Alokasi Optimal Distributed Generation Pada Sistem Distribusi Menggunakan Algoritma Particle Swarm Optimization

Firdaus, Firdaus and Suhardi, Iwan and Mangesa, Riana Tangkin and Andi, irman (2022) Alokasi Optimal Distributed Generation Pada Sistem Distribusi Menggunakan Algoritma Particle Swarm Optimization. In: SEMINAR NASIONAL HASIL PENELITIAN 2022 “Membangun Negeri dengan Inovasi tiada Henti Melalui Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat”, Universitas Negeri Makassar.

	Text (Artikel Prosiding) 40783-101569-1-SM.pdf Download (320kB)
	Text (Peer Review Artikel Prosiding) Prosiding Nasional - Alokasi Optimal Distributed Generation pada Sistem Distribusi Menggunakan Algor.pdf Download (955kB)

Abstract

Kehilangan energi perlu diprediksi dan diantisipasi agar terjadi dalam batas normal dan wajar. Apabila pembangkit tenaga listrik sangat jauh dari konsumen, maka digunakan sistem transmisi dan distribusi untuk dapat menyalurkan daya listrik kekonsumen. Rugi – rugi energi atau jatuh tegangan itu sendiri adalah energi yang hilang karena ada tekanan atau resistansi dari sistem jaringan dan transformator. Jatuh tegangan merupakan kehilangan energi yang sama sekali tidak mungkin dihindari Penelitian ini mensimulasikan salah satu cara untuk mengurangi drop tegangan dan rugi daya adalah dengan menempatkan pembangkit tersebar (Distributed Generation) yang optimal pada lokasi yang tepat menggunakan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO). Penempatan pembangkit tersebar sumber energi terbarukan di sistem distribusi mengurangi rugi-rugi daya dan mengoptimalkan penetrasi dan pemanfaatan sumber energi terbarukan. Dari simulasi dan pembahasan dapat disimpulkan bahwa penempatan optimal pembangkit tersebar dapat mereduksi rugi-rugi daya aktif dan daya reaktif pada system distribusi. Penempatan optimal pembangkit tersebar dapat juga memperbaiki profil tegangan atau mengatasi masalah tegangan jatuh.

Item Type:	Conference or Workshop Item (Paper)
Subjects:	FAKULTAS TEKNIK
Depositing User:	Arsad Bahri
Date Deposited:	18 Jun 2023 08:39
Last Modified:	18 Jun 2023 08:39
URI:	http://eprints.unm.ac.id/id/eprint/30238

Actions (login required)

View Item