REKONFIGURASI JARINGAN DISTRIBUSI MENGGUNAKAN BINARY PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK MENAIKKAN NILAI INDEKS STABILITAS TEGANGAN

Aji Akbar Firdaus, Ontoseno Penangsang, Adi Soeprijanto, Dimas Fajar U. P

Abstract


Sistem distribusi memiliki permasalahan antara lain adalah losses dan tegangan jatuh. Losses dan tegangan jatuh pada sistem distribusi akan berpengaruh terhadap kualitas penyaluran daya dan biaya operasi saluran. Losses dan tegangan jatuh dipengaruhi oleh parameter utama yaitu arus resistansi dan reaktansi penyulang. Oleh karena itu, untuk mengatasi hal tersebut dilakukan rekonfigurasi jaringan pada sistem distribusi. Rekonfigurasi jaringan distribusi merupakan salah satu cara untuk mengoptimalkan aliran daya pada sistem distribusi. Pada penelitian ini, analisa aliran daya menggunakan metode newton raphson. Newton raphson merupakan salah satu cara untuk menganalisa aliran daya pada jaringan. Rekonfigurasi pada jaringan distribusi menggunakan metode Binary Particle Swarm Optimization (BPSO). BPSO disimulasikan untuk mengatur switch, sehingga konfigurasi yang dihasilkan dapat menaikkan nilai indeks stabilitas tegangan. Skema ini diujikan pada sistem distribusi 12,66 kV terdiri dari 33 bus. Setelah rekonfigurasi, kondisi tegangan yang dihasilkan lebih baik dan stabil tercapai. Dari hasil simulasi rekonfigurasi didapatkan active power loss 239.0531 kW menjadi 156.6622 kW dan reactive power loss 128.1557 kVar menjadi 104.8655 kVar.

Keywords


Sistem distribusi, Binary Particle Swarm Optimization(BPSO), indeks stabilitas tegangan

Full Text:

PDF

References


M.E. Baran and F. Wu, “Network reconfiguration in distribution system for loss reduction

and load balancingâ€, IEEE Trans. on Power Delivery, 1989, vol.4, no.2, pp. 1401-

K. Nara. Implementation of genetic algorithm for distribution system loss minimum

reconfiguration, IEEE Transaction on Power System, 1992, Vol. 7, No. 3, pp. 1044-

Y.I-I.Song, G .S. Wang, A.T. Johns, P.Y. Wang, “Distribution networks reconfiguration

for loss reduction using fuzzy controlled evolutionary programmingâ€, IEE Proc-Gener

Transm. Distrib. Vol. 144. No. 4, July 1997.

Salazar. “Artificial neural network and clustering techniques applied in reconfiguration

of distribution systemâ€. IEEE Trans. on Power Del, 2006, Vol. 21, No. 3, pp. 1735-

Kubin Taleski, Dragoslav RajiCid, “Distribution Network Reconfiguration For Energy

Loss Reductionâ€, IEEE Transactions On Power System, Vol. 12, No1, February 1997.

Saadat, Hadi. “Power System Analysis (Second Edition)â€, McGraw-Hill Education

(Asia). Singapore, 2004.

J. Kennedy and R. Eberhart, "Particle swarm optimization", In IEEE Int. Conf on Neural

Networks, Perth, Australia, 1942-1948, 1995.

Xin-She Yang , “Nature Inspired, Luniver Pressâ€, Second Edition (2010).

Partha Kaya, Sayonsom Chanda, C. K. Chanda, “Determination of Voltage Stabilityin

Distribution Network Using ANN Techniqueâ€, International Journal on Electrical

Engineering and Informatics †Vol. 4, No. 2, July 2012.

Kundur, P. “Voltage Stability, Power System stability and controlâ€, Hal. 959-1024, 1994.

Jen-Hao T, “A Direct Approach for Distribution System Load Flow Solutionsâ€, IEEE

Trans. on Power Delivery, 2003, vol.18, no.3, pp. 882-887.

U. Eminoglu, M. H. Hocaoglu, “A Voltage Stability Index For Radial Distribution

Networksâ€, UPEC 2007 – 408.




License URL: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0