Sulistyowati, Riny (2021) Penempatan Optimum Perangkat Ukur pada Jaringan Distribusi Menggunakan Metode Integer Linear K-Means Clustering. Doctoral thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
07111560010004-Disertation.pdf - Accepted Version Download (2MB) | Preview |
Abstract
Jaringan listrik cerdas atau dikenal dengan smart-grid merupakan salah
satu bentuk transformasi dan reformasi teknologi di industri ketenagalistrikan.
Untuk mendapatkan perfomansi smart-grid yang diharapkan, maka dibutuhkan
hasil analisis yang mampu mengimbangi kondisi dinamis sistem. Data tersebut di
implementasikan dalam bentuk instalasi perangkat pengukuran atau di sebut pula
Phasor Measurement Unit (PMU). Permasalahan menjadi kompleks karena di
butuhkan banyak perangkat PMU yang harus dipasang di jaringan listrik.
Sehingga dibutuhkan optimasi untuk mereduksi jumlah dan penempatan PMU
yang mampu mengontrol semua jaringan listrik.
Penelitian ini membahas tentang metode optimasi untuk mereduksi jumlah
dan penempatan PMU pada jaringan distribusi menggunakan metode Integer
Linear K-Means. Metode ini merupakan penggabungan antara metode Integer
Linear dan metode K-Means. Keunggulan dari metode tersebut mampu
menganalisa data non linear dengan proses iterasi yang lebih cepat dan sangat
akurat. Metode Integer Linear digunakan untuk membangkitkan data pada bus
yang terpasang PMU dan K-Means untuk proses Cluster.
Tahap pertama membuat model simulasi menggunakan banyak PMU
yang di optimalkan pada jaringan distribusi Bendul Merisi dengan metode Integer
Linear K-Means Clustering dengan tujuan memperoleh solusi optimum
penempatan dan jumlah minimal PMU yang di pasang. Tahap kedua adalah
estimasi daya dan tegangan pada bus yang tidak terpasang PMU menggunakan
metode modifikasi ANFIS Hybrid PSO_GA. Tahap ketiga pengujian simulasi
hardware untuk rancangan pada penelitian ini untuk data offline dan online.
Dalam penelitian juga dilakukan pengujian terhadap jaringan transmisi Jawa-Bali
500 kV.
Hasil penelitian dengan penerapan metode Integer Linear K-Means
Clustering pada jaringan distribusi Bendul Merisi, maka dari 11 PMU yang
seharusnya, dapat cukup diwakili 3 PMU saja, sehingga terjadi pengurangan
sebesar 73%. Untuk estimasi tegangan dan daya pada saluran yang tidak terpasang
PMU dengan metode modifikasi ANFIS Hybrid PSO_GA memiliki tingkat akurasi
99%. Hasil pengujian simulasi hardware menunjukkan kinerja yang baik. Adapun
hasil pengujian pada jaringan transmisi Jawa-Bali 500 kV terjadi pengurangan
jumlah PMU sebesar 84 %.
Kata kunci : smart grid, optimasi, Interger linear K-Mean Clusterings, simulasi
hardware offline dan online, ANFIS Hybrid PSO_GA.
===================================================================================================================================
The smart electricity network, also known as the smart grid, is a form of
technological transformation and reform in the electricity industry. In order to
obtain the expected smart-grid performance, analysis results are needed that are
able to balance the dynamic conditions of the system. The data is implemented in
the form of the installation of measurement devices or also known as the Phasor
Measurement Unit (PMU). The problem becomes complex because many PMU
devices are required to be installed in the power grid. So that optimization is
needed to reduce the number and placement of PMUs that can control all
electricity networks.
This study discusses the optimization method to reduce the number and
placement of PMUs in distribution networks using the Integer Linear K-Means
method. This method is a combination of the Integer Linear method and K-Means
method. The advantage of this method is that it is able to analyze non-linear data
with a faster and more accurate iteration process. The Linear Integer Method is
used to generate data on buses installed by PMU and K-Means for the clustering
process.
The first stage is to create a simulation model using many optimized
PMUs on the Bendul Merisi distribution network with the Integer Linear K-Means
Clustering method with the aim of obtaining the optimum solution for placement
and the minimum number of PMUs installed. The second stage is the power and
voltage estimation on the bus that is not installed by the PMU using the ANFIS
PSO_GA hybrid modification method. The third stage is testing the hardware
simulation for the design in this study for offline and online data. The research
also conducted testing of the Java-Bali 500 kV transmission network.
The results of the study by applying the Integer Linear K-Means
Clustering method to the Bendul Merisi distribution network, from the 11 PMUs
that should have been represented, only 3 PMUs could be represented, resulting in
a reduction of 73%. For the estimation of voltage and power on lines that are not
installed PMU with the modified ANFIS PSO_GA method has an accuracy rate of
99%. Hardware simulation test results show good performance. The test results on
the Java-Bali 500 kV transmission network showed a reduction in the number of
PMUs by 84%.
| Item Type: | Thesis (Doctoral) |
|---|---|
| Additional Information: | RDE 621.313 Sul p-1 |
| Uncontrolled Keywords: | smart grid, optimasi, Interger linear K-Mean Clusterings, simulasi hardware offline dan online, ANFIS Hybrid PSO_GA. Keywords: smart grid, optimization, linear interger K-Mean Clusterings, offline and online hardware simulation, ANFIS PSO_GA hybrid. |
| Subjects: | T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK3030 Electric power distribution systems |
| Divisions: | Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Electrical Engineering > 20001-(S3) PhD Thesis |
| Depositing User: | RINY SULISTYOWATI |
| Date Deposited: | 01 Mar 2021 04:52 |
| Last Modified: | 05 May 2023 07:50 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/83008 |
Actions (login required)
 |
View Item |