www.themegallery.com

LOGO

TUGAS AKHIRSeminar

Fariz Mus’abil Hakim

2207 100 010

www.themegallery.com

LOGO

Pembimbing:Prof. Ir. Ontoseno Penangsang, M.Sc., Ph.D

Prof. Dr. Ir. Adi Soeprijanto ST. MT.

Studi Keandalan JaringanDistribusi 20 kV Wilayah

Malang denganMetode Monte Carlo

LATAR BELAKANG dan TUJUAN

1. Melakukan perhitungan nilai indekskeandalan SAIDI dan SAIFI

2. Keandalan peralatan listrik pada sistemdistribusi menentukan kontinuitas tenagalistrik sehingga berpengaruh terhadapprodusen maupun konsumen.

Latar Belakang

Tujuan

1. Mendapatkan nilai SAIDI SAIFI

2. Mendapatkan indeks kegagalan

METODOLOGIStudi Literatur

Pengumpulan data

Simulasi dan Analisa

Penulisan buku Tugas Akhir

Tidak dibahas biaya pemeliharaan pembangkit danperalatan.

FAKTOR NILAI KEANDALAN

Indeks

λ

MTTR

MTTFµ

FAKTOR NILAI KEANDALAN

Distribusi Eksponensial

R = keandalan eksponensiale = basis eksponensial (2,71828183)λ = laju kegagalant = waktu (hari)

FAKTOR NILAI KEANDALANKeandalan Distribusi Eksponensial

Kurva Bak Mandi (Bathtub curve) Tiga fase pada kurva bak mandi:

• Bagian pertama adalah tingkatkegagalan yang turun, yangdikenal sebagai kegagalan awal(masa awal / burn in period).

• Bagian kedua adalah tingkatkegagalan yang konstan, yangdikenal sebagai kegagalanacak (masa berguna / usefullife period).

• Bagian ketiga adalah tingkatkegagalan yang naik, yangdikenal sebagai kegagalan aus(masa aus / wear-out period).

Pada distribusi eksponensial, laju kegagalan adalah konstan (λ=C),seperti pada bagian kedua pada kurva bak mandi yang memilikitingkat kegagalan yang konstan. Karena itulah pada Tugas Akhir inidipakai metode distribusi eksponensial.

7

SAIDI vs SAIFI

SAIDI (System Average Interruption Duration Index)

SAIFI (System Average Interruption Frequency Index)

λk = laju kegagalan saluranMk = jumlah pelanggan pada saluran kM = total pelanggan pada sistem

µk = laju perbaikan saluranMk = jumlah pelanggan pada saluran kM = total pelanggan pada sistem

SIMULATION

MATLAB ETAP

7.0

SAIDI

SAIFI

SAIDI

SAIFI

SIMULASI DARI TUGAS AKHIR INI MENGGUNAKAN SOFTWARE ETAP 7.0 DAN MATLAB

MONTE CARLO SIMULATION

FLOW CHART

TerjadiKegagala

n

Membuat Matriks HubunganAntar Peralatan

Iterasi Sebanyak N kali

FOR HARI = 1 : 365

Bangkitkan Bilangan Acak

Hitung WaktuKegagalan

Hitung Lama Perbaikan

Hitung SAIDI, SAIFI

Tampilkan Kurva

Input DataLaju Kerusakan & Laju

PerbaikanTiap Peralatan

Y

T

INDEKS KEANDALAN

Iterasi

(N)

Elapsed

Time

(seconds)

SAIFI

(kali/tahun)

SAIDI

(jam/tahun)

1000 34.436506 1.05 7.25

2500 84.0303 1.04 7.2750

5000 168.286404 1.0432 7.2713

7000 239.522011 1.044 7.28

7500 251.355658 1.0425 7.2738

Indeks Keandalan peralatan PLN APJ Malang dan elapsed time(waktu iterasi)

HASIL SIMULASI SAIFI MONTE CARLO DENGAN ITERASI (N) 1000 KALI

HASIL SIMULASI SAIDI MONTE CARLO DENGAN ITERASI (N) 1000 KALI

HASIL SIMULASI SAIFI MONTE CARLO DENGAN ITERASI (N) 2500 KALI

HASIL SIMULASI SAIDI MONTE CARLO DENGAN ITERASI (N) 2500 KALI

HASIL SIMULASI SAIFI MONTE CARLO DENGAN ITERASI (N) 5000 KALI

HASIL SIMULASI SAIDI MONTE CARLO DENGAN ITERASI (N) 5000 KALI

HASIL SIMULASI SAIFI MONTE CARLO DENGAN ITERASI (N) 7000 KALI

HASIL SIMULASI SAIDI MONTE CARLO DENGAN ITERASI (N) 7000 KALI

HASIL SIMULASI SAIFI MONTE CARLO DENGAN ITERASI (N) 7500 KALI

HASIL SIMULASI SAIDI MONTE CARLO DENGAN ITERASI (N) 7500 KALI

SIMULASI ETAP 7.0

RUNING SIMULASI ETAP 7.0

SIMULASI ETAP 7.0 dan TABEL PERBANDINGAN

HASIL SIMULASI ETAP 7.0

SAIFI = 2,4867 f / customer . YearSAIDI = 6,6787 hr/ customer . year

ETAP MATLAB

SAIFI (kali/tahun) 2,4867 1,0500

SAIDI (jam/tahun) 6,6787 7,2586

KESIMPULAN

Berdasarkan dari nilai indeks keandalandengan menggunakan simulasi ETAP 7.0 dandengan menggunakan standart ETAP 7.0mempunyai hasil yang sedikit berbeda untuknilai SAIFI, sedangkan nilai SAIDI yang tidakberbeda dari hasil simulasi Monte Carlo yangmenggunakan Matlab versi 7.11.

Nilai indeks keandalan pada Gardu Induktersebut mempunyai indeks keandalan yangnormal.

SARANUntuk penelitian lebih lanjut tentang keandalan sistem, perlu lebih detail lagi berbagai analisa lainnya, seperti cost analysis, management analysis maupun maintenance analysis.

Untuk melengkapi wacana penelitian tentang keandalan distribusi, dapat dilakukan pengembangan untuk daerah lain yang memiliki karakteristik jaringan dan beban yang berbeda-beda, baik di PT. PLN (Persero) Distribusi Malang maupun di seluruh Indonesia.

www.themegallery.com

LOGO

DAFTAR PUSTAKA[1] Artana, Ketut Buda, Diktat Kuliah: Kuliah Keandalan1-Pendahuluan -FTK ITS, Surabaya.[2] Artana, Ketut Buda, Diktat Kuliah: Statistika Rekayasa-Distribusi Peluang – FTK ITS, Surabaya.[3] Endrenyi, J., “Reliability Modeling in Electric Power Systems”, John Wiley & Sons Ltd., Toronto, Ch. 2, 1980.[4] Ir. Syariffuddin Mahmudsyah, M.Eng, “Pembangkitan dan ManajemenEnergi Listrik”, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2009.[5] L. Goel and R. Billinton, “Monte Carlo Simulation Applied to Distribution Feeder Reliability Evaluation”, Electr. Power Syst. Rrs. 29 193-202, 1994.[6] Marsudi, Djiteng, “Operasi Sistem Tenaga Listrik”, Balai Penerbit dan Humas ISTN, Jakarta Selatan, 1990.[7] Moubray, John, “Reliability Centered Maintenance”, Industrial Press, New York, 1997[8] Rausand, M. and Hoyland, A., “System Reliability Theory; Models, Statistical methods, and Applications”, John Wuiley & Sons, New York, 2004.[9] X. Liang and L. Goel, “Distribution System Reliability Evaluation using the Monte Carlo Simulation Method”, ELSEVIER. Electric Power Systems Research, 40 75-83, 1997.