all about electricity (indonesia)

Seperti yang saya tulis setahun yang lalu, akhirnya proyek CNG Plant untuk memenuhi kebutuhan PLTG saat beban puncak (Peak Shaving) SJB selesai dibangun. Saya beruntung diundang hadir untuk ikut menyaksikan peresmiannya di PLTGU Grati, Pasuruan, Jawa Timur. Berita-beritanya di media cukup banyak, saya copaskan satu dari situs resmi PLN sbb:

PLN Operasikan CNG Plant Terbesar Di Dunia Untuk PLTGU Grati

PLN mengoperasikan Compressed Natural Gas (CNG) plant yang terbesar di Dunia dengan kapasitas 15 MMSCFD. CNG plant ini memiliki kemampuan menyalurkan gas untuk 3 unit gas turbin pembangkit listrik dengan total kapasitas 300 MW.

CNG PLTGU Grati

Direktur Utama PLN, Nur Pamudji (dua dari kanan) didampingi Direktur Utama PT Indonesia Power, Djoko Hastowo (paling kiri), Direktur Utama PT PJB, Susanto Purnomo (dua dari kiri) dan Dirut PT Enviromate Technology International (ETI), Awi Suriyanto (paling kanan) berbincang saat meninjau lokasi CNG usai peresmian Compressed Natural Gas (CNG) Plant PLTGU Grati, Pasuruan, Jawa Timur, Jumat, 14 Juni 2013.

PLTGU/PLTG Grati terdiri dari 2 blok yang saat ini mendapatkan suplai gas sebesar 90 BBTUD dari Santos melalui sumur Oyong dan Wortel. Suplai gas ini sanggup memasok 3 gas turbin (combined cycle) blok 1 masing-masing sebesar 100 MW. Sedangkan blok 2 (open cycle) berfungsi sebagai pemikul beban puncak (peaker) menggunakan bahan bakar HSD.

Dengan adanya CNG Plant (Compressed Natural Gas), maka PT Indonesia Power akan bisa mengoperasikan blok 2 sebagai pemikul beban puncak tanpa menggunakan BBM.

Biaya pokok produksi listrik menggunakan BBM sekitar 2.800 rupiah per kWh, sementara jika menggunakan CNG, BPP-nya hanya sekitar Rp1.000/ kWh. Dengan produksi listrik PLTG Grati Blok 2 selama 4 sampai 5 jam per hari yang berkisar 1.200 s/d 1.500 MWh, maka potensi penghematan akibat pengurangan BBM ini kurang lebih 1 triliun rupiah per tahun.

Pengunaan bahan bakar gas melalui Fasilitas CNG juga berdampak signifikan dengan lingkungan hidup. Sumbangan terhadap penurunan emisi dunia dari pengoperasian CNG Plant PLTGU Grati Blok 2 diestimasikan sebagai berikut : sekitar 254 ribu ton CO2 per tahun, 126,5 ton kadar SO2 per tahun dan 3.500 ton kadar NO2 pertahun. PLN saat ini juga membangun CNG untuk PLTGU Gresik, PLTGU Tambak Lorok dan PLTGU Muara Tawar.

Berita yang lain:

PERESMIAN CNG PLANT UBP PERAK & GRATI

RI Punya Penampung CNG Terbesar di Dunia

Indonesia Power Resmikan CNG Plant

PLN Resmikan CNG Terbesar Di Dunia

PLN Saves Rp1.7 Trillion from CNG Storage

CEPSI 2012

Tahun lalu saya jadi salah satu pembicara di sebuah konferensi, CEPSI, sayang kalau foto-fotonya tidak saya share :-)

cepsi2012jerowacik

Dibuka oleh Menteri ESDM…

cepsi2012imaduddin

Saya, menyampaikan paper saya, di depan forum :-)

cepsi2012imaduddinposter

Saya ikutan masang poster…

cepsi2012plnjavabalicrossing

Booth PLN (atas dan bawah) dan gambar proyek Java-Bali 500 KV Transmission Crossing…

cepsi2012pln

DPR menyetujui kenaikan TDL 15%  di tahun 2013. Seperti biasa, saat pembahasan dengan pemerintah, selalu dibarengi dengan isu inefisiensi di tubuh PLN, dan hampir selalu isu BBM menjadi tokoh sentralnya. Dan isu BBM ini ada benarnya, karena BBM masih memakan 43% atau Rp 49 T dari Rp 112 T biaya energi di tahun 2013, sementara subsidi untuk PLN sendiri hanya Rp 78 T.

Sumber: Gatra 20-26 September 2012

Masyarakat awam tentu bertanya, kok bisa porsi BBM masih besar, bukan kah beberapa tahun yang lalu diumumkan proyek besar PPDE 10000 MW yang mayoritas berbahan bakar batubara? Sedikit flashback, proyek crash program PPDE 10000 MW dilatarbelakangi defisit suplai listrik terutama di SJB akibat mandeknya proyek-proyek pembangkit listrik pasca krismon 1998. Sebelum masuk ke topik ini dan solusi yang saat ini sedang dikerjakan, ada isu lain yang terkait.

Isu tersebut adalah isu kecukupan pasokan daya di Sistem Jawa Bali yang 3-4 tahun yang lalu memuncak. Kini isu itu telah berlalu sejak mulai banyak masuknya pembangkit-pembangkit listrik PPDE 10000 MW. Apakah persoalan di SJB selesai sampai disini? Ternyata tidak, masih ada hal-hal yang membuat SJB tidak sepenuhnya bagus, dari sisi keandalan dan kualitas. Tahun-tahun terakhir ini kualitas frekuensi SJB cenderung bergejolak. Jika anda melihat dari trend monitoring frekuensi SJB, ekskursi frekuensi yang liar kadang terjadi dan fluktuasinya dari titik 50 Hz tidak terlalu mulus dibanding kondisi 10 tahun yang lalu misalnya.

 

Ekskursi frekuensi 25 September 2012

Upaya-upaya yang dilakukan oleh P3B JB sebagai operator sistem sebenarnya sudah maksimal untuk mempertahankan keandalan, kualitas dan keekonomian SJB. Salah satu langkah memperbaikinya dari sisi keandalan adalah terus berusaha mengaktifkan kembali fasilitas regulasi primer, governor free,   maupun regulasi sekunder, LFC, sebagai partisipasi unit-unit pembangkit pada SJB. Namun demikian, upaya ini masih belum memadai. Penyebab utamanya adalah berkurangnya proporsi pembangkit-pembangkit yang melayani segmentasi peaking load dan load follower. Hal ini merupakan konsekuensi dari tidak dioperasikannya semaksimal mungkin pembangkit-pembangkit ini yang melayani segmen ini, yang mayoritas berbahan bakar minyak (BBM).

Dahulu PLTG dan PLTGU minyak merupakan andalan SJB untuk menjaga kestabilan frekuensi, karena pembangkit jenis inilah yang bisa menaik dan menurunkan beban dengan ramping rate cepat. Fungsi ini juga bisa dilakukan oleh PLTA waduk, namun kita mengetahui kapasitas PLTA semakin menurun, karena laju sedimentasi waduk yang lebih cepat dari perkiraan semula misalnya, disamping variasi musim hujan dan kemarau juga berpengaruh.

Operator sistem berjuang keras menstabilkan sistem terutama pada waktu-waktu kritis jam 16.00 sampai 18.00 dimana ramp-nya mencapai 2000~3000 MW / jam.

 

Ilustrasi ramping rate demand yang ekstrim

Walaupun pembangkit-pembangkit baseload PLTU-PLTU batubara berusaha dijadikan load follower, namun hasilnya tidak optimal. Contohnya, saat ini pada malam/dini hari PLTU seperti Tanjung Jati, Suralaya bebannya diset rendah dan ketika pagi hari mulai dinaikkan. Dengan cara ini ekskursi frekuensi tetap terjadi terutama jika ada gangguan meski hanya di salah satu komponen SJB (N-1). Kenapa kita peduli pada ekskursi frekuensi? Jika ekskursi ini melampaui batas, bisa terjadi under frequency relay (UFR) bekerja, dan skema load shedding (pengurangan beban) mungkin terjadi. Akibatnya, bisa terjadi, cadangan sistem normal / sangat cukup, namun ada daerah yang mengalami pemadaman.

 

7 Oktober 2012: Masyarakat membutuhkan saluran untuk komplain listrik

Jadi semacam paradoks, suplai berlebih tapi dari sisi konsumen ada yang masih merasakan pemadaman. Penyebab paradoks ini juga bisa disebabkan oleh gangguan di level distribusi / lokal, misal ada penghantar saluran udara yang short karena ranting pohon, atau jembatan trafo IBT (inter-bus transformer) yang tidak cukup / mengalami gangguan.

Apa yang dilakukan oleh pengelola SJB untuk mengatasi hal-hal ini? Salah satu yang sangat strategis adalah berusaha mengoperasikan kembali unit-unit pembangkit yang melayani segmen beban puncak (peak shaving unit). Bagaimana caranya? Kita tahu, subsidi BBM untuk listrik pada APBN terus berusaha ditekan, jadi mustahil memaksakan diri mengoperasikan kembali pembangkit yang menghasilkan 100 MW dengan meminum BBM sampai 100 ribu liter per 3 jam (meski dalam kondisi darurat hal ini tidak bisa dihindari, jika sampai terjadi black/brown out maka kerugian di sisi konsumen akan jauh lebih besar ketimbang subsidi yang dikeluarkan pemerintah).

Ide cemerlang yang akan segera direalisasikan di SJB adalah mensubstitusi BBM dengan bahan bakar gas. Kok bisa dibilang ide cemerlang? Bukan kah kita semua tahu BB Gas dari dulu juga jauh lebih murah daripada BBM?

Yang mungkin belum semua orang awam mengetahui adalah sifat natural penyaluran gas alam. PLTGU di luar negeri seperti di Jepang biasanya menggunakan bahan bakar gas dari gas alam cair (LNG), karena tidak mempunyai sumber /sumur gas di sekitarnya atau di dalam negeri. Karena gasnya disimpan dalam bentuk cair, maka pemanfaatannya dapat diatur, kapan pun dibutuhkan tinggal dialirkan, jadi mirip BBM yang disimpan di dalam tangki timbun. Nah, sumber gas untuk PLTGU-PLTGU di Indonesia tidak seperti itu. Sumber gasnya berasal dari gas pipa, gas yang dialirkan dari sumur / sumber gas melalui pipa gas.

 

Offshore platform

Dan yang perlu diketahui, sifat sumur gas sangat unik. Selain biasanya gas dipakai untuk lifting minyak (sumur gas dan minyak seringkali bercampur, jadi satu sumur bisa menghasilkan minyak dan gas sekaligus), gas ini juga hampir tidak bisa diatur besar kecil keluarannya. Sekali menyemburkan gas, maka harus dialirkan, jika tidak maka reservoirnya bisa rusak. Malahan ada kasus, karena keliru mengoperasikan, maka gasnya bercampur dengan air. Akibatnya, gas pipa aliran arusnya (flow rate) cenderung datar (flat). Manuver flow rate gas hanya terbatas pada memainkan tekanan (pressure) pada pipa yang panjang (line pack), yang biasanya sempit range-nya. Dan bisa diduga, karena bahan bakarnya konstan, maka produksi listrik dari pembangkit listriknya juga konstan.

Jadi PLTGU gas yang ada di Indonesia, suka tidak suka, bermain di segmen pasar beban dasar (base load) karena sifat alaminya tadi. Bagaimana jika SJB tidak menginginkan energi listrik dari PLTGU gas tadi?

 

Foto thermal Flare gas

Pilihannya ya itu tadi, tetap menerima listrik dari PLTGU gas dengan “mengalahkan” produksi listrik dari pembangkit lain, termasuk dari PLTU batubara yang seharusnya bermain di baseload, atau bisa juga membiarkan gas dari sumur gas dibakar (flare) ke udara bebas, namun gas yang dibakar ke udara tersebut tetap harus dibayar (Take or Pay). Gas alam harus dibakar jika dilepas ke udara, karena gas Metana adalah gas rumah kaca (green house gas) yang efek melubangi ozonnya jauh lebih parah daripada gas karbon dioksida hasil pembakaran. Ini juga menjadi alasan kenapa kontrak gas (PJBG/GSA) selalu mencantumkan klausul ToP, yaitu merupakan turunan dari sifat alami sumur gas yang diterjemahkan secara komersial.

Dari sini lah bisa dijelaskan, ide dasar subsitusi BBM dengan BBG pada Peak Shaver Unit sangat cemerlang. Ide ini mulai diidentifikasi dalam RUPTL PLN 2011-2020. Gas pipa yang sifat alaminya telah dijelaskan tadi, dirubah sifatnya dengan cara dijadikan compressed natural gas (CNG). Gas pipa, ditekan / dikompres menjadi bertekanan tinggi, disimpan dalam bejana (vessel), dan dilepas kembali pada saat dibutuhkan, pada Waktu Beban Puncak (WBP).

Jadi CNG ini mewarisi 2 sifat menguntungkan dari BBG dan BBM, dari gas alam mewarisi sifat harganya yang lebih murah dan lebih ramah lingkungan (beban emisi CO2, NOx lebih rendah), dari BBM mewarisi sifat fleksibilitasnya (bisa dimanfaatkan pada waktu tertentu). Meskipun proses kompresi CNG menimbulkan biaya, namun compressed fee ini dan harga BBG-nya masih jauh lebih murah dibandingkan BBM.

Bagaimana dengan alternatif lain untuk memenuhi beban puncak? PLTG CNG ini masih lebih baik dibanding misalnya PLTA Pump Storage (Upper Cisokan yang paling cepat akan beroperasi). Kita tahu investasi membangun PLTA apa pun relatif lebih besar dibanding membangun PLTG, dan waktu pembangunannya lama, bertahun-tahun (bandingkan dengan membangun PLTG, 1 tahun dapat berdiri). Apalagi jika PLTG-nya sudah ada, tinggal membangun CNG plant, maka solusi ini benar-benar dapat diandalkan delivery time-nya.

Bonus keuntungannya, beban PLTU-PLTU batubara diramalkan relatif akan lebih stabil (berkurang naik turunnya) sehingga secara tidak langsung akan meningkatkan keandalan PLTU-PLTU batubara (misal dari risiko bocornya pipa-pipa boiler karena thermal stress/fatigue). Secara keseluruhan, energy cost SJB akan turun untuk kondisi SJB dengan kualitas yang sama. Artinya, jika hendak dilakukan studi, maka perbandingan yang benar, apple to apple, adalah membandingkan energy cost di era pada saat PLTG minyak masih dijalankan (tahun 2011 ke bawah) dengan versus masa pada saat PLTG CNG pertama mulai beroperasi di SJB (diperkirakan mulai Q1 2013).

Sudah cukup lama saya tidak menulis disini. Kali ini saya bercerita tentang keikutsertaan saya dalam konferensi turbin gas tahun lalu di Singapura.

Gambar

Konferensi 5th Annual Gas Turbines ini diselenggarakan di Singapore 10-13 Mei 2011. Konferensi ini diselenggarakan oleh IBC Asia mengundang para pemakai, pabrikan, pemberi jasa perbaikan, konsultan, pemilik aset dan semua stakeholder yang terkait dengan Gas Turbine dari negara-negara di Asia dan Australia. Forum konferensi ini dapat dibilang sebagai forum independen yang menyuarakan aspirasi, pengalaman, ide-ide dalam pengelolaan turbin gas.

Maksud kehadiran saya disini adalah sebagai salah satu usaha untuk meningkatkan kemampuan dalam mengelola aset turbin gas di tempat saya bekerja.

Sebagai salah satu pembicara dalam konferensi ini, saya menyampaikan pengalaman pengoperasian dan pemeliharaan turbin gas M701D buatan MHI. Selain sebagai pembicara, juga dipercaya sebagai salah satu pengisi diskusi panel dan juru bicara kelompok diskusi. Salah satu topik yang hangat dibicarakan adalah tentang manajemen pengelolaan suku cadang utama turbin gas, terutama pengalaman sebagai end user turbin gas yang telah berpengalaman mengelola suku cadang utama turbin gas bersama pabrikan melalui perjanjian kontrak payung yang dikenal sebagai Long Term Service Agreement.

Gambar

Pemaparan presentasi, diskusi tanya jawab, diskusi panel, diskusi kelompok membuka hal-hal yang selama ini tidak banyak diketahui, bahkan oleh sesama pemakai turbin gas. Hal-hal menarik ini misalnya pengalaman pengelolaan aset Marubeni yang memiliki turbin gas dari 4 pabrikan yang berbeda, pengalaman repowering Senoko sebagai usaha survival dalam persaingan antar IPP di Singapore, pengalaman pemakai turbin gas MHI berikut LTSA-nya oleh kelompok usaha yang berbisnis pembangkit IPP, pengalaman perusahaan minyak mengoperasikan turbin gas 70000 jam tanpa overhaul, pengalaman pencarian penyebab vibrasi turbin gas di pasar deregulasi Australia, tawaran repair parts turbin gas dengan teknologi single crystal atau bahkan bisnis jual-beli pembangkit bekas dan masih banyak lagi yang dapat ditemui dalam konferensi ini.

Penuaan Isolasi Trafo

Sudah lama saya ingin berbagi tulisan ini, judul aslinya “Ageing of Transformer Insulation”, sebuah materi kuliah yang dibikin padat, dan dapat dijelaskan dalam 2 jam, namun menjelaskan isu-isu fundamental yang terkait trafo daya.

Karena kuliah dari Prof Saha ini diajarkan di level graduate, beliau tidak membahas hal-hal tentang trafo yang biasa ditulis dalam pelajaran di SMU/SMK atau undergraduate.

Secara disain, biasanya umur trafo berkisar 30-40 tahun. Namun demikian, trafo yang dipasang tahun 1940 – 1950-an banyak yang sekarang masih beroperasi dengan normal. Ada fakta-fakta yang harus kita ketahui, misalnya bahwa isolasi trafo mengalami penuaan, belitan trafo harus diisolasi dari turn ke turn dan dari coil ke coil, ada berbagai bahan material yang bisa dipakai untuk isolasi ini.

Untuk trafo daya, bahan isolasi yang biasa dipakai adalah kertas Kraft (kertas isolasi selulosa). Sekarang juga mulai banyak bahan kertas sintetik yang dipakai, yang bisa beroperasi pada temperatur kerja tinggi (isolasi hybrid), yang dikenal sebagai kertas Aramid.

Di awal abad ke-20 bahan isolasi yang dipakai adalah asbestos, low grade pressboard, kertas shellac impregnated. Kemudian dikembangkan kertas resin impregnated, lalu kertas isolasi dengan selulosa high sulfate. Kertas, pressboard, transformer board dari selulosa adalah bahan isolasi yang paling banyak digunakan. Minyak hidrokarbon juga merupakan bagian dari isolasi.

Isolasi solid seperti kertas, press board dan transformer board terbuat dari selulosa tumbuhan. Sumber utama serat selulosa adalah kayu. Kayu mengandung 40 sampai 50% selulosa, 20 sampai 30% lignin dan 10 sampai 30% hemi selulosa. Selulosa sendiri adalah polimer linier yang unit-unit glukosa-nya terhubung pada atom Karbon yang pertama dan ke-4. Selulosa dalam keadaan baru mempunyai 1000 sampai 3000 rantai glukosa.

Kertas Kraft mengandung polimer selulosa dengan berat molekul tinggi sekitar 75 sampai 90%, hemi selulosa dengan berat molekul rendah 10 sampai 20% dan lignin 0 sampai 5%.

Apa arti DP (Degree of Polymerisation) ?

Selulosa adalah polimer linier yang terdiri dari unit-unit glukosa anhydrous tunggal yang terhubung pada atom-atom Karbon pertama dan keempat melalui ikatan glukosidik. Jumlah unit monomer dalam polimer disebut sebagai degree of polymerisation. Sering kali, kualitas selulosa diukur dari tingkat polimerisasi (DP) dengan metode viskometrik rata-rata. Panjang rantai selulosa yang diukur dari tingkat polimerisasi rata-rata berdasar metode viskositas dinyatakan oleh DP.

Kekuatan isolasi bergantung pada:

  • Komposisi kimia
  • Berat molekul polimer
  • Morfologi polimer

Pada isolasi padat, pengeringan dan impregnasi minyak sangat penting untuk menjaga kekuatan isolasi kertas. Kadang-kadang kapas juga dipakai sebagai isolasi. Kertas yang telah diupgrade secara thermal disebut kertas Aramid yang terbuat 100% dari serat polyamide aromatik. Penggunaan kertas Aramid tidak terlalu umum karena mahal.

Minyak trafo modern mempunyai ketahanan dielektrik yang tinggi, viskositas rendah, bebas dari sludging, hambatannya bagus terhadap listrik statis. Minyak trafo terdiri dari senyawa campuran hidrokarbon. Kandungan utamanya adalah Parafin, Iso Parafin, Naphtene dan Aromatic. Cairan Silicone lebih baik daripada minyak mineral namun lebih mahal.

Aplikasi pada trafo distribusi kecil dan trafo daya besar dibedakan. Pada trafo kecil sampai dengan beberapa MVA, variasi isolasinya biasanya tidak banyak atau sistemnya konvensional, contohnya trafo jenis kering, trafo yang diisi minyak silicone dan trafo yang diisolasi gas dan didinginkan uap air. Untuk trafo yang bekerja pada suhu tinggi, serat Aramid merupakan alternatif yang bagus.

Penuaan Material Isolasi Trafo

Bersambung…

Senang sekali akhirnya ada juga rekan-rekan pembaca yang menanyakan, kapan saya akan menulis lagi lanjutan serial Reliability khususnya mengenai LOLP. Disini saya menggunakan istilah Loss of Load Expectation, masih mengacu pada bukunya pak Billinton. Masih ingat istilah “capacity outage probability (COP)”? COP berhubungan dengan seberapa besar kemungkinan kapasitas pembangkitan daya unit pembangkit hilang akibat kejadian di dalam internal pembangkit tersebut. Capacity outage ini tidak sama dengan “loss of load” atau kehilangan beban dilihat dari sisi konsumen. Indeks risiko sistem (loss of load) dapat dihitung dengan menggabungkan model probabilitas pembangkitan dengan model beban yang sesuai.
  
Model beban sistem dapat berupa:
 
  • model berbasis beban puncak harian (daily peak load)
 
adalah Kurva variasi beban puncak harian dimana beban puncak harian disusun dari yang paling besar ke yang paling kecil. Susunan ini membentuk model pembebanan kumulatif. Indeks risiko ini satuannya hari/periode.
 
  • model berbasis beban per jam (hourly load)
 
adalah Kurva durasi beban dimana daerah dibawah kurva merupakan energi yang dibutuhkan selama periode itu. Indeks risiko ini satuannya jam/periode.
 
Loss of Load Expectation (LOLE)
 
adalah jumlah hari dalam sebuah periode dimana beban puncak harian melebihi kapasitas pembangkitan yang tersedia. LOLE ini dihitung dengan menurunkannya dari beban puncak harian dihubungkan dengan tabel COP.
 
LOLE=\sum_{i=1}^{n}P_{i}(C_{i}-L_{i})  hari/periode
 
dimana
 
C_{i}=  kapasitas tersedia pada hari ke-i
L_{i}=  ramalan beban puncak pada hari ke-i
P_{i}(C_{i}-L_{i})=  probabilitas hilangnya beban pada hari ke-i. 
 
Nilai ini diperoleh langsung dari tabel kumulatif COP.
 
 
Contoh 1 (sederhana)
 
Dalam periode 365 hari, data beban puncak sistem 100 MW (unit 2 x 25 MW dan 1 x 50 MW) pada contoh di bagian III yang lalu adalah sebagai berikut,
 
Beban puncak harian (MW) 57 52 46 41 34
Jumlah kejadian 12 83 107 116 47

 

Dengan menggunakan persamaan di atas, dengan mudah kita peroleh,

LOLE=12.P_{(100-57)}+83.P_{(100-52)}+107.P_{(100-46)}+116.P_{(100-41)}+47.P_{(100-34)}

=12(0.020392)+83(0.020392)+107(0.000792)+116(0.000792)+47(0.000792)

=2.15108   hari/tahun

 

Contoh 2, yang lebih rumit…

Sebuah sistem tenaga listrik mempunyai beberapa pembangkit listrik sebagai berikut,

PLTA 3×40 MW , FOR (force outage rate) =0.005

PLTG 1×50 MW , FOR=0.02

PLTA 1×60 MW , FOR=0.02

Kurva tahunan untuk variasi beban puncak harian berupa garis lurus dari 100% ke 40%.

(a) Hitung loss of load expectation untuk nilai beban puncak berikut.

(i) 150 MW (ii) 160 MW (iii) 170 MW

(iv) 180 MW (v) 190 MW (vi) 200 MW

Jawaban…

Pertama kita tuliskan dahulu semua kemungkinan kapasitas pembangkit yang beroperasi normal dan yang mengalami gangguan:

Jika semua pembangkit normal maka kapasitas yang tersedia di sistem (capacity in) = (3 x 40) + 50 + 60 = 230 MW, dan pembangkit yang mengalami gangguan (capacity out) = 0 MW.

Jika ada sebuah pembangkit 40 MW gangguan, maka capacity out = 40 MW, dan capacity in = (2 x 40) + 50 + 60 = 230 – 40 = 190 MW.

Jika ada sebuah pembangkit 50 MW gangguan, maka capacity out = 50 MW, dan capacity in = (3 x 40) + 60 = 230 – 50 = 180 MW.

Jika ada sebuah pembangkit 60 MW gangguan, maka capacity out = 60 MW, dan capacity in = (3 x 40) + 50 = 230 – 60 = 170 MW.

Jika ada 2 buah pembangkit 40 MW gangguan, maka capacity out = 2 x 40 = 80 MW, dan capacity in= 40 + 50 + 60 = 230 – 80 = 150 MW.

dan seterusnya…

sehingga jika kita susun dalam bentuk tabel akan menjadi seperti ini:

Capacity Out Capacity In
0 230
40 190
50 180
60 170
80 150
90 140
100 130
110 120
120 110
130 100
140 90
150 80
170 60

 

Meski tabel di atas terlihat sederhana, namun setidaknya kita harus berlatih beberapa kali agar semua kemungkinan dapat dipetakan/masuk dalam perhitungan ini. Jika ada satu saja kombinasi kemungkinan kapasitas pembangkit normal/gangguan tidak masuk, maka semua perhitungan sesudahnya menjadi tidak akurat lagi.

Untuk melengkapi tabel CoP saya kutip lagi rumus dari tulisan saya yang lalu sebagai berikut:

Rumus Binomial

 (p + q)^{n}= \sum_{r=0}^{n} {}_{n}C_{r}p^{r}q^{n-r}

Contoh cara menghitung kombinasi {}_{3}C_{2}

3!/(2!(3-2)!)=(3.2.1)/((2.1)(1))=3

Algoritma Rekursif 

Probabilitas kumulatif bagi unit-unit pembangkit berada dalam keadaan outage / tidak siap sebesar X MW setelah sebuah unit dengan kapasitas C MW dan FOR sebesar U ditambahkan adalah 

P(X) = (1 – U) P’(X) + (U) P’(X – C) 

dimana P’(X) dan P(X) adalah probabilitas kumulatif keadaan dengan kapasitas outage sejumlah X MW sebelum dan sesudah unit ditambahkan.

Keadaan awal : P’(X) = 1 untuk X ≤ 0 , selain itu P’(X) = 0

Langkah untuk Membuat tabel CoP

  • Hitung dulu outage probability untuk unit 3 x 40 MW dengan FOR = 0.005 dengan rumus binomial.

 (p + q)^{n}=\sum_{r=0}^{3}{}_{3}C_{r}(0.005)^{r}(0.995)^{(3-r)}

 ={}_{3}C_{0}(0.005)^{0}(0.995)^{(3-0)}+{}_{3}C_{1}(0.005)^{1}(0.995)^{(3-1)}+{}_{3}C_{2}(0.005)^{2}(0.995)^{(3-2)}+{}_{3}C_{3}(0.005)^{3}(0.995)^{(3-3)}

={}_{3}C_{0}(0.995)^{3}+{}_{3}C_{1}(0.005)(0.995)^{2}+{}_{3}C_{2}(0.005)^{2}(0.995)+{}_{3}C_{3}(0.005)^{3}

= 0,985075+0,014850375+0,000074625+0,000000125=1

Dari sini kita tahu:

  • P(0) = 1
  • P(40) = 0,014850375
  • P(80) = 0,000074625
  • P(120) = 0,000000125

Selanjutnya hitung dengan cara rekursif…

Tambahkan 1 unit 50 MW (FOR=U= 0.02)

P(o) = 1

P(40) = (1-0.02)(0,014850375)+(0.02)(1) = 0.034553368

P(50) = (0.98)(0,000074625)+(0.02)(1) = 0.02007313

P(80) = (0.98)(0,000074625)+(0.02)(0,014850375) = 0.00037014

P(90) = (0.98)(0,000000125)+(0.02)(0,014850375) = 0,00029713

P(120) = (0.98)(0,000000125)+(0.02)(0,000074625) = 0,00000162

P(130) = (0.98)(0)+(0.02)(0,000074625) = 0,00000149

P(170) = (0.98)(0)+(0.02)(0,000000125) = 0,00000000

Perhatikan, banyaknya digit di belakang koma menentukan akurasi perhitungan kita jika dihitung dengan kalkulator tangan. Jika dihitung dengan spreadsheet software kita tidak perlu dipusingkan dengan akurasi, yang penting kita benar dalam memasukkan formula.

Tambahkan 1 unit 60 MW (FOR=U= 0.02)

Caranya sama, cuma mungkin rekan-rekan pembaca ada yang sedang berpikir keras menghubungkan antara rumus dengan angka yang saya tulis. Tenang saja, hal itu wajar, sehingga cara terbaik untuk memahaminya, praktikkan langsung dengan pensil, kertas dan kalkulator atau dimasukkan ke spreadsheet.

Singkat cerita, ini spreadsheet yang saya pakai:

        50
         
0 0,98 0,02 1,000000000 1,00000000
40 0,98 0,02 0,014850375 0,03455337
50 0,98 0,02   0,02007313
80 0,98 0,02 0,000074625 0,00037014
90 0,98 0,02   0,00029713
120 0,98 0,02 0,000000125 0,00000162
130 0,98 0,02   0,00000149
170 0,98 0,02   0,00000000
         
         
        60
         
0 0,98 0,02 1,000000000 1,00000000
40 0,98 0,02 0,034553368 0,05386230
50 0,98 0,02 0,020073133 0,03967167
60 0,98 0,02   0,02036274
80 0,98 0,02 0,000370140 0,00105380
90 0,98 0,02 0,000297130 0,00098225
100 0,98 0,02   0,00069265
110 0,98 0,02   0,00040305
120 0,98 0,02 0,000001615 0,00000899
130 0,98 0,02 0,000001493 0,00000887
140 0,98 0,02   0,00000741
150 0,98 0,02   0,00000595
170 0,98 0,02 0,000000003 0,00000003
180 0,98 0,02   0,00000003
190 0,98 0,02   0,00000003
230 0,98 0,02   0,00000000

 

Yang di atas, ada tulisan 50-nya, tabel yang saya pakai untuk menghitung ketika ditambahkan 1 unit 50 MW. Tabel yang bawah, ada tulisan 60-nya, tabel yang saya pakai untuk menghitung ketika ditambahkan 1 unit 60 MW. Kolom paling kiri, adalah kolom kemungkinan kapasitas unit-unit pembangkit keluar. Kolom kedua dan ketiga dari kiri adalah availability (AF) dan unavailability factor (FOR). Kolom keempat adalah P’(X), dan kolom terakhir adalah P(X).

Langkah berikutnya adalah menentukan segmentasi jumlah hari untuk tiap-tiap beban puncak dalam setahun. Dari soal diketahui, dalam setahun minimal beban puncak adalah 60 MW (40%) dan maksimal 150 MW (100%) dan kurvanya berupa garis lurus. Artinya, jika total kapasitas unit pembangkit yang siap adalah 150 MW atau diatasnya (160 MW, 170MW, 230 MW dsb) maka tidak akan ada kemungkinan loss of load (pemadaman).

Ingat, studi kita disini masih dibatasi menghitung kemungkinan pemadaman hanya dilihat dari kesiapan unit pembangkit. Studi yang lengkap juga harus menghitung faktor-faktor lain, seperti konstrain jaringan transmisi dan distribusi. Lanjutan serial tulisan ini akan membahas pengaruh-pengaruh tsb dalam indeks-indeks kinerja keandalan sistem kelistrikan.

Dari  tabel capacity in-capacity out, kita perlu mencari jumlah hari di titik 140, 130, 120, 110, 100, 90, 80 dan 60 MW. Caranya dengan menggunakan bantuan prinsip kesebangunan geometri segitiga. Perhatikan gambar dibawah, segitiga 150 MW – 60 MW – 40% sebangun dengan segitiga 150 MW – A – B atau (150 MW – A) / B = (150 MW – 60 MW) / 365 hari. Jadi B = (150 – A) x 365 hari / (150 – 60).

Jika A = 140 MW maka B = 10 x 365 hari / 90 = 40,556 hari.

Dengan prinsip kesebangunan segitiga, kita tahu bahwa tiap 10 MW jumlah harinya adalah 40,556 hari dan untuk titik 80 MW (ke 60 MW) jumlah harinya 40,556 x 2 = 81,111 hari.

Lengkap sudah semua data yang dibutuhkan untuk menghitung LOLE. Akhirnya, gabungkan tabel COP dengan jumlah periode hari untuk tiap beban puncak. Dengan mengkalikan tiap cumulative probability dengan jumlah harinya, dan secara total LOLE dalam 1 tahun dijumlahkan, maka diperoleh LOLE.

      Peak Load = 150 MW  
Capacity Out Capacity In Cumulative Probability Period LOLE  
0 230 1,000000      
40 190 0,053862      
50 180 0,039672      
60 170 0,020363      
80 150 0,001054      
90 140 0,000982 40,556 0,039836  
100 130 0,000693 40,556 0,028091  
110 120 0,000403 40,556 0,016346  
120 110 0,000009 40,556 0,000364  
130 100 0,000009 40,556 0,000360  
140 90 0,000007 40,556 0,000300  
150 80 0,000006 40,556 0,000241  
170 60 0,000000 81,111 0,000003  
      365 0,085541 days/year

 

Jika kita lihat hasilnya, cukup masuk akal kan, dengan kapasitas unit pembangkit total 230 MW (dan sangat andal, FOR-nya kecil-kecil) dan beban puncak yang hanya maksimal 150 MW, kemungkinan terjadi loss of load (pemadaman) hanya 0,085 hari atau 2 jam dalam setahun. Kalau pernyataan tersebut dibalik, meskipun kapasitas unit pembangkitan jauh di atas kebutuhan beban puncak dan unit pembangkitnya pun sangat-sangat andal, tetap tidak mungkin sama sekali tidak ada loss of load.

Bagaimana jika beban puncak menjadi lebih tinggi, 160 MW atau 170 MW atau 180 MW dst, seperti pada pertanyaan (ii), (iii) dst ? Anda akan melihat LOLE akan naik. Berapa angkanya? Saya persilahkan anda untuk berlatih menghitungnya :-)

Cukup lama saya tidak menulis, tugas baru yang saya kerjakan benar-benar menyita waktu. Kali ini saya coba berbagi berita terbaru (2011) dari majalah-majalah yang berkecimpung dalam bisnis listrik yang ternama seperti IEEE Spectrum dan IEEE Power & Energy Magazine.

Dari Spectrum edisi January 2011, ada sebuah artikel pendek yang memberitakan U.S. Grid Gets Less Reliable. Wow, tentu saja agak mengejutkan, karena selama ini Amerika (US) adalah kiblat teknologi sistem tenaga listrik. Sampai-sampai sering kita membandingkan  (benchmark) indeks kinerja “kelas dunia” dengan indeks kinerja di Amerika Utara (NERC). Dalam artikel tsb. disebutkan bahwa kinerja sistem tenaga listrik di US memburuk dalam 15 tahun terakhir. Dalam setahun, rata-rata lama gangguan (pemadaman listrik) mencapai 92 menit di area Midwest dan 214 menit di area Northeast. Bandingan dengan Jepang yang rata-rata hanya padam 4 menit per tahun. Data EIA (Energy Information Administration Departemen Energi US) dan NERC (North American Electric Reliability Corp.) menunjukkan bahwa gangguan  meningkat. Jika pada periode tahun 2000-2004 ada 156 pemadaman yang lebih besar dari 100 MW, maka di periode 2005-2009 meningkat menjadi 264 gangguan. Demikian pula untuk pemadaman yang mempengaruhi lebih dari 50000 pelanggan, jika pada periode 2000-2004 ada 149 gangguan, maka pada periode 2005-2009 menjadi 349 buah.

Kenapa hal ini bisa terjadi? Sejak tahun 1995, amortisasi dan tingkat depresiasi telah melebihi belanja pembangunan infrastruktur sistem. Dengan kata lain, dalam 15 tahun terakhir, industri STL (utilities) lebih banyak “memanen” daripada “menanam”. Akibatnya STL menjadi semakin tertekan. Biaya penelitan dan pengembangan (R&D) di sektor kelistrikan turun 74%, dari $741 juta di tahun 1993 menjadi hanya $193 juta di tahun 2000. Jika dibandingkan dengan revenue, biaya R&D ini hanya 0.3% (untuk periode 1995-2000). Bandingkan dengan sektor-sektor industri yang lain, misal industri komputer 12.8%, farmasi 10.4% bahkan industri hotel pun ternyata lebih intensif mengeluarkan biaya R&D di level 0.7%. Dengan berinvestasi pada STL sebenarnya biaya ini akan kembali dalam bentuk menghindari meningkatnya gangguan dan perbaikan efisiensi. Jadi seperti yang telah disebutkan dalam artikel terdahulu, terlihat dengan sangat jelas trade-off antara reliability vs cost.

Masih terkait dengan hal itu, pemerintah US memberikan stimulus $3.4 milyar untuk mengembangkan smartgrid. Jadi, dalam pasar bebas seperti di Amerika sekali pun, campur tangan pemerintah dalam industri kelistrikan masih diperlukan. Salah satu hal kritis dalam pengembangan ini adalah tenaga kerja terampil yang dibutuhkan untuk mengimplementasikan dan memelihara smartgrid. Yang semakin menyulitkan pengelola kelistrikan disana adalah ternyata sekitar 60% mahasiswa pasca sarjana di bidang kelistrikan, yang diharapkan akan terjun sebagai profesional, adalah mahasiswa internasional yang besar kemungkinan tidak akan bekerja di US setelah mereka lulus nantinya. Singkat cerita, US mengalami kesulitan mendapatkan tenaga kerja profesional di bidang kelistrikan, sehingga salah satu proposal yang diajukan untuk mendapatkan award adalah living laboratory, smartgrid education and workforce training at IIT. IIT juga diminati oleh dunia internasional seperti Korea Selatan dan Italia, yang menyadari bahwa pengembangan smartgrid mustahil dicapai tanpa didukung pekerja yang profesional.

Imaduddin's Weblog

all about electricity (indonesia)

all about electricity (indonesia)

Ikuti

Get every new post delivered to your Inbox.

Bergabunglah dengan 58 pengikut lainnya.