Probabilistik Dinamis Optimal Power Flow Dengan Mempertimbangkan Pembangkit Listrik Tenaga Bayu (PLTB) Dan Power To Gas (P2G) Menggunakan Metode Mixed Integer Linear Programming

Napitu, Richard Baringin (2024) Probabilistik Dinamis Optimal Power Flow Dengan Mempertimbangkan Pembangkit Listrik Tenaga Bayu (PLTB) Dan Power To Gas (P2G) Menggunakan Metode Mixed Integer Linear Programming. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 5022201147-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2026. Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Pertumbuhan penduduk, industry, dan kebutuhan gas alam sangat berpengaruh terhadap
tingginya demand kebutuhan energi listrik dan system gas alam terintegrasi. Solusi ramah
lingkunagn untuk memenuhi kebutuhan energi listrik adalah menggunakan teknologi powerto-gas (P2G), teknologi ini menggunakan energi surplus dari sebuah pembangkit energi listrik
untuk mengubah energi listrik menjadi gas hydrogen (H2) ataupun metana (CH4) yang dapat
digunakan pada jaringan distribusi gas alam. Namun proses P2G ini sangat mahal oleh karena
itu diharapkan energi surplus tersebut berasal dari pembangkit listrik yang memiliki fuel cost
yang murah seperti PLTB. Selanjutnya untuk memenuhi kebutuhan energi listrik adalah
menggunakan Energi Baru Terbarukan (EBT) sebagai sumber energi listrik, bayu (angin)
adalah salah satu contoh energinya. Pembangkit listrik Tenaga Bayu ini menggunakan energi
kinetik angin untuk memutar baling-baling, kemudian energi putar ini diteruskan ke generator
untuk membangkitkan energi listrik. Namun, pembangkit listrik jenis bayu ini memiliki sebuah
kelemahan yaitu bersifat intermittent, pembangkitan listrik yang ketersediaannya tidak dapat
dipastikan secara terus menerus akibat dari faktor eksternal yang tidak dapat dikendalikan
seperti kecepatan angin untuk memutar kincir/turbin. Tanpa adanya pembangkit lain, beban
tidak akan tersuplai ketika angin bergerak di kecepatan yang rendah. Oleh karena itu,
diperlukan perhitungan dynamic optimal gas and power flow (DOGPF) dan probabilistic
optimal power flow (OPF) dengan mempertimbangkan probabilistic (kecepatan angin), kondisi
aliran daya listrik dan gas optimal yang mengalir pada sistem dengan tetap menjaga biaya
operasi minimum. Hasil penelitian memberikan penyelesaian DOGPF dan OPF dengan
menggunakan metode optimasi Mixed-Integer Linear Programming (MILP) pada aplikasi.
MATLAB R2022B.
===================================================================================
Population growth, industry and the need for natural gas have a big influence on high
demand for electrical energy and integrated natural gas systems. An environmentally friendly
solution to meet electrical energy needs is to use power-to-gas (P2G) technology, this
technology uses surplus energy from an electrical energy generator to convert electrical energy
into hydrogen gas (H2) or methane (CH4) which can be used in the network. natural gas
distribution. However, this P2G process is very expensive because It is hoped that the surplus
energy will come from power plants that have low fuel costs, such as PLTB. Furthermore, to
meet electrical energy needs is to use New Renewable Energy (EBT) as a source of electrical
energy, wind (wind) is one example of energy. This wind power plant uses the kinetic energy
of the wind to rotate the propeller, then this rotational energy is transmitted to the generator to
generate electrical energy. However, this type of wind power plant has a weakness, namely that
it is intermittent, generating electricity whose availability cannot be ensured continuously due
to external factors that cannot be controlled, such as wind speed to rotate the mill/turbine.
Without other generators, the load will not be supplied when the wind moves at low speeds.
Therefore, it is necessary to calculate dynamic optimal gas and power flow (DOGPF) and
probabilistic optimal power flow (OPF) by considering probabilistic (wind speed), optimal
electric power and gas flow conditions flowing in the system while maintaining minimum
operating costs. The research results provide solutions for DOGPF and OPF using the MixedInteger Linear Programming (MILP) optimization method in the application. MATLAB
R2022B.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	P2G, PLTB, OPF, DOGPF, MILP, Steady State Gas, P2G, PLTB, OPF, DOGPF, MILP, Steady State Gas
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK3030 Electric power distribution systems
Divisions:	Faculty of Electrical Technology > Electrical Engineering > 20201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Richard Baringin Napitu
Date Deposited:	01 Aug 2024 03:40
Last Modified:	01 Aug 2024 03:40
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/111709

Actions (login required)

View Item