Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Seiring dengan semakin ketatnya persaingan global dan berfluktuasinya tarif tenaga listrik PLN, banyak perusahaan industri besar pelanggan PLN yang berkeinginan untuk membangun dan mengoperasikan pembangkit sendiri. Meski demikian, perusahaan industri tersebut merasa bahwa pasokan tenaga listrik PLN tetap dibutuhkan karena tidak mungkin pembangkit sendiri mereka bisa beroperasi secara terus-menerus tanpa gangguan sepanjang waktu, sehingga bermaksud melakukan interkoneksi pembangkit sendiri milik mereka dengan jaringan PLN. Penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi model perhitungan biaya layanan daya listrik cadangan untuk selanjutnya diusulkan menjadi referensi bagi Pemerintah. Hasil perhitungan menggunakan aplikasi model menunjukkan bahwa pada kondisi tertentu, biaya pembangkit sendiri ditambah biaya layanan daya listrik cadangan yang lebih murah daripada tarif tenaga listrik PLN dapat diperoleh. Berdasarkan asumsi-asumsi yang digunakan pada kondisi PLN menyiapkan daya cadangan sebesar 10% dari kebutuhan, tarif layanan daya cadangan minimal sebesar Rp 9.300/kW/bulan dan tarif kWh cadangan sebesar minimal Rp 2.007/kWh

---

As global competition becoming more and more tighten while PLN?s tariff fluctuate monthly, some PLN?s big industrial customers are willing to construct and operate their own power plants. However, those customer realize that they still need PLN?s support because it it impossible their power plants can operate continuously and outage-free all the time, so they want to interconnect their power plants to PLN?s grid. This research?s goal is to create model application to calculate back-up electric power service charge which can be proposed as a reference to the Government. Calculation using the model application shows that in certain condition captive power plant?s cost plus back-up electric power service charge that is less than PLN?s tariff can be achieved. Based on assumptions used in condition PLN prepares back-up power at 10% of total required, back-up power service charge at minimum is Rp 9.300/kW/month and back-up energy charge at minimum is Rp 2.007/kWh."

"Saat ini terjadi kelebihan pasokan listrik di Jawa-Bali seiring beroperasinya PLTU dari program 35.000 Mega Watt. Untuk itu dibutuhkan prediksi kebutuhan energi listrik yang lebih akurat sebagai dasar perencanaan dan pengoperasian sistem tenaga listrik, serta peningkatan efisiensi sistem tenaga listrik. Mengembangkan model yang mencapai presisi peramalan tertinggi dalam konteks tenaga listrik telah menjadi objek studi di beberapa negara. Penelitian ini berusaha menemukan model prediksi konsumsi energi listrik di Indonesia menggunakan LSTM (Long Short Term Memory). LSTM merupakan jenis jaringan syaraf berulang (Recurrent Neural Network) yang sering digunakan untuk mengidentifikasi pola periodik dalam deret waktu (time series) karena merekam hubungan antara nilai yang berurutan. Pelatihan dan pengujian model menggunakan data konsumsi energi listrik dari Januari 2013 hingga Februari 2023 yang diperoleh dari laporan penjualan tenaga listrik PT PLN. Dilakukan percobaan dengan berbagai kombinasi nilai hyperparameter jumlah unit neuron dan jumlah epoch untuk masing-masing model prediksi konsumsi energi listrik Nasional, segmen Rumah Tangga, Bisnis, dan Industri. Evaluasi kinerja model diukur dengan MAPE (rata-rata persentase kesalahan absolut). Model prediksi konsumsi energi listrik nasional dapat memprediksi dengan baik dilihat dari nilai MAPE sebesar 2,212%. Dengan membandingkan akurasi model LSTM yang dibangun dengan prediksi manual yang dilakukan PLN per bulan, maka model LSTM yang dibangun mampu melakukan prediksi lebih akurat.

---

Currently, there is excess power or oversupply of power generation capacity in Jawa-Bali in line with the operation of the PLTU from the 35,000 Mega Watt program. For this reason, a more accurate prediction of electricity demand is needed as a basis for planning and operating the electric power system, as well as increasing the efficiency of the electric power system. Developing a model that achieves the highest forecasting precision in the context of electric power has been the object of study in several countries. This research seeks to find a predictive model of electricity consumption in Indonesia using LSTM (Long Short Term Memory). LSTM is a type of recurrent neural network (RNN) that is often used to identify periodic patterns in a time series because it records the relationship between successive values. Model training and testing uses electricity consumption data from January 2013 to February 2023 obtained from PT PLN's electricity sales report. Experiments were carried out with various combinations of hyperparameter values for the number of neuron units and the number of epochs for each prediction model for the National electricity consumption, the Household, Business and Industrial segments. Model performance evaluation is measured by MAPE (Mean Absolute Percentage Error). The National electricity consumption prediction model can predict well with MAPE value of 2.212%. By comparing the accuracy of the built LSTM model with manual predictions made by PLN per month, LSTM model was able to make more accurate predictions."

"Pembangunan Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) telah menjadi program prioritas Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral (ESDM) dalam upaya penerapan energi baru dan energi terbarukan (EBT). Hal ini pun sejalan dengan komitmen Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs) poin 7 (Energi Bersih dan Terjangkau) dan 13 (Penanganan Perubahan Iklim). Sebagai upaya mendukung hal tersebut, pemerintah aktif mendorong instalasi PLTS atap. Penelitian ini membahas mengenai perancangan penambahan PLTS atap on-grid pada Gedung Energi 625 dengan membandingkan dua spesifikasi modul surya yang berbeda. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perancangan PLTS yang optimal ditinjau dari aspek teknis maupun ekonomi melalui hasil simulasi perangkat lunak PVsyst. Penerapan PLTS atap on-grid tambahan pada Gedung Energi 625 ini diharapkan dapat memberikan penghematan biaya listrik. Dari hasil simulasi, didapat perancangan PLTS atap on-grid tambahan 49,5 kWp yang lebih optimal dengan jenis modul surya JA Solar 550 Wp yang mampu memproduksi energi listrik, yaitu sebesar 72,8 kWh/tahun serta performa rasio sebesar 0,832. Selain itu, mampu memenuhi 28,6% kebutuhan listrik per bulan. Proyek memiliki asumsi lifetime selama 25 tahun. Dari sisi ekonomi, perancangan PLTS tersebut memiliki nilai Net Present Value (NPV) sebesar Rp488.504.798, Internal Rate of Return (IRR) sebesar 11,6%, Payback Period (PP) pada tahun ke-9, Benefit Cost Ratio (BCR) sebesar 1,38, Levelized Cost of Energy (LCOE) sebesar Rp1.121,53/kWh, dan biaya investasi sebesar Rp711.025.000.

---

The development of PV (Photovoltaic) rooftops has become a priority program for the Ministry of Energy and Mineral Resources (ESDM) in the effort to implement new and renewable energy (EBT). That is in line with the commitment to Sustainable Development Goals (SDGs), precisely Goal 7 (Affordable and Clean Energy) and Goal 13 (Climate Action). As part of these efforts, the government actively promotes the installation of PV rooftops. This study discusses the design of an additional on-grid PV rooftop on Gedung Energi 625 by comparing two different solar modules spesifications. This study aims to determine the optimal design of solar PV regarding technical and economic aspects through the results of PVsyst software simulations. Implementing this additional on-grid PV rooftop on Gedung Energi 625 is expected to provide cost savings on electricity. From the simulation results, a more optimal on-grid rooftop PV design of 49.5 kW was obtained with the JA Solar 550 Wp solar module type capable of producing 72.8 kWh/year electrical energy and a performance ratio of 0.832. Apart from that, it can meet 28.6% of monthly electricity needs. The project has an assumed lifetime of 25 years. From an economic perspective, the PV design will have a Net Present Value (NPV) of IDR 488,504,798, an Internal Rate of Return (IRR) of 11.6%, a Payback Period (PP) of 9 years, a Benefit Cost Ratio (BCR) of 1.38, a Levelized Cost of Energy (LCOE) of IDR 1,121.53/kWh, and investment costs of IDR 711,025,000."

"ABSTRAKKetersediaan sistem pembangkit tenaga listrik dipengaruhi oleh keandalan suku cadang dan manajemen pemeliharaan yang berdampak pada maintainability. RCM Reliability Centered Maintenance , RBM Risk Based Maintenance , dan CBM Condition Based Maintenance atau gabungan RCM dan RBM, atau RCM dan CBM telah diterapkan pada pembangkit tenaga listrik. Setiap teknik pemeliharaan menghasilkan maintenance work packages. Implementasi RCM, RBM dan CBM secara terintegrasi akan menghasilkan maintenance work packages yang akan meningkatkan ketersediaan pembangkit listrik lebih signifikan dibandingkan penggunaan masing-masing teknik pemeliharaan atau gabungan dua teknik pemeliharaan. Penelitian ini mengintegrasikan teknik pemeliharaan berbasis keandalan, risiko dan kondisi yang disebut Teknik Pemeliharaan Terintegrasi TPT . Tahapan TPT sebagai berikut: menentukan pohon fungsi, rekaman data kerusakan, FMEA Failure Mode Effect Analysis , FTA Fault Tree Analysis , risk analysis, yang kemudian menghasilkan MPI Maintenance Prioritization Index , FDT Failure Defense Task , integrated maintenance program yang dilakukan condition monitoring assessment, analisis keandalan maintainability dan hasil. Dalam penelitian ini dikembangkan model matematis, dan dilakukan simulasi untuk menganalisis ketersediaan yang dihasilkan teknik pemeliharaan. Tingkat ketersediaan RCM, RBM, CBM dan TPT sebagai berikut 81,56 , 81,02 , 84,92 , dan 90,07 . Penerapan TPT pada PLTU objek penelitian telah menghasilkan peningkatan ketersediaan dari 76,95 2008 ndash; 2012 atau 81,84 2010 ndash; 2012 menjadi 92,59 2013 ndash; Mei 2015 .

---

ABSTRACTAvailability of thermal power plant is influenced by the reliability of spare parts and maintenance management that affect maintainability. RCM Reliability Centered Maintenance , RBM Risk Based Maintenance , and CBM Condition Based Maintenance or combined RCM and RBM or RCM and CBM have been applied in thermal power. Each maintenance technique will generate each maintenance work packages. Implementation of RCM, RBM and CBM maintenance techniques in an integrated manner will result in maintenance work packages that will increase the availability of power plants more significantly than the use of each maintenance technique or a combination of two maintenance techniques. This research integrates maintenance techniques based on reliability, risks and conditions, called Integrated Maintenance Techniques TPT , which consists of 10 steps determining function tree, operation records, FMEA Failure Mode Effect Analysis , FTA Fault Tree Analysis , risk analysis, which then produce MPI Maintenance Prioritization Index , FDT Failure Defense Task , integrated maintenance program conducted by condition monitoring assessment, reliability maintainability analysis and results. This research developed a mathematical model, and then performed a simulation to analyze the availability produced by each maintenance technique. Availability of RCM, RBM, CBM and TPT is as follows 81.56 , 81.02 , 84.92 , and 90.07 . The implementation of TPT in thermal power plant of research object has resulted in an increase of thermal power plant availability from 76.95 2008 2012 or 81.84 2010 2012 to 92.59 2013 May 2015 ."