Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Bahan bakar adalah salah satu komponen terbesar dalam biaya penyediaan tenaga listrik. Oleh karena itu, diperlukan mekanisme optimasi yang bertujuan untuk menghasilkan daya sesuai permintaan dengan konsumsi biaya bahan bakar minimum. Di sisi lain, penyediaan tenaga listrik kini jarus memperhatikan faktor keberlanjutan / sustainability, diantaranya faktor jumlah emisi yang dihasilkan operasi pembangkitan. Tujuan tesis adalah untuk membuat program optimasi pembagian beban antar jenis pembangkit yang dapat memenuhi persamaan tujuan tertentu. Program optimasi dapat merespon perubahan siklus beban harian, sehingga hasil optimasi dapat langsung diaplikasikan dalam operasi harian pembangkit. Terdapat beberapa jenis fungsi tujuan dalam program optimasi, diantaranya : biaya bahan bakar total minimum, optimasi emisi total minimum dan optimasi total biaya bahan bakar dan eksternalitas emisi. Khusus untuk optimasi biaya bahan bakar minimum, diuji dua bentuk kurva, yaitu kurva polynomial convex dan kurva non convex. Fungsi pembatas optimasi adalah tegangan, kapasitas pembangkit dan kesetimbangan daya dalam sistem tenaga listrik IEEE 14 Bus. Tiga jenis pembangkit disimulasikan, yaitu Pembangkit Listrik Tenaga Gas Siklus Terbuka, Pembangkit Listrik Tenaga Gas Siklus Kombinasi (CCGT) dan Pembangkit Listrik Tenaga Uap berbahan bakar Batubara. Metode yang dipilih adalah algoritma evolusi diferensial. Untuk menguji validitas, digunakan algoritma pemrograman linier sebagai pembanding. Hasil simulasi menunjukkan bahwa algoritma evolusi diferensial bekerja dengan handal untuk jenis persamaan tujuan convex dan non convex. Evolusi diferensial juga dapat merespon perubahan jenis persamaan tujuan. Untuk optimisasi biaya bahan bakar minimum, evolusi diferensial memprioritaskan pembangkit listrik berbahan bakar batubara, yang memiliki harga bahan bakar $/MW terendah. Sedangkan untuk optimasi emisi minimum, evolusi diferensial akan memprioritaskan pembangkit listrik berbahan bakar gas, yang memiliki nilai emisi tCO2/MW yang terendah.

---

Fuel is one of the main components of electricity cost. An optimization method is needed to produce required power with minimum fuel cost. On the other side, powerplants are required to pay adequate attention to sustainability nowadays. One of the major sustainability factor is the emission product which result from fuel combustion. The purpose of this thesis is to develop an optimization program related to generator dispatch with several objective functions. Optimization program could respond to daily load variation, hence its output could be directly applied in daily generator dispatch operation.

Several objective functions being tested in this paper are : minimum fuel cost, minimum emission, minimum fuel & emission externality cost. For fuel cost, two types of objective functions are being tested : polynomial convex and non convex functions. Constraints for optimization program consist of : system voltage, powerplant real and reactive capacity and loadflow balance of IEEE 14 Bus power system. Three types of generation unit are being tested : Open Cycle Gas Turbine, Combined Cycle Gas Turbine, and Coal Fueled Steam Turbine.

The chosen method is differential evolution. To test the validity of this algorithm, linear programming is used as benchmark. Simulation result shows that differential evolution is a robust algorithm for convex and non convex objective functions. Differential evolution could also respond well to different types of objective functions. For fuel cost constrained optimization, differential evolution will prioritize the coal fueled generation unit, which has lowest fuel cost $/MW. On the other hand, for emission constrained optimization, differential evolution will prioritize gas fueled generation unit, which has lowest emission value tCO2/MW compared to other units. "

"Energi listrik merupakan energi yang sudah tidak bisa dipisahkan dari kehidupan manusia. Kebutuhan energi listrik akan terus meningkat seiring dengan perkembangan zaman. Dalam pembangkitan energi listrik dibutuhkan pengonversian energi lain menjadi energi listrik dimana untuk membangkitkan energi listrik dibutuhkan sumber daya alam seperti batu bara. Batu bara dipilih karena selain harganya murah, pembangkitnya juga memiliki efisiensi yang cukup tinggi namun berdampak pada lingkungan. Selain itu seiring dengan pertumbuhan beban, biaya produksi tenaga listrik juga semakin meningkat. Oleh sebab itu, dibutuhkan optimasi biaya operasi pembangkit agar didapatkan pembebanan yang optimal sehingga biaya yang dikeluarkan seefisien mungkin dan harga listrik menjadi tidak terlalu mahal. Pada perencanaan pembebanan sebenarnya, biaya operasi pembangkit dalam satu hari yang dikeluarkan sebesar Rp 18.384.345.566 dengan biaya bahan bakar sebesar Rp 561,118/kWH. Sedangkan dengan optimasi biaya operasi pembangkit dengan menggunakan metode lagrange, didapat biaya operasi pembangkit dalam satu hari sebesar Rp 18.350.617.781 dan biaya bahan bakar sebesar Rp 560,068/kWH. Dengan melakukan optimasi biaya operasi pembangkit dengan metode lagrange, pengeluaran biaya operasi pembangkit dapat dihemat sebesar Rp 33.727.785 dan biaya bahan bakar sebesar Rp 1,05/kWH.

---

Nowadays, Electricity is one of the most important energy for human being which cannot be separated from the human life. The needs of electricity is increasing by the time goes. Another form of energy should be converted to produce the electricity and a coal is needed to produce the electricity as the fuel for the power plant. Coal is chosen as the fuel because it has low cost and high eficiency but has a bad impact for the environment. As the load grows, both the cost of electricity production and needs of the natural resoursces is increasing too. Though, the optimization of power plant production cost is needed to obtain optimal loading each power plant and get the efficient cost so the elctricity prices turn to be lower than before. In the real plan of power plant loading, the production cost is Rp Rp 18.384.345.566 a day and the fuel cost is Rp 561,118 kWH. On the other hand, the production cost with lagrange method opimization is Rp 18.350.617.781 a day and the fuel cost is Rp 560,068 kWH. Using the optimalization of electricity production cost with lagrange method Rp 33.727.785 has saved from the real plan planning and also save Rp 1,05 kWH in the fuel cost."

"Penelitian ini dilakukan untuk memperoleh keseimbangan lini perakitan yang optimal, sehingga dapat meningkatkan efisiensi lini dan memenuhi target produksi. Hal ini dilakukan dengan optimasi yaitu melalui pengaturan elemen kerja pada stasiun kerja dan waktu siklus tiap stasiun. Optimasi keseimbangan lini dilakukan dengan menggunakan algoritma Differential Evolution. Differential Evolution merupakan salah satu algoritma evolusioner yang strukturnya sederhana, mudah diimplementasikan, dan cepat mencapai tujuan. Setelah penelitian dilakukan, diperoleh efisiensi lini perakitan hydraulic excavator tipe PC300 sebesar 0.9 dengan 12 stasiun kerja dan waktu siklus maksimum 37.03 menit. Untuk lini perakitan kendaraan bermotor efisiensi lini sebesar 0.99 dengan waktu siklus maksimum 53.083 menit.

---

The aim of this research is to obtain the optimum assembly line balancing, in order to increase line efficiency and fulfill production target. Assembly line optimization was achieved using Differential Evolution Algorithm. Differential Evolution is one of evolutionary algorithm with simple, yet powerful, and straightforward. After the research is completely done, the result for efficiency line of hydraulic excavator type PC300 is 0.9 with 12 workstations and maximum cycle time 37.03 minute. Further more for vehicle assembly line the line efficiency is 0.99 with maximum cycle time 53.083 minute."

"Tersedianya kebutuhan listrik, secara tidak langsung akan memberikan sumbangan bagi perekonomian Indonesia. Kebutuhan akan listrik diperkirakan akan terus meningkat dengan laju pertumbuhan rata-rata sebesar 9,6% per tahun. Untuk memenuhi kebutuhan listrik di masing-masing provinsi akan dibangun pembangkit listrik bahan bakar fosil. Di sisi lain pembangkit listrik bahan bakar fosil berkontribusi menghasilkan emisi CO2. Emisi CO2 adalah penyebab terbentuknya gas rumah kaca yang mengakibatkan pemanasan global, yang dapat memicu terjadinya perubahan cuaca. Penelitian ini menemukan bahwa nilai faktor emisi CO2 yang tertinggi di masing-masing sistem adalah batubara. Nilai faktor emisi pembangkit listrik untuk bahan bakar batubara adalah 0,000909-0,00168 tonCO2/kWh. Dengan menggunakan aplikasi LEAP, diketahui jumlah emisi CO2 pada tahun 2022 akan meningkat. Upaya penurunan yang dapat dilakukan adalah dengan penerapan Clean Coal Technology dan pemetaan lokasi. Potensi penurunan emisi CO2 terbesar adalah dengan menggunakan Carbon Capture Storage. Upaya penurunan emisi CO2 diprioritaskan pada provinsi yang menghasilkan emisi CO2 tertinggi. Berdasarkan analisis yang dilakukan pada data tahun 2010-2013, emisi CO2 dari pembangkit listrik tidak berhubungan langsung dengan kondisi cuaca, namun tetap diperlukan upaya untuk mengurangi emisi CO2.

---

Availability of electricity needs, indirectly will contribute to the Indonesian economies. Electricity demand is expected to rise with an average growth rate of 9.6% per year. To meet the electricity demand many fossil fuel power plants will be built in each province. On the other hand, fossil fuel power plants release CO2 emission. CO2 as part of greenhouse gases that causes global warming, which could lead to weather change. This study found, highest emission CO2 in each electricity system is causing by coal usage. Emission factors of coal in coal fired power plant is 0.000909 to 0.00168 tonCO2/kWh. By using LEAP application, in 2022 the total amount of CO2 emissions will increase. CO2 emission reduction can be done with the installment of Clean Coal Technology in new power plants and mapping power plants location. The potential CO2 emission reduction is to use Carbon Capture Storage. CO2 emission reduction is prioritized in the province that produced the highest CO2 emissions. Based on the analysis performed on the data of CO2 emission and weather in several provinces during 2010-2013, CO2 emissions from power plants do not have any correlation with the weather. Nevertheless, still need to reduce CO2 emissions."

"Pabrik semen merupakan pabrik yang menggunakan energi tinggi secara intensif, yang mencapai 40 - 60% dari total biaya produksi. Penggunaan bahan bakar alternatif, secara signifikan dapat menurunkan biaya energi. PT Boral Indonesia, berencana akan membangun pabrik semen yang akan memaksimalkan penggunakan bahan bakar alternatif. Studi literatur, wawancara dan korespondensi dengan para ahli digunakan dalam penelitian tentang kebutuhan alat tambahan pabrik ini. Teknik Sampling dan wawancara digunakan untuk mendapatkan jenis dan besarnya potensi bahan bakar alternatif di sekitar Pabrik. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan jawaban besarnya optimasi biaya produksi yang dapat dilakukan dengan penggunaan bahan bakar alternatif.

---

Cement manufacture is one the most intensive energy using industries, as the energy cost is about 40% ? 60% of the total production cost. Alternative fuels could significantly reduce the energy cost. PT Boral Indonesia are going to build Cement Plant, by maximizing the use of alternative fuels. Literature study, interview and correspondences with experts have been used in this research to identify the required additional equipment. Sampling method and interviews have been used to identify the type and the potential quantity of the alternative fuels within range of the factory. It is expected that this research forecast how much the production cost can be reduced."

"Tujuan tugas akhir ini adalah untuk meminimalisasi biaya pemindahan bahan dengan cara merancang ulang tata letak pabrik. Perancangan ulang tata letak pabrik adalah sebuah permasalahan yang rumit, oleh karena itu kita memerlukan metode yang tepat untuk mendapatkan solusi optimal. Metode penelitian yang digunakan dalam tugas akhir ini merupakan salah satu metode meta-heuristic yaitu Algoritma Differential Evolution (DE). Prinsip Algoritma DE sesuai dengan analogi evolusi biologi yang terdiri atas inisialisasi populasi, mutasi, pindah silang dan seleksi. Algoritma ini mempunyai banyak keunggulan yaitu : sederhana, mudah digunakan dan cepat.

---

The purpose of this final project is to minimize material handling cost by relayout the plant facilities. The re-layout of plant facilities is a complicated problem therefore we need the right method to get the optimum solution. The research method used in this final project is one of meta-heuristic method that is Differential Evolution Algorithm (DE). The principal of DE Algorithm as according to biology evolution analogy, which is consist of population initialization, mutation, crossover and selection. This algorithm has many of advantages that are: simple, easy to be used and fast."

"Penelitian kajian optimasi & analisis ekonomi distribusi Liquified Natural Gas (LNG) terhadap penurunan biaya bahan bakar penyediaan tenaga listrik pada pembangkit listrik di Wilayah Nusa Tenggara bertujuan untuk menentukan alokasi & fasilitas yang harus dibangun dalam distribusi LNG, serta mendapatkan kajian analisis keekonomian berdasarkan parameter kelayakan finansial distribusi LNG ke pembangkit listrik di wilayah Nusa Tenggara. Penelitian dilakukan dengan optimasi rute distribusi LNG dengan fungsi tujuan meminimalkan biaya transportasi. Optimasi rute distribusi dilakukan dengan pendekatan greedy algorithm dan integer linear programming. Rute distribusi hasil optimasi digunakan untuk menghitung besarnya Capital Expenditure (Capex) & Operasional Expenditure (Opex) terminal distribusi LNG. Kajian ekonomi distribusi LNG dilakukan dengan menganalisis besarnya nilai internal rate of return (IRR), payback period (PP) dan Net Present Value (NPV). Pembangkit listrik yang dikaji adalah Pusat Listrik Mesin Gas (PLTMG) yang mana mampu menggunakan bahan bakar jenis high speed diesel (HSD) dan gas alam. Terdapat enam PLTMG di Wilayah Nusa Tenggara antara lain Bima, Sumbawa, Lombok Peaker, Rangko, Maumere, & Kupang Peaker. Penelitian ini menggunakan basis data operasional tahun 2020 dimana harga rata-rata HSD di Wilayah Nusa Tenggara sebesar 5.620 Rp/liter dengan nilai kurs tengah Bank Indonesia sebesar 14.105 US$/Rp. Dari analisis dan pembahasan dihasilkan bahwa kebutuhan LNG per tahun untuk enam PLTMG dengan total kapasitas daya mampu netto 346 MW, capacity factor (CF) 44%, dan equivalent availability factor (EAF) 95% di Wilayah Nusa Tenggara adalah 449.497,43 m3/tahun. Optimasi distribusi LNG menghasilkan kombinasi rute Bontang, Bima, Sumbawa, Lombok Peaker, Bontang yang dilayani kapal ukuran 7.500 m3 dan Bontang, Rangko, Maumere, Kupang Peaker, Bontang yang dilayani kapal ukuran 2.500 m3 dengan total biaya transportasi 19.666.335 US$/tahun. Diperlukan 6 terminal LNG untuk memenuhi kebutuhan gas yaitu Bima, Sumbawa, Lombok Peaker, Rangko, Maumere, dan Kupang Peaker dengan total biaya Capex 151.941.482,95 US$. Menggunakan skema modal disetor (equity) 40%, pinjaman (debt) Bank 60% dengan bunga 10% cicilan selama 20 tahun, nilai Capex sebesar 151.941.482,95 US$, Opex sebesar 27.263.408,67 US$, maka sekurang-kurangnya diperlukan margin harga penjualan sebesar 5,5 US$/MMBTU sehingga distribusi LNG tersebut layak secara finansial dengan payback period selama 10 tahun, IRR 8,35%, dan nilai NPV postif sebesar 244.712.335,64 US$ pada tahun ke-20. Berdasarkan data tahun 2020, nilai biaya pokok penyediaan (BPP) tenaga listrik PLTMG di Wilayah Nusa Tenggara dengan LNG margin harga 5,5 US$/MMBTU adalah 8,42 Cent US$/kWh, lebih rendah 13% dibandingkan dengan BPP dengan HSD sebesar 9,69 Cent US$/kWh.

---

Research on optimization studies & economic analysis of Liquified Natural Gas (LNG) distribution towards reducing fuel costs of energy at power plants in the Nusa Tenggara Region aims to determine the allocation & facilities that must be built in LNG distribution, as well as obtain an economic analysis study based on financial feasibility parameters distribution of LNG to power plants in the Nusa Tenggara region. The research was conducted by optimizing the LNG distribution route with the objective function of minimizing transportation costs. Distribution route optimization is done by using the greedy algorithm approach and integer linear programming. The distribution route of the optimization results is used to calculate the amount of Capital Expenditure (Capex) & Operational Expenditure (Opex) of the LNG distribution terminal. The study of the economics of LNG distribution was carried out by analyzing the internal rate of return (IRR), payback period (PP), and Net Present Value (NPV). The power plant studied is the Gas Engine Power Plants (GEPP) which is capable of using high-speed diesel (HSD) and natural gas fuels. There are six GEPPs in the Nusa Tenggara Region, including Bima, Sumbawa, Lombok Peaker, Rangko, Maumere, & Kupang Peaker. This study uses an operational database in 2020 where the average price of HSD in the Nusa Tenggara Region is 5,620 Rp/liter with the Bank Indonesia middle rate of 14,105 US$/Rp. From the analysis and discussion, it is found that the LNG demand per year for six PLTMGs with a total net capacity of 346 MW, capacity factor (CF) 44%, and equivalent availability factor (EAF) 95% in the Nusa Tenggara Region is 449,497.43 m3/year. Optimization of LNG distribution resulted in a combination of routes Bontang, Bima, Sumbawa, Lombok Peaker, Bontang served by 7,500 m3 ships and Bontang, Rangko, Maumere, Kupang Peaker, Bontang served by 2,500 m3 ships with a total transportation cost of 19,666,335 US$/year. 6 LNG terminals are needed to meet gas needs, namely Bima, Sumbawa, Lombok Peaker, Rangko, Maumere, and Kupang Peaker with a total Capex cost of 151,941,482.95 US$. Using a 40% paid-in capital (equity) scheme, 60% Bank loan (debt) with 10% interest in installments for 20 years, Capex value of 151,941,482.95 US$, Opex of 27,263,408.67 US$, then at least a minimum sales price margin of 5.5 US$/MMBTU is required so that the LNG distribution is financially feasible with a payback period of 10 years, an IRR of 8.35%, and a positive NPV value of 244,712,335.64 US$ in the 20th year. Based on 2020 data, the cost of energy (COE) of GEPPs in the Nusa Tenggara Region with an LNG price margin of 5.5 US$/MMBTU is 8.42 Cent US$/kWh, 13% lower than COE with an HSD of 9.69 Cents US$/kWh."

"Dengan adanya green house gas yang meningkat akibat adanya jumlah emisi carbon yang semakin banyak, menyebabkan temperature di bumi semakin meningkat, yang mana hal tersebut bisa mengakibatkan perubahan iklim yang memicu terjadinya bencana alam. PLTU yang mempunyai koefisien emisi paling tinggi dibanding pembangkit lainnya dan juga merupakan penopang baseload dan mempunyai presentase hingga 51% dalam bauran energi di Indonesia. Dalam menurunkan/mengurangi emisi karbon bisa dilakukan dengan mengganti PLTU dengan teknologi pembangkit lainnya yang memiliki emisi lebih rendah. Selain di tinjau dari sisi penurunan emisi CO2 ketika PLTU digantikan dengan teknologi pembangkit lainnya, juga akan di bandingkan masing – masing LCOE (Levelized Cost of Electricity) dan production cost electricity/tahun, sehingga bisa diketahui komposisi yang optimal untuk jenis teknologi yang dibandingkan. Teknologi pembangkit lainnya yang akan di bandingkan adalah Hydropower, Geothermal, Simple cycle gas turbine, Combine cycle gas turbine, Gas Engine, PV+Battery dan Carbon Capture and Storage (CCS). Berdasarkan data dan hasil optimasi pada studi ini, maka skema yang paling optimal adalah skema 2, dikarenakan mempunyai total biaya pokok pembangkitan paling rendah sebesar USD 15.26 billion dan memenuhi target penurunan emisi CO2 dari semula ketika semua PLTU sebesar 221.95 juta ton CO2 menjadi 21.86 juta ton, sehingga penurunan CO2 sebesar 200.09 juta ton, adapun komposisi pembangkitnya adalah Hydropower (54MWx36 unit), Geothermal (50MWx16unit), Gas Engine (162 MWx 6unit), PLTU+CCS (169 MWx 187 unit).Dengan komposisi bervariasi ini memungkin untuk mendapatkan kehandalan system yang lebih, karena berasal dari berbagai sumber energi.

---

The increase in greenhouse gas due to the increasing number of carbon emissions causes the temperature on the earth to increase, which can lead to climate change that triggers natural disasters. PLTU has the highest emission coefficient compared to other plants, is also a baseload supporter, and has a percentage of up to 51% in the energy mix in Indonesia. Reducing/reducing carbon emissions can be done by replacing PLTU with other generating technologies with lower emissions. In addition to being reviewed in terms of reducing CO2 emissions when PLTU is replaced with other generating technologies, each LCOE (Levelized Cost of Electricity) and production cost of electricity/year will be compared so that the optimal composition can be determined for the type of technology being compared. Other electricity generating technologies that will be compared are Hydropower, Geothermal, Simple cycle gas turbine, Combine cycle gas turbine, Gas Engine, PV+Battery and Carbon Capture and Storage (CCS). Based on the data and optimization results in this study, the most optimal scheme is scheme 2, because it has the lowest total cost of generating the lowest amount of USD 15.26 billion and fulfils the CO2 emission reduction target from when all PLTUs amounted to 221.95 million tons of CO2 to 21.86 million tons, resulting in a CO2 reduction of 200.09 million tons, while the composition of the generators is Hydropower (54MWx36 units), Geothermal (50MWx16units), Gas Engines (162 MWx 6units), PLTU+CCS (169 MWx 187 units). More system, because it comes from various energy sources."

"Salah satu pemanfaatan gas suar bakar adalah sebagai bahan bakar pembangkit. Pembangkit Listrik X adalah PLTGU existing yang menghasilkan daya listrik 410 MW dengan menggunakan bahan bakar gas alam sebanyak 87,74 MMSCFD. Pada penelitian ini gas suar bakar akan dijadikan bahan bakar pengganti gas alam untuk membangkitkan listrik 410 MW. Total maksimum laju alir gas suar bakar yang tersedia adalah 7,9 MMSCFD. Pemanfaatan gas suar bakar sebagai bahan bakar pembangkit listrik akan menurunkan biaya bahan bakar namun juga menambah biaya investasi berupa alat kompresor. Dalam penelitian ini dilakukan dua skenario, yaitu skenario existing menggunakan bahan bakar gas alam dan skenario menggunakan variasi laju alir gas suar bakar terhadap laju alir gas alam sebagai bahan bakar Pembangkit Listrik X. Skenario yang paling memberikan keuntungan dari pada desain existing adalah saat menggunakan laju alir gas suar bakar sebesar 7,9 MMSCFD dengan laju alir gas alam sebesar 79,06 MMSCFD. NPV skenario desain tersebut 56.976.160,22 dengan pay back period 14,84 tahun.

---

Utilization of flare gas is as fuel for power plants. Power plant X is the existing gas and steam power plant that generates 410 MW of electrical power using natural gas fuel as much as 87.74 MMSCFD. In this study flare gas will be used as fuel instead of natural gas to generate 410 MW of electricity. The maximum total flare gas flow rate provided is 7.9 MMSCFD. Utilization of flare gas as power plant fuel will reduce fuel costs but also add to the cost of investment of compressor tool.

In this study two scenarios will be compared, the existing scenarios using natural gas fuel and scenarios using a variation of the flow rate of gas flaring on the flow rate of natural gas as fuel for power plants X. Scenario would benefit from the existing design are currently using flow rate gas flare 7,9 MMSCFD and natural gas with flow rate 79,06 MMSCFD. The design scenarios NPV is 56.976.160,22 with a payback period of the plant investation is 14,84 years."