Optimasi Penempatan Distributed Generation (DG) dan Kapasitor pada Sistem Distribusi Radial Menggunakan Metode Genetic Algorithm (GA) (Studi Kasus pada Penyulang Watu Ulo Jember)

  • Dony Kurniyawan Tabarok Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Jember (UNEJ)
  • Azmi Saleh Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Jember (UNEJ)
  • Bambang Sri Kaloko Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Jember (UNEJ)

Abstract

Dalam memperbaiki penyuplaian sistem tenaga listrik dapat dilakukan dengan mengoptimasi penempatan dari distributed generation (DG) dan kapasitor serta ukurannya pada suatu sistem distribusi tenaga listrik. Dalam mengoptimasi penempatan serta ukurannya digunakan suatu metode yakni genetic algorithm (GA). GA adalah algoritma yang berusaha menerapkan pemahaman mengenai evolusi alamiah pada tugas-tugas pemecahan masalah (problem solving). Pada penelitian ini didapat penempatan dan ukuran yang optimal dari DG dan kapasitor yakni pada bus 3, 49, 51, 64 dan 70 dengan ukuran DG sebesar 4, 46, 41, 50 dan 22 kW serta ukuran kapasitor sebesar 23, 15, 54, 8 dan 11 kVAr. Didapat nilai total rugi-rugi daya sebesar 600.9546 kW pada daya aktif dan daya reaktif sebesar 605.4042 kVAr. Sedangkan sebelum penempatan DG dan kapasitor terdapat nilai total rugi-rugi daya sebesar 657.3084 kW pada daya aktif dan daya reaktif sebesar 663.7226 kVAr. Hal ini membuktikan dengan adanya penempatan DG dan kapasitor dapat memperbaiki daya aktif dan daya reaktifnya. Serta terdapat perbaikan profil tegangan disetiap busnya setelah adanya penempatan dari DG dan kapasitor dibandingkan sebelum adanya penempatan dari DG dan kapasitor, dimana pada bus 60 mengalami perbaikan profil tegangan dari 0.8454 Volt menjadi 0.8523 Volt.
Kata Kunci: Distributed Generation (DG), Genetic Algorithm (GA), Kapasitor

Published
2017-09-22
How to Cite
TABAROK, Dony Kurniyawan; SALEH, Azmi; KALOKO, Bambang Sri. Optimasi Penempatan Distributed Generation (DG) dan Kapasitor pada Sistem Distribusi Radial Menggunakan Metode Genetic Algorithm (GA) (Studi Kasus pada Penyulang Watu Ulo Jember). BERKALA SAINSTEK, [S.l.], v. 5, n. 1, p. 35-40, sep. 2017. ISSN 2339-0069. Available at: <https://jurnal.unej.ac.id/index.php/BST/article/view/5373>. Date accessed: 28 mar. 2024. doi: https://doi.org/10.19184/bst.v5i1.5373.
Section
General