Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknik Elektro Uniba (JTE Uniba)
ramadan, msahrul
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Pengendalian Operasi Battery Energy Storage System Adaptif Berbasis Reinforcement Learning pada Jaringan Distribusi Terintegrasi PLTS ramadan, msahrul
Jurnal Teknik Elektro Uniba (JTE UNIBA) Vol. 11 No. 1 (2026): JTE UNIBA (Jurnal Teknik Elektro Uniba)
Publisher : Lembaga Penelitian Universitas Balikpapan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36277/g8bptd74

Abstract

Integrasi Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) pada jaringan distribusi dapat menimbulkan ketidaksesuaian antara pembangkitan dan beban yang berdampak pada profil tegangan dan rugi-rugi daya. Penelitian ini mengembangkan strategi pengoperasian Battery Energy Storage System (BESS) berbasis Proximal Policy Optimization (PPO) dengan aksi kontinu pada sistem distribusi IEEE 33-bus yang memiliki tiga PLTS dengan total kapasitas 1.946,8 kW dan BESS 1.112,4 kW. Kinerja PPO dibandingkan dengan kondisi tanpa BESS dan Rule-Based selama 24 jam berdasarkan Vmin, rugi-rugi daya, Pgrid, SOC, dan daya BESS. Pada jam ke-19, ketika daya PLTS tidak tersedia dan beban sistem tinggi, PPO menurunkan rugi-rugi daya dari 202,6 kW menjadi 184,2 kW serta daya suplai jaringan dari 3.917,6 kW menjadi 3.409,6 kW dibandingkan kondisi tanpa BESS. Secara keseluruhan, PPO menghasilkan rugi-rugi energi 2.574,8 kWh dan energi suplai jaringan 60.729,0 kWh. Hasil ini menunjukkan bahwa manfaat PPO lebih menonjol pada kondisi operasi kritis daripada pada akumulasi kinerja energi harian. Meskipun demikian, tegangan minimum sistem masih mencapai 0,915 pu.  
Co-Authors