tesis · ini dari sederet aliran dana tahunan. ... • biaya operasional dan perawatan tahunan...

TESIS

FIRMAN YUDIANTO – S2 TEKNIK ELEKTRO


Pulau Rote Merupakan daerah terpencil dan belum dialiri listrik oleh PLN serta apabila dialiri listrik oleh PLN maka akan sering terjadi pemadaman, sehingga energi terbarukan merupakan solusi untuk dapat mensupplai beban pada pulau tersebut.

Kapasitas kecepatan angin dengan rata-rata 3.5 m/s di pulau tersebut bisa memenuhi untuk dibangkitkan pembangkit listrik tenaga bayu.

Kapasitas kekuatan cahaya matahari di pulau rote pada pukul 12.00 mencapai 500 Wh/m2 , sehingga dapat dibangkitkan pembangkit listrik tenaga surya


• Merencanakan Pembangkit Hybrid ( WT dan PV ) untuk memenuhi daya didaerah terpencil dengan biaya yang murah, tetapi Realibilitinya terpenuhi.

Data beban fix per tahun sampai 20 tahun ke depan

Data angin per tahun sampai 20 tahun kedepan

Data solar insulation per tahun sampai 20 tahun ke depan



Wind Turbind

PV Panel

Baterai

Inverter

Beban

DC AC

Heater


pemodelan wind turbin sangat penting untuk mendapatkankonfigurasi optimal dari energi yang terbarukan. Hasil wind turbintergantung pada kecepatan angin.


Model matematika dari wind turbin sebagai berikut :

( )( ) ( )

( )

>

≤≤<≤

<

=

f

frWTrated

rcWTcw

c

WT

vtvvtvvNPvtvvNtvA

vtv

tP

)(0

.......2/1

)(03 ηηρ

ρ = berat jenis air (kg/m3);A= area sapuan dari rotor (m2);v(t)= kecepatan angin :ηw= efesiensi WT (%);ηc= efesiensi dari perubahan AC/DC,

diasumsikan 90%;vc= pemotongan dari kecepatan; vr = kecepatanrata-rata (m/s);v f = kecepatan menggulung (m/s);Prated = daya rata-rata dari turbin (kW);NWT = jumlah turbin

Solar Sel adalah sebuah sel photovoltaicterdiri komponen semikonduktor yang berfungsi mengkonversikan tenaga radiasimatahari secara langsung menjadi tenagalistrik. Dalam simulasi ini di desain untukperubahan dalam tiap jam dari PV dalammenghasilkan energi Listrik



Model matematika dari PV

( ) ( )tINAtP nsPVppv ...η=

(W/m2) mataharisinar data:(t)nsI

panel PV darijumlah :PVN

)2(m panel PV dari area:pA

(%) energi konversi efisiensi:η


Media penyimpanan/bateraidigunakan untuk menyimpansurplus energy listrik danmencatu energy listrik saat PV dan windturbin tidak mampumensupllai beban.


Penyaluran dan penyerapan tenaga dari baterai selama periode waktu t-1 sampai t dapat digambarkan dalam persamaan berikut :

( ) ( )( ) ( )tPtCtC BATBB +−−= σ1.1

( )tCB

( )1−tCB

σ

Dimana :

:kapasitas yang tersedia dari baterai banks pada saat jam t

:kapasitas yang tersedia dari batteray banks pada saat jam (t-1)

:rata-rata dari discharge batteray bank, pada penelitian ini diasumsikansebesar 0.002


Beberapa batasan harus ditentukan dibawah operasi baterai sebagai berikut :

≤minB

C ( )tCB maxBC≤Dimana :

minBC : Tingkat energi minimun tenaga yang diijinkan pada baterai

maxBC : Tingkat energi maksimum tenaga yang diijinkan pada baterai


Model matematika mekanisme pengisian dan pengosongan baterai sebagai berikut :

( ) ( ) ( )tPtPtP PVWTG += .

( )tPG : Daya Generasi pengisian dan pengosongan

• Dalam penelitian ini fungsi obyektif yang akan dicari adalah biaya tahunan dari sistem ( Annual Cost Of System ) / ACS


ACS = ACC + ARC + AOM + ADC

• Modal dari tiap unit yang tidak memerlukan penggantian selamanya


ACC = Ccap. CRF ( I,Yproject )

Dimana:Ccap : adalah capital cost setiap komponen (US$). Yproject : adalah umur proyek (tahun). CRF (Capital Recovery Factor) : adalah rasio untuk menghitung nilai pada saat

ini dari sederet aliran dana tahunan.


CRF (i, Yproject ) = ( )( ) 11

1−+

+projectY

projectY

iii

Dimana : i = rata – rata bunga tahunan

( )( )f

fii+−

=1

'

Dimanai’ : adalah bunga pinjaman, (%). f : adalah rata-rata inflasi tahunan, (%).


• Biaya operasional dan Perawatan tahunan merupakan fungsi dari biaya modal, kehandalan komponen dan juga umur dari komponen.

AOM dapat dihitung sebagai berikut :

AOM = ( ) yCcap /1 λ−

λ : Effisiensi masing – masing komponen 98 %

y : Waktu project berlangsung dalam tahun


• Merupakan biaya yang digunakan untuk penggantian komponen dan unit selama project berlangsung.

ARC dapat dihitung sebagai berikut :

: biaya penggantian unit ( US$)

: usia dari unit

ARC = Crep.SFF (i, Yrep )

Crep

Yrep

SFF : Faktor penurunan sebuah rasio untuk memperkirakan nilai dimasa datang dari dari sederet persamaan aliran dana tahunan.


SFF dapat dihitung sebagai berikut :

SFF(i, Yrep) = ( ) 11

1−+ repYi


ADC merupakan biaya yang disebabkan karena sistem ini tidak mampu memenuhi permintaan beban, dihitung per kWh yang tidak dapat dipenuhi sistem.

ADC = daya yang tidak dipenuhi x biaya denda


Merupakan algoritma yang digunakan untukmemecahkan suatu pencarian nilai dalam sebuahmasalah optimasi yang didasarkan pada prosesgenetika yang ada dalam makhluk hidup yaituperkembangan generasi dalam sebuah populasiyang alami.


Komponen GA

Inisialisasi populasiPengkodean kromosomNilai fitnesseleksiPindah silangMutasi


Inisialisasi Populasi•Dalam proses inisialisasi populasi ini, suatumatriks berukuran jumlah_populasi *jumlah_gen dibangkitkan dengan memiliki nilaipada setiap elemennya berupa bilangan acakantara 0 dan 1.


Pengkodean Kromosom•Kromosom merupakan bagian dari keseluruhanpopulasi yang mewakili sebuah individu.•Pada masalah ini kromosom yang dimaksudadalah jumlah windturbin, jumlah PV dan jumlahbaterai.

NWT Npv NBAT


Nilai Fitnes•Merupakan nilai yang menyatakan baiktidaknya suatu solusi/ individu.•Pada penelitian ini nilai yang dicari adalah nilaiminimalisasi maka fungsi yang digunakanadalah fungsi objective yang merupakan nilaiACS.


Seleksi• Seleksi dilakukan untuk mendapatkan duakromosom dengan nilai fitness terbaik yangakan digunakan untuk proses pindah silang.


Pindah Silang•Pindah Silang adalah operator dari algoritmagenetika yang melibatkan dua induk untukmembentuk kromosom baru.•Probabilitas pindah silang yang sering digunakanpada umumnya berkisar 0.6 sampai 0.95 dan padapenelitian ini yang digunakan adalah 0.8


Mutasi•Operator mutasi digunakan untuk melakukanmodifikasi satu atau lebih nilai gen dalamkromosom yang sama.•Mutasi dilakukan secara acak pada gen dengannilai kurang dari probabilitas mutasi.• Dalam penelitian ini peluang mutasi nyaadalah 0.01

N

Membuang tenaga sisa

start

PV, Baterai, turbin angin , Inverter spasifik, kebutuhan beban, Data Meteorologikal

( )( ) >− minBB CtC ( ) ( )( )tPtP REL −Pengisian baterai

( ) ( ) ( )( )INVLPVBAT tPtPtP η/−=

( ) ( ) nREL PtPtP >−

Operator GA

Inisialisasi dari oleh GAPVN BATN WTN

Menghitung tenaga dari PV termasuk jg inverter ( )( )tPRE

Y( )( ) ( )tPtP LRE >

Pengosongan Baeterai bank

( ) ( ) ( )tPtPtP RELBAT −=

( ) ( ) minGAREL PtPtP >−

N

N

N

Parameter optimal di simpan

STOP

Menghitung fungsi obyektif untuk ACS minimalACS=ACC+AOM+ARC

N

SELEKSI

PENYILANGAN

MUTASI

Y

T=8760

Y

N

N Y

Y

Y( )( ) maxBB CtC =

Pencarian generasi maksimum


KARAKTERISTIK BEBAN


KARAKTERISTIK KECEPATAN ANGIN SELAMA SATU TAHUN


KARAKTERISTIK CAHAYA MATAHARI SELAMA SATU TAHUN


SPESIFIKASI WIND TURBIN

Maksimum daya yang dikeluarkan 1000 W

Cut-in speed 2.5 m/s

Firling speed 13 m/s

Rated speed 9 m/s

Air density 1.225 kg/m3

Biaya pembelian US$ 1000

Usia 20 tahun


SPESIFIKASI BATERAI DAN INVERTER

Maksimum daya yang dikeluarkan 1.000 W

Biaya pembelian baterai US$ 400

Biaya penggantian US$ 400

Usia 10 tahun

Kapasitas inverter 2000 W

Biaya pembelian inverter US$ 900

Biaya penggantian 0

Usia 20 tahun


SPESIFIKASI PV

Daya maksimum 120 W

Efesiensi 90%

Area untuk single PV panel 1.07 m2

Biaya Pembelian US$ 230

Usia 20 tahun


GRAFIK KONVERGENSI GA


HASIL OPTIMISASI GA

Run ke-

Winturbin PV BateraiBiaya

(US$)

Konvergen

Pada Generasi ke-

1 13 56 11 3960,96 82 17 48 11 3934,07 103 18 50 12 4167,31 104 15 48 14 4164,82 155 21 43 10 3952,72 106 16 54 11 4076,97 107 17 48 11 3934,07 108 24 40 9 3998,95 79 30 38 9 4279,4757 1010 12 50 16 4180,6820 6


TABEL HASIL OPTIMISASI ( SIZE DAYA, TOTAL BEBAN DAN TOTAL BIAYA )

Item Hasil simulasi

Size Wind Turbin (W) 5100

Size PV (W) 5760

Size baterai (W) 11000

Daya Wind Turbin (kW/th) 4084.153

Daya PV (kW/th) 9090.014

Daya Baterai (kW/th) 36.73

Total beban dalam 1 tahun (kWh) 7159.146

Total daya yang dikeluarkan selama 1 tahun 7159.146

Total biaya Kapital (US$) 3495.3

Total Biaya Opersaional dan Perawatan (US$) 434.83

Total Penggantian Part (US$) 3.946

Total biaya penalty 0

Total biaya Sistem (US$) 3934.076


BIAYA KAPITAL ( ACC ) TIAP KOMPONEN

Komponen Hasil

Wind turbin(US$) 1028Baterai(US$) 886.85Photovoltaic(US$) 1523.77Inverter(US$) 56.74

Total 3495.36


BIAYA OPERASIONAL DAN PERAWATAN ( AOM )TIAP KOMPONEN

Komponen Hasil

Wind turbin(US$) 102

Baterai(US$) 176

Photovoltaic(US$) 151.2

Inverter(US$) 5.63

Total(US$) 434.83


BIAYA PENGGANTIAN ( ARC ) TIAP KOMPONEN

Komponen Hasil

Baterai(US$) 3.94683

Total(US$) 3.94683


Berdasarkan hasil simulasi dan analisa dapat ditarik kesimpulkan sebagai berikut :

•Optimisasi untuk menentukan kombinasi optimal jumlah pembangkit hybrid antaraWind Turbin, Photovoltaic dan Baterai menggunakan GA didapatkan 17 WT, 48 PV,dan 11 baterai. Dengan biaya ± US$ 3934.07, dengan kehandalan 100% dan dapatmemenuhi beban tetap 7159. 146 kWh/thn dalam kurun waktu selama 20 tahun.

•Parmater GA mempengaruhi hasil optimisasi, sehingga untuk memutuskan nilaioptimum harus dilakukan running berkali-kali

•Sistem pembangkit tenaga angin dan surya cocok untuk di kembangkan di daerahterpencil yang memiliki potensi sumber cahaya matahari dan sumber angina lebih

TERIMAKASIH


tesis · ini dari sederet aliran dana tahunan. ... • biaya operasional dan perawatan tahunan...

Documents