Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pada operasi sistem pembangkitan tenaga listrik, biaya bahan bakar merupakan biaya yang terbesar dari biaya operasi secara keseluruhan [1]. Besarnya biaya bahan bakar yang diperlukan unit pembangkit termal sebagai masukan terhadap keluaran daya pembangkit, sehingga besarnya masukan secara optimal akan mengahasilkan keluaran yang optimal. Penjadwalan operasional pembangkit dan pembebanan ekonomis merupakan langkah operasi ekonomis pada pengoperasian PLTU Labuan dan PLTGU Cilegon pada Subsistem II Wilayah Banten untuk memperoleh estimasi biaya operasi optimal. Penjadwalan yang dilakukan dengan menentukan unit pembangkit yang hidup on dan mati off yang disebut dengan komitmen unit unit commitment. Setelah melakukan penjadwalan operasional unit pembangkit, maka dapat dilakukan pembebanan ekonomis untuk membagi daya yang dapat dibangkitan oleh masing-masing pembangkit untuk memenuhi estimasi permintaan beban pada Subsistem II Wilayah Banten. Estimasi biaya operasi optimal yang didapatkan yaitu sebesar Rp 376.030.525.349 sehingga dapat menghemat 29.5 hingga 32.5 dari total biaya operasi yang dibutuhkan selama sebulan periode Januari 2018 dengan biaya bahan bakar sebesar Rp 604,17/kWh. Selain itu, untuk memenuhi estimasi beban puncak sebesar 952 MW dibutuhkan biaya operasi optimal sebesar Rp 733.762.467 dan biaya operasi optimal beban minimum sebesar 629 MW adalah Rp 378.422.653.

---

In the operation of power generation systems, fuel cost represents the largest of operating cost in the operation of power generation system 1 . The fuel cost of the thermal power plants as input to the generator power and output of the generator is the power generated by each generator, so that optimal input determination optimal output. Operational economic of PLTU Labuan and PLTGU Cilegon in subsystem II Banten can be subdivided into two parts. Those are economic dispatch and unit commitment. The unit commitment problem is to find the minimum cost option to schedule generator startups and shutdowns while meeting forecasted loads, satisfying all plant and system constraints such as generating capacity constraints and power balance constraints. Furthermore, economic dispatch is the method of allocating the load demand between the available power plant units and finds the minimum operating cost of generation for each hour. Estimated optimal operating cost is Rp 376.030.525.349 so that it can save 29.5 to 32.5 of total operating costs required during the month of January 2018 with fuel costs of Rp 604.17 kWh. In addition, estimated operating optimal cost for peak load of 952 MW is Rp 733.762.467 and the optimal operating cost for the minimum load of 629 MW is Rp 378.422.653."

"Kestabilan sistem tanaga listrik adalah kemampuan dari suatu sistem tenaga untuk mencapai kondisi kesetimbangan kembali setelah terjadi gangguan. Salah satu parameter yang sangat penting untuk dipertahankan dan diusahakan agar selalu dalam rentang normal adalah frekuensi. Lepasnya saluran interbus dan beberapa pembangkit tidak beroperasi, menyebabkan sistem kekurangan pasokan daya sehingga terjadi penurunan frekuensi. Pengembalian nilai frekuensi ke nilai yang diizinkan dapat dicapai dengan skema pelepasan beban dengan UFR laju penurunan frekuensi, dengan berbantuan perangkat lunak DIgSILENT 15.1.7. Pada skripsi ini dibuat pelepasan beban secara bertahap, dengan jumlah tahapan yakni 7. Skema pelepasan beban dengan metode UFLS Under Frequency Load Shedding menggunakan rele under frequency relay laju penurunan frekuensi dapat menjaga kestabilan nilai frekuensi dan kesimbangan daya. Dari simulasi yang dilakukan didapat kondisi terbaik dicapai pada skenario 1 saat PLTGU GT2 dan PLTGU ST1 tidak beroperasi, dengan steady state frekuensi 49,994Hz.

---

The stability of electrical power system is the ability of a system to reach back its equilibrium condition after a experiencing a disturbance. One of the most important parameters for a system to maintain and cultivate in its normal range is frequency. The loose of interbus channel in Cilegon subsystem and an out of service generator led to a decrease in frequency because the system lacks of sufficient power. Recovering the frequency back to its permitted value can be attained by load shedding with UFR frequency decrease speed scheme and with the help of DIgSILENT 15.1.7 software.

In this bachelor thesis, a seven step gradual load shedding scheme is designed. Load shedding scheme with UFLS method using relay under frequency decrease speed is able to maintain the power balance and the frequency stability. From the simulation conducted, the best condition is achieved in the first scenario when PLTGU GT2 and PLTGU ST1 out of service, with the steady state frequency value of 49.994Hz."

"Optimasi biaya bahan bakar umumnya dilakukan dengan pendekatan menggunakan metode deterministi c maupun undeterministi c. Pada penelitian ini membandingkan penerapan merit order yang bersifat deterministi c dengan penerapan algoritma kelelawar yang bersifat undeterministi c. Persoalan economic load dispatch mempunyai batasan equality dan inequality yang kompleks, sehingga sulit menentukan nilai optimum dengan menggunakan pendekatan konvensional. Dalam menentukan nilai optimum diperlukan penjadwalan unit-unit pembangkit untuk membagi daya yang dibangkitkan dalam pemenuhan kebutuhan sistem sehingga didapatkan biaya bahan bakar optimum. Merit order disusun berdasarkan besaran biaya bahan bakar perjam setiap unit yang beroperasi pada output maksimumnya, sedangkan algoritma kelelawar disusun berdasarkan karakteristik ekolokasi kelelawar yang disimulasikan pada program komputer dari posisi, kecepatan dan frekuensi kelelawar. Data yang diuji adalah data aktual pembangkit listrik tenaga termal yang berjumlah 6 (enam) pembangkit pada kondisi beban puncak tahun 2018. Dengan menggunakan 2 (dua) metode yang berbeda yaitu merit order dan algoritma kelelawar diperoleh hasil biaya produksi (efisiensi) yang berbeda. Merit order dapat mengefisienkan biaya produksi sebesar 14,67% atau $291640 dari aktual biaya, sementara algoritma kelelawar menghasilkan efisiensi sebesar 15,66% atau $311405 dari aktual biaya. Dari hasil perhitungan ini dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode algoritma kelelawar akan menghasilkan biaya produksi yang lebih efisien (lebih kecil) yaitu sebesar 0,99% atau $19765 dibandingkan metode merit order. Hal ini dapat terjadi karena algoritma kelelawar berhasil membuat kombinasi pembebanan pembangkit yang lebih efisien.

---

Fuel cost optimization is generally done using an approach of deterministic and undeterministic methods. This study compares the application of deterministic merit order algorithms with the application of undeterministic bat algorithms. The issue of economic load dispatch has complex equality and inequality constraints, so it is difficult to determine the optimum value using a conventional approach. In determining the optimum value it is necessary to schedule generator units to divide the generated power in meeting system requirements so the optimum fuel costs are obtained. Merit orders are arranged based on the amount of hourly fuel costs per unit operating at its maximum output, while the bat algorithm is based on echolocation characteristics of microbats simulated on a computer program from the position, velocity and frequency of bats. The researched data are the actual data of thermal power plants which amount to 6 (six) plants in the peak loads condition in 2018. By using 2 (two) different method, namely merit order and bat algorithm, the results of different production costs are obtained. The merit order can reduce production costs by 14.67% or $291640 of the actual cost, while the bat algorithm produces an efficiency of 15.66% or $311405 of the actual cost. From the results of this calculation it can be concluded that the use of bat algorithm can produce a more efficient (smaller) generation costs that is equal to $19765 or 0.99% smaller than the merit order method. This can occur because of the bat algorithm manages to create a loading combination of more efficient power plants."

"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."

"Pemilihan proses Tail Gas Treatment yang tepat dan efisien menjadi permasalahan bagi pabrik pengolahan gas alam. Superclaus, salah satu proses sulfur recovery, menjawab permasalahan tersebut dengan mengeliminasi proses Tail Gas Treatment pada skema SRU konvensional. Input proses Superclaus adalah acid gas 2,54 MMSCFD dengan kandungan hidrogen sulfida mencapai 41% berhasil memperoleh kembali sulfur lebih dari 96% dan kemurnian sulfur mencapai 99,9%. Kadar H2S di gas buang dapat diturunkan hingga 0 ppm. Kapasitas produksi adalah 52,96 ton per hari. Biaya modal untuk SRU Superclaus sebesar 101,5 milyar rupiah dan biaya operasional sebesar 15,6 milyar rupiah per tahun.

---

Selection of an appropiate and cost effective Tail Gas Treatment is a challenge for natural gas plant. Superclaus, one of sulfur recovery process, able to solve this problem by eliminating Tail Gas Treatment process at SRU conventional scheme. Feed stream of Superclaus is acid gas 2.54 MMSCFD with hydrogen sulfide 41% mole able to recover sulfur more than 96% and sulfur purity reach 99.9%. Levels of H2S in flue gas can be reduced to 0 ppm. Production capacity is 52.96 tonne per day. Capital expenditure for SRU Superclaus is 101.5 billion IDR and operational expenditure is 15.6 billion IDR per year."

"Listrik telah menjadi kebutuhan yang sangat krusial. Pentingnya listrik dapat terlihat dari peningkatan penggunaan listrik yang terus meningkat setiap tahunnya. Berdasarkan data Kementerian ESDM, pada tahun 2016 hingga 2021, konsumsi listrik di Indonesia telah meningkat sebesar 17,4%. Hingga akhir tahun 2021, kepemilikan pembangkit listrik terbesar dipegang oleh PT Pembangkit Listrik Negara (PLN). Salah satu Unit Pembangkitan yang berkontribusi terbesar dalam menyediakan listrik dengan kapasitas sebesar adalah Unit Pembangkitan Muara Tawar yang merupakan Pembangkit Listrik Tenaga Gas dan Uap (PLTGU). Dalam perusahaan pembangkitan listrik, aktivitas Supply Chain Management (SCM) memiliki peranan untuk memfasilitasi operasi dan pemeliharaan pembangkit listrik. Proses pengadaan (procurement) merupakan proses vital dalam SCM karena merupakan ujung tombak dari keseluruhan proses. Maka dari itu aktivitas manajerial untuk mengukur performa pengadaan ini sangat dibutuhkan. Untuk merancang pengukuran kinerja yang sesuai dengan permasalahan ini, dibutuhkan suatu metode yang dapat menerjemahkan visi, misi, dan strategi jangka panjang perusahaan. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, telah diperoleh sebuah balanced scorecard beserta KPI yang dibutuhkan untuk mengukur pencapaian kinerja Unit Pengadaan Perusahaan Pembangkit Listrik Tenaga Gas dan Uap melalui 4 perspektif (finansial, pelanggan, bisnis internal, dan pembelajaran & pertumbuhan) dengan hasil kinerja Unit Pengadaan PT PLN NP UP Muara Tawar Tahun 2022 menunjukkan kinerja yang sangat baik.

---

Electricity has become a very crucial need. The importance of electricity can be seen from the increasing use of electricity which continues to increase every year. Based on data from the Ministry of Energy and Mineral Resources, from 2016 to 2021, electricity consumption in Indonesia has increased by 17.4%. Until the end of 2021, the largest power plant ownership is held by PT Pembangkit Listrik Negara (PLN). One of the Generation Units that contributes the most to providing electricity with a capacity as large as the Muara Tawar Generation Unit, which is a Gas and Steam Power Plant (PLTGU). In power generation companies, Supply Chain Management (SCM) activities have a role to facilitate the operation and maintenance of power plants. The procurement process is a vital process in SCM because it is the spearhead of the entire process. Therefore managerial activities to measure procurement performance are needed. In order to design performance measurements that are appropriate to this problem, a method is needed that can translate the company's vision, mission and long-term strategy. Based on the results of the research conducted, a balanced scorecard and the required KPIs have been obtained to measure the achievement of the performance of the Procurement Unit of the Gas and Steam Power Plant Company through 4 perspectives (financial, customer, internal business, and learning & growth) with the performance results of the PT Procurement Unit PLN NP UP Muara Tawar Year 2022 shows very good performance.

"

"Gas alam yang memiliki kandungan H2S tinggi dapat menyebabkan masalah lingkungan karena gas H2S merupakan gas berbahaya. Oleh karena itu, penghilangan gas H2S sangat dibutuhkan. Oleh karena itu, dibuatlah rancangan beserta estimasi biaya dari Sulfur Recovery Unit. Rancangan SRU disimulasikan menggunakan software PROMAX serta estimasi biaya mencakup Capital Expenditure dan Operating Expenditure. Produksi sulfur dengan membakar H2S didalam tungku dan juga secara katalitik. Sulfur kemudian dikondensasi untuk mendapatkan sulfur cair. SRU ini memproduksi sulfur sebesar 54,55 ton/hari dan listrik netto sebesar 320 kW dengan nilai Capital Expenditure sebesar USD 11,92 juta serta Operating Expenditure sebesar USD 2,05 juta.

---

Natural gas which has large H2S amount can cause many environmental issue because H2S is a harmful toxic gas. Therefore, it is required to reduce H2S amount and it is important to design the Sulfur Recovery Unit and calculate its cost estimation. The SRU design simulated with PROMAX software and the cost estimations are included Capital Expenditure and Operating Expenditure. Sulfur produced by burning H2S in furnace and by catalytic process. Furthermore, sulfur condensed to produce liquid sulfur. This SRU produce sulfur and sellable electricity about 54.55 ton/day and 320 kW respectively. The estimation of Capital Expenditure and Operating Expenditure were about USD 11.92 millions and USD 2.05 millions."

"Pemeliharaan merupakan hal terpenting dalam menjalankan sebuah sistem produksi yang melibatkan aset yang besar, termasuk pada Pembangkit Listrik Tenaga Panas Bumi. Pemeliharaan mesin berbasis kondisi mesin Condition-Based Maintenance dirasa efektif dalam menjaga performa mesin. Kondisi mesin dapat diketahui melalui data operasi yang ada. Salah satu pendekatan yang dapat mempelajari dan mengolah ribuan data operasi yang terekam oleh sensor-sensor parameter keseluruhan data operasi yang ada adalah dengan pendekatan machine learning. Data operasi tersebut kemudian akan dibagi menjadi beberapa kategori yaitu long, medium dan short dengan batasan berupa lama waktu aset tersebut beroperasi. Data tersebut kemudian akan menjalani proses training menggunakan aplikasi Classification Learner pada software MATLAB. Proses ini memungkinkan MATLAB mempelajari hubungan antar parameter, waktu dan kategori yang dibuat hingga menghasilkan sebuah model klasifikasi kondisi mesin. Model tersebut kemudian digunakan untuk memprediksi kondisi turbin terkini yang kemudian dapat diperkirakan berapa lama lagi turbin dapat beroperasi dengan baik sampai turbin membutuhkan kegiatan pemeliharaan kembali.

---

Maintenance is the most important thing in running a large production system that is using some machinery such as turbines, pumps and so on. This is also applied for a geothermal power plants that have so many assets to maintain. Condition based maintenance is considered to be the most effective maintenance management to be applied for a big scale industrial company. Machines condition could be known from the machines operation data that is continously recorded by the censors of some parameter. One of the most suitable approach to learn and process the big operation data is machine learning. The operation data will be classified into three categories, there are long category, medium category and short category, which has its limit based on the length of time the machine has been operating. Then, the operation data will be trained using Classification Learner toolbox of MATLAB. This process let MATLAB understands the relationship between each parameter, time and the categories until a classification model of machines condition has been produced. The model later could be used to predict the most recent machines condition so that we can also predict how long the machine could still operate well until it needs to be maintained again. "

"Kemampuan perusahaan mengelola pengetahuan yang ada merupakan kekuatan yang diperlukan untuk dapat tetap bertahan. Hal ini juga berlaku pada perusahaan pembangkit listrik yang ada di Indonesia. Metode SMARTVision digunakan untuk melakukan penelitian ini sampai tahap penelitian konseptual model. Yang terdiri dari identifikasi infrastruktur teknologi informasi, strategi manajemen pengetahuan, identifikasi budaya kerja perusahaan, dan identifikasi pengetahuan. Diketahui bahwa sebagian besar pengetahuan sudah berbentuk eksplisit. Pengetahuan yang telah teridentifikasi sebanyak 60 pengetahuan yang selanjutnya dihasilkan peta pengetahuan. Knowledge gap yang ada dalam perusahaan juga telah diidentifikasi yang selanjutnya dijadikan dasar untuk membuat perancangan prioritas pengembangan pengetahuan.

---

Company's ability to manage existing knowledge is strength needed to survive. This also applies to power plant companies in Indonesia. SMARTVision methods has been used in this research until the research phase of conceptual models. Which consists of identiying information technology infrastructure, identifying knowledge management strategy, identifying corporate culture, and identifying knowledge. Given that most knowledge is explicit knowledge. Knowledge that has been identified as many as 60 knowledge further generated knowledge maps. Existing knowledge gap within the company also has identified which in turn becomes the basis of designing a priority of knowledge development."