Operasi Optimum Stand-Alone Microgrid Menggunakan Metode Cuckoo Search Optimization Dengan Mempertimbangkan Karakteristrik Umur Baterai

Kusuma, Vicky Andria (2016) Operasi Optimum Stand-Alone Microgrid Menggunakan Metode Cuckoo Search Optimization Dengan Mempertimbangkan Karakteristrik Umur Baterai. Masters thesis, Brawijaya University.

[img]
Preview
Text
Vicky Andria Kusuma10.pdf - Published Version

Download (1MB) | Preview
Official URL: http://eeccis.ub.ac.id/2016/

Abstract

Microgrid adalah suatu sistem kelistrikan yang terdiri dari lebih dari satu generator energi terbarukan. Sumber energi listrik yang digunakan untuk mensuplai sistem microgrid didapatkan dari sumber energi terbarukan dan dari sumber energi yang tersimpan pada baterai. Pada penelitian ini sistem microgrid yang digunakan adalah Stand Alone yang tidak terhubung dengan sistem jaringan pembangkit Negara atau Perusahaan listrik Negara, menggunakan Diesel Engine (DE), Wind Turbine (WT) dan Photovoltaic (PV), sebagai pembangkit energi listrik pada sistem. Baterai digunakan sebagai media pemasok cadangan energi untuk mempertahankan utilitas dari sistem Stand Alone Microgrid. Saat Distributed Generator tidak dapat memberikan energi yang diharapkan, sistem akan menggunakan DE dan baterai sebagai energi cadangan. Penyimpanan daya pada sistem akan diatur dengan mempertimbangkan energy management system (EMS) untuk membuat sistem microgrid bekerja secara optimal. State of charge (SOC) akan diperhatikan dalam sistem operasi microgrid, saat kondisi charging dan discharging sehingga life time dari baterai dapat dimaksimalkan. Operasi optimum pada sistem ini ditujukan untuk meminimalkan biaya pembangkitan serta memaksimalkan umur baterai. Metode operasi optimum sistem microgrid tersebut menggunakan metode Cuckoo Search Optimization (CSO) yang nantinya akan dibandingkan dengan metode lainya. Dari hasil simulasi diketahui bahwa metode CSO memiliki biaya pembangkitan yang lebih rendah jika dibandingkan dengan PSO meskipun tidak terlalu siknifikan, yaitu $ 853.0304 Untuk metode CSO dan $ 792.0302 untuk metode PSO pada studi kasus I. untuk metode CSO didapatkan total life loss cost $ 7.72 dan untuk metode PSO sebesar sebesar $ 15.51 pada studi kasus I. ======================================================================================================================== Microgrid is an electrical system that consist of more than one generator of renewable energy. Source of electrical energy obtained from the grid system, renewable energy sources and renewable energy storage. In this st udy microgrid system used Stand Alone are not connected to the utility grid system, using a Diesel Engine, Wind Turbine and Photovoltaic, as electrical energy generation on the system. Batteries are used as a backup suppliers of energy to maintain the utility of the stand alone microgrid system. When Distributed Generator can not deliver the expected energy, the sy stem will use the Diesel Engine and battery as an energy reserve. Power storage system will be set taking into account the Energy Management System (EMS) to create a microgrid system to work optimally. State of charge (SOC) will be considered in the opera ting system microgrid, when conditions c harge or discharging, battery life time can be maximized. The optimum operation of this system is to minimize the generation cost and maximize battery life. The method of operation optimum microgrid system using Cuck oo Search Optimization (CSO) method has been compared by Particle Swarm Optimization (PSO) . In study case I, the best generation cost result of CSO method is $ 853.0304 , and $ 792.0302 result of PSO method , on study case I. Result of battery total life los s cost using CSO obtained $ 7.72 and $ 15.51 on study case 1 .

Item Type: Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords: Battery; Energy; Microgrid; Renewable; Particle Swarm Optimization (PSO);
Subjects: T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK201 Electric Power Transmission
T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions: Faculty of Industrial Technology > Electrical Engineering > (S2) Master Theses
Depositing User: Vicky Andria Kusuma
Date Deposited: 14 Sep 2017 07:55
Last Modified: 14 Sep 2017 07:55
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/43536

Actions (login required)

View Item View Item