Analisa Keandalan Jaringan DistribusiWilayah Surabaya Menggunakan Metode

Monte Carlo

Agung Arief Prabowo – 2207 100 058

Dosen Pembimbing:

Prof. Dr. Ir. Adi Soeprijanto ST., MT.I Gusti Ngurah Satriyadi H, ST, MT.

Latar Belakang

• Kebutuhan tenaga listrik semakin meningkatdari tahun ke tahun, hal ini semakinmeningkatnya taraf hidup masyarakat. Padasaat ini tenaga listrik telah menjadikebutuhan pokok bagi seluruh konsumentenaga listrik.

• Kontinyuitas penyediaan tenaga listrikmenjadi tuntutan yang semakin besar darikonsumen tenaga listrik. Oleh karena haltersebut, maka dituntut adanya suatu sistemtenaga listrik yang handal.

Rumusan Masalah

Permasalahan yang ada adalah bagaimanamenganalisa sistem distribusi wilayah Surabayakhususnya untuk masing-masing gardu induk,serta menentukan indeks keandalan dari sisipelanggan.

Tujuan

• Mengetahui dan menganalisa nilai indekskeandalan ditinjau dari sisi pelanggan.

• Membandingkan dengan standar PLN yangtelah ada, apakah bisa dikatakan nilai yangdidapat sudah baik atau tidak.

Metodologi

• Studi Literatur

• Pengumpulan Data (2003-2009)

• Pengolahan Data

• Analisis dan Perhitungan

• Penulisan Buku Tugas Akhir

Definisi Keandalan

Peluang suatu sistem atau komponen untukdapat beroperasi sesuai dengan fungsinyadalam rentang waktu dan kondisi operasitertentu.

Monte Carlo

• Penggunaan metode Monte Carlo memerlukan sejumlah bilangan acak.

• Simulasi Monte Carlo terdiri dari sebuahmodel matematis yang diset di dalam program komputer dan dengan menggunakan random sampling dari distribusi kegagalan dandistribusi reparasi dari masing-masingkomponen yang ada dalam sistem, reliability, dan avaibility.

• Random sampling dimanfaatkan untukmelakukan penilaian reliability dan avaibilityatau parameter lain yang dikehendaki.

MTTF dan MTTR

MTTF

• MTTF=

Mean Time To Failure adalahwaktu rata-rata kegagalan yangterjadi selama beroperasinya suatusistem. Dari data yang telah didapatmaka dilakukan perhitungan MTTFtiap gardu induk untuk tiaptahunnya, maupun untukkeseluruhan selama 7 tahun. SatuanMTTF adalah hari.

MTTR

• MTTR=

Mean Time To Repair adalahwaktu rata-rata yang diperlukanuntuk melakukan perbaikanterhadap terjadinya kegagalan suatusistem. Satuan MTTR adalah menit.

MTTF dan MTTR tahunan

NoGardu Induk

(GI)Transformator

MTTF

(hari)

MTTR

(menit)

1

Waru

I x x

2 II x x

3 III 10,75 17,75

4 IV 21,5 769

5 V n/a n/a

6 VI x x

7 VII n/a n/a

8

Sukolilo

I n/a n/a

9 II 33,75 445,79

10 III x x

11

Rungkut

I x x

12 II x x

13 III 41,25 324,25

14 IV x x

15 V x x

16Ngagel

I x x

17 II n/a n/a

18Darmo Grande

I x x

19 II x x

20Wonokromo

I x x

21 II x x

• Contoh hasil pengerjaan MTTF dan MTTR pada tahun 2003 untuk masing-masing garduinduk.

• X = tidak ada gangguan

• n/a = hanya terjadi 1 kali gangguan

MTTF dan MTTR selama 7 tahun (2003-2009)Area Surabaya Selatan

NoGardu

IndukTransformator

MTTF

(hari)

MTTR

(menit)

1 Waru

I n/a n/a

II 300 20,6

III 150,8333 184,8

IV 289,42 504,1

V 233 101,772

VI 100,1 206,86

VII 550,333 31,53

2 Sukolilo

I 55 277,92

II 176,86 547,38

III 73,14 122,4

3 Rungkut

I 25,11 50,053

II 99,375 189,86

III 83,9375 196,19

IV x x

V 88,25 97,98

4 NgagelI n/a n/a

II 118,46 13,12

5Darmo

Grande

I 121 33,076

II 477,67 12,653

6 WonokromoI 151,75 237,82

II n/a n/a

MTTF dan MTTR selama 7 tahun (2003-2009)Area Surabaya Utara dan Barat

NoGardu

IndukTransformator

MTTF

(hari)

MTTR

(menit)

1 UjungI x x

II 134,44 13,42

2 KenjeranI 212 19,5

II 203,8 20,446

3 KrembanganI 78,47 163,35

II 43,46 97,95

4 Kupang I 165 400,32

5 SawahanI 134,83 57,29

II 47 125,66

6 SimpangI 388,8 239,93

II n/a n/a

7 Tandes

I 226,25 33,72

II n/a n/a

III 78,8 22,14

IV n/a n/a

8 Undaan I n/a n/a

9 UjungI x x

II 134,44 13,42

10 KenjeranI 212 19,5

II 203,8 20,446

11 Krembangan I 78,47 163,35

NoGardu

IndukTransformator

MTTF

(hari)

MTTR

(menit)

1 BabadanI 154,86 47,57

II n/a 16

2 IspatindoI x x

II n/a n/a

MTTF dan MTTR selama 7 tahun (2003-2009)

• Nilai MTTF terkecil dari seluruh wilayahSurabaya adalah 25,11 hari (GI RungkutTransformator I) dan MTTF terbesar adalah550,33 hari (GI Waru Transformator VII).

• Untuk nilai MTTR dapat dilihat dari yang terendah yaitu 12,653 menit (GI Darmo Grande Transformator II) dan yang tertinggi 547,38menit (GI Sukolilo Transformator II).

Indeks Keandalan dari Sisi Pelanggan

SAIFI

• SAIFI (System Average Interruption Frequency Index) adalah jumlah rata-rata kegagalan yang terjadi per pelanggan yang dilayani per tahun.

λk = laju kegagalan saluran

Mk = jumlah pelanggan pada saluran k

M = total pelanggan pada sistem

SAIDI

• SAIDI (System Average Interruption Duration Index) adalah nilai rata-rata dari lamanya kegagalan untuk setiap pelanggan selama satu tahun.

µk = laju perbaikan saluran

Mk = jumlah pelanggan pada saluran k

M = total pelanggan pada sistem

Indeks Keandalan dari Sisi Pelanggan

CAIDI• CAIDI (Customer Average

Interruption Duration Index) adalahindeks keandalan hasil pengukurandari durasi gangguan konsumenrata-rata tiap tahun. Indeks iniberisi tentang waktu rata-rata untuk penor malan kembaligangguan tiap-tiap konsumendalam satu tahun

World Class Service (WCS)

• Standart WCS untuk SAIFI adalah 3 kali/pelanggan/tahun.

• Standart WCS untuk SAIDI adalah 100 jam/tahun

Indeks Keandalan dari Sisi PelangganArea Surabaya Selatan

SAIFI SAIDI

WCS 3 100

GI Waru 1,71 36,09

GI Sukolilo 2,70 113,36

GI Ngagel 2,29 4,52

GI Rungkut 3,58 58,32

GI Darmo Grande 1,74 3,01

GI Wonokromo 2,04 50,77

0

20

40

60

80

100

120

SAIFI

SAIDI

Indeks Keandalan dari Sisi PelangganArea Surabaya Utara dan Barat

SAIFI SAIDI

WCS 3 100

GI Tandes 1,54 4,97

GI Ujung 2,11 3,97

GI Kenjeran 1,64 3,56

GI Krembangan 3,70 82,79

GI Kupang 1,96 74,28

GI Sawahan 3,43 77,34

GI Babadan 1,93 10,49

0

20

40

60

80

100

120

SAIFI

SAIDI

Indeks Keandalan dari sisi pelanggan rata-rata per tahun selama 7 tahun dengan beberapa

iterasi dan elapsed time (waktu iterasi)

Iterasi

(N)

Elapsed Time

(second)

SAIFI

(kali/tahun)

SAIDI

(jam/tahun)

CAIDI

(jam)

1000 1,97 1,71 36,09 21,02

2500 4,20 1,72 35,80 20,71

5000 8,13 1,72 36,39 21,05

7500 12,74 1,72 36,24 20,97

10000 18,07 1,73 35,86 20,69

Hasil Simulasi SAIFI dan SAIDI denganiterasi 1000 kali

Hasil Simulasi SAIFI dan SAIDI denganiterasi 2500 kali

Hasil Simulasi SAIFI dan SAIDI denganiterasi 5000 kali

Hasil Simulasi SAIFI dan SAIDI denganiterasi 7500 kali

Hasil Simulasi SAIFI dan SAIDI denganiterasi 10000 kali

Kesimpulan

• Nilai Mean Time To Failure (MTTF) terkecil selama 7 tahun untuk adalah 25,11 hari (GI Rungkut Transformator I) dan nilai MTTF terbesar adalah550,33 hari (GI Waru Transformator VII) serta nilai rata-ratanya adalah13,55 hari. Dari hasil tersebut nampak bahwa transformator yang mempunyai nilai performa yang lebih baik bila dibandingkan dengan gardu induk lainnya adalah GI Waru Transformator VII.

• Untuk nilai MTTR dapat dilihat dari yang terendah yaitu 12,653 menit(GI Darmo Grande Transformator II) dan yang tertinggi 547,38 menit (GI Sukolilo Transformator II). Jadi dapat disimpulkan bahwa waktu yang dibutuhkan untuk menormalkan kembali penyaluran daya setelah terjadi gangguan adalah relatif singkat.

Kesimpulan [2]

• Nilai SAIFI untuk WCS adalah 3, sedangkan nilai SAIDI untuk WCS adalah 100. Gardu induk yang memiliki indeks keandalan pelanggan diluarstandart adalah GI Sukolilo (SAIDI=113,36), GI Rungkut (SAIFI=3,58), GI Krembangan (SAIFI=3,70), GI Sawahan (SAIFI=3,43). Untuk perbaikannyadigunakan parameter angka yang dipilih secara bebas agar dapatmenemukan hasil yang baik. Sedangkan pada kenyataannya, untukmemperbaiki MTTF atau MTTR yaitu dengan cara maintenance atauperawatan yang lebih baik pada peralatan transformator gardu induk.

• Dari beberapa iterasi yang dilakukan dapat diambil kesimpulan bahwatidak ada perbedaan hasil yang cukup signifikan akan tetapi terdapatperbedaan dalam waktu iterasi (elapsed time) yang semakin meningkat.

Saran

• Untuk penelitian lebih lanjut tentang keandalan sistemdistribusi, perlu dilibatkan berbagai analisa lainnya, seperti costanalysis, management analysis maupun maintenance analysis.

• Untuk melengkapi wacana penelitian tentang keandalandistribusi, dapat dilakukan pengembangan untuk daerah lain yangmemiliki karakteristik jaringan dan beban yang berbeda-beda, baik diPT. PLN (Persero) Distribusi Surabaya maupun di seluruh Indonesia.

Sekian