PENEMPATAN OPTIMAL STATIC VAR COMPENSATOR (SVC) PADA SISTEM TRANSMISI JAWA-BALI 500 kv DENGAN METODE CUCKOO SEARCH ALGORITHM

FATHONI, MUHAMMAD JANUAR (2015) PENEMPATAN OPTIMAL STATIC VAR COMPENSATOR (SVC) PADA SISTEM TRANSMISI JAWA-BALI 500 kv DENGAN METODE CUCKOO SEARCH ALGORITHM. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img] Text
2211100151-undergraduate thesis.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (1MB)

Abstract

Beberapa tahun terakhir rasio elektrifikasi semakin meningkat. Hal ini memicu semakin meningkatnya jumlah permintaan beban listrik di masyarakat. Namun peningkatan pembebanan ini tidak diimbangi dengan penambahan pembangkit ataupun sistem transmisi. Hal ini menyebabkan kerugian baik dari sisi produsen tenaga listrik maupun dari sisi konsumen. Sehingga hal tesebut menuntut produsen tenaga listrik untuk meningkatkan kualitas tenaga listrik yang diproduksinya. Untuk mengatasi masalah tersebut pada sistem dapat dipasang peralatan bernama SVC (Static Var Compensator). SVC adalah peralatan kompensasi yang mampu menginjeksikan daya reaktif pada sistem. Namun penentuan yang kurang optimal tidak mampu memperbaiki profil tegangan secara signifikan. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah metode optimasi untuk mendapatkan hasil optimal. Pada tugas akhir ini digunakan metode Cuckoo Search Algorithm untuk mengoptimalkan penentuan lokasi penempatan SVC pada sistem transmisi Jawa-Bali 500 kV agar diperoleh perbaikan profil tegangan yang optimum. Setelah dilakukaan pemodelan sistem dan simulasi pencarian penempatan optimal SVC didapatkan hasil sebagai berikut. Pada simulasi pertama didapatkan bahwa penempatan SVC mampu menurunkan rugi daya saluran sebesar 16,776 MW. . Pada simulasi kedua didapatkan bahwa penempatan SVC mampu menurunkan rugi daya saluran sebesar 13,867 MW. Pada simulasi ketiga didapatkan bahwa penempatan SVC mampu menurunkan rugi daya saluran sebesar 15,765 MW. Pada simulasi yang telah dilakukan, tegangan pada bus 14, 19, 20, 21 mengalami perbaikan profil tegangan sesuai standar yang diizinkan. "=============================================================================================" In the last few years the electrification ratio has increased. This situation increasing electric load demand. However, the increaing of electric load demand are not followed by the addition of transmission lines and power plant. This led to the loss of the electric power producers as well as from the side of the consumer. Because of it, the electric power producer are prosecuted to improve electric power quality. To fix the issue on the system can be mounted equipment named SVC (Static Var Compensator). SVC is an electical equipment that is able to inject reactive power on the system. But a inapropriate locatioan and capacity of SVC will not able to improve voltage profile significantly. Therefore needed an optimization method to get optimum results. Because of it in this final project using Cuckoo Search Algorithm for optimizing determination of location placement and capacity SVC on the Java- Bali transmission system 500 kV voltage profile improvements. After system modelling and searching simulation of optimal placement SVC have done, we get some results. In the first simulation, founded that SVC could decrease transmission lines losses about 16,776 MW. In the second simulation, founded that SVC could decrease transmission lines losses about 13,867 MW. And in the third simulation SVC could decrease transmission lines losses about 16,776 MW. In all of that simulation, voltage profile at bus 14, 19, 20, and 21 has improved as big as allowed voltage standart.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSE 621.319 Fat p
Uncontrolled Keywords: Profil tegangan, SVC, Cuckoo Search Algorithm
Subjects: T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK5105 Data Transmission Systems
Divisions: Faculty of Industrial Technology > Electrical Engineering > (S1) Undergraduate Theses
Depositing User: Mrs Ansi Aflacha
Date Deposited: 16 Jan 2017 04:42
Last Modified: 16 Jan 2017 04:42
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/1607

Actions (login required)

View Item View Item