IMPLEMENTASI BACTERIA FORAGING ALGORITHM DENGAN PENEMPATAN UPFC UNTUK MEREDUKSI RUGI DAYA PADA JARING TRANSMISI
Oleh JUNINGTIJASTUTI NRP.2208 201 008
Pembimbing : Prof.Dr.Ir. IMAM ROBANDI,MT
PROGRAM STUDI MAGISTER BIDANG KEAHLIAN SISTEM TENAGA JURUSAN TEKNIK ELEKTRO – FAKULTAS TEKNIK INDDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2010
SOLUSI
1. Flexible AC Transmisi System (FACTS) a. K.S.Pandya, S.K.Joshi (JATIT,2005-2008) dengan berkembangnya ilmu dan teknologi, aplikasi Optimal Power Flow pada sistem akan lebih kompleks, metode yang digunakan dari metode klasik dan tahun terakhir menggunakan metode Artificial Intelligence (AI) b. N.G.Hingorani, L.Gyugi (IEEE Press,2000) flexibelitas dari FACTS mampu mengatur dan mengontrol aliran daya pada Sistem Tenaga. c. M.Tumay, A.Mete Vural (Journal Science & Engineering,vol.29,2004) dengan modifikasi pemodelan matematika pada Newton Rapshon, UPFC dapat ditempatkan dimana saja di sepanjang jaring transmisi d. S.V.Ravi Kumar and S.Siva Nagarju (Medwell Journal,2007) UPFC tidak hanya dapat membantu aliran daya, juga dapat menurunkan rugi daya pada jaring transmisi e. L.J.Cai,et.al (IEEE,2004) penempatan FACTS untuk optimisasi STL yang besar dengan GA mampu minimisasi cost fuction dengan tetap memperhatikan kebutuhan pasar.
2. Metode BFA melalui Bakteri E-Coli a. Kevin M.Passino (IEEE,2002) metode BFA telah berhasil dalam membawa bakteri E-Coli untuk menyelesaikan permasalahan yang berkaitan dengan optimisasi dan kontrol. b. Arijit Biswas,et.al (ASC,2004) Kombinasi metode PSO dan BFA dengan operator Numerical Benchmark, bahwa dalam pencarian nutrisi metode BFA lebih cepat dari PSO c. W.J.Tang, Q.H.Wu (IEEE,2006) BFA mampu menyelesaikan masalah stabilitas pada sistem dinamik dengan kekuatan tinggi dan efektif dalam menentukan optimalisasi seting PSS pada sistem. d. S.Mishra,G.Dillip Reddy, et all, (IEEE, 2007) implementasi BFA pada sistem tenaga listrik,dengan penempatan FACTS secara acak mampu menurunkan rugi daya jaring transmisi e. Ajith Abraham,Sambarta Dagupta, et all (IEEE, 2008) BFA yang memiliki empat kekuatan, dapat dioperasikan bersama secara serempak atau dioperasikan secara terpisah.
Dari tinjauan pustaka yang telah dipelajari, bahwa : 1. UPFC yang merupakan salah satu tipe peralatan FACTS sangat tepat untuk membantu aliran daya sistem, jika dibandingkan tipe FACTS yang lain. UPFC dapat mengatur secara simultan dan selektif untuk seluruh parameter-parameter yang mempengaruhi aliran daya pada saluran transmisi,seperti : tegangan,impedansi dan sudut phasa. UPFC dapat juga menurunkan rugi daya pada jaring transmisi 2. Bacteria Foraging Algorithm (BFA) melalui bakteri E-Coli merupakan metode yang tergolong baru, sangat tepat untuk menyelesaikan masalah yang berkaitan dengan optimisasi dan kontrol. BFA dengan 4 kekuatan (Chemotaxcis, Swarming, Reproduction dan Ellimination and Dispersal) yang dimiliki, sangat sensitif dan dapat bekerja serempak dalam menyelesaikan masalah optimisasi 3. Metode BFA dapat diaplikasikan pada sistem tenaga listrik, untuk membantu industri kelistrikan dalam menyelesaikan masalah rugi daya. BFA dapat diaplikasikan dan dikembangkan pada bidang ilmu yang lain, selain bidang teknik, seperti : pada bidang sosial,kedokteran ,dll
Dasar BFA : strategi foraging dari bakteri E-Coli dalam mencari nutrisi (losses)
(a). Swiming dan Tumble melalui flagela : Sebuah bakteri E-Coli bergerak kedua arah yang berbeda, yaitu run (swim pada waktu periode tertentu) atau tumble (acak), secara bergantian antara dua mode tersebut selama lifetime nya (b). Chemotaxcis melalui flagela : Apabila bakteri E-Coli berada pada bahan netral dalam waktu tertentu, maka flagela akan merubah gerak dari run atau tumble secara bergantian untuk mendapatkan nutrisi. (c). Jika bakteri E-Coli menemui nutrisi, maka flagela akan bergerak swim dalam waktu lama (tumble menentukan arah run dari bakteri)
METODOLOGI
PROSES PENGERJAAN PENELITIAN
Bus-i Pi,Qi
Bus-j Aliran daya (LF-NR)
Pj,Qj
Pjupfc +jQjupfc
Piupfc +jQiupfc
1. 2. 3. 4.
Chemotaxcis Swarming Reproduction Ellimination and Dispersal
Proses Iterasi BFO Inisialisasi variabel : 1. Jumlah parameter yang dioptimisasi = p 2. Jumlah bakteri = S 3. Panjang langkah swimming = Ns 4. Jumlah iterasi proses chemotactic Nc (Nc > Ns) 5. Jumlah reproduksi = Nre 6. Jumlah elimination dan dispersal Ned 7. Probabilitas elimination & dispersal Ped 8. Lokasi masing-masing bakteri = P(p,S,1) 9. Nilai koefisien dattract, wattract,hrepelent dan wrepele ( 0 1) 10. Nutrisi = rugi daya
Diagram Segaris Sistem 500 kV Jamali
Tabel 1 : Data Generator dan Beban Sistem 500 kV Jamali base mva = 1000; accuracy = 0.0001; maxiter = 50; accel = 1.1; Bus
Bus
Volt.
Angle
Load
data
code
Mag
Degree
1
1
1.020
0.000
135.000
40.000
2
0
1.000
0.000
3
0
1.000
4
0
5
MW
Generation MVAR
MW
Injected
MVAR
Qmin
Qmax
3059.000
1262.000
-600.000 2040.000
620.000 200.000
0.000
0.000
0.000
0.000
670.000 230.000
0.000
0.000
1.000
0.000
480.000 160.000
0.000
0
1.000
0.000
615.000 190.000
6
0
1.000
0.000
7
0
1.000
0.000
8
2
1.000
0.000
9
0
1.000
10
2
11
MW
MVAR
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
670.000 160.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
570.000 150.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
1082.000
488.000
-700.000 1540.000
0.000
0.000
0.000
726.000 280.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
1.000
0.000
600.000 216.000
189.000
84.000
-488.000
488.000
0.000
0.000
2
1.000
0.000
0.000
300.000
65.000
-140.000
440.000
0.000
0.000
12
0
1.000
0.000
520.000 310.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
13
0
1.000
0.000
350.000 120.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
14
0
1.000
0.000
290.000 320.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
15
2
1.000
0.000
0.000
672.000
-64.000
-240.000
720.000
0.000
0.000
16
0
1.000
0.000
760.000 280.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
17
2
1.000
0.000
185.000
80.000
802.000
129.000
-610.000
660.000
0.000
0.000
18
0
1.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
19
0
1.000
0.000
244.000
15.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
20
0
1.000
0.000
462.000 215.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
21
0
1.000
0.000
316.000 182.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
22
2
1.000
0.000
740.000 240.000
3244.000
595.000
-840.000 1920.000
0.000
0.000
23
2
1.000
0.000
115.000 170.000
0.000
0.000
-302.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
566.000
Tabel 2 : Data Jaring Transmisi 500 kV Jamali No.
Jaring Transmisi dari bus
Panjang
ke bus
(km)
R (pu)
X
1/2 Bc
(pu)
(pu)
1
Suralaya
1
Cilegon
2
12.48
0.000626496
0.007008768
2
Suralaya
1
Gandul
4
111.148
0.006513273
0.062576324
0.005989820
3
Cilegon
2
Cibinong
5
130.81
0.013133324
0.146925792
0.003530571
4
Kembangan
3
Gandul
4
30.143
0.001513179
0.016928309
0.000
5
Gandul
4
Cibinong
5
21.27
0.001246422
0.011975010
0.000
6
Depok
4
5.923
0.000694176
0.006669298
0.000
7
Bekasi
7
Cibinong
5
37.9
0.004441880
0.042675400
0.000
8
Cibinong
9
Muara Tawar
8
53
0.006211600
0.059678000
0.000
9
Saguling
6
81.9
0.004111380
0.045995040
10
Cawang
6
Bekasi
7
16.84
0.001973648
0.018961840
0.000
11
Cawang
6
Muara Tawar
8
48
0.005626000
0.054048000
0.000
12
Muara Tawar
8
Cibatu
9
48.158
0.002822059
0.027112954
0.000
13
Cibatu
9
Cirata
10
46.757
0.002739960
0.026324191
0.000
14
Cirata
10 Saguling
11
25.166
0.001474728
0.014168458
0.000
15
Saguling
11 Bandung Selatan 12
39
0.001957800
0.021902400
16
Bandung Selatan
12 Mandiracan
13
119.3
0.006990980
0.067165900
0.006429135
17
Mandiracan
13 Ungaran
14
230
0.013478000
0.129490000
0.012394812
18
Ungaran
14 Tanjung Jati
15
134.8
0.013533900
0.151407360
0.003638210
19
Surabaya Barat
16 Ungaran
14
134.8
0.015798560
0.086814600
0.003635519
20
Ungaran
14 Pedan
20
77.1
0.009036120
0.360662304
21
Tanjung Jati
15 Surabaya Barat
16
320.304
0.037539629
0.013399400
22
Gresik
17 Surabaya Barat
16
23.8
0.001394680
0.044596656
23
Grati
23 Surabaya Barat
16
79.41
0.003986382
0.157248000
24
Depok
18 Tasikmalaya
19
280
0.014056000
0.171288000
0.015114437
25
Tasikmalaya
19 Pedan
20
305
0.015311000
0.115128000
0.016463941
26
Pedan
20 Kediri
21
205
0.010291000
0.115128000
0.011065927
27
Kediri
21 Paiton
22
205
0.010291000
0.115128000
0.011065927
18 Gandul
11 Cibinong
0.000
0.004420973
0.000
0.000 0.008630669 0.000 0.000
HASIL PENGUJIAN :
Losses tanpa UPFC : 136.539 MW 1223.030 MVAR
Penempatan UPFC pada sistem Jamali diantara bus 13 – 14
Jum.Pop. = 50 Max.Gen = 200
S = 50 Nc = 200
Grafik Konvergensi Bacteria Foraging Algorithm 126.154
S = 50 Nc = 10
126.152
Nutrient
126.15
126.148
126.146
126.144
126.142
126.14
1
2
3
4
5 6 Evaluation of Nutrient
7
8
9
10
Penempatan UPFC pada sistem Jamali diantara bus 15 – 16
Jum.Pop. = 50 Max.Gen = 200 T = 25 menit
S=50 Nc = 200
Grafik Konvergensi Bacteria Foraging Algorithm 137.47
S = 50 Nc = 10
137.46
Nutrient
137.45
137.44
137.43
137.42
137.41
1
2
3
4
5 6 Evaluation of Nutrient
7
8
9
10
REKAPITULASI HASIL PENGUJIAN :
a. Losses (rugi daya ) sebelum sistem Jamali dipasang UPFC 136.539 MW
,
1223.030 MVAR
b. Perbandingan Losses (rugi daya ) , sistem 500 kV Jamali dipasang UPFC
Tabel 1 : Perbandingan Losses dari metode BFO dan GA No. Urut
Metode BFO Injeksi UPFC MW
1 2 3 4 5 6 7
MVAR
17.196
114.541
19.920
399.481
19.565
257.856
11.501
365.707
11.067
397.660
10.044
119.787
10.060
104.485
10.010
323.988
20.000
259.016
19.790
365.433
16.674
358.215
10.000
355.687
10.044
377.421
10.000
226.674
Lokasi
Total Loses MW 134.779 128.211 132.567 137.227 129.780 127.297 133.564
MVAR 1205.397 1132.284 1178.615 1230.079 1149.901 1120.103 1188.889
UPFC Line bus
Metode GA Injeksi UPFC MW
MVAR
2
19.204
367.784
5
19.739
397.880
13
18.411
393.076
14
10.143
384.380
14
10.567
387.171
16
10.148
393.795
15
10.585
399.373
16
10.366
392.825
18
19.855
386.009
19
19.865
397.288
19
17.468
381.598
20
12.897
398.289
21
10.038
396.736
22
10.489
204.483
Total Loses MW
MVAR
134.707
1200.239
129.720
1146.929
132.401
1176.786
137.206
1229.815
126.799
1120.599
129.238
1139.823
133.446
1187.538
Kurva perbandingan Losses (MW) antara BFO dan GA
Sistem tanpa UPFC Losses = 136.539 MW
Kurva perbandingan Losses (MVAR) antara BFO dan GA
Sistem tanpa UPFC Losses = 1223.030 MVAR
c. Perbandingan tegangan sebelum dan setelah dipasang UPFC Tabel 2 : Perbandingan tegangan tanpa dan dengan UPFC Tanpa UPFC Lokasi Dengan UPFC No. UPFC Metode BFO Metode GA Urut Teg. Sudut antara Teg. Sudut Teg. Sudut Mag drajat bus Mag drajat Mag drajat 1 1.016 -0.475 2 1.017 -0.471 1.019 -0.478 0.978 -5.772 5 0.984 -5.709 0.985 -5.706 2 0.939 -2.091 13 0.971 -2.044 0.972 -2.067 0.942 7.44 14 0.969 7.078 0.970 7.031 3 0.942 7.44 14 0.963 7.334 0.963 7.326 0.992 15.525 16 0.995 15.400 0.997 15.365 4 1.000 13.996 15 1.000 14.309 1.000 14.309 0.992 15.525 16 0.996 15.788 0.996 15.788 5 0.976 -5.058 18 0.992 -4.955 0.993 -4.966 0.949 -0.99 19 0.996 -1.041 0.999 -1.041 6 0.949 -0.99 19 1.005 -1.073 0.966 0.199 0.931 6.399 20 0.974 5.858 0.962 6.922 7 0.945 13.34 21 1.000 21.842 1.000 21.829 1.000 21.921 22 1.000 18.324 1.000 18.313
Kurva profil tegangan sistem sebelum dan setelah dipasang UPFC
Kesimpulan : ◦ Proses komputasi antara Metode BFO dengan empat kekuatan (Chemotaxis, Swarming, Reproduction, Elimination and Dipersal) dan Load Flow, masing-masing dapat bekerja secara serempak membutuhkan waktu lama dalam proses komputasi ◦ Berdasarkan Tabel 1, penempatan UPFC pada jaring transmisi 500 kV Jamali yang optimal, jika dipasang pada jaring transmisi antara bus 13 dan bus 14. ◦ Berdasarkan Tabel 2, menunjukkan tegangan yang diperoleh dari hasil pengujian untuk metode BFO dan metode GA rata-rata berada pada rentang tegangan yang diijinkan yaitu antar 0,950 pu dan 1.050 pu. ◦ Ditinjau dari metode, nilai rugi daya yang diperoleh dari metode BFO rata-rata lebih rendah jika dibandingkan dengan metode GA. ◦ Ditinjau dari waktu proses komputasi, metode GA lebih cepat dari metode BFO
Saran : ◦ Metode BFO dapat dikembangkan dan diaplikasikan pada sistem yang lain, dengan hanya menggunakan salah satu kekuatan yang dimiliki (missal : chemotaxcis , reproduction) atau menggunakan keempat kekuatan secara serempak. ◦ Metode BFO untuk sistem yang besar kurang optimal dan membutuhkan waktu panjang dalam mencapai konvergen, maka sebaiknya dikombinasikan dengan metode yang lain (missal : Fuzzy, GA)
1. Seminar Nasional APTEC-I, ITS, 22 Desember 2009 : “ Optimal Sizing of Static Var Compensators (SVCs) for Reducing Power Losses in 500 kV JAMALI Grid Power System using Bacteria Foraging Algorithm (BFA) “ 2. Seminar nasional FMIPA-UI, Jakarta, 6 Februari 2010 : “ Kompensasi Daya Reaktif pada Sistem 500 kV Jamali Menggunakan Bacteria Foraging Algorithm “ 3. Seminar Nasional FMIPA – UNIBRAW, Malang, 20 Februari 2010 : “ Pemodelan dan Analisis : Aplikasi PSS pada Multi Mesin “
DAFTAR PUSTAKA [1] P.Ristanovic, 1996, “Succesive Linier Programming Based OPF Solution, Optimal Power Flow: Solution, Techniques, Requerements and Challenges”, IEEE Power Engineering Sac., pp.1-9, 1996 [2] Jason Yuryevich, Kit Po Wong, 1999, “Evolotionary Programming Based Optimal Power Flow Algorithm“ , IEEE Transsc. On Power Systems, Vol.14, No.4. [3] Hadi Saadat, 1999, “ Power System Analysis ”, McGraw-Hill, Book CoSingapura. [4] John.J.Grainger and William.D.Stevenson.Jx,1994,“Power System Analysis”, Mc. Graw Hill Series in Electrical Engineering and Computer Engineering, Internasional Editor, Princeton Road, SC1, Higtstown, New York, 08520. [5] K.S.Pandya, S.K.Joshi, 2005-2008, “A Survey of Optimal Power Flow Met hodes”, Journal of Theoritical and Applied Information Technology (JATIT), [6] J.L.Martinez Ramos, A.G.Exposito and V.Quintana, 2005, “Transmission Loss Reduction by Interior Point Method : Implementasi , Issue and Pratical Experimence“,proc.Inst.Elect.Eng.Gen.Trans.Distr.,Vol.152, No.1, pp.90-98
[7] N.G.Hingorani, L.Gyugi, 2000, “ Understanding FACTS Conceps and Technology of Flexible AC Transmission System ”, IEEE Press, ISBN. 07803-3455-8. [10] S.Heng Hui Lee and Chia Chi Chu, 2003, “ Power Fow Models of Unified Power Flow Contoller in Various Operation Mode”, IEEE,\. Delivery [11] Acha,Esquive, Perez, Comocho, 2004, “FACTS Modeling and Simulation in Power Network”, John Welly & Sons, Ltd. [13] M.Tumay, A.Mete Vural, 2004, “Analysis and Modeling of UPFC : Modification of Newton Rapshon Algorithm and User Definrd Modeling Approch for Power Flow Studies”, The Journal for Science and Enginnering, Vol.29, No.2B. [14] S.V. Ravi Kumar and S.Siva Nagaraju,, 2007, “Loss Minimazation by Incorporation of UPFC in Load Flow Studies”, International Journal of Electrical and Power Enginnering 1(3) : 321-327, Medwell Journals. [15] Samina E.M., R.K.Nema and Gayatri Agnihotri, “Power Flow Control with UPFC in Power Transmission System”, Word Academy Science, Enginnering and Technology 47, 2008 [16] K.M.Passino, “ Biomimicry for Optimizaation, Control, and Automation “, Dept.Electric Engineering, The Ohio State University 2015 Neil Avenue, Columbus, Copyright March, 2003. [18] Tjahjadi Purwoko,S.Si,M.Si , 2007, “ Fisologi Mikroba “ , Bumi Aksara.
[20] S.Mishra, G. Dillip Reddy, P.E.Rao and K. Santosh, 2007, “ Implementation of New Evolotionary Techniques for Transmission Loss Reduction” IEEE, 14244-1340-0. .
[22] M.Tripathy and S.Mishra,2007, “Bacteria Foraging – Based Solution to Optimize Both Real Power Loss and Voltage Staability Limit “, IEEE Transaction on Power Syatems, Vol.22,No.1. [23] M.Tripathy, S.Mishra , L.L.Lay, Q.P.Zhang, 2006, “ Transmission Loss Reduction Based on FACTS and Bacterial Foraging Algorithm”, T.P.Runarsson at all (Eds) : PPSN IX, LNCS 4193, pp.222-231 [26] Sambarta Dasgupta, Arijit Biswas, Ajith Abraham and Swagatarn Das, “ Adaptive Computational Chemotaxis in Bacteria Foraging Algorithm”, International Conference on Complex, Intelligent and Software Intensive System, IEEE, 0-7695-3109-1, 2008 [27] Ajith Abraham, Arijit Biswas, Sambarta Dasgupta and Swagatarn Das, “Analysis of Reproduction Operator in Bacterial Foraging Optimization Algorithm”, IEEE, 978-1-4244-1823-7, 2008
1. Aliran daya mebggunakan metode Newton Rapshon (NR) 2. Menentukan rugi daya pada jaring transmisi. a. Sistem tanpa UPFC
Bentuk matrik Jacobian :
ΔP
J1
ΔQ
J3
Vi
J2 Δ J4 V Si
Vi.Ii *
,
dengan
S
Pi
Vl
jQi
o
sehingga : n
Pi
jQi
Vi Vj Yij.cos (θ j 1
n
Vi Vj Yij.sin (θ j 1
Z4.Ii
δi
δj)
Ii δi
δj)
b. Sistem dengan UPFC Bentuk umum aliran daya : P = f1(V, ,B,G) Q = f2(V, ,B,G) Bentuk matriks Jacobian :
V’I = Vse + Vi
Vj Z4.Iij
sehingga : Vse
Iij=Ise Ise Vse > o
Vi Vl
dan
Iij
Sij = Pij + j.Qij
; Sji = Pji + j Qji
CELL (SEL)
Bakteri E-Coli
Media cair
Kakuatan Bacteria Foraging : 1. Cnemotaxcis 2. Swarming 3. Reproduction 4. Ellimination and Dispersal
Proses Komputasi untuk menyelesaikan optimisasi dengan Matlab 7.1
Pengertian BFO dalam sistem tenaga listrik : a). Bakteri E-Coli memiliki 4.288 gen dan mutasi terjadi pada 10-7 setiap gen,
setiap generasi [16] b). Nutrisi yang dimaksud adalah rugi daya (losses) c). Chemotaxcis adalah langkah untuk mendapatkan nutrisi, yang terdiri dari Swim/run (searah) atau tumble (acak) d). Reproduction, Bakteri yang sehat merupakan jumlah anggota populasi yang mempunyai cukup makanan dan akan reproduksi (membelah dua) tanpa mutasi. Bakteri yang tidak sehat adalah bakteri yang tidak mendapatkan makanan selama foraging, sehingga tidak mampu reproduksi akan mati. Metode ini menguntungkan pada bakteri yang sehat (banyak makanan) dan membuat populasi tetap konstan sesuai dengan pengkodean algoritma. e). Ellimination and Dispersal, Dalam populasi, bakteri mengalami perubahan hidup (melalui komsumsi makanan) secara perlahan atau secara tiba-tiba karena pengaruh yang lain (misal : lingkungan) Ada pihak luar (social behavior atau air) yang dapat memindahkan populasi dalam waktu tertentu. Ellimination and Dispersal dapat membantu/merusak proses chemotaxcis
