skip to main content

PENINGKATAN VOLTAGE STABILITY DENGAN PEMASANGAN PEMBANGKITAN TERSEBAR PADA SISTEM DISTRIBUSI AREA YOGYAKARTA MENGGUNAKAN FLOWER POLLINATION ALGORITHM

*Fredi Prima Sakti  -  Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Sains & Teknologi, Universitas Teknologi Yogyakarta, Indonesia
M. Hendriyawan Achmad  -  Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Sains & Teknologi, Universitas Teknologi Yogyakarta, Indonesia
Dikirim: 12 Apr 2022; Diterbitkan: 28 Mei 2022.
Akses Terbuka Copyright (c) 2022 Transmisi: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro under http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0.

Citation Format:
Sari
Penelitian ini membahas tentang penempatan dan kapasitas dari pembangkitan tersebar yang optimal di sistem kelistrikan area Yogyakarta untuk meningkatkan kestabilan tegangan menggunakan Flower Pollination Algorithm. Indeks kestabilan tegangan yang digunakan yaitu Fast Voltage Stability Index (FVSI). Indeks ini dikembangkan berdasarkan pengukuran tegangan dan daya reaktif. FVSI merupakan indeks saluran yang diturunkan dari persamaan umum arus yang mengalir pada saluran antara dua bus. Sistem kelistrikan area Yogyakarta terdiri dari 9 bus dan 8 saluran. Jenis pembangkit yang digunakan yaitu tipe yang hanya mampu menyuplai daya reaktif. Jumlah pembangkitan tersebar yang akan diteliti berjumlah dua buah dengan kapasitas maksimal 50 MVar. Flower Pollination Algorithm (FPA). FPA adalah teknik optimasi metaheuristik baru dan terinspirasi oleh strategi reproduksi dari proses penyerbukan tanaman berbunga. Hasil yang didapat dari penelitian ini yaitu, pemasangan DG yang optimal terletak di GI Gejayan (bus 3) sebesar 24.9095 MVAR dan GI Semanu (bus 8) sebesar 9.52361 MVAR. Iterasi dilakukan sebanyak 300 kali dengan hasil konvergen. Dari pemasangan DG tersebut mayoritas saluran mengalami peningkatan dari sisi kestabilan tegangan nya, hal tersebut ditandai dengan menurunnya nilai FVSI. Dari semua saluran, setelah dipasang DG maka sistem mengalami peningkatan kestabilan tegangan dengan rata-rata penurunan FVSI sebesar 22.15%
Fulltext View|Download
Kata Kunci: : distributed generation, flower pollination algorithm, fast voltage stability indeks

Article Metrics:

  1. . M. Vatani, D. S. Alkaran, M. J. Sanjari, and G. B. Gharehpetian, “Multiple distributed generation units allocation in distribution network for loss reduction based on a combination of analytical and genetic algorithm methods,” IET Gener. Transm. Distrib., vol. 10, no. 1, pp. 66–72, 2016
  2. . K. Mahmoud, N. Yorino, and A. Ahmed, “Optimal Distributed Generation Allocation in Distribution Systems for Loss Minimization,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 31, no. 2, pp. 960–969, 2016
  3. . H. Musa, “A Review of Distributed Generation Resource Types and Their Mathematical Models for Power Flow Analysis,” Int. J. Sci. Technol. Soc., vol. 3, no. 4, p. 204, 2015
  4. . B. Zhang, P. Dehghanian, and M. Kezunovic, “Optimal Allocation of PV Generation and Battery Storage for Enhanced Resilience,” IEEE Trans. Smart Grid, vol. 10, no. 1, pp. 535–545, 2019
  5. . A. Öner and A. Abur, “Voltage stability based placement of distributed generation against extreme events,” Electr. Power Syst. Res., vol. 189, no. April, p. 106713, 2020
  6. . C. Shuai, Y. Deyou, G. Weichun, L. Chuang, C. Guowei, and K. Lei, “Global sensitivity analysis of voltage stability in the power system with correlated renewable energy,” Electr. Power Syst. Res., no. October, p. 106916, 2020
  7. . A. Schinke and I. Erlich, “Enhanced Voltage and Frequency Stability for Power Systems with High Penetration of Distributed Photovoltaic Generation,” IFAC-PapersOnLine, vol. 51, no. 28, pp. 31–36, 2018
  8. . A. Bedawy and N. Yorino, “Reactive Power Control of DGs for Distribution Network Voltage Regulation Using Multi-Agent System,” IFAC-PapersOnLine, vol. 51, no. 28, pp. 528–533, 2018
  9. . X.-S. Yang, “Flower Pollination Algorithm for Global Optimization,” Unconv. Comput. Nat. Comput. 2012, Lect. Notes Comput. Sci., vol. 7445, pp. 240–249, 2012
  10. . PT. Perusahaan Listrik Negara, “Rencana usaha penyediaan tenaga listrik,” Rencana Usaha Penyediaan Tenaga List., pp. 2019–2028, 2019
  11. . M. A. Abido, “Multiobjective optimal VAR dispatch using strength Pareto evolutionary algorithm,” Evol. Comput. 2006. CEC 2006. IEEE Congr., pp. 730–736, 2006
  12. . P. Kundur, J. Paserba, and V. Ajjarapu, “Definition and Classification of Power System Stability,” 2004 IEEE Trans. Power Syst., vol. 19, no. 2, pp. 1387–1401, 2004
  13. . I. Musirin and T. K. Abdul Rahman, “Novel fast voltage stability index (FVSI) for voltage stability analysis in power transmission system,” 2002 Student Conf. Res. Dev. Glob. Res. Dev. Electr. Electron. Eng. SCOReD 2002 - Proc., pp. 265–268, 2002
  14. . I. A. Samuel, J. Katende, C. O. A. Awosope, and A. A. Awelewa, “Prediction of voltage collapse in electrical power system networks using a new voltage stability index,” Int. J. Appl. Eng. Res., vol. 12, no. 2, pp. 190–199, 2017
  15. . I. A. Samuel, J. Katende, C. O. A. Awosope, A. A. Awelewa, A. I. Adekitan, and F. A. Agbetuyi, “Power system voltage collapse prediction using a new line stability index (NLSI-1): A case study of the 330-kV Nigerian National Grid,” Int. J. Electr. Comput. Eng., vol. 9, no. 6, pp. 5125–5133, 2019
  16. . M. Mathew, S. B. D, V. P.S., and N. M.S., “Effect of TCSC on Line Voltage Stability Indices under Single Line Outage Condition,” Ijireeice, vol. 3, no. 8, pp. 101–105, 2015
  17. . R. Indonesia, “Peraturan Menteri Energi dan Sumber Daya mineral Nomor 04 tahun 2009 Tentang Aturan Distribusi Tenaga Listrik,” p. 9, 2009

Last update:

  1. Impact of Intermittent Renewable Energy Generations Penetration on Harmonics in Microgrid Distribution Networks

    Robi Kurniawan, Muhammad Daud, Arnawan Hasibuan. 2022 6th International Conference on Electrical, Telecommunication and Computer Engineering (ELTICOM), 2022. doi: 10.1109/ELTICOM57747.2022.10038200

Last update: 2024-03-28 05:57:38

No citation recorded.