Dalam jaringan sistem tenaga interkoneksi skala besar, ada sedikit tantangan dalam mengevaluasi dan menjaga stabilitas sistem secara keseluruhan. Kemampuan sistem tenaga untuk memasok semua jenis beban selama bencana alam atau gangguan belum ditangani. Pekerjaan ini berfokus pada pengembangan sistem pengukuran area luas untuk mengelola dan mengontrol sistem tenaga dalam semua kondisi operasi. Sistem bus IEEE-14 dimodelkan dalam perangkat lunak PSCAD untuk mensimulasikan sembilan belas jenis gangguan berdasarkan algoritma jalur terpendek multi-tujuan. Untuk mengelola pengukuran luas area, penelitian harus memahami prinsip kerja algoritma jalur terpendek multi-tujuan, dimana metode yang diusulkan akan menentukan jalur baru untuk sistem bus IEEE-14. Untuk mengevaluasi kinerja algoritma jalur terpendek multi-tujuan, semua bagian dari sistem bus IEEE-14 disimulasikan dengan gangguan. Jarak jalur normal (tanpa gangguan simulasi) dan jalur baru (dengan gangguan simulasi) dicatat. Berdasarkan data yang direkam, ditemukan bahwa lokasi sesar berpengaruh signifikan terhadap jalur terpendek bus yang terhubung satu sama lain.
Sistem pemantauan area luas terdiri dari tiga komponen: manajemen, pengukuran, dan komunikasi. Infrastruktur ini perlu dibangun secara memadai untuk pengoperasian sistem tenaga listrik yang optimal. Untuk mencapai tingkat observabilitas sistem yang memuaskan, infrastruktur pengukuran dan komunikasi di jaringan area luas direncanakan secara independen dari perspektif manajemen. Ada banyak prosedur yang diambil untuk mengembangkan sistem uji 14-bus untuk penelitian ini. Pada langkah pertama, program linier integer dipilih untuk menentukan konfigurasi optimal dari mekanisme pengukuran. Jalur terpendek multi-tujuan dinamis digunakan pada langkah berikutnya untuk menghasilkan opsi infrastruktur komunikasi terbaik. Kasus gangguan ditugaskan untuk memantau kinerja jalur terpendek multi-tujuan, di mana 19 kasus gangguan disimulasikan. Untuk setiap kasus, jarak yang dihitung menggunakan teknik rute terpendek multi-tujuan diukur dan dibandingkan.
Pekerjaan awal melibatkan pemodelan dalam perangkat lunak PSCAD untuk mengembangkan jaringan IEEE 14-bus sebagai sistem pengujian. Posisi PMU kemudian ditentukan dengan menggunakan integer linear programming (ILP). Penempatan PMU diselesaikan dengan menggunakan pemrograman bilangan bulat biner di MATLAB. Namun karena keterbatasan penelitian, penelitian ini tidak mengembangkan algoritma penempatan PMU melainkan penempatan PMU yang telah ditetapkan menggunakan ILP pada sistem bus IEEE-14.
Untuk menyelesaikan masalah lokasi unit pengukuran fasor yang optimal, tiga PMU akan dipasang di bus 2, 6, dan 9. Untuk mengamati kinerja algoritma jalur terpendek multiobjektif, semua bagian ditugaskan oleh gangguan. Penempatan 19 kasus gangguan yang berbeda pada sistem bus IEEE-14. Untuk menguji kinerja metode rute terpendek multi-tujuan, setiap gangguan dialokasikan ke berbagai tempat.
Jarak yang ditentukan antara bus 5 dan bus 2 untuk rute 1 berjarak 39,8 kilometer. Ketika gangguan 1 terjadi, tidak ada perubahan yang diamati pada kondisi rute dan jarak. Ubah rute nomor 5, yang merupakan rute utama jalur, bisa dilihat mulai dari bus 6, terus bus 11, bus 10, dan bus 9. Hasil simulasi untuk jalur utama adalah 106,2 kilometer. Berdasarkan pengamatan, jalur baru jarak tercatat 137 kilometer. Nilai ini berbeda dari jalur normal sejauh 30,8 kilometer. Ini berarti bahwa metode multi-tujuan untuk menentukan jalur baru dari jarak memiliki dampak besar pada efektivitas jarak jalur. Rute 5 menunjukkan jarak yang berbeda antara rute utama dan rute setelah gangguan terjadi. Jarak normal untuk Rute 5 adalah 106,2 kilometer, tapi setelah patahan, jaraknya meningkat menjadi 137 kilometer. Ini karena fakta bahwa gangguan 1 terjadi antara bus 10 dan 11. Algoritma harus menghitung jalur terpendek untuk terhubung bus 6 dan 9 karena jalur utama yang digunakan adalah antara bus 10 dan 11. Algoritme melihat setiap jalur yang mungkin dan memilih yang terpendek. Jalur untuk rute 5 terdiri dari bus 6, 5, 4, 7, dan 9. Karena gangguan tidak mengganggu jalur, rute lain tidak terpengaruh. Setiap kasus gangguan disimulasikan menggunakan software MATLAB. Untuk setiap kondisi gangguan, algoritma dimodifikasi untuk mengevaluasi dan memilih jalur terpendek. Hasilnya akan menunjukkan jarak antara setiap kondisi gangguan dan bus lainnya. Setiap jarak yang dicatat oleh setiap kasus gangguan untuk terhubung ke bus lain menggunakan jalur terpendek kemudian ditentukan. Data dari 19 kasus kegagalan dicatat, dan grafik diplot untuk memperoleh lebih banyak informasi mengenai kinerja algoritma rute terpendek multi-tujuan.
Karya ini menyajikan metode baru berdasarkan multi-tujuan algoritma jalur terpendek untuk menentukan jarak jalur baru terhubung bus ketika gangguan terjadi di berbagai lokasi dalam sebuah sistem tes. Sistem bus IEEE-14 diuji dengan sembilan belas jenis gangguan yang berbeda untuk diselidiki kinerja algoritma yang diusulkan selama peristiwa gangguan. Jarak jalur diukur dan jalur terpendek untuk setiap kasus gangguan kemudian ditentukan. Berdasarkan hasil tersebut, ditemukan bahwa jalur terpendek dari bus yang terhubung ke masing-masing lainnya secara signifikan dipengaruhi oleh lokasi gangguan. Di dalam jika terjadi gangguan, algoritma yang diusulkan akan memilih yang baru jalur berdasarkan jarak terpendek, tidak termasuk rute lama, yang sudah terpengaruh oleh gangguan. Berdasarkan diperoleh hasil, kejadian gangguan telah secara signifikan mempengaruhi rute utama yang terdiri dari rute 6, 11, 10 dan 9. Bisa berupa menyimpulkan bahwa algoritma jalur terpendek multiobjektif adalah mampu memperkirakan kemungkinan jarak jalur baru selama gangguan dalam sistem IEEE 14-bus.
Dalam sistem IEEE-14 bus, 19 gangguan diaplikasikan di lokasi yang berbeda dan diuji untuk pengumpulan data berdasarkan pemanfaatan algoritma rute terpendek multi tujuan. Setiap patahan kemudian disimulasikan menggunakan metode jalur terpendek multi-objektif di MATLAB untuk menentukan panjang jalur terpendek. Semua data di bagian ini dikumpulkan dengan simulasi, dan dievaluasi dengan memplot grafik untuk diskusi lebih lanjut.
Penulis: Lilik Jamilatul Awalin, ST, SPd, MT, PhD.
Informasi detail dari riset ini dapat dilihat pada tulisan kami di:
