PERENCANAAN PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA HIBRID DI PULAU MAGINTI MENGGUNAKAN SOFTWARE HOMER
PLANING OF HYBRID POWER PLANT IN MAGINTI ISLAND USING HOMER SOFTWARE
Usman, Ansar Suyuti, Ardiaty Arief Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Hasanuddin, 90245, TamalanreaMakassar, Indonesia
Alamat korespondensi Usman Program Studi Teknik Elektro Program Pascasarjana Universitas Hasanuddin Makassar HP : 085242396562 e-mail :
[email protected]
Abstrak Pulau Maginti mempunyai jumlah penduduk 2483 jiwa, dimana sistem kelistrikannya disuplai oleh genset dengan kapasitas 40 KVA yang beroperasi selama12 jam setiap hari, dengan sumber daya Energi Baru Terbarukan (EBT) yang dapat dikembangkan yaitu energi surya dengan potensi rata-rata sebesar 5.099 KWh/m2/hari dan potensi energi angin rata-rata sebesar 4.49 m/s. Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan kapasitas pembangkit hibrid dari PLTD, PLTS dan PLTB yang optimal berdasarkan Net Present Cost (NPC) dan menghitung hasil analisis kelayakan investasinya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu melakukan simulasi dengan menggunakan software HOMER. Berdasarkan hasil simulasi tersebut kemudian akan dilakukan analisis kelayakan investasi untuk mengukur seberapa layak sistem pembangkit hibrid ini apabila diterapkan. Hasil simulasi dari sistem yang direncanakan terdiri dari 4 sistem pembangkit, yaitu 1) PLTD 256 KW dan 32 KW, dengan NPC sebesar $ 4.428.512. 2) PLTD 256 KW dan 32 KW dan PLTS 300 KW, inverter 200 KW dan baterai 184 buah, dimana NPC sebesar $ 3.883.534. 3) PLTD 256 KW dan 32 KW dan PLTB 390 KW, inverter 200 KW dan baterai 190 buah, dimana NPC sebesar $ 3.860.725. 4) PLTD 256 KW dan 32 KW, PLTS 230 KW dan PLTB 260 KW, inverter 200 KW dan baterai 188 buah, dimana NPC sebesar $ 3.432.373. Kesimpulan dari penelitian ini adalah sistem pembangkit yang optimal adalah sistem pembangkit hibrid PLTD, PLTS dan PLTB, karena mempunyai NPC yang lebih rendah dan hasil analisis dari semua parameter kelayakan investasi menunjukan bahwa sistem ini layak untuk di kembangkan. Kata kunci : pembangkit hibrid, HOMER, NPC, kelayakan investasi
Abstract Maginti island has a population of 2483, the electrical system in there is supplied by a generator with a capacity of 40 KVA which operated for 12 hours every day, with the resources of Renewable Energy (RE) which can be developed with the potential of solar energy is an average of 5,099 kWh/m2/day and wind energy potential average of 4:49 m/s. The study aims to obtain a generating capacity of the hybrid Diesel Power Plant (DPP), Solar Power Plant (SPP) and Wind Power Plant (WPP) based on the optimum Net Present Cost (NPC) and calculate the results of the feasibility analysis of investment. The method used in this research is to do a simulation using HOMER software. Based on the simulation results will then be analyzed to assess the feasibility of investment viable of this hybrid power system when applied. Simulation results of the planned system consists of a 4 generation systems, ie 1) DPP 256 KW and 32 KW, with NPC is $ 4.428.512. 2) DPP 256 KW and 32 KW, SPP 300 KW, inverter 200 KW and battery 184 pieces, with NPC is $ 3.883.534. 3) DPP 256 KW and 32 KW, WPP 39 x 10 KW, inverter 200 KW and battery 190 pieces, with NPC is $ 3.860.725. 4) DPP 256 KW and 32 KW, SPP 230 KW, WPP 26 x 10 KW, inverter 200 KW and battery 188 pieces, with dimana NPC is $ 3.432.373. The conclusion from this study is that the optimal generation system is the diesel hybrid DPP, SPP and WPP, because it has a lower NPC and the results of all parameter analysis shows that the investment feasibility of this system is viable to be developed.
Key word : hibrud power plant, HOMER, NPC, investment feasibility
PENDAHULUAN Indonesia saat ini masih menghadapi persoalan disparitas antara daerah maju dan daerah tertinggal. Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional (RPJMN) menetapkan 199 kabupaten yang dikatagorikan sebagai daerah tertinggal. Daerah tertinggal umumnya tidak mendapatkan akses tenaga listrik dari PT. PLN dan salah kendala belum optimalnya pemanfaatan sumberdaya energi baru dan terbarukan (Rosyid, 2011). Sampai tahun 2012 rasio elektrifikasi Indonesia baru mencapai 73.37 % (ESDM, 2012a). Sumber energi listrik yang umum digunakan di Indonesia selama ini adalah hasil konversi dari energi fosil seperti minyak bumi, batubara dan gas yang sifatnya terbatas dan tidak ramah lingkungan (chem-isry.org, 2013). Indonesia memiliki potensi 50.000 MW dengan kapasitas terpasang 8 MW berupa Solar Home System (SHS) (ESDM, 2012b). Sedangkan untuk tenaga angin indonesia mempunyai potensi 75 GW, kapasitas terpasang sampai saat ini adalah 0.6 MW (Susandi, 2012). Pemanfaatan energi ini sejalan dengan Peraturan Presiden Republik Indonesia (Pepres RI) No. 5 tahun 2006 kontribusi Energi Baru Terbarukan (EBT) dan Perpres RI tentang Kebijakan Energi Nasional (KEN) (ESDM, 2013). Pulau Maginti merupakan salah satu pulau yang terdapat di Kecamatan Maginti Kabupaten Muna, Provinsi Sulawesi Tenggara dengan jumlah penduduk 2483 jiwa dengan luas wilayah 0.73 Km2 dengan pertumbuhan penduduk sebesar 1.03% (BPS Kab Muna, 2012). Saat ini sistem kelistrikan Pulau Maginti dipasok oleh genset yang dikelola oleh pihak swasta dengan kapasitas sebesar 40 KVA yang beroperasi selama12 jam setiap hari yaitu dari pukul 18.00 sampai pukul 06.00. Sumber daya EBT yang ada di Pulau Maginti energi surya dengan potensi rata-rata insolasi harian matahari sebesar 5.099 KWh/m2/hari (NASA, 2013) dan potensi energi angin mempunyai rata-rata 4.49 m/s (Openei.org, 2013) yang ditunjukan pada Tabel 1. Pemodelan sistem pembangkit hibrid dapat menggunakan software HOMER. Software ini paling banyak digunakan dalam menganalilis sistem pembangkit hibrid dalam skala kecil. Software ini mempunyai keunggulan dibandingkan dengan software lain misalnya dapat mengetahui hasil yang optimal dari konfigurasi sistem berdasarkan NPC, dapat melakukan analisis sensifitas dari sumber energi primer pembangkit, komponen pembangkit lebih terperinci, dapat melakukan simulasi yang terhubung dengan jaringan listrik, parameter masukan lebih terperinci dan lain-lain (Prityatomo, 2009). Penelitianpenelitian terdahulu yang relevan dengan topik ini adalah “Program Homer untuk Studi Kelayakan Pembangkit Listrik Hibrid di Propinsi Riau” oleh Kunafi pada tahun 2010, Optimisasi Pembangkit Listrik Tenaga Bayu Dan Diesel Generator Menggunakan Software
Homer oleh Nugroho pada tahun 2011 dan Economic Study of Hibrid Power System in Selayar Island, South Sulawesi, Indonesia dan A. M. Shiddiq Yunus, dkk pada tahun 2013. Tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini adalah mendapatkan kapasitas pembangkit hibrid dari PLTD, PLTS dan PLTB yang optimal berdasarkan Net Present Cost (NPC).
BAHAN DAN METODE Lokasi Penelitian Lokasi penelitian ini ada di Pulau Maginti terletak Barat Laut Pulau Muna, dibatasi oleh Selat Tiworo tepatnya pada posisi 4°50'8.46" - 4°50'6.73" LS dan 122°11'34.09" 122°11'46.00" BT. Secara administrasi masuk dalam wilayah di Kecamatan Maginti, Kabupaten Muna, Provinsi Sulawesi Tenggara. Pulau ini terdiri dari 2 (dua) desa yaitu Desa Maginti dan Desa Kangkunawe, dan mempunyai luas wilayah 0.73 km2 dengan jumlah penduduk 2483 jiwa dan 568 rumah tangga (BPS-Kab-Muna, 2012). Pengumpulan Data Informasi yang dibutuhkan dalam penelitian ini diperoleh cara wawancara dan studi literatur berupa buku, jurnal ilmiah, skripsi, tesis dan website yang berkaitan dengan penggunaan software HOMER dalam melakukan analisis pembangkit hibrid. Informasi tersebut berupa data kebutuhan energi listrik setiap jiwa, potensi energi matahari dan energi angin, harga bahan bakar dan komponen pembangkit hibrid, profil beban Pulau Muna, suku bunga pinjaman dan pertumbuhan penduduk Pulau Maginti. Rancangan Penelitian Perencanaan beban yang akan disimulasikan adalah untuk memenuhi kebutuhan energi listrik sampai 20 tahun yang akan datang berdasarkan komsumsi energi listrik perkapita yaitu sebesar 680 KWh (worldbank.org, 2013). Untuk melakukan simulasi pada penelitian ini akan dilakukan 4 jenis simulasi yang berbeda berdasarkan jenis pembangkitnya yaitu PLTD, hibrid PLTD dan PLTS, hibrid PLTD dan PLTB dan hibrid PLTD, PLTS dan PLTB. Data yang dibutuhkan dalam simulasi ini ditunjukan oleh Tabel 2. Analsis Data Data yang didapatkan berupa kebutuhan energi listrik pada saat ini diproyesikan sampai 20 tahun kedepan berdasarkan pertumbuhan penduduk. Profil beban yang didasarkan pada profil beban di Pulau Muna yang disajikan pada Gambar 1. Hasil simulasi yang akan dianalis adalah biaya sistem, kelistrikan, komsumsi bahan bakar dan
emisi, dengan
membandingkan semua hasil simulasi sistem yang dianggap optimal terhadap sistem lainnya.
HASIL PENELITIAN Hasil simulasi penelitian ini sesuai dengan rancangan penelitian dibagi dalam 4 simulasi yang terdiri dari PLTD, hibrid PLTD dan PLTS, hibrid PLTD dan PLTB dan hibrid PLTD, PLTS dan PLTB. Hasil simulasi tersebut meliputi kapasitas masing-masing jenis pembangkit, capital cost, NPC, operating cost, Cost of Energi (COE), produksi energi listrik, komsumsi bahan bakar, faktor kapasitas, kontribusi EBT, kelebihan energi listrik dan emisi PLTD. Hasil simulasi ini disajikan pada Tabel 3. Berdasarkan tersebut, sistem pembangkit yang optimal adalah pembangkit hibrid yang terdiri dari PLTD 256 KW dan 32 KW, PLTS 230 KW dan PLTB 26 x 10 KW, inverter 200 KW dan baterai 188 buah. Sistem pembangkit hibrid PLTD, PLTS dan PLTB ini mempunyai NPC yang terndah dibandingkan dengan sistem pembangkit lainnya yaitu sebesar $ 3.432.374. seperti yang ditunjukan pada Gambar 2. Hasil analisis parameter kelayakan investasi didapatkan NPV sebesar $ 451,686, PI sebesar 1.325 %, DPP sebesar 5 tahun dan 7 bulan serta IRR 11.63%.
PEMBAHASAN Penelitian ini menunjukan bahwa sistem yang optimal berdasarkan NPC adalah sistem pembangkit hibbrid PLTD, PLTS dan PLTB. Sistem ini mempunyai NPC sebesar $ 3.432.374, dengan COE sebesar $ 0.386 dan biaya operasi sebesar $ 278,795/thn. Komponen penyusun NPC ini, bahan bakar merupakan biaya terbesar dalam total NPC sebesar $ 1,647,706, kemudian biaya investasi sebesar $ 1,285,610, biaya operasi dan pemeliharaan sebesar $ 546,343, biaya penggantian sebesar $ 161,962 dan nilai sisa proyek sebesar $ 9,248. Apabila dibandingkan dengan sistem pembangkit lainnya misalnya PLTD biaya bahan bakar pada sistem ini dapat mencapai 61% dari NPC sistem, yaitu sebesar $ 3,135,317. Sama halnya dengan sistem hibrid PLTD dan PLTS, hibrid PLTD dan PLTB biaya bahan bakar dalam sistem NPC masih mendominasi yaitu sebesar $ 2,127,063 dan $ 2,024,445 berturutturut, sedangkan sistem pembangkit hibrid PLTD, PLTS dan PLTB biaya bahan bakar ini sebesar $ 1,647,706. Penurunan biaya bahan bakar dalam NPC ini disebabkan oleh berkurangnya jam operasi dari pembangkit yang menggunakan bahan bakar disel, sehingga mengurangi penggunaan bahan bakar. Total energi yang dihasilkan oleh sistem ini adalah sebesar 1,385,187 KWh/tahun. Energi listrik yang dihasilkan setiap bulannya dalam setahun PLTS menghasilkan energi listrik sebesar 363,843 KWh (26%) dan faktor kapasitasnya adalah 18.1%. PLTB sebesar 394,832 KWh (29%) dan faktor kapasitasnya adalah 17.3%. PLTD sebesar 626,513 KWh (45%) dan faktor kapasitasnya adalah 41.4%.
Sistem pembangkit hibrid PLTD, PLTS dan PLTD menghasilkan energi listrik yang lebih besar yaitu sebesar 1,385,187 KWh/tahun. Dibandingkan dengan sisetem PLTD, hibrid PLTD dan PLTS, hibrid PLTD dan PLTB masing-masing sebesar 1,189,211 KWh/tahun, 1,292,100 KWh/tahun, 1,353,205 KWh/tahun. Hal ini terjadi karena besarnya jumlah total kapasitas pembangkit dari sistem ini, akan tetapi akan menghasilkan kelebihan energi listrik setiap tahunnya besar pula. Sistem pembangkit ini menghasilkan kelebihan energi sebesar 168,052 KWh/tahun. Kelebihan energi listrik ini terjadi karena produksi energi listrik
melebihi permintaan energi listrik yang dibutuhkan beban dan melebihi kemampuan baterai dalam menyimpan energi tersebut. Untuk mengurangi kelebihan energi ini bisa diatasi dengan pengaturan beban atau menambahkan penyimpanan energi (baterai) akan tetapi dapat mempengaruhi biaya sistem yang akan menaikan NPC sistem sehingga tidak optimal lagi. Pada sistem pembangkit hibrid ini, menghasilkan kontribusi energi terbarukan sebesar 45%. Dibandingkan dengan sistem pembangkit hibrid PLTD dan PLTS, hibrid PLTD dan PLTB masing-masing sebesar 37% dan 44%. Sistem pembangkit hibrid ini mempunyai kontribusi energi terbarukan yang lebih tinggi. Hal ini disebabkan oleh besarnya kapasitas pembangkit yang menggunkanan EBT. Presentasi energi terbarukan ini akan mengurangi penggunaan bahan bakar disel serta biaya sistem seperti biaya operasi, NPC, dan COE, akan tetapi akan menambah biaya investasi. Sistem pembangkit hibrid ini, membutuhkan bahan bakar sebesar 198,381 liter/tahun dan menghasilkan gas buang CO2 sebesar 522,403 kg/tahun. Sistem pembangkit hibrid ini mempunyai pemakain bahan bakar dan menghasilkan emisi CO2 yang terendah dari semua sisitem yang disimulasikan. Seperti PLTD membutuhkan bahan bakar sebesar 377,488 liter/tahun, hibrid PLTD dan PLTS, hibrid PLTD dan PLTB masing-masing sebesar 256,095 liter/tahun dan 256,095 liter/tahun. Untuk emisi CO2 mengalami penurunan sebesar 47.45% apabila dibandingkan dengan sistem PLTD, 35.43% terhadap hibrid PLTD dan PLTS dan 32.16% terhdap hibrid PLTD dan PLTB. Penurunan penggunaan bahan bakar dan emisi ini sebagai akibat berkurangnya operasi dari unit PLTD dari sistem hibrid. Hasil simulasi ini menunjukan bahwa biaya investasi dari sistem hibrid yang menggunakan energi terbarukan masih tinggi yang diakibatkan oleh mahalnya komponenkomponen, bila dibandingkan dengan pembangkit yang berbasiskan energi fosil atau PLTD. Akan tetapi harga energinya yang rendah yaitu sebesar $ 0.386, bila dibandingkan dengan sistem PLTD yaitu sebesar 0.471. Hal ini akibat dari penurunan penggunaan bahan bakar, karena dalam sistem pembangkit berbasiskan energi fosil biaya bahan bakar bisa mencapai 60 % dari total biaya operasi (Marsudi, 2011).
Kelayakan investasi suatu sistem diukur dengan beberapa parameter misalnya NPV, PI, DPP dan IRR. Suatu investasi akan layak apabila NPV lebih besar 0, PI lebih besar 0 dan DPP lebih besar umur investasi dan IRR lebih besar suku bunga acuan (Halim, 2009). Hasil analisis didapatkan NPV sebesar $ 451,686, nilai ini lebih dari 0. PI sebesar 1.325 %, juga lebih besar 0, DPP sebesar 5 tahun dan 7 bulan lebih kecil dari umur proyek yaitu 20 tahun serta IRR 11.63% lebih besar dari suku bunga acuan sebesar 10%, dengan demikian semua parameter ini terpenuhi dimana umur
KESIMPULAN DAN SARAN Berdasarkan hasil simulasi, pembangkit hibrid yang optimal adalah terdiri dari PLTD 256 KW dan 32 KW, PLTS 230 KW dan PLTB 26 x 10 KW, inverter 200 KW dan baterai 188 buah dengan NPC sebesar $ 3.432.373. Sistem ini memilki COE sebesar $ 0.386/KWh. Energi yang dihasilkan adalah 1,385,187 KWh/tahun, dengan pemakaian bahan bakar sebesar 198,381 liter/tahun. Untuk mendapatkan hasil simulasi yang paling mendekati kondisi riil, maka sebaiknya melakukan pengukuran radiasi matahari dan kecepatan angin langsung di lapangan. Karena HOMER mengoptimalkan suatu sistem pembangkit berdasarkan parameter ekonominya, maka nilai tukar Rupiah terhadap dolar akan mempengaruhi hasil simulasi, sehingga hal ini harus menjadi perhatian dalam penelitian-penelitian kedepannya.
UCAPAN TERIMA KASIH Penulis menyadari bahwa penyusunan penelitian ini banyak mengalami hambatan, rintangan dan halangan, namun dengan bantuan dari berbagai pihak semua ini dapat terselesaikan dengan baik, Oleh karena itu, pada kesempatan ini penulis menyampaikan rasa terima kasih dan penghargaan yang setinggi-tingginya kepada Bapak Prof. Dr. Ir. Ansar Suyuti, MT dan Ibu Ardiaty Arief. ST. MTM. Ph.D. selaku pembimbing yang banyak meluangkan waktunya memberikan petunjuk dan bimbingan sehingga kesulitan penulis dalam membuat tesis ini dapat terselesaikan. Terima kasih juga yang sebesar-besarnya kepada Bapak dan Ibu Dosen yang telah memberikan banyak masukan dan bimbingannya selama penulis menempuh perkuliahaan.
DAFTAR PUSTAKA BPS Kab Muna. ( 2012). Kecamatan Maginti Dalam Angka. Raha Badan Pusat Statistik Kabupaten Muna. chem-is-ry.org. (2013). pembangkit listrik tenagan surya memecah kebuntuan energi nasional dan dampak pencemaran lingkungan. Retrieved 23 Mei 2013, from http://www.chem-is-ry.org ESDM. (2012a). Handbook of Energy & economic Statistics Of indonesia. Jakarta: Kementrian Energi dan Sumber Daya Mineral. ESDM. (2012b). Indonesia Energy Outlook 2010. Jakarta: Kementrian Energi dan Sumber Daya Mineral. ESDM. (2013). Rancangan Umum Pokok-pokok Kebijakan Energi Nasional. Retrieved 6. Juni, 2013, from http://www.esdm.go.id Halim, Akhmad. (2009). Analisis Kelayakan Investasi Bisnis. Yogyakarta: Graha Ilmu. Marsudi, Djiteng. (2011). Pembangkitan Energi Listrik (S. Lameda Simarmata & S. Ade M. Drajat Eds.). Jakarta: Erlangga. NASA. (2013). Dayli Radiation. Retrieved 24 Mei, 2013, from http://power.larc.nasa.gov/ Openei.org. (2013). Wind Sped. Retrieved 10 September, 2013, from http:\\en.openei.org/apps/swera/ Prityatomo, Angga Rizki. (2009). Analysis Homer Simulation for BTS (Base Transceiver Station) di Pecatu Bali. (Under Gruduate), Universitas Indonesia., Depok. Rosyid, Akhmad. (2011). Pembangkit Listrik Tenaga Surya Hibrida untuk Listrik Pedesaan di Indonesia. Jurnal Material dan Energi Indonesia, 01(01), 31-38. Susandi, Army. (2012). Potensi Energi Angin Dan Surya di Indonesia. Bandung: Institut Teknlogi Bandung. worldbank.org. (2013). Electric power consumption (kWh per capita). Retrieved oktober, 2013,from http://data.worldbank.org/indicator/EG.USE.ELEC.KH.PC?order=wbapi_data_value_ 2010+wbapi_data_value+wbapi_data_value-last&sort=asc
Tabel 1. Potensi energi matahari dan angin Pulau Maginti (NASA, 2013; Openei.org, 2013) Bulan Januari Februari Maret April Mai Juni Juli Augustus September Oktober November Desember Rata-rata
Intensitas Matahari 2
(kWh/m /d) 4.99 5 5.15 4.87 4.55 4.33 4.6 5.23 5.86 6.01 5.55 5.04 5.09
Kecepatan Angin (m/det) 4.68 4.81 4.23 4.09 4.75 4.67 4.9 4.87 4.69 4.05 3.85 4.31 4.49
Tabel 2. Parameter masukan komponen dalam HOMER PV (Black&Vact, 2012; LG, 2012; Solarpower, 2014) Size (KW) 1 Daerating (%) 85 Capitasl ($) 2306 Tracking system No tracking Life time (year) 25(LG, 2012) Eficiency (%) 15 Turbin angin (Black&Vact, 2012; Evoco-Energi, 2011) Technologi Evoco Energy Life time (year) 20 Power (KW) 10 Hub. Height (m) 15 Capitasl ($) 19800 Replacement ($) 0 Baterai (Islam & Islam, 2010; Trojan, 2014) Technologi Torajan L16P Capasity (Ah) 360 Voltage (V ) 6 Life time (kWh) 1,075 Capitasl ($) 335 Replacement ($) 288 Inverter (Islam & Islam, 2010) Capacity (kW) 1 Capitasl ($) 214 Eficiency (%) 95 Replacement ($) 168 Life time (year) 15 O & M ($) 0 Generator terpasang (Mitshubitsi; Omar, 2007) Capacity (kW) 32 Capitasl ($) 0 Lifetime (hour) 20000 Replacement ($) 9880 Min. load ratio (%) 30 O & M ($) 0.6 Intercept coef (L/hr/Kw Slop L/hr/Kw 0.051 0.1937 rated) output) Generator tambahan (Olympian-Power, 2013; Omar, 2007; Trakindo, 2014) Capacity (kW) 256 Capitasl ($) 51500 Lifetime (hour) 20000 Replacement ($) 51400 Min. load ratio (%) 30 O & M ($) 13.474 Intercept coef (L/hr/Kw Slop L/hr/Kw 0.052 0.2187 rated) output) Disel 1.043 $/L Ekonomi Interest rate (%) 11 Fixed capital ($) 83150 Project lifetime (yr) 20 Fixed O&M ($) 7305 Kontrol sistem Dispatch strategy Load following Batasan sistem Max. annual capacity sortage (%) 0 Min. renewable fraction (%) 0
Tabel 3. Hasil simulasi sistem Jenis Pembangkit PLTD 256 KW PLTD 32 KW PLTD 256 KW PLTD 32 KW PLTS 249 KW Baterai 184 buah Inverter 200 KW PLTD 256 KW PLTD 32 KW PLTB 39 x 10 KW Baterai 190 buah Inverter 200 KW PLTD 256 KW PLTD 32 KW PLTS 230 KW PLTB 26 x 10 KW Baterai 188 buah Inverter 200 KW
Operating Cost ($)
COE ($/kWh)
134,650
4,428,512
539,204
0.471
1,189,211
377,488
930,890
3,883,535
370,780
0.413
1,292,100
256,095
Faktro kapasitas (%) 52.9 1.05 35.0 12.0 18.1
243,740
32.4 12.4 17.3
Capital Cost ($)
1,013,300
1,285,610
NPC ($)
3,860,726
3,432,374
357,567
294,696
0.411
0.386
Produksi listrik (kWh/tahun)
Komsumsi BBM (liter/tahun)
1,353,205
1,385,187
198,381
26.0 15.4 18.1 17.3
Kontribusi EBT (%)
Kelebihan listrik (KWh/ tahun)
Emisi CO2 (kg/tahun)
0
8,868
994,049
37
86,915
674,383
44
145,156
641,848
55
168,052
522,403
(a)
(b) Gambar 1. Profil beban Pulau Maginti a) harian dan b) bulanan
Gambar 2. Total NPC sistem
