Jurnal Mahasiswa TEUB
Vol 8, No 5 (2020)

PENGGUNAAN IMPERIALIST COMPETITIVE ALGORITHM UNTUK MENINGKATKAN KEANDALAN SISTEM DISTRIBUSI

Yamadika Okto Ahiro (Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Brawijaya)
Hadi Suyono (Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Brawijaya)
Mahfudz Shidiq (Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Brawijaya)



Article Info

Publish Date
13 Jan 2021

Abstract

Abstract—Penyulang Pujon merupakan penyulang tipe radial yang mendapat suplai daya energi listrik dari Gardu Induk Sengkaling, Malang. Tingkat keandalan yang baik dibutuhkan penyulang Pujon untuk melayani para pelanggan. Peningkatan nilai keandalan dapat dilakukan dengan merelokasi sectionalizer dan penambahan pembangkit terdistribusi. Indeks keandalan yang umum digunakan adalah SAIFI dan SAIDI. Indeks keandalan tersebut dapat dihitung berdasasrkan frekuensi kegagalan dan durasi gangguan yang terjadi dalam satu tahun. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan lokasi penempatan sectionalizer terbaik pada Peyulang Pujon yang terhubung dengan pembangkit terdistribusi. Metode yang digunakan adalah Imperialist Competitive Algorithm menggunakan software Matlab 2016b. Penyulang Pujon memiliki 8 buah sectionalizer yang tersebar di sepanjang saluran. Kondisi eksisting pada penyulang Pujon menunjukaan nilai indeks keandalan (SAIFI dan SAIDI) sebesar 7,073558 kali/tahun dan 21,63946 jam/tahun. Berdasarkan hasil penelitian kondisi penambahan pembangkit terdistribusi (mikrohidro dan sel surya) menunjukkan hasil yang lebih baik dibandingkan kondisi eksisting dengan nilai indeks keandalan (SAIFI dan SAIDI) sebesar 6,2477 kali/tahun dan 19,1682 jam/tahun. Lalu dilakukan skenario penambahan jumlah sectionalizer menjadi 16 buah. Pada skenario ini didapatkan nilai indeks keandalan yang lebih baik lagi, yaitu nilai SAIFI sebesar 5,9263 kali/tahun dan nilai SAIDI sebesar 18,2292 kali/tahun dengan waktu eksekusi rata-rata 9,5 detik. Kata kunci—sectionalizer, keandalan, pembangkit terdistribusi, imperialist competitive algorithm

Copyrights © 2020