Agim Tetuko, 5311418016 (2023) OPTIMASI SISTEM MANAJEMEN ENERGI PADA MICROGRID MENGGUNAKAN CROW SEARCH ALGORITHM. Under Graduates thesis, UNIVERSITAS NEGERI SEMARANG.

PDF - Published Version Restricted to Repository staff only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Microgrid pada dasarnya dapat menggunakan berbagai macam sumber energi terbarukan, seperti energi matahari, angin, air, dan lain-lain. Namun, penggunaan sumber energi terbarukan sangat bergantung pada kondisi cuaca dan waktu yang bersifat stokastik sehingga menghasilkan pembangkit listrik dengan daya yang bervariasi pada sistem microgrid. Sehingga sistem manajemen energi / Energy Management System (EMS) microgrid perlu mempertimbangkan sistem penyimpanan listrik, perangkat beban, dan unit pembangkit, sambal memastikan operasi jaringan microgrid yang optimal dan andal guna menangani ketidakpastian dalam microgrid serta mengurangi biaya operasi. Pada penelitian ini, Crow Search Algorithm (CSA) digunakan untuk mengoptimasi energy manajemen sistem pada microgrid guna mencari biaya operasional sistem paling rendah dengan tetap mempertimbangkan kontinuitas daya. Sistem microgrid yang akan dioptimasi adalah microgrid di area kampus dengan konfigurasi PV/BESS/DG yang terhubung grid. Kapasitas optimal dari masing DER dipertimbangkan guna mendukung pembangkitan optimal pada sistem microgrid. Sistem microgrid yang dioptimasi di skenariokan dalam berbagai kondisi pembebanan pada mode terhubung grid dan standalone. Untuk menyelidiki performa optimal algoritme CSA, Parameter flock size diselidiki lebih jauh guna mendapatkan nilai optimal parameter untuk kasus yang diteliti. Untuk memverifikasi kemampuan algoritme yang diusulkan dalam penyelesaian kasus EMS, CSA dibandingkan dengan metode konvensional yang mengoptimalkan penggunaan RES. Hasil penelitian menunjukkan bahwa CSA mampu mendapatkan biaya operasional minimum pada microgrid area kampus dengan tetap memperhatikan kontinuitas beban daya permintaan. Hasil pengujian sistem pada beberapa skenario pembebanan juga membuktikan bahwa CSA tetap mampu menemukan biaya operasional minimum pada microgrid dengan tetap menjaga kontinuitas daya dengan memenuhi permintaan beban yang diminta dalam setiap kondisi. Nilai optimal parameter flock size ditetapkan 40, dimana pada nilai tersebut algoritme mampu mengasilkan biaya operasi paling minimum dengan nilai error dan standar deviasi yang paling rendah. Algoritme CSA terbukti mampu menghasilkan biaya operasi yang lebih sedikit sebesar 0,677% dari metode konvensional yang mengoptimalkan penggunaan RES.

Actions (login required)

View Item