SISTEM KOORDINASI PEMBANGKITAN HYDRO-THERMAL DENGAN MEMPERHITUNGKAN RUGI-RUGI TRANSMISI BERBASIS ALGORITMA GENETIKA

Koordinasi antara pembangkit memiliki peran yang sangat penting dalam operasi sistem tenaga. Sistem koordinasi pembangkit hydro-thermal bertujuan untuk meminimalkan biaya operasional pembangkitan. Dewasa ini telah banyak metode optimisasi yang dikembangkan, salah satunya adalah teknik optimisasi den...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: Albar, Noor Achmad (Author)
Format: Book
Published: 2016-06-10.
Subjects:
Online Access:Link Metadata
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!

MARC

LEADER 00000 am a22000003u 4500
001 repoupi_24158
042 |a dc 
100 1 0 |a Albar, Noor Achmad  |e author 
245 0 0 |a SISTEM KOORDINASI PEMBANGKITAN HYDRO-THERMAL DENGAN MEMPERHITUNGKAN RUGI-RUGI TRANSMISI BERBASIS ALGORITMA GENETIKA 
260 |c 2016-06-10. 
500 |a http://repository.upi.edu/24158/1/S_TE_1106099_Title.pdf 
500 |a http://repository.upi.edu/24158/2/S_TE_1106099_Abstract.pdf 
500 |a http://repository.upi.edu/24158/3/S_TE_1106099_Table_of_content.pdf 
500 |a http://repository.upi.edu/24158/4/S_TE_1106099_Chapter1.pdf 
500 |a http://repository.upi.edu/24158/5/S_TE_1106099_Chapter2.pdf 
500 |a http://repository.upi.edu/24158/6/S_TE_1106099_Chapter3.pdf 
500 |a http://repository.upi.edu/24158/7/S_TE_1106099_Chapter4.pdf 
500 |a http://repository.upi.edu/24158/8/S_TE_1106099_Chapter5.pdf 
500 |a http://repository.upi.edu/24158/9/S_TE_1106099_Bibliography.pdf 
500 |a http://repository.upi.edu/24158/10/S_TE_1106099_Appendix.pdf 
520 |a Koordinasi antara pembangkit memiliki peran yang sangat penting dalam operasi sistem tenaga. Sistem koordinasi pembangkit hydro-thermal bertujuan untuk meminimalkan biaya operasional pembangkitan. Dewasa ini telah banyak metode optimisasi yang dikembangkan, salah satunya adalah teknik optimisasi dengan menggunakan metode algoritma genetika. Metode ini mampu memberikan solusi global pada suatu perhitungan yang tidak dapat diaplikasikan oleh teknik optimisasi metode deterministic. Dengan demikian untuk berbagai macam jenis permasalahan optimisasi, algoritma genetika memiliki performa yang baik. Dalam koordinasi pembangkit hydro-thermal, beban dasar sistem akan dipenuhi unit pembangkit hydro yang memiliki biaya bahan bakar terendah. Setelah itu sisa beban sistem yang harus dipenuhi akan dibagi secara ekonomis kepada unit pembangkit thermal yang beroperasi. Dalam studi ini digunakan enam unit pembangkit thermal dan dua unit pembangkit hydro dengan memperhitungkan rugi-rugi saluran transmisi. Sistem interkoneksi terhubung melalui saluran transmisi dengan 26 bus yang terdiri dari bus pembangkit dan bus beban. Pada studi kali ini digunakan software MATLAB untuk mempermudah proses perhitungan. Hasil optimisasi menunjukkan biaya pembangkitan dengan metode algoritma genetika sebesar $10.848.894,29, lebih ekonomis sebesar $777.800,11 dari hasil perhitungan PLN.; The coordination between power plants has an important role in the power system operation. The coordination system of hydro-thermal power plant aims to minimize generation operational cost. There are several optimization methods that have been developed, and one of the methods is optimization technique using genetic algorithm method. This method is able to provide a global solution on a calculation which can not be applied by the optimization technique deterministic methods. Thus for many kinds of optimization problems, genetic algorithm has a good performance. In the hydro-thermal power plant coordination, the system base loads are transferred to the hydro plant units with minimum fuel costs. Then, the rest of required system loads are distributed to the operating thermal power plant. This study used six thermal plant units and two hydro plant units while considering the transmission losses. The interconnection system is connected through transmission channels with 26 busses that consist of generator busses and load busses. This study used MATLAB software to simplify the calculation. The optimization result shows that plant cost with genetic algorithm system worth of $10.848.894,29 is $777.800,11 more economical than the calculation from the State Electricity Company (PLN). 
546 |a en 
546 |a en 
546 |a en 
546 |a en 
546 |a en 
546 |a en 
546 |a en 
546 |a en 
546 |a en 
546 |a en 
690 |a T Technology (General) 
690 |a TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering 
655 7 |a Thesis  |2 local 
655 7 |a NonPeerReviewed  |2 local 
787 0 |n http://repository.upi.edu/24158/ 
787 0 |n http://repository.upi.edu 
856 |u https://repository.upi.edu/24158  |z Link Metadata