OPTIMASI PEMASANGAN DISTRIBUTED GENERATION UNTUK MENGURANGI RUGI DAYA DENGAN METODE PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO)

Mohammad Giri Firmansyah, - (2019) OPTIMASI PEMASANGAN DISTRIBUTED GENERATION UNTUK MENGURANGI RUGI DAYA DENGAN METODE PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO). S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.

Abstract

Pada sistem tenaga listrik, jaringan distribusi bagian yang memiliki rugi-rugi daya yang cukup besar dibandingkan bagian sistem tenaga listrik yang lainnya. hal tersebut diakibatkan karena jauhnya jarak dari pembangkit listrik menuju pusat beban. Nilai rugi daya yang tinggi mengakitbatkan kerugian bagi perusahaan penyedia energi listrik. Penelitian ini bertujuan untuk mengurangi nilai rugi daya pada jaringan distribusi penyulang MLBC dengan cara pemasangan distributed generation. Lokasi optimal untuk pemasangan distributed generation ini dicari dengan menggunakan metode Particle Swarm Optimization (PSO). Dari hasil simulasi aliran daya, didapatkan nilai rugi daya pada jaringan distribusi penyulang MLBC sebelum dilakukan pemasangan distributed generation bernilai 128,1 kW. Lokasi paling optimal untuk pemasangan distributed generation ditemukan dengan menggunakan metode particle swarm optimization, didapatkan bus 13 pada jaringan distribusi penyulang MLBC sebagai lokasi pemasangan distributed generation. Oleh karena itu, setelah pemasangan distributed generation pada bus 13, didapatkan nilai rugi dari simulasi aliran daya yang bernilai 67,5 kW atau didapatkan penurunan rugi daya sebesar 60,6 kW.
----------
In electrical power systems, distribution networks has considerable power losses compared with the other parts of electrical power systems. This caused by the distance of power plant to the load center. The high value of power losses causing disadvantage for the electricity provider company. This study aims to reduce power losses in the MLBC feeder distribution network by erecting the distributed generation. The optimal location for erecting distributed generation sought by using the Particle Swarm Optimization (PSO) method. Before distributed generation erected in MLBC feeder distribution network, the power losses’s value is 128.1 kW. Locating the most optimum location for erecting the distributed generation is using the particle swarm optimization method, bus 13 on the MLBC feeder distribution network was the optimum location for distributed generation erection. Hence, the loss value from load flow simulation is 67.5 kW or 60.6 kW for power loss reduction after distributed generation installed on bus 13.

	Text S_TE_1504794_Title.pdf Download (493kB)
	Text S_TE_1504794_Chapter1.pdf Download (153kB)
	Text S_TE_1504794_Chapter2.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (710kB)
	Text S_TE_1504794_Chapter3.pdf Download (327kB)
	Text S_TE_1504794_Chapter4.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (780kB)
	Text S_TE_1504794_Chapter5.pdf Download (69kB)
	Text S_TE_1504794_Appendix.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (585kB)

Item Type:	Thesis (S1)
Additional Information:	No. Panggil: S TE MOH o-2019 ; Pembimbing: I. Yadi Mulyadi, II. Hasbullah ; NIM: 1504794
Uncontrolled Keywords:	Rugi Daya, Distributed Generation, Particle Swarm Optimization.
Subjects:	L Education > L Education (General) T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	Fakultas Pendidikan Teknik dan Industri > Jurusan Pendidikan Teknik Elektro > Program Studi Teknik Tenaga Elektrik
Depositing User:	Mohammad Giri Firmansyah
Date Deposited:	11 Dec 2019 07:52
Last Modified:	11 Dec 2019 07:52
URI:	http://repository.upi.edu/id/eprint/38184

Actions (login required)

View Item