Optimasi Penempatan Kapasitor Pada Sistem Tegangan Menengah Regional Jawa Barat - Herawati Ys; Gahara Nur E.P (Universitas Tarumanagara, 2019)
When the inductive reactive load is higher, it will cause a voltage drop, increase the power losses in the system, decrease the power factor and decrease the capacity of the electrical power distribution. To reduce the load of inductive reactive power, a capacitive reactive power source is needed by installing the capacitor with the optimal size and at the right location. The method used to determine the optimal size and location of fuzzy logic-genetic algorithm. The parameters used in this simulation are minimal channel power losses while still meeting the specified voltage limit, Vmin = 0.95 PU and Vmax = 1.05 PU. The test results show that the location of the optimal capacitor placement with fuzzy logic-genetic algorithm is on bus 11 and bus 12. The test result from the study of newton raphson power flow, determining the location capacitor with fuzzy logic and determining the optimal capacitor size with genetic algorithm takes about 4 minutes.Ketika beban reaktif induktif semakin tinggi maka akan menyebabkan menurunnya tegangan, memperbesar rugi-rugi daya pada sistem, menurunnya faktor daya serta menurunnya kapasitas penyaluran daya listrik. Untuk mengurangi beban daya reaktif induktif diperlukan sumber daya reaktif kapasitif yaitu dengan memasang kapasitor dengan ukuran yang optimal dan pada lokasi yang tepat. Metode yang digunakan untuk menentukan ukuran dan lokasi optimal yaitu fuzzy logic-agoritma genetika. Parameter yang digunakan pada simulasi ini yaitu rugi-rugi daya saluran minimal dengan tetap memenuhi batas tegangan yang ditentuka yaitu voltage limit, Vmin= 0.95 PU dan PU and Vmax = 1.05 PU. Hasil pengujian menunjukan bahwa letak penempatan kapasitor yang optimal dengan fuzzy logic-algoritma genetika pada bus 11 dan bus 12. Hasil pengujian dari studi aliran daya dengan Newton-Raphson, penentuan letak kapasitor dengan logika fuzzy, dan optimasi ukuran kapasitor dengan algoritma genetika membutuhkan waktu sekitar 4 menit.