OPTIMASI PENYALURAN TEGANGAN TRANSMISI UNTUK MENANGGULANGI RUGI – RUGI DAYA DENGAN GA MATLAB

Nama : SUHENDRI

NIM   : 100402091

I. LATAR BELAKANG MASALAH

 Saluran transmisi adalah suatu sistem yang bertujuan untuk menyalurkan daya dari suatu pembangkit kepada konsumen.   Pusat-pusat tenaga itu, terutama yang menggunakan tenaga air (PLTA) umumnya terletak jauh dari tempat-tempat di mana tenaga listrik itu digunakan atau pusat-pusat beban ( load contres). Karena itu tenaga listrik yang dibangkitkan harus disalurkan melalui kawat-kawat atau saluran transmisi. Karena tegangan generator pada umumnya rendah, antara 6 KV sampai 24 KV, maka tegangan ini biasanya dinaikkan dengan pertolongan transformator daya ke tingkat tegangan yang lebih tinggi antara 30 KV sampai 500 KV (di beberapa negara maju bahkan sudah sampai 1000 KV).

Apabila tegangan transmisi dinaikkan, maka daya guna penyaluran akan naik oleh karena rugi-rugi transmisi turun, pada besaran daya yang disalurkan sama. Namun, penaikan tegangan transmisi berarti juga penaikan isolasi dan biaya peralatan juga biaya gardu induk.

            

Oleh karena itu pemilihan tegangan transmisi dilakukan dengan memperhitungkan daya yang disalurkan, jumlah rangkaian, jarak penyaluran, keandalan (reliability), biaya peralatan untuk tegangan tertentu, serta tegangan-tegangan yang sekarang ada dan yang akan di rencanakan. Penentuan tegangan juga harus dilihat dari segi standarisasi peralatan yang ada. Penentuan tegangan transmisi merupakan bagian dari perancangan system tenaga listrik secara keseluruhan.

           

Besar rugi-rugi daya juga berpengaruh akibat besar resistansi / hambatan dari saluran transmisi, semakin besar resistansi saluran transmisi maka makin besar juga rugi daya pada saat penyaluran daya.  

II. IDENTIFIKASI MASALAH

Rumus rugi daya pada saluran 3 fasa adalah :

             

Pada usaha untuk mengatasi rugi – rugi daya, ada beberapa pilihan yang bisa digunakan. Namun penaikan tegangan transmisi adalah yang paling efektif,

1. Memperkecil resistansi saluran (R) yaitu dengan memperbesar luas penampang dan memilih kawat penghantar yang memiliki resistivitas yang kecil. Namun hal ini tidak efektif karena kita harus mengubah konstruksi menara, dan biaya untuk kawat konduktor.
2. Menaikkan faktor daya , dengan pemasangan capasitor dan yang lainnya, namun hal ini kurang efektif  karena harga faktor daya hanya rentang 0 – 1 saja.

Sehingga dipilihlah cara yang efektif dengan menaikkan tegangan transmisi. Pada umumnya tegangan transmisi di Indonesia adalah 150 kV, dimana jarak saluran transmisi adalah berkisar dari 80 km sampai  di atas 250 km.  Semakin panjang saluran transmisi semakin besar rugi daya yang terjadi. Jadi diperlukan pemilihan besar tegangan yang pas untuk membatasi rugi daya yang akan terjadi.

III. PERUMUSAN MASALAH

Rumus rugi daya adalah :     

untuk 3 fasa

 

Besar arus pada saluran 3 fasa adalah :

Disubtitusi ,Berdasarkan rumus rugi-rugi daya di saluran tegangan tinggi, yakni :

Kemudian kita menginginkan rugi-rugi daya pada saluran seminim mungkin, dan cara yang paling efektif untuk menguranginya adalah dengan menaikkan tegangan transmisi menjadi tegangan yang sangat tinggi, Pada umumnya di Indonesia menggunakan tegangan transmisi 150 kV. Dengan optimasi melalui GENETIC ALGORITHM maka akan didapatkan nilai terbaik tegangan untuk rugi-rugi daya yang kecil.

Untuk tegangan disini kita membatasi hanya sampai 150 kV, panjang  saluran 100, 150 , 200, 250 dan 300 km dengan besar resistansi per km adalah 0.1 ohm.

1. 100 km = 10 ohm
2. 150 km = 15 ohm
3. 200 km = 20 ohm
4. 250 km = 25 ohm
5. 300 km = 30 ohm 

 IV. TUJUAN PENULISAN

Adapun tujuan penulisan adalah untuk memenuhi tugas pelajaran Kecerdasan Buatan, Departemen Teknik Elektro , Universitas Sumater Utara serta untuk mengaplikasikan pelajaran tersebut terutama penggunaan Genetic Algorithm Matlab pada bidang teknik elektro. Sehingga para mahasiswa lebih memahami cara penggunaanya dan bisa digunakan untuk keperluan yang berguna kedepannya. 

V. BATASAN MASALAH

 Masalah yang diangkat adalah :

OPTIMASI PENYALURAN TEGANGAN TRANSMISI UNTUK MENANGGULANGI RUGI-RUGI DAYA

Batasan masalah :

Optimasi dengan menentukan besar rugi daya maksimal dan besar tegangan maksimal. 

VI. MANFAAT

Manfaat dari optimasi penyaluran tegangan transmisi untuk menanggulangi rugi – rugi daya dengan menggunakan Genetic Algorithm adalah kita bisa memilih besar tegangan yang paling efektif yang akan dinaikkan dari Gardu Induk untuk disalurkan nantinya, sehingga rugi – rugi daya dapat dikurangi, dan daya yang disalurkan bisa seoptimal mungkin. 

VII. PRINSIP KERJA

Pada pemakaian GA dalam optimasi terdapat beberapa tahap untuk mendapatkan suatu variable yang paling memiliki nilai fitness terbaik, dengan mendapatkan keturunan baru dari suatu nilai yanf sudah ada sebelumnya

a. Populasi

Populasi untuk problem ini dimisalkan adalah sebanyak 5 populasi, dalam bentuk bilangan real, yang dipilih secara acak.

b. Nilai Fitness

Untuk nilai fitness yang digunakan adalah

c.Reproduksi

     >     Metode seleksi yang digunakan adalah roulette wheel dan stochastic uniform

     >     Kemudian di cross over dengan peluang 0.8

d. Mutasi

Mutasi digunakan untuk memperkenalkan beberapa penyebaran tiruan dalam populasi untuk mencegah konvergensi dini pada titik optimum lokal. Prosedur mutasi sangatlah sederhana dan untuk semua gen yang ada jika bilangan random yang dibangkitkan kurang dari probabilitas mutasi Pmut yang ditentukan maka ubah gen tersebut menjadi nilai kebalikannya (dalam binary encoding, 0 diubah 1, dan 1 diubah 0).

             

Biasanya Pmut diset sebagai 1/n, di mana n adalah jumlah gen dalam kromosom. Dengan Pmut sebesar ini berarti mutasi hanya terjadi pada sekitar satu gen saja. Pada AG sederhana, nilai Pmut adalah tetap selama

evolusi.

e. Elitisme

Karena seleksi dilakukan secara random, maka tidak ada jaminan bahwa suatu individu bernilai fitness tertinggi akan selalu terpilih. Kalaupun individu bernilai fitness tertinggi terpilih, mungkin saja individu tersebut akan rusak (nilai fitnessnya menurun) karena proses pindah silang. Untuk menjaga agar individu bernilai fitness tertinggi tersebut tidak hilang selama evolusi, maka perlu dibuat satu atau beberapa kopinya. Prosedur ini dikenal sebagai elitisme [7]. 

Kemudian didaptkan suatu nilai tegangan tertentu dengan nilai rugi daya tertentu juga, kemudian dicari yang paling optimal. 

VIII. APLIKASI

Aplikasi dari tulisan ini adalah pada penyaluran daya dari saluran transmisi mulai dari pembangkit ke gardu induk dan kekonsumen. Sehingga didapatkan nilai tegangan tertentu dan nilai rugi daya yang diminimkan, sehingga rugi biayapun bisa diatasi. 

IX. ANALISA 
a. Populasi 
Populasi untuk problem ini dimisalkan adalah sebanyak 5 populasi, dalam bentuk bilangan real, yang dipilih secara acak. 

b. Nilai Fitness

Untuk nilai fitness yang digunakan adalah

Disini digunakan fungsi fitness dengan formula pada MATLAB kita anggap rugi daya:

Untuk  100 km 

function Y=rugi(x)

% P = daya ; C = cos@ ; R = resistansi ; x adalah nilai yang dicari

P = 500000

R = 10

C = 0.85

Y = ( P^2 * R) / (x^2 * C^2)

end

dan seterusnya untuk jarak transmisi lainnya.

c. Reproduksi

     >     1.Metode seleksi yang digunakan adalah roulette wheel.

            2. Metode seleksi yang digunakan adalah sthocastic uniform

     >     Kemudian di cross over dengan peluang 0.8 

d. Hasil Optimasi           

Dari hasil optimasi didapatkan :

			roulette wheel		sthocastic uniform
NO	Panjang Saluran	R	V(volt)	rugi - rugi(watt)	V(volt)	rugi rugi(watt)
1	100	10	137007.9358	184.3362341	111384.5158	278.9025691
2	150	15	143572.4725	251.7972932	140505.5728	262.9095229
3	200	20	133285.3919	389.5534423	135823.1514	375.1323758
4	250	25	147289.2971	398.7491651	132950.3422	489.3991906
5	300	30	149712.2364	463.1362941	146357.4183	484.6117412

  

X.KESIMPULAN

           

Dari hasil optimasi didapatkan nilai fitness yang terkecil yang paling baik, karena rugi – rugi daya yang kecil juga.

NO	Panjang Saluran	V(volt)	rugi - rugi(watt)
1	100	137007.9358	184.3362341
2	150	143572.4725	251.7972932
3	200	135823.1514	375.1323758
4	250	147289.2971	398.7491651
5	300	149712.2364	463.1362941

XI. DAFTAR PUSTAKA

Adi Baskara Joni.PENENTUAN JARAK TERPENDEK PADA JALUR DISTRIBUSI BARANG DI PULAU JAWA DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA, Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) Volume 1, Nomor 3, Desember 2011

Dr. Adel Abdennour,TUTORIAL ON GENETIC ALGORITHM, Electrical Engineering Department 

Bonggas L.Tobing, 2010, DASAR TEKNIK PENGUJIAN TEGANGAN TINGGI, Universitas Sumatera Utara