Embed Size (px)
Citation preview
PENENTUAN MVAR OPTIMAL SVC
PADA SISTEM TRANSMISI JAWA BALI
500 KV MENGGUNAKAN ARTIFICIAL
BEE COLONY ALGORITHM
Oleh :
Fajar Galih Indarko
(2207 100 521)
Dosen Pembimbing :
Prof. Dr. Ir. Imam Robandi, MT.
Seminar Tugas Akhir Jurusan Teknik
Elektro ITS
PENDAHULUAN
Latar belakang :
- Permintaan tenaga listrik terus meningkat secara tetap,
di sisi lain perluasan pembangkit tenaga listrik dan
pembangunan saluran transmisi baru sudah sangat
terbatas.
- Pola pembangkitan tenaga listrik yang mengarah pada
pembebanan saluran yang terlampau berat, meng-
akibatkan rugi-rugi saluran yang lebih tinggi.
- Pemasangan SVC pada satu atau beberapa bus
tertentu dalam jaring listrik.
Permasalahan :
- Menentukan kapasitas SVC dalam sistem, sehingga
dapat diperoleh harga yang optimum.
Metode yang diusulkan :
Artificial Bee Colony (ABC) Algorithm
PENDAHULUAN
1. Menentukan lokasi pemasangan SVC
2. Menentukan besar kapasitas SVC yang akan diinjeksikan
Mencari bus kandidat, yaitu bus-bus yang akan
dipasang SVC
STATIC VAR COMPENSATOR
(SVC)
• SVC = alat pembangkit atau penyerap daya reaktif
statis yang dihubungkan paralel dan mempunyai kelu-
aran (output) bervariasi untuk menjaga atau mengon-
trol parameter spesifik dari suatu sistem tenaga listrik.
• Dalam bentuk yang paling sederhana, SVC terdiri dari
komponen fixed capacitor (FC) yang terhubung paralel
dengan thyristor-controlled reactor (TCR).
STATIC VAR COMPENSATOR
(SVC)
Konfigurasi SVC :
a) Model firing angle SVC
b) Model total susceptance SVC
Gambar 1
STATIC VAR COMPENSATOR
(SVC)
Diagram rangkaian SVC :
Gambar 2
Artificial Bee Colony (ABC)
Algorithm
• Artificial Bee Colony (ABC) Algorithm sebuah
algoritma berdasarkan kecerdasan swarm yang men-
simulasikan perilaku lebah madu dalam mencari
makan untuk memecahkan permasalahan optimisasi.
• Dalam model ABC algorithm, koloni lebah tiruan terdiri
dari tiga kelompok lebah, yaitu: lebah pekerja
(employed bees), lebah onlooker dan lebah scout.
• Posisi sumber makanan mewakili solusi dari masalah
yang dioptimisasi, dan jumlah nektar dari tiap sumber
makanan mewakili kualitas (fitness) dari solusi yang
didapat.
Diagram Alir
ABC AlgorithmHitung jumlah nektar
Tentukan posisi sumber makanan baru
untuk lebah pekerja
Hitung jumlah nektar
Inisialisasi posisi
sumber makanan
Sudahkah semua
lebah onlooker
terdistribusi ?
Catat posisi sumber makanan terbaik
Pilih sumber makanan
untuk lebah onlooker
Tentukan posisi sumber makanan
„tetangga‟ untuk lebah onlooker
Tidak
Ya
Tentukan sumber makanan yang
harus ditinggalkan
Hasilkan posisi yang baru untuk pengganti
sumber makanan yang ditinggalkan
Apakah kriteria
terpenuhi ?
Posisi sumber
makanan terakhir
Ya
Tidak
Gambar 3
Persamaan ABC Algorithm
• Tiap lebah pekerja menghasilkan sebuah sumber
makanan baru melalui rumusan,
vij = xij + φij (xij - xkj )
• Lebah onlooker memilih sebuah sumber makanan
dengan menggunakan perhitungan probabilitas,
• Pencarian acak lebah scout dengan memakai
rumusan,
xij = xjmin + (xj
max − xjmin)*rand [0,1]
• Tahap inisialisasi dilakukan melalui persamaan,
Implementasi ABC Algorithm
Tabel representasi ABC Algorithm untuk optimisasi SVC
ABC AlgorithmOptimisasi SVC pada sistem
transmisi Jawa Bali 500 kV
Jumlah lebah pekerja atau
posisi sumber makanan
Nilai kapasitas SVC yang akan
dipasang pada tiap bus dalam
range yang telah ditentukan
Dimensi
Jumlah kandidat bus pada
sistem transmisi Jawa Bali 500
kV yang akan dipasang SVC
Jumlah nektar sumber
makanan (fitness)
Fungsi obyektif :
min F = Ploss
Diagram Alir Implementasi ABC
Algorithm Pada Sistem
12
START
Analisis Aliran Daya:
Input data pembangkit, saluran dan beban sistem transmisi Jawa Bali 500 kV
Tentukan jumlah bus pada sistem yang akan
dipasang SVC
Inisialisasi awal parameter kontrol ABC Algorithm dan
populasi sumber makanan (SN) sebagai kandidat solusi
Run load flow dan hitung fungsi obyektif
(nilai fitness) awal
Tentukan posisi sumber makanan (nilai kapasitas SVC)
baru untuk lebah pekerja
Run load flow dan hitung fungsi obyektif
(nilai fitness)
Sudahkah semua
lebah onlooker
terdistribusi ?
Tidak
Ya
Pilih sumber makanan
(nilai kapasitas SVC)
untuk lebah onlooker
Tentukan posisi sumber makanan
(nilai kapasitas SVC) „tetangga‟
untuk lebah onlooker
Gambar 4
Diagram Alir Implementasi ABC
Algorithm Pada Sistem
Tidak
1
Catat solusi terbaik
(mekanisme greedy selection)
Tentukan solusi yang harus ditinggalkan
(parameter kontrol “limit”)
Hasilkan nilai kapasitas SVC yang baru untuk
pengganti solusi yang ditinggalkan
Run load flow dan hitung fungsi obyektif
(nilai fitness)
Apakah kriteria
terpenuhi ?
(cycle = MCN)
Nilai kapasitas SVC yang terbaik
STOP
Ya
2
Analisis Data
Data sistem transmisi
Jawa Bali 500 kV,
terdiri dari 23 bus, 28
saluran, dan 8 pusat
pembangkit.
Paiton
Grati
Surabaya Barat
Gresik
Tanjung jati
Ungaran
Kediri
Pedan
Mandiracan
Saguling
Tasikmalaya
Cirata
Cibatu
Muaratawar
Bekasi
Bandung
Depok
Gandul
Cilegon
Suralaya
Kembangan
Cawang
Cibinong
1
2
3
45
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
Gambar 5
Analisis Data
Penyelesaian analisis aliran daya dengan menggunakan
metode Newton-Raphson didasarkan pada:
• Base tegangan = 500 kV
• Base daya = 1000 MVA
• Akurasi = 0.0001
• Akselerasi = 1.1
• Maksimum iterasi = 50
Percobaan simulasi dilakukan dengan asumsi bahwa
semua bus generator tidak akan dipasang SVC karena
bus generator dianggap sudah mampu memenuhi
kebutuhan daya reaktifnya sendiri. Total ukuran SVC
yang dipasang pada sistem tidak dibatasi dan harga
SVC tidak dipertimbangkan.
Analisis Data
Percobaan dibagi menjadi dua kategori:
• Percobaan 1: Penempatan SVC diimplementasikan
pada bus-bus yang terkena tegangan kritis, yakni
tegangan yang nilainya di luar batasan tegangan
normal (di bawah tegangan normal). Ukuran SVC
maksimal yang dipasang pada tiap-tiap bus adalah 300
Mvar.
• Percobaan 2: Penempatan SVC dilakukan pada
semua bus beban, yaitu bus 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 12, 13,
14, 16, 18, 19, 20, and 21. Ukuran SVC maksimal yang
dipasang pada tiap-tiap bus adalah 200 Mvar.
Analisis Data
Performansi aliran daya sistem yang optimal diusahakan
memenuhi batasan-batasan berikut :
1. Batas tegangan harus memenuhi nilai range :
Vmin Vi Vmax dengan i = 1,……n
i = nomor bus
Vmin = 0.95 pu
Vmax = 1.05 pu
2. Batasan operasi aman generator, untuk itu generator
harus mensuplai daya reaktif sebesar :
Qi > 0 dengan i = 1,........n
i = jumlah generator
3. Fungsi obyektif yang digunakan untuk penempatan
SVC adalah :
min F = Ploss
dengan,
Ploss : Total kerugian daya aktif (MW)
Hasil Percobaan
No.
Bus
Tegangan
(pu)
Sudut
(derajat)
Beban Pembangkitan
MW MVar MW MVar
1 1.020 0.000 135 40 2915.539 1080.034
2 1.016 -0.475 620 200 0 0
3 0.972 -5.889 670 230 0 0
4 0.977 -5.226 480 160 0 0
5 0.978 -5.772 615 190 0 0
6 0.978 -7.665 670 160 0 0
7 0.975 -7.520 570 150 0 0
8 1.000 -6.001 0 0 1082 1403.445
9 0.980 -6.756 726 280 0 0
10 0.970 -6.405 600 216 189 -101.907
11 0.970 -5.888 0 0 300 421.832
12 0.956 -5.490 520 310 0 0
13 0.939 -2.091 350 120 0 0
14 0.942 7.440 290 320 0 0
15 1.000 13.996 0 0 672 372.356
16 0.992 15.525 760 280 0 0
17 1.000 15.962 185 80 802 583.135
18 0.976 -5.058 0 0 0 0
19 0.949 -0.990 244 15 0 0
20 0.931 6.399 462 215 0 0
21 0.945 13.340 316 182 0 0
22 1.000 21.921 740 240 3244 610.706
23 1.000 18.379 115 170 0 411.430
Aliran daya sistem transmisi Jawa Bali 500 kV sebelum
pemasangan SVC
Hasil Percobaan
Rugi-rugi daya saluran transmisi Jawa Bali 500 kV sebelum
pemasangan SVC
No.
Saluran
Saluran Rugi-rugi Daya
Dari KeAktif
(MW)
Reaktif
(MVar)
1 1 2 1.084 12.122
2 1 4 16.637 147.884
3 2 5 5.991 60
4 3 4 0.803 8.987
5 4 5 0.755 7.255
6 4 18 0.147 1.408
7 5 7 2.163 20.783
8 5 8 0.838 8.048
9 5 11 0.141 -6.812
10 6 7 0.082 0.783
11 6 8 2.462 23.655
12 8 9 2.182 20.968
13 9 10 0.521 5.007
14 10 11 0.556 5.344
15 11 12 1.009 11.293
16 12 13 5.268 39.076
17 13 14 19.433 164.765
18 14 15 9.167 95.688
19 14 16 14.315 130.727
20 14 20 0.503 4.834
21 15 16 0.218 -15.036
22 16 17 0.884 8.493
23 16 23 5.010 56.043
24 18 19 3.057 6.196
25 19 20 7.761 57.746
26 20 21 10.078 93.286
27 21 22 18.645 187.640
28 22 23 6.828 66.847
Total rugi-rugi 136.539 1223.030
Hasil Percobaan 1
Aliran daya sistem transmisi Jawa Bali 500 kV setelah
pemasangan SVC
No.
Bus
Tegangan
(pu)
Sudut
(derajat)
Beban Pembangkitan Injeksi
SVCMW MVar MW MVar
1 1.000 0.000 135 40 2902.521 612.281 0
2 0.997 -0.498 620 200 0 0 0
3 0.972 -6.084 670 230 0 0 0
4 0.977 -5.421 480 160 0 0 0
5 0.979 -5.970 615 190 0 0 0
6 0.979 -7.856 670 160 0 0 0
7 0.976 -7.712 570 150 0 0 0
8 1.000 -6.187 0 0 1082 1198.038 0
9 0.985 -6.963 726 280 0 0 0
10 0.980 -6.643 600 216 189 76.698 0
11 0.980 -6.135 0 0 300 335.326 0
12 0.972 -5.778 520 310 0 0 0
13 0.975 -2.671 350 120 0 0 287
14 0.974 6.226 290 320 0 0 186
15 1.000 12.685 0 0 672 157.048 0
16 0.994 14.080 760 280 0 0 0
17 1.000 14.528 185 80 802 434.526 0
18 0.978 -5.262 0 0 0 0 0
19 0.994 -1.532 244 15 0 0 259
20 0.976 5.269 462 215 0 0 174
21 0.985 11.789 316 182 0 0 293
22 1.000 20.368 740 240 3244 259.657 0
23 1.000 16.885 115 170 0 364.572 0
Hasil Percobaan 1
Rugi-rugi daya saluran transmisi Jawa Bali 500 kV setelah
pemasangan SVC
No.
Saluran
Saluran Rugi-rugi Daya
Dari KeAktif
(MW)
Reaktif
(MVar)
1 1 2 1.058 11.833
2 1 4 15.228 134.592
3 2 5 5.569 55.406
4 3 4 0.803 8.985
5 4 5 0.778 7.470
6 4 18 0.123 1.178
7 5 7 2.154 20.699
8 5 8 0.784 7.532
9 5 11 0.017 -8.292
10 6 7 0.077 0.740
11 6 8 2.444 23.485
12 8 9 1.543 14.828
13 9 10 0.215 2.063
14 10 11 0.549 5.276
15 11 12 0.398 4.453
16 12 13 4.280 28.934
17 13 14 18.167 151.002
18 14 15 7.636 78.334
19 14 16 12.610 114.111
20 14 20 0.320 3.077
21 15 16 0.177 -15.462
22 16 17 0.706 6.785
23 16 23 4.800 53.704
24 18 19 2.459 -1.880
25 19 20 7.226 48.895
26 20 21 9.653 86.701
27 21 22 17.147 170.012
28 22 23 6.600 64.291
Total rugi-rugi 123.521 1078.753
Hasil Percobaan 1
0.88
0.9
0.92
0.94
0.96
0.98
1
1.02
1.04
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
No. Bus
Teg
an
ga
n (
pu
)
Sebelum penempatan SVC Sesudah penempatan SVC
Grafik perbandingan tegangan masing-masing bus
sebelum dan sesudah penempatan SVC
Gambar 6
Hasil Percobaan 1
Grafik perbandingan rugi-rugi daya sistem sebelum
dan sesudah penempatan SVC
Gambar 7
0
5
10
15
20
25
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
No. Saluran
Ru
gi
Da
ya
Ak
tif
(MW
)
Sebelum penempatan SVC Sesudah penempatan SVC
Hasil Percobaan 2
Aliran daya sistem transmisi Jawa Bali 500 kV setelah
pemasangan SVC
No.
Bus
Tegangan
(pu)
Sudut
(derajat)
Beban Pembangkitan Injeksi
SVCMW MVar MW MVar
1 1.020 0.000 135 40 2898.666 409.346 0
2 1.018 -0.482 620 200 0 0 131
3 1.000 -5.849 670 230 0 0 185
4 1.002 -5.204 480 160 0 0 156
5 1.000 -5.708 615 190 0 0 147
6 0.994 -7.498 670 160 0 0 123
7 0.995 -7.374 570 150 0 0 102
8 1.000 -5.775 0 0 1082 89.697 0
9 0.998 -6.615 726 280 0 0 178
10 1.000 -6.348 600 216 189 354.206 0
11 1.000 -5.860 0 0 300 298.342 0
12 0.993 -5.518 520 310 0 0 152
13 0.985 -2.449 350 120 0 0 200
14 0.978 6.363 290 320 0 0 183
15 1.000 12.821 0 0 672 126.837 0
16 0.996 14.212 760 280 0 0 195
17 1.000 14.672 185 80 802 280.020 0
18 1.003 -5.053 0 0 0 0 106
19 1.001 -1.358 244 15 0 0 181
20 0.978 5.401 462 215 0 0 191
21 0.980 11.956 316 182 0 0 181
22 1.000 20.526 740 240 3244 306.920 0
23 1.000 17.032 115 170 0 318.702 0
Hasil Percobaan 2
Rugi-rugi daya saluran transmisi Jawa Bali 500 kV setelah
pemasangan SVC
No.
Saluran
Saluran Rugi-rugi Daya
Dari KeAktif
(MW)
Reaktif
(MVar)
1 1 2 0.975 10.907
2 1 4 14.400 126.103
3 2 5 5.303 52.140
4 3 4 0.682 7.632
5 4 5 0.694 6.664
6 4 18 0.116 1.119
7 5 7 2.105 20.226
8 5 8 0.002 0.024
9 5 11 0.014 -8.691
10 6 7 0.025 0.245
11 6 8 1.773 17.036
12 8 9 0.836 8.032
13 9 10 0.108 1.034
14 10 11 0.528 5.074
15 11 12 0.367 4.102
16 12 13 4.380 29.504
17 13 14 18.133 150.328
18 14 15 7.558 77.431
19 14 16 12.625 114.212
20 14 20 0.320 3.076
21 15 16 0.171 -15.555
22 16 17 0.587 5.637
23 16 23 4.824 53.967
24 18 19 2.354 -4.011
25 19 20 7.317 49.598
26 20 21 9.657 86.821
27 21 22 17.168 170.369
28 22 23 6.643 64.779
Total rugi-rugi 119.666 1037.801
Hasil Percobaan 2
Grafik perbandingan tegangan masing-masing bus
sebelum dan sesudah penempatan SVC
0.88
0.9
0.92
0.94
0.96
0.98
1
1.02
1.04
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
No. Bus
Teg
an
ga
n (
pu
)
Sebelum penempatan SVC Sesudah penempatan SVC
Gambar 8
Hasil Percobaan 2
Grafik perbandingan rugi-rugi daya sistem sebelum
dan sesudah penempatan SVC
Gambar 9
0
5
10
15
20
25
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
No. Saluran
Ru
gi
Da
ya
Ak
tif
(MW
)
Sebelum penempatan SVC Sesudah penempatan SVC
Perbandingan Percobaan 1 dan 2
Percobaan 1 Percobaan 2
Total SVC
(MVAR)
Total rugi daya aktif
(MW)
Total SVC
(MVAR)
Total rugi daya aktif
(MW)
1199 123.521 2411 119.666
Kesimpulan
Dari hasil simulasi penempatan optimal SVC pada sistem transmisi 500 kV
Jawa Bali menggunakan Artificial Bee Colony (ABC) Algorithm dapat
ditarik kesimpulan,
1. Proses komputasi pada penentuan Mvar optimal SVC sebagai kontrol
tegangan menunjukkan peningkatan hasil yang memuaskan. Pada
kondisi sebelum optimisasi, profil tegangan terendah yang terdapat
pada bus 20 adalah sebesar 0.931 pu, sedangkan setelah optimisasi,
profil tegangan terendah pada percobaan 1 terdapat pada bus 3
sebesar 0.972 pu dan pada percobaan 2 terdapat pada bus 14 dan 20
sebesar 0.978 pu.
2. Pada percoban 1, penentuan Mvar optimal SVC menggunakan metode
ABC dapat menurunkan rugi-rugi daya sebesar 13.018 + j144.277
MVA, yaitu dari 136.539 + j1223.030 MVA menjadi 123.521 + j1078.753
MVA, dengan SVC dipasang pada bus 13,14, 19, 20, dan 21.
3. Pada percobaan 2, penentuan Mvar optimal SVC menggunakan
metode ABC dapat menurunkan rugi-rugi daya sebesar 16.873 +
j185.229 MVA, yaitu dari 136.539 + j1223.030 MVA menjadi 119.666 +
j1037.801 MVA, dengan SVC dipasang pada bus 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 12,
13, 14, 16, 18, 19, 20, dan 21.
4. Hasil analisis menunjukkan bahwa percobaan 2 dapat menurunkan
rugi-rugi daya aktif lebih besar dibandingkan percobaan 1, namun pada
percobaan 2 memerlukan jumlah total SVC yang lebih besar.
Daftar Pustaka
[1] Haque, M. H., “Best Location of SVC to Improve First Swing Stability Limit of A Power System”, Electric
Power Systems Research 77:1402–1409, 2007.
[2] Grünbaum, R., Halvarsson, B., Wilk-Wilczynski, A., “FACTS and HVDC Light For Power System
Interconnections”, ABB Power Systems, Power Delivery Conference, Madrid, Spain, September 1999.
[3] Karaboga, D., “An Idea Based On Honey Bee Swarm For Numerical Optimization”, Technical Report-TR06,
Erciyes University, Engineering Faculty, Computer Engineering Department, 2005.
[4] Karaboga, D., Basturk, B., “On The Performance of Artificial Bee Colony (ABC) Algorithm”, Applied Soft
Computing, 8(1):687–697, 2008.
[5] Stahlkopf, K., Wilhelm, M., “Tighter controls for busier systems”, IEEE Spectrum, 34(4), 48–52, 1997.
[6] Grünbaum, R., Petersson, Å., Thorvaldsson, B., “FACTS, improving the performance of electrical grids”,
ABB Rev., 11–18, March 2003.
[7] Bonnard, G., “The problems posed by electrical power supply to industrial installations”, Proc. IEE
Proceedings, vol. 132, Part B, 335–340, November 1985.
[8] Grigsby, Leonard L., “Electric Power Engineering Handbook: Power Systems”, CRC Press, Taylor &
Francis Group, USA, 2007.
[9] Grudinin, N., Roytelman, I., “Heading off emergencies in large electric grids”, IEEE Spectrum, 34(4), 43–47,
April 1997.
[10] Dixon, J., Morán, L., Rodríguez, J., Domke, R., “Reactive Power Compensation Technologies: State-of-the-
Art Review”, Proceedings of the IEEE, vol. 93, no. 12, December 2005.
[11] Acha, E., Agelidis, V.G., Anaya-Lara, O., Miller, T.J.E., “Power Electronic Control in Electrical Systems”,
MPG Books Ltd., Great Britain, 2002.
[12] Kundur, P., “Power Systems Stability and Control”, McGraw-Hill, New York, 1994.
[13] Alves, R., Montilla, M., Mora, E., “Increase of Voltage Stability and Power Limits Using a Static Var
Compensator”, International Conference on Renewable Energies and Power Quality (ICREPQ „03), Vigo,
Spain, April 9-11, 2003.
[14] De Castro, L.N., Von Zuben, F.J., “Artificial Immune Systems. Part I. Basic Theory and Applications”,
Technical Report TR-DCA 01/99, Fee/Unicamp, December 1999.
[15] Tereshko, V., “Reaction-diffusion model of a honeybee colony‟s foraging behaviour”, M. Schoenauer, et al,
Eds., Parallel Problem Solving from Nature VI”, Lecture Notes in Computer Science, vol. 1917, Springer-
Verlag: Berlin, p. 807-816, 2000.
[16] Tereshko, V., Loengarov, A., “Collective Decision-Making in Honey Bee Foraging Dynamics”, Computing
and Information Systems Journal, ISSN 1352-9404, vol. 9, No. 3, October 2005.
[17] Karaboga, D., Basturk, B., “A powerful and efficient algorithm for numerical function optimization: artificial
bee colony (ABC) algorithm”, Journal of Global Optimization 39: 459–471, 2007.
[18] Karaboga, D., Akay, B., “A comparative study of artificial bee colony algorithm”, Applied Mathematics and
Computation, vol. 214, pp. 108-132, 2009.
[19] Umar, ”Optimasi Penempatan TCSC dan SVC pada Sistem 500 kV Jawa-Madura-Bali Menggunakan
Breeder Algoritma Genetika”, Tesis, Jurusan Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember,
Surabaya, 2008.
TERIMA KASIH
