Pemodelan Manajemen Energi Microgrid pada Sistem Bangunan Cerdas
Abstrak
Dari sudut pandang sistem kelistrikan, sistem bangunan pintar dapat dilihat sebagai integrasi jaringan listrik microgrid yang menghubungkan sistem PLTS, sistem penyimpan energi, dan distribusi beban listrik pada bangunan. Kondisi operasi microgrid perlu dievaluasi dan dioptimasi agar dapat mencapai kinerja yang andal, tetapi tetap efisien. Makalah ini mengembangkan pemodelan manajemen energi untuk optimasi microgrid pada sistem bangunan cerdas. Sumber daya yang terhubung pada microgrid terdiri atas sistem PLTS, sistem baterai, dan listrik dari jaringan publik. Dilakukan skenario kombinasi beban listrik yang terdiri atas beban pencahayaan, beban pompa air, dan beban pendinginan bangunan. Optimasi dilakukan berdasarkan estimasi Self Consumption (SC) dan Self Sufficiency (SS) antara daya yang dihasilkan sistem PLTS dan kebutuhan beban yang bervariasi. Dari simulasi sebelum dilakukan optimasi diperoleh hasil yaitu persentase SC sebesar 63,2% dan persentase SS sebesar 96,32%. Setelah dilakukan optimasi manajemen energi, persentase sistem SC menjadi 84,68% dan SS menjadi 83,27%. Dari hasil optimasi tersebut, terlihat bahwa banyaknya energi yang dapat dimanfaatkan dari sistem PLTS menjadi meningkat dan microgrid bekerja lebih optimal.
Referensi
P. Lazzeroni, S. Olivero, F. Stirano, M. Repetto, C. Micono, P. Montaldo, dan G. Zanzottera, “PV and Building Energy Efficiency Measures Impact on the Grid in a Middle East Case Study,” AEIT 2016 - Int. Annu. Conf. Sustain. Dev. Mediterr. Area, Energy ICT Networks Futur., 2016, pp. 1–6.
L. Shi dan M.Y.L. Chew, “A Review on Sustainable Design of Renewable Energy Systems,” Renew. Sustain. Energy Rev., Vol. 16, No. 1, hal. 192–207, 2012.
A. Ghaffarianhoseini, N.D. Dahlan, U. Berardi, A. Ghaffarianhoseini, N. Makaremi, dan M. Ghaffarianhoseini, “Sustainable Energy Performances of Green Buildings: A Review of Current Theories, Implementations, and Challenges,” Renew. Sustain. Energy Rev., Vol. 25, pp. 1–17, 2013.
S. Deng, Y.J. Dai, R.Z. Wang, dan X.Q. Zhai, “Case Study of Green Energy System Design for a Multi-Function Building in Campus,” Sustain. Cities Soc., Vol. 1, No. 3, hal. 152–163, 2011.
F. Wurtz dan B. Delinchant, “‘Smart Buildings’ Integrated in ‘Smart Grids’: A Key Challenge for the Energy Transition by Using Physical Models and Optimization with a ‘Human-in-the-Loop’ Approach,” Comptes Rendus Phys., V. 18, No. 7–8, hal. 428–444, 2017.
X. Tan, Q. Li, dan H. Wang, “Advances and Trends of Energy Storage Technology in Microgrid,” Int. J. Electr. Power Energy Syst., Vol. 44, No. 1, hal. 179–191, 2013.
I.N. Haq, “Pengembangan Model Arsitektur Sistem Manajemen Baterai Cerdas untuk Pemantauan dan Peningkatan Kondisi Operasi Penyimpan Energi,” Disertasi Program Doktor Teknik Fisika, Institut Teknologi Bandung, Bandung, Indonesia, Juli 2019.
K. Friansa, I.N. Haq, B.M. Santi, D. Kurniadi, E. Leksono, dan B. Yuliarto, “Development of Battery Monitoring System in Smart Microgrid Based on Internet of Things (IoT),” Procedia Eng., Vol. 170, hal. 482–487, 2017.
R. Luthander, J. Widén, D. Nilsson, dan J. Palm, “Photovoltaic Self-Consumption in Buildings: A Review,” Appl. Energy, Vol. 142, hal. 80–94, 2015.
G. Masson, J.I. Briano, dan M.J. Baez, “Review and Analysis of Self-consumption Policies,” International Energy Agency, Report IEA-PVPS T1-282016, 2016.
C.J. Sarasa-Maestro, R. Dufo-López, dan J.L. Bernal-Agustín, “Analysis of Photovoltaic Self-Consumption Systems,” Energies, Vol. 9, No. 9, hal. 1-18, 2016.
D. Zhang, N. Shah, dan L.G. Papageorgiou, “Efficient Energy Consumption and Operation Management in a Smart Building with Microgrid,” Energy Convers. Manag., Vol. 74, hal. 209–222, Okt. 2013.
L. Barelli, G. Bidini, dan F. Bonucci, “A Micro-Grid Operation Analysis for Cost-Effective Battery Energy Storage and RES Plants Integration,” Energy, Vol. 113, hal. 831–844, 2016.
J. Shen, C. Jiang, dan B. Li, “Controllable Load Management Approaches in Smart Grids,” Energies, Vol. 8, No. 10, hal. 11187–11202, 2015.
"Sunny Island 4.4M / 6.0H / 8.0H for On-Grid and Off-Grid Applications Datasheet,” SMA Solar Technology, Germany, 2020.
F. Edison, I.N. Haq, E. Leksono, N. Tapran, D. Kurniadi, dan B. Yuliarto, “State of Energy (SOE) Estimation of LiNiCoAlO2 Battery Module Considering Cells Unbalance and Energy Efficiency,” Proceeding - 4th Int. Conf. Electr. Veh. Technol. ICEVT 2017, 2017, hal. 100–106.
W.-Y. Chang, “The State of Charge Estimating Methods for Battery: A Review,” ISRN Appl. Math., Vol. 2013, hal. 1-7, 2013.
I.N. Haq, R.H. Saputra, F. Edison, D. Kurniadi, E. Leksono, dan B. Yuliarto, “State of Charge (SoC) Estimation of LiFePO4 Battery Module Using Support Vector Regression,” Proc. - Jt. Int. Conf. Electr. Veh. Technol. Ind. Mech. Electr. Chem. Eng. ICEVT 2015 IMECE 2015, 2015, hal. 16–21.
C. Cecati, J. Kolbusz, P. Rózycki, P. Siano, dan B.M. Wilamowski, “A Novel RBF Training Algorithm for Short-Term Electric Load Forecasting and Comparative Studies,” IEEE Trans. Ind. Electron., Vol. 62, No. 10, hal. 6519–6529, 2015.
© Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional.
2.png)
