## EVALUASI PENGARUH CUACA TERHADAP KEANDALAN SISTEM DISTRIBUSI
Wahri Sunanda 1
1) Fakultas Teknik, Jurusan Teknik Elektro, Universitas Bangka Belitung Email : wahrisunanda@ubb.ac.id
Abstract  -  System  distribution  has  used 13  of  loads  with  source  of  generation from  substation.  It  will  be  simulated  on EDSA  Technical  2005  in  bad  weather that  occur  in  system  during  one  month. Probability  of  bad  weather  occurance  is 8,33%/year  with  failure  rate  almost twice  than  normal  condition,  about 2000%.  The  result  shows  that  weather contributes  significant  influence  for reliability of distribution system although  the  bad  weather  happened  in short time.
Keyword  :  failure  rate,  reliability, distribution system.

## I. Pendahuluan
Dewasa  ini  energi  listrik  sudah  menjadi salah  satu  kebutuhan  pokok  manusia modern.
Energi listrik merupakan kebutuhan yang sangat vital bagi perkembangan suatu negara. Perkembangan  sistem  tenaga  listrik  yang baik  merupakan  kunci  kemajuan  teknologi untuk  kelangsungan  perbaikan  taraf  hidup manusia. Penyediaan energi listrik dilakukan  oleh  suatu  sistem  tenaga  listrik yang meliputi sistem pembangkitan, sistem transmisi  dan  sistem  distribusi.  Untuk menjamin  kontinuitas  pelayanan  energi listrik  diperlukan  suatu  tingkat  keandalan yang tinggi pada ketiga unsur sistem tenaga listrik tersebut.
Sebagai  satu-satunya  perusahaan  penyedia energi  listrik  bagi  masyarakat,  PT.  PLN tentunya
akan selalu berusaha meningkatkan keandalan sistemnya sehingga kontinuitas dan
kualitas pelayanan energi listrik dapat tercapai. Dan berfokus  pada  keefektifan  dan  keefisienan sistem distribusi salah satunya adalah studi
mengenai  keandalan  sistem  distribusi tenaga listrik.
Penelitian  ini  merupakan  suatu  studi tentang  hal  yang  dapat  mempengaruhi tingkat  keandalan  serta  upaya  peningkatan keandalan  sistem  pada  sistem  distribusi dalam  untuk  menaikkan  tingkat  keandalan ke arah yang lebih baik. Permasalahan yang dibahas  dalam  penelitian  ini  adalah mengevaluasi  pengaruh  cuaca  terhadap tingkat keandalan sistem distribusi.
Data  keandalan  komponen  diperoleh  dari data standar IEEE, data pada modul library perangkat  lunak  EDSA  Tecnical  2005  dan data-data  dari  standar-standar  literatur  dan referensi. Evaluasi dan analisis menggunakan  perangkat  lunak EDSA
Technical 2005.

## 1.1 Konsep Dasar Keandalan
Ditinjau  dari  sisi  sistem  tenaga  listrik, keandalan  berarti  kemampuan  dari  suatu sistem atau komponen transmisi dan tenaga listrik  untuk  menyediakan  layanan  prima kepada  pelanggan  dalam  situasi  normal maupun  mengalami  tekanan.  Frekuensi, durasi,  dan  besaran  dari  dampak  yang merugikan pada suplai listrik dapat menjadi ukuran dari keandalan.
Dari  tinjauan  secara  umum,  keandalan adalah  probabilitas  suatu  alat  atau  sistem bekerja  dengan  memadai  untuk  periode waktu  yang  diharapkan  dalam  kondisi- kondisi  operasi  yang  dihadapinya  [1]. Definisi  keandalan  ini  dapat  dipecah  lagi menjadi empat bagian dasar, yaitu probabilitas,  unjuk  kerja  yang  memadai,
waktu, dan kondisi-kondisi operasi [2]. Probabilitas  memberikan  masukan  berupa angka (numeris) untuk penaksiran keandalan  dan  adalah  indeks  pertama
kecukupan  sistem  ( system  adequacy ).  Di dalam  praktek,  masih  ada  indeks  lain  yang digunakan  untuk  menaksir  keandalan sistem  selain  indeks  probabilitas  semata, dimana  penggunaan  indeks  ini  tergantung kepada  sistem  dan  kebutuhannya.  Semua indeks  kemudian  disebut  dengan  satu istilah umum yaitu indeks-indeks keandalan.  Indeks  keandalan  yang  paling cocok digunakan adalah indeks yang dapat mewakili  suatu  sistem  dengan  tepat. Beberapa  indeks  keandalan  lainnya  selain probabilitas antara lain:
1.) Jumlah kegagalan yang diharapkan akan terjadi dalam suatu periode waktu tertentu, 2.)  Waktu rata-rata antara kegagalan,
3.)  Durasi  pemadaman  ( outage )  rata-rata atau down time dari suatu alat atau sistem, 4.)  Rugi output yang  diharapkan  akibat kegagalan,
5.) Rugi/hilangnya pendapatan yang diharapkan akibat kegagalan.

## 1.2 Fungsi Keandalan Secara Umum
Misalkan  diadakan  pengujian  komponen yang identik sebanyak N o , dan
N s ( t ) + N f ( t ) = N o (1.1)
dimana N s ( t )  =  jumlah  yang  bertahan  pada saat t ,  dan N f ( t )  =  jumlah  yang  gagal sampai saat t . Pada setiap  waktu t , survivor function atau fungsi keandalan R ( t ) adalah
(1.2)
R ( t ) menyatakan probabilitas bahwa komponen itu akan hidup lebih lama dari t . Probabilitas  kegagalan  atau  distribusi kegagalan  kumulatif Q ( t ),  yang  bisa  juga dilambangkan dengan F ( t ), adalah
(1.3)
Q ( t ) menyatakan probabilitas bahwa komponen  itu  masih  akan  hidup  paling lama sampai waktu t .
Dari Persamaan (1.2) dan (1.3)
(1.4)
Dengan d t  0, Persamaan  menjadi
(1.5)
Persamaan di atas memberikan nilai hazard rate ketika  jumlah  komponen  yang  diteliti kegagalannya  adalah N o ,  yaitu  saat t =  0. Oleh karena itu, fungsi kerapatan kegagalan dan hazard rate identik saat t =0 tetapi hanya pada saat tersebut.
Ungkapan  umum  untuk hazard  rate saat waktu t adalah
(1.12)
(1.6)
yang  berarti  jumlah  yang  gagal  per  satuan waktu  relatif terhadap yang masih hidup. Apabila  dikaitkan  dengan  persamaan  1.2, memberikan persamaan
(1.7) dan kemudian didapat
(1.8) o s N t N t R ) ( ) ( o f o N t N N ) ( o f N t N ) ( 1 o f N t N t Q ) ( ) (
dt t dN N dt t dQ dt t dR f o ) ( 1 ) ( ) ( dt t dN N t f f o ) ( 1 ) ( dt t dN t N t f s ) ( ) ( 1 ) ( dt t dN t N N N f s o o ) ( ) ( 1 dt t dN N t N N f o s o ) ( 1 ) ( ) ( ) ( 1 t f t R ) ( ) ( t R t f dt t dR t R t ) ( ) ( 1 ) ( t t R dt t t dR t R 0 ) ( 1 ) ( ) ( ) ( 1 t dt t t R 0 ) ( ) ( ln t dt t t R 0 ) ( exp ) (
Apabila λ konstan  dan  tidak  tergantung waktu,  Persamaan  1.8  disederhanakan menjadi
(1.9)
yang disebut distribusi eksponensial.
Hubungan  antara survivor  function -- fungsi  keandalan  -- R ( t ),  fungsi  distribusi kumulatif Q ( t ),  dan  fungsi  kerapatan kegagalan f ( t )  dapat  dilihat  dari  gambar berikut.
Gambar  1. Kurva f ( t )  dan  kaitannya  dengan Q ( t ) dan R ( t )
Fungsi failure  rate  λ ( t )  tidak  dapat digambarkan  pada  kurva f ( t )  karena merupakan hasil bagi dari fungsi kerapatan kegagalan f ( t )  terhadap  fungsi  keandalan R ( t ).  Bentuk  tipikal  kurva λ ( t )  dapat diungkapkan sebagai berikut.
1. Mula-mula menurun (fase de-bugging , di daerah I).
2. Kemudian  hampir  datar  (fase normal operating atau useful  life ,  di  daerah II).
3. Akhirnya  menanjak  (fase wear - out ,  di daerah III).
Gambar 2. Bentuk umum kurva failure rate
Di samping keempat fungsi tersebut, masih ada  umur  rata-rata  ( mean  life )  atau mean time to failure (MTTF) untuk merumuskan
hukum-hukum tentang kegagalan komponen.

## II. Metodologi Penelitian
Di  dalam  penelitian  ini  digunakan  suatu model jaringan distribusi yang memiliki 13 titik  beban.  Sumber  dianggap  sebagai keluaran  dari  sebuah  gardu  induk.  Untuk lebih jelasnya digambarkan dalam diagram segaris pada gambar 3.
Gambar  3. Diagram  segaris  model  jaringan distribusi
2.1 Komponen Penyusun Sistem Distribusi
Suatu  sistem  distribusi  tenaga  listrik  akan terdiri  dari  beberapa  komponen  penyusun, diantaranya trafo, pemutus ( circuit breaker ), penyulang ( feeder ), dan sekering, yang  akan  mendistribusikan  energi  listrik ke  titik-titik  beban,  dalam  hal  ini  berupa trafo  distribusi[3].  Dilihat  dari  data keandalannya, komponen penyusun jaringan  distribusi  pada  gambar  3  dapat dilihat  pada  tabel  1  yang  sebagian  data keandalan diatas diperoleh dari hasil survei IEEE terhadap keandalan berbagai komponen dan sebagian lainnya berdasarkan literatur-literatur yang ada dan pengamatan  langsung  terhadap  kondisi lapangan.
t
e t R ) (
2.2 Skenario  Pengaruh  Cuaca  terhadap Tingkat Keandalan Keandalan sistem juga tidak bisa dilepaskan  dari  pengaruh  cuaca  yang terjadi.  Di  Indonesia,  cuaca  yang  tidak bersahabat  umumnya  terjadi  saat  musim penghujan. Saat musim penghujan biasanya terjadi angin yang cukup kencang sehingga memungkinkan
komponen-komponen terutama
penghantar untuk saling bersinggungan  sehingga  dapat  terjadi hubung  singkat  antar  fase  ataupun  ketiga fase  sekaligus.  Dalam  kasus  yang  lebih buruk,  dapat  juga  terjadi  penghantar  putus karena badai hebat sehingga terjadi hubung singkat  ke  tanah.  Turunnya  hujan  juga memungkinkan  air  untuk  menjadi  media loncatnya busur api.
Pada  perangkat  lunak EDSA  Technical 2005 akan disimulasikan terjadinya kondisi cuaca  buruk  yang  akan  mempengaruhi sistem.  Pada  skenario  ini  akan  dianggap terjadinya  kondisi  cuaca  buruk  tersebut terjadi  selama  satu  bulan  dalam  setahun sehingga  kemungkinan  terjadinya  adalah 8,33% per tahun dengan tingkat failure rate saat cuaca buruk terjadi adalah 2000% atau dua  puluh  kali  lipat  dari  kondisi  normal. Untuk  mengetahui  data  keandalan  saat terjadi cuaca buruk dapat dilihat pada tabel 2.2 .

## III. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Pemodelan Sistem
Model  Sistem  distribusi  tenaga  listrik berjenis jaringan radial sebagaimana diperlihatkan  Gambar  2.1.  Daya  listrik dicatu  pada tegangan  20  kV  hasil  keluaran transformator  dari  gardu  induk,  kemudian melalui circuit  breaker (CB)  utama  20  kV dan pada akhirnya tenaga listrik didistribusikan melalui jaringan dan dikonsumsi oleh oleh beban-beban listrik. Sistem  distribusi  tenaga  listrik  ini  adalah sistem  seri  karena  berjenis  jaringan  radial. Komponen-komponen  penyusun  sistem, dari  komponen  sumber  hingga  titik  beban tertentu, tersusun secara seri, dimana semua komponen  harus  bekerja  agar  sistem
dikatakan  sukses  atau  cukup  satu  yang tidak bekerja (gagal) agar sistem dikatakan gagal.
Sistem  akan  dimodelkan  beberapa  kali untuk  mengetahui  perubahan-perubahan yang  mempengaruhi  tingkat  keandalan  [4] serta  pemodelan  sistem  saat  sebuah  titik beban  menggunakan feeder  express ,  dan pemodelan  sistem  saat  sebuah  titik  beban menggunakan embedded generator . Masing-masing  kondisi  akan  dieksekusi dengan  perangkat  lunak  EDSA  Technical 2005  kemudian  dibandingkan  tingkat keandalannya  melalui  keluaran  indeks- indeks keandalannya.
3.2 Simulasi  dan  Analisis  Keandalan dengan Adanya Pengaruh Cuaca
Semua jaringan tenaga listrik akan terpapar oleh  bervariasinya  kondisi  cuaca  yang terjadi. Dari pengalaman yang ada diketahui  bahwa  cuaca  memiliki  pengaruh terhadap  nilai failure  rate komponen. Dalam beberapa kondisi yang sangat buruk, failure rate dari komponen dapat meningkat  hingga  jauh  beberapa  kali  lebih tinggi  daripada  kondisi  operasi  normal. Namun  umumnya  kondisi  ini  terjadi dengan  frekuensi  yang  jarang  dan  dalam periode yang singkat.
Dalam  simulasi  ini  diskenariokan  terjadi cuaca  buruk  selama  sebulan  dengan peningkatan failure rate komponen sebesar 20 kali lipatnya. Hasil simulasi menggunakan  perangkat  lunak  EDSA Technical 2005 dapat dilihat pada tabel 3.1 Untuk lebih mudahnya maka akan disajikan dalam  bentuk  diagram  batang  seperti  pada gambar 3.1, 3.2, dan 3.3 berikut
Gambar  3.1 Perubahan  nilai failure  rate titik beban dengan adanya kondisi cuaca buruk
Gambar  3.2 Perubahan  nilai  ketidaktersediaan titik beban dengan adanya kondisi cuaca buruk
Gambar 3.3 Perubahan nilai durasi padam titik beban dengan adanya kondisi cuaca buruk
Dari  grafik  diatas  terlihat  bahwa  terjadi perubahan  indeks  keandalan  di  tiap  titik beban  dengan  perubahan  rata-rata  indeks failure  rate tiap  titik  beban  sebesar 1,20288.  Adapun  perubahan  rata-rata indeks  ketidaktersediaan  tiap  titik  beban sebesar 3,77031 sedangkan perubahan rata- rata  durasi  padam  tiap  titik  beban  adalah  - 0,51508.  Perlu  diperhatikan  bahwa  kondisi cuaca  buruk  terjadi  selama  sebulan  penuh, yang  dapat  berupa  terkumpul  ( lumped )
ataupun  tersebar  dengan  total  waktu  yang sama.
IV. Kesimpulan Dari hasil penelitian, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut. 1. Analisis keandalan di sistem distribusi perlu  dilakukan  terutama  pada  saat perencanaan  pembuatan  jaringan  baru agar  diketahui  tingkat  keandalan  di masing-masing  titik  beban  untuk kemudian  disesuaikan  dengan  jenis, kebutuhan, dan permintaan pelanggan.
2. Pengaruh  cuaca  dapat  mengakibatkan berubahnya tingkat keandalan di sistem  distribusi  walaupun  hanya terjadi  dalam  waktu  singkat  namun terjadi peningkatan failure rate
komponen yang cukup tinggi sehingga tetap perlu dipertimbangkan.

## Daftar Pustaka
[1] Endrenyi,J.,  “Reliability  Modeling  In Electric  Power  Systems”,  John  Wiley
& Sons, New York, 1978.
[2]   Sulasno,  Ir.,  ” Teknik  dan  Sistem Distribusi  Tenaga  Listrik ”,  Badan
Penerbit Universitas Diponegoro,Semarang, 2001 .
[3]   Gonen,  T.,  1986. Modern  Power System  Analysis ,  Jhon  Wiley  &  Sons, New York.
[4]   Marsudi,  Djiteng.,  2006, Operasi Sistem  Tenaga  Listrik ,  Graha  Ilmu,
Yogyakarta.

## Tabel 1. Data keandalan komponen
No.  Kode  Komponen  Ket Failure Rate (gagal/thn) Durasi Perbaikan (jam) Durasi Switching (jam) Banyaknya Perawatan (kali/thn) Durasi Perawatan (jam) Aktif  Pasif 1  01 Power Supply 2  CB Circuit Breaker 0,0052  0,00676 4,5 0,25 5 3  Fd1 Feeder 2 Km  0,0492  0,01476 8 0,2 6 4  Fd12  Feeder 500 m  0,0123  0,00369 8 8 0,2 6 5  F12 Sekering 0,0019  0,00665 1 1 6  L12 Beban 0,0041  0,00041 2 2 0,5 6 7  Fd2 Feeder 1 Km  0,0246  0,00738 8 8 0,2 6 8  Fd21  Feeder 500 m  0,0123  0,00369 8 8 0,2 6 9  F21 Sekering 0,0019  0,00665 1 1 10  L21 Beban 0,0041  0,00041 2 2 0,5 6 11  Fd3 Feeder 1 Km  0,0246  0,00738 8 8 0,2 6 12 ABS W31 Disconnect or 0,0029  0,00725 3 3 0,5 3 13  Fd31  Feeder 2 Km  0,0492  0,01476 8 0,25 0,2 6 14  Fd311 Feeder 500 m  0,0123  0,00369 8 0,25 0,2 6 15  F311  Sekering 0,0019  0,00665 1 0,25 16  L311  Beban 0,0041  0,00041 2 0,25 0,5 6 17  Fd32  Feeder 1 Km  0,0246  0,00738 8 0,25 0,2 6 18  Fd321 Feeder 500 m  0,0123  0,00369 8 0,25 0,2 6 19  F321  Sekering 0,0019  0,00665 1 0,25 20  L321  Beban 0,0041  0,00041 2 0,25 0,5 6 21  Fd322 Feeder 500 m  0,0123  0,00369 8 0,25 0,2 6 22  F322  Sekering 0,0019  0,00665 1 0,25 23  L322  Beban 0,0041  0,00041 2 0,25 0,5 6 24 ABS W4 Disconnect or 0,0029  0,00725 3 3 0,5 3 25  Fd4 Feeder 1 Km  0,0246  0,00738 8 0,25 0,2 6 26  Fd41  Feeder 500 m  0,0123  0,00369 8 0,25 0,2 6 27  F41 Sekering 0,0019  0,00665 1 0,25 28  L41 Beban 0,0041  0,00041 2 0,25 0,5 6 29  Fd5 Feeder 1 Km  0,0246  0,00738 8 0,25 0,2 6 30  Fd51  Feeder 500 m  0,0123  0,00369 8 0,25 0,2 6 31  F51 Sekering 0,0019  0,00665 1 0,25 32  L51 Beban 0,0041  0,00041 2 0,25 0,5 6 33  Fd6 Feeder 2 Km  0,0492  0,01476 8 0,25 0,2 6 34  Fd61  Feeder 500 m  0,0123  0,00369 8 0,25 0,2 6 35  F61 Sekering 0,0019  0,00665 1 0,25 36  L61 Beban 0,0041  0,00041 2 0,25 0,5 6 37 ABS W62 Disconnect or 0,0029  0,00725 3 0,25 0,5 3 38  Fd62  Feeder 2 Km  0,0492  0,01476 8 0,25 0,2 6 39  Fd621 Feeder 500 m  0,0123  0,00369 8 0,25 0,2 6 40  F621  Sekering 0,0019  0,00665 1 0,25
Tabel 2. Perbandingan indeks-indeks keandalan tiap titik beban dengan adanya pengaruh cuaca
No Titik Beban Indeks Cuaca Normal Terjadi Cuaca Buruk Sebulan 1 L12 λ (padam/tahun) 1,78317 3,07754 r (jam/padam) 4,4783251176276 3,4009301260097 U (jam/tahun) 7,985615 10,4664985 2 L21 λ (padam/tahun) 1,97825 3,260636 r (jam/padam) 4,6234070516871 3,5059269111916 U (jam/tahun) 9,146255 11,4315515 3 L311 λ (padam/tahun) 2,89534 4,149663 r (jam/padam) 4,7052677751145 4,0195380323655 U (jam/tahun) 13,62335 16,67972825 4 L321 λ (padam/tahun) 3,07812 4,2806 r (jam/padam) 4,8948351591231 4,3224234920338 U (jam/tahun) 15,06689 18,502566 5 L322 λ (padam/tahun) 3,07812 4,2806 r (jam/padam) 4,8948351591231 4,3224234920338 U (jam/tahun) 15,06689 18,502566 6 L41 λ (padam/tahun) 2,88796 4,142898 r (jam/padam) 4,6308328370199 3,8711852790004 U (jam/tahun) 13,37366 16,03792575 7 L51 λ (padam/tahun) 3,08304 4,311749 r (jam/padam) 4,8070329934091 4,1445459835440 U (jam/tahun) 14,820275 17,870242 41  L621  Beban 0,0041  0,00041 2 0,25 0,5 6 42  Fd622 Feeder 500 m  0,0123  0,00369 8 0,25 0,2 6 43  F622  Sekering 0,0019  0,00665 1 0,25 44  L622  Beban 0,0041  0,00041 2 0,25 0,5 6 45 ABS W7 Disconnect or 0,0029  0,00725 3 0,25 0,5 3 46  Fd7 Feeder 2 Km  0,0492  0,01476 8 0,25 0,2 6 47  Fd71  Feeder 500 m  0,0123  0,00369 8 0,25 0,2 6 48  F71 Sekering 0,0019  0,00665 1 0,25 49  L71 Beban 0,0041  0,00041 2 0,25 0,5 6 50  Fd8 Feeder 2 Km  0,0492  0,01476 8 0,25 0,2 6 51  Fd81  Feeder 500 m  0,0123  0,00369 8 0,25 0,2 6 52  F81 Sekering 0,0019  0,00665 1 0,25 53  L81 Beban 0,0041  0,00041 2 0,25 0,5 6 54  Fd82  Feeder 500 m  0,0123  0,00369 8 0,25 0,2 6 55  F82 Sekering 0,0019  0,00665 1 0,25 56  L82 Beban 0,0041  0,00041 2 0,25 0,5 6
8 L61 λ (padam/tahun) 3,2855 4,487365 r (jam/padam) 5,0271130725917 4,5336986739434 U (jam/tahun) 16,51658 20,34436075 9 L621 λ (padam/tahun) 3,98291 5,131713 r (jam/padam) 4,9560585099839 4,7513863304514 U (jam/tahun) 19,739535 24,382751 10 L622 λ (padam/tahun) 3,98291 5,131713 r (jam/padam) 4,9560585099839 4,7513863304514 U (jam/tahun) 19,739535 24,382751 11 L71 λ (padam/tahun) 3,99521 5,169627 r (jam/padam) 4,9415700301111 4,7183732017803 U (jam/tahun) 19,74261 24,3922295 12 L81 λ (padam/tahun) 4,18537 5,307329 r (jam/padam) 5,1216117093590 5,0603363292534 U (jam/tahun) 21,43584 26,85686975 13 L82 λ (padam/tahun) 4,18537 5,307329 r (jam/padam) 5,1216117093590 5,0603363292534 U (jam/tahun) 21,43584 26,85686975