Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Kapal FSO Floating Storage and Offloading merupakan jenis kapal yang digunakan pada industri hulu migas untuk menampung minyak bumi atau kondensat dari sumur di dasar laut dan selanjutnya mengalirkan melalui pipa maupun kapal tanker untuk dikomersialkan. FSO Kakap Natuna yang merupakan aset milik Pemerintah Indonesia yang dioperasikan di Laut Natuna menggunakan mesin diesel sebagai generator untuk memenuhi kebutuhan daya listriknya. Moda operasi kapal FSO tersebut cenderung konstan dengan rata-rata beban harian sebesar 11,18 MWh/hari. Pertimbangan atas instalasi panel surya photovoltaic / PV di kapal FSO tersebut antara lain: radiasi sinar matahari yang berlimpah di lokasi FSO Kakap Natuna beroperasi yakni pada kisaran 4,21 ndash; 5,00 kWh/m2/hari, area permukaan dek atas kapal yang luas dengan fasilitas / peralatan yang tidak banyak jumlahnya, adanya efisiensi biaya dan potensi pengurangan Cost Recovery dari industri migas. Perhitungan yang dilakukan dalam analisis ini mencakup : optimasi penggunaan luas area sebesar 6.903 m2 diatas dek kapal, dan 3.551 unit panel surya untuk membangkitkan energi listrik sebesar 5,6 MWh/hari. Studi kelayakan dari instalasi ini menghasilkan pengurangan biaya operasi sebesar USD 829.687 pertahun, sehingga dalam 4 tahun dapat diperoleh biaya pengembalian investasi dibandingkan dengan kondisi operasi eksisting saat ini. Nilai tambah ini dapat menjadi pertimbangan pengambilan kebijakan untuk menggunakan instalasi panel surya pada FSO aset lainnya atau yang dioperasikan jangka panjang.

---

FSO Floating Storage and Offloading vessel is a type of vessel used in upstream oil and gas industry to store petroleum or condensate from subsea well and deliver through pipelines or tankers to be commercialized. FSO Kakap Natuna owned by Government of Indonesia operated in Natuna Sea use diesel engine as a generator to fulfill its electric power needs. The mode of operation of the FSO vessel tends to be constant with an average daily load of 11.18 MWh day. The consideration of having solar panels photovoltaic PV installation in the FSO vessel are abundant sun radiation at FSO Kakap Natuna location with range of 4.21 5.00 kWh m2 day, wide deck surface area with less facilities, the cost efficiency and potential cost recovery reduction of the oil and gas industry. Calculations performed in this analysis include optimization of area usage of 6,903 m2 above ship deck, and 3,551 units of solar panel to generate electrical energy of 5.6 MWh day. The feasibility study of this installation resulted in a reduction in operating costs of USD 829,687 per annum, so that within 4 years investment returns can be obtained as compared to the existing operating conditions. This added value can be a consideration of policy making to use solar panel installations on other FSO or long term operated assets.

Abstrak :
Saat ini peramalan beban listrik hanya menggunakan acuan data historis sebagai masukan pada metode peramalan beban. Berbagai jenis metode digunakan untuk menghasilkan peramalan beban yang akurat dan presisi dengan harapan daya yang disalurkan tepat ukuran sesuai dengan kebutuhan beban listrik konsumen. Skripsi ini membahas teknik kombinasi metode permodelan Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) yang dikaitkan dengan metode regresi linear dari hubungan suhu dan beban listrik untuk menghasilkan metode peramalan yang lebih akurat dan presisi dari sekedar peramalan beban yang mengacu pada data historis saja. Berdasarkan hasil, terlihat bahwa MAPE kombinasi peramalan (4,19%) lebih baik dibanding menggunakan metode ARIMA (5,16%) dan Regresi Linear (5,28%) saja. ......Nowadays electrical load forecasting uses historical data as a reference input on load forecasting method. Various types of this methods used to produce an accurate load forecasting and precision in the hope that appropriate resources are distributed according to the size of electrical load demand of consumers. This research will discuss combination technique of Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA), which is associated with linear regression method from the relationship of temperature and electrical load to produce a more accurate and precise than a load forecasting based on historical data only. The final results show that combination technique gives MAPE 4,19%, better than ARIMA (5,16) and Linear Regression (5,28%).

Abstrak :
Skripsi ini melakukan peramalan beban persetengahjam untuk tanggal 25 Desember tahun 2017 dan 2018 menggunakan metode koefisien beban dengan data historis tiga dan empat tahun sebelumnya sebagai acuan. Peramalan beban untuk tanggal 25 Desember 2018 bertujuan untuk mengetahui profil singkat beban persetengahjam pada tanggal tersebut. Dengan membandingkan data peramalan dengan data realisasi, penelitian ini menyatakan bahwa metode koefisien beban dianggap cukup akurat dalam melakukan peramalan pada tanggal 25 Desember 2017; peramalan beban persetengahjam dengan metode koefisien beban memperoleh nilai persentase galat APE sebesar 2,17 ; beban puncak harian pada tanggal 25 Desember 2018 akan terjadi pada pukul 18.30 dengan nilai beban 21.068 MW, sedangkan beban terendahnya akan terjadi pada pukul 07.00 dengan nilai beban 16.364,81 MW. ...... The focus of this study is to do the electrical forecasting every half hour on December 25th 2017 and 2018 using load coefficient method reference to the historical data. Load forecasting on December 25th, 2018 aims to find out the simple profile of load every half hour on the day. By comparing the forecasting data we have with the realization one, this study indicate that the load coefficient method is considered to be quite accurate for load forecasting on December 25th 2017 peak loads occur half an hour earlier than the forcasting load forecasting every half an hour by load coefficient method obtains absolute percentage error APE of 2,17 daily peak load on December 25th, 2018 will occur at 06.30 PM with load value of 21.068MW, while the lowest load will occur at 07.00 AM with load value of 16.364,81 MW.