Pembebanan Ekonomis Pembangkit Mempertimbangkan Ketidakpastian Tenaga Angin Menggunakan Bat Algorithm

Ihsan, Nafiqul (2019) Pembebanan Ekonomis Pembangkit Mempertimbangkan Ketidakpastian Tenaga Angin Menggunakan Bat Algorithm. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[thumbnail of 07111745000079_Undergraduate_Theses.pdf]
Preview
Text
07111745000079_Undergraduate_Theses.pdf

Download (2MB) | Preview

Abstract

Listrik merupakan kebutuhan dasar kehidupan manusia di era sekarang, sehingga permintaan daya listrik menjadi meningkat, maka pasokan listrik juga harus meningkat untuk tetap memasok beban secara handal dengan tetap mengedepankan keramahan lingkungan serta low cost .Namun, sumber daya alam semakin terbatas,sehingga mulai banyak dibangun pembangkit-pembangkit listrik dengan renewable energy, salah satunya adalah unit pembangkit listrik tenaga angin atau WECS (wind energy conversion system). Dengan penambahan unit WECS ini, maka muncul beberapa masalah baru dalam proses perencanaan dayanya. Sifat ketidakpastian tenaga angin dalam suatu waktu interval tertentu membuat daya keluaran dari unit WECS ini tidak stabil. Hal ini turut dipertimbangkan dengan harapan, operator sebagai pemilik sistem tenaga listrik tidak menjadi rugi dengan penambahan unit WECS ini dikarenakan total biaya pembangkitan menjadi naik.Pada tugas akhir ini,Bat Algorithm digunakan sebagai metode untuk melakukan optimasi terhadap total biaya pembangkitan dari pembangkit unit thermal maupun unit WECS.Bat Algorithm diuji dengan 3 sistem uji yang didapat dari jurnal IEEE.Hasil dari pengujian menunjukkan bahwa bat algorithm mampu menyelesaikan permasalahan economic dispatch dengan mempertimbangkan ketidak pastian tenaga angin ini lebih baik dari beberapa metode artificial intellegence lainnya seperti FA,GA,PGSA,PSO dan RCBA dengan penghematan total mulai 0.1% ($0.34) hingga 1.6% ($246.8) untuk penambahan unit WECS dan memiliki penghematan sebesar 0.1% ($16.6) hingga 0,2% ($25.6) tanpa penambahan unit WECS
===============================================================================================================================
Electricity is a basic need for human life in the present era, so that demand for electricity is increasing ,to continue to supply the load reliably while promoting environmental friendliness and low cost. However, natural resources are increasingly limited, so that at the end of the day many generators have been built electricity with renewable energy, one of which is a wind energy conversion system (WECS). With the addition of this WECS unit, make a new problems arise in the power planning process. The nature of wind power uncertainty at a certain interval time makes the output power of the WECS unit is unstable. This matter is also considered in the hope that the operator as the owner of the power system will not be disadvantaged by the addition of this WECS unit because the total generation cost will increase. In this final project, the Bat Algorithm is used as a method to optimize the total generation costs of the thermal unit generator as well as the WECS. Bat Algorithm units are tested with 3 test systems obtained from the IEEE journal The results of the testing show that the bat algorithm is able to solve economic dispatch problems by considering the uncertainty of wind power is better than some other artificial intelligence methods such as FA, GA,PGSA, PSO and RCBA with total savings ranging from 0.1% ($ 16.6) to 1.6% ($ 265.6 ) for the addition of WECS units and 0. 1% ($ 16.6) up to 0.2% ($ 25.6) without the addition of a WECS unit.

Item Type: Thesis (Other)
Additional Information: RSE 621.312 136 Ihs p-1 2019
Uncontrolled Keywords: Economic Dispatch, Bat Algorithm, Wind Energy Conversion System
Subjects: T Technology > T Technology (General) > T11 Technical writing. Scientific Writing
T Technology > TJ Mechanical engineering and machinery > TJ820 Wind power
Divisions: Faculty of Electrical Technology > Electrical Engineering > 20201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Nafiqul Ihsan
Date Deposited: 21 Feb 2023 04:19
Last Modified: 21 Feb 2023 04:19
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/63646

Actions (login required)

View Item View Item