Aviarezky, Rivando Aji Pangestu (2020) Optimasi Jadwal Pembangkitan dengan Mempertimbangkan Emisi dan Rugi-Rugi Daya Saluran pada Pembangkit yang Terinterkoneksi Menggunakan Metode Genetic Algorithm. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
07111640000143_Undergraduate_Thesis.pdf Download (2MB) | Preview |
Abstract
Jumlah kebutuhan energi listrik (beban) selalu berubah-ubah setiap saat, maka jumlah daya yang dibangkitkan harus memenuhi jumlah kebutuhan daya tersebut. Dengan melihat karakteristik kapasitas pembangkitan serta fungsi biaya pembangkitan generator, maka untuk memperoleh biaya pembangkitan yang optimum diperlukan adanya penjadwalan untuk seluruh pembangkit pada sistem. Penjadwalan pembangkit yang optimum disebut dengan Unit Commitment (UC). Pada tugas akhir kali ini, penjadwalan pembangkitan dilakukan dengan mempertimbangkan emisi dan rugi-rugi daya saluran. Untuk menghasilkan penjadwalan yang efisien dengan mempertimbangkan batasan-batasan tersebut digunakan metode Genetic Algorithm (GA).
Dari hasil simulasi menggunakan MATLAB diperoleh total biaya pembangkitan tanpa mempertimbangkan emisi yaitu sebesar $19200,991 dan total biaya pembangkitan dengan mempertimbangkan emisi yaitu sebesar $38611,563. Pengaruh emisi terhadap total biaya pembangkitan cukup signifikan hingga mencapai dua kali lipat dari total biaya pembangkitan ketika tanpa mempertimbangkan emisi.
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Unit Commitment, Emisi, Rugi-rugi daya saluran, Pernjadwalan Pembangkitan, Genetic Algorithm,Unit Commitment, Emissions, Transmission line losses, Generation Scheduling, Genetic Algorithm. |
| Subjects: | T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK1001 Production of electric energy or power |
| Divisions: | Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Electrical Engineering > 20201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | Rivando Aji Pangestu Aviarezky |
| Date Deposited: | 12 Aug 2020 03:14 |
| Last Modified: | 05 Jun 2023 15:09 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/77567 |
Actions (login required)
 |
View Item |