
solusi dari populasi yang dibangkitkan, sehingga GA dapat memberikan banyak pilihan
solusi [16]. Kelemahan GA terkadang terjebak pada solusi lokal optimal karena
banyaknya probabilitas solusi yang dicoba [16]. Pada penelitian ini diusulkan metode
2
design of experiment techniques (DOE) menggunakan tabel taguchi untuk
mengoptimalkan parameter GA, sehingga dapat meningkatkan akurasi hasil optimasi.
Metode DOE merupakan salah satu metode jitu untuk meningkatkan kualitas serta
produktivitas [17]. Pada umumnya percobaan dilakukan untuk mengetahui kondisi
hubungan antar pengaruh variabel satu dengan yang lain dalam pengaruh peningkatan
outputnya. Unjuk kerja pengunaan metode DOE dengan tabel taguchi untuk
menentukan parameter optimal dari GA telah digunakan pada penelitian [18], [19] dan
didapatkan hasil optimisasi yang lebih optimal.
Dalam penelitian ini, akan digunakan data standar uji sistem IEEE (Institute of
Electrical and Electronic Engineering) 30 bus dan sistem kelistrikan 500 kV Jawa-Bali
dalam kondisi beban puncak. Penulis akan menguji metode GA-DOE dengan dua kasus.
Kasus pertama yaitu menyelesaikan permasalahan OPF tanpa penempatan dan rating
TCSC, lalu kasus kedua yaitu menyelesaikan permasalahan OPF dengan penempatan
dan rating TCSC. Dari kasus ini, nantinya dapat dilihat efektifitas metode yang
diusulkan untuk menyelesaikan permasalahan OPF dengan penempatan dan rating
TCSC.
1.2
Perumusan Masalah
Sebagaimana
dijelaskan
dalam
latar
belakang,
bahwa
para
peneliti
cenderung memilih metode metaheuristic dalam mencari solusi OPF. Salah satu
metode metaheuristic yang cukup handal yaitu GA. Permasalahan yang diangkat
dalam penelitian ini yaitu bagaimanakah pemilihan parameter yang optimal pada GA
menggunakan metode DOE, yang diterapkan pada penentuan besar daya aktif yang
harus dibangkitkan oleh setiap pembangkit serta menentukan lokasi dan rating optimal
dari TCSC agar diperoleh biaya pembangkitan yang minimum.
1.3
Batasan Masalah
Batasan masalah dalam penelitian ini sebagai berikut;
1. Penelitian ini dititik beratkan pada minimisasi total biaya pembangkitan dengan
penempatan TCSC pada saluran transmisi.
2. Pemodelan TCSC pada penelitian ini dimodelkan secara statis dengan mengacu
pada referensi.
3
3. Biaya investasi dan penempatan TCSC serta total losses pada saluran transmisi
tidak diikut sertakan sebagai fungsi objektif.
4. Analisis transien pada pemasangan TCSC tidak diikut sertakan.
5. Untuk pembebanan sistem Jawa-Bali diasumsikan pada beban puncak.
6. Pembangkit yang digunakan diasumsikan berjalan normal, tidak ada yang
sedang dalam gangguan (perawatan, pembangkit lama, dll).
1.4
Keaslian Penelitian
Penelitian akan optimisasi OPF dengan penempatan dan rating dari FACTS telah
banyak dikembangkan, secara garis besar di bagi menjadi tiga bagian metode. Pertama
peneliti [10], [11] menggunakan metode indeks sensitivitas seperti voltage indeks
stability, maximum loading parameter, analysis eigenvalue untuk menentukan bus-bus
terkritis yang perlu ditempatkan FACTS, dengan tujuan untuk meningkatkan kestabilan
sistem tenaga listrik. Jenis FACTS yang digunakan (unified power flow controller)
UPFC dan sistem yang diujikan sistem IEEE 14 bus. Hasil dari penelitian ini tingkat
kestabilan statis tegangan dari sistem meningkat setelah dipasang UPFC.
Metode kedua dengan menggunakan teknik optimisasi klasik telah digunakan
oleh peneliti [16] seperti metode MIP, non-linear programming (NLP) digunakan untuk
optimisasi TCSC dan (static var compensator) SVC dengan fungsi objektifnya untuk
meningkatkan kemampuan load abillity dan meningkatkan profil tegangan sistem.
Hasilnya TCSC dapat meningkatkan transfer daya dari pembangkit ke beban dengan
profil tegangan yang lebih baik. Metode primal-dual interior point digunakan untuk
optimisasi SVC dan UPFC untuk meningkatkan transfer daya capability yang diujikan
pada sistem IEEE 30 bus. Bagaimanapun juga, metode-metode tersebut sulit untuk
menemukan permasalahan secara menyeluruh, sehingga metode metaheuristic tepat
digunakan sebagai solusinya.
Metode yang ketiga dengan menggunakan metode metaheuristic atau metode AI.
Penelitian mengenai OPF dengan fungsi objektif minimisasi biaya pembangkitan
dengan TCSC menggunakan metode optimisasi GA sudah dilakukan oleh peneliti [22],
[23], hasil dari penelitian ini didapatkan biaya pembangkitan yang lebih rendah
dibandingkan tanpa menggunakan TCSC. Dengan menggunakan metode differential
4
evolution (DE) dilakukan oleh peneliti [24], dengan menggunakan metode PSO [17],
[18],[20], dan menggunakan TS/SA [14] hasil dari semua penelitian tersebut
menunjukan optimisasi lokasi dan rating TCSC dapat menurunkan biaya pembangkitan.
Peneliti pada referensi [26], menggunakan metode decreasing inertia weight
gravitational search algorithm (DIWGSA) untuk optimisasi TCSC dengan fungsi
objektif untuk minimisasi total rugi-rugi daya yang diaplikasikan pada sistem Jawa-Bali
500 kV. Metode DIWGSA merupakan metode yang menggabungkan prinsip hukum
newton dan teori gravitasi. Hasil penelitiannya metode ini dapat meningkatkan profil
tegangan dan menurunkan losses sistem tenaga listrik. Dengan fungsi objektif yang
sama peneliti [27] menggunakan metode gravitational search algorithm (GSA),
hasilnya masih lebih baik menggunakan metode DIWGSA daripada GSA dalam
meminimisasi rugi-rugi daya aktif.
Referensi [28] OPF menggunakan metode GA dengan pemilihan individu
parento atau orang tua menggunakan operasi tournament selection. Tournament
selection pada prinsipnya adalah untuk membandingkan tiap kromosom hasil fungsi
fitness dan dipilih yang paling minimal tanpa dirandom pemilihan linier fitness ranking
(LNR) kromosomnya. Fungsi objektif pada referensi ini untuk mencari biaya
pembangkitan paling minimal pada sistem Jawa-Bali 500 kV, hasil yang didapatkan
biaya pembangkitan hasil optimisasi menggunakan metode GA- tournament selection
mampu mengurangi biaya pembangkitan lebih murah dibandingkan dengan data
eksisting PT.PLN (Persero).
Untuk meningkatkan hasil optimisasi peneliti [17], [29] menggunakan metode
DOE dengan tabel taguchi. Metode DOE merupakan salah satu metode jitu untuk
meningkatkan kualitas serta produktivitas [17]. Pada umumnya percobaan dilakukan
untuk mengetahui kondisi hubungan antar pengaruh variabel satu dengan yang lain
dalam pengaruh peningkatan outputnya. Hasilnya produktivitas sistem meningkat dan
optimisasi tetap pada batasan yang ditentukan. Kombinasi optimisasi parameter GA
dengan metode DOE telah dilakukan oleh peneliti [18], [19] Hasilnya optimasi GA
dengan DOE mampu memperbaiki fungsi fitness lebih baik dibandingkan sebelum
menggunakan DOE.
Berdasarkan penelitian-penelitian yang telah dijelaskan diatas, ada cara lain
5
yang bisa dilakukan untuk melakukan optimasi, salah satu caranya adalah dengan
menggunakan metode metaheuristic. Sebagian besar metode metaheuristic yang
digunakan berbasis pada pengembangan metode optimisasi OPF dengan fungsi objektif
yang berbeda-beda. Dari aspek metode optimisasi yang digunakan dalam penelitian ini,
untuk meningkatkan akurasi hasil minimisasi total biaya pembangkitan dengan cara
mengoptimalkan parameter pada GA menggunakan metode DOE. Dari aspek parameter
penelitian, tidak banyak peneliti yang menggunakan fungsi objektif minimisasi biaya
pembangkitan dengan menambahkan penempatan dan rating TCSC yang diujikan pada
sistem kelistrikan Jawa-bali 500 kV.
1.5
Tujuan Penelitian
1. Menentukan besar daya aktif yang harus dibangkitkan oleh setiap pembangkit
dengan mengoptimalkan penempatan lokasi dan rating TCSC pada sistem IEEE
30 bus dan sistem Jawa-Bali 500 kV agar diperoleh biaya pembangkitan yang
minimum.
2. Menerapkan metode DOE untuk pemilihan parameter yang optimal pada GA,
sehingga dapat meningkatkan akurasi hasil minimisasi total biaya pembangkitan.
3. Menjaga profil tegangan setiap bus, pembebanan setiap saluran, dan rating
kompensasi dari TCSC agar nilainya tetap dalam batasan yang telah ditentukan.
1.6
Manfaat Penelitian
Penelitian mengenai OPF dengan TCSC menggunakan metode GA nantinya
diharapkan dapat:
1. Memberikan gambaran dan alternatif solusi tentang pengembangan metode
optimisasi untuk minimisasi total biaya pembangkitan.
2. Memberikan alternatif solusi untuk menurunkan biaya pembangkitan pada
sistem kelistrikan Jawa-Bali 500 kV dengan menempatkan peralatan TCSC
device dan tetap menjaga batasan tegangan setiap bus dan batasan pembebanan
saluran yang telah ditentukan.
6