## ESTIMASI  PEMBEBANAN TRANSFORMATOR GARDU INDUK 150 KV
Elias K. Bawan 1
1) Fakultas Teknik, Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Papua Email: elias_kondorura@yahoo.com
Abstract  - Development  of  an  area, such  as
Yogyakarta is  directly  proportional  to consumption of power in that area. Transformer of 150 KV Wirobrajan
substation,  60  MVA,  is  one  of  main equipment in power system. Load forecasting on  this  research  using  daily  average  peak load data during five years that is since 2003 to 2008. Based on the analysis of the result of exponential  model  approach  method,  the equation Y = 5.29 e 0.04057X is obtained. By using this model, it is found that average load growth forecasting of the transformer during 2009 to 2025, is suitable to supply 50.89 MVA of load demand (85% of full load). Moreover, model  Y  =  20.18 +  0.44X1  + 0.07X2  is  found using  polynomial  method.  In  2025,  the transformer,  based  on  polynomial  method, can deliver power 80.07 MVA (about 80.07% of full load). Finally, load current was 230.72 A, in 2025.
Keywords: Power demand, transformer capacity, exponential trend
I. Pendahuluan Tenaga listrik merupakan kebutuhan  primer bagi  kehidupan  manusia,
hal  ini  disebabkan  karena  hampir  semua peralatan kebutuhan manusia menggunakan listrik.  Sistem  tenaga  listrik  dirancang untuk dapat mengirim tenaga listrik dengan  cara  efisien  dan  aman  sampai  pada pelanggaan atau konsumen.
Kebutuhan tenaga listrik dihasilkan  dan  disalurkan  oleh  sistem pembangkit  tenaga  listrik  melalui  suatu media  transmisi  dan  distribusi.  Tenaga listrik yang dihasilkan oleh pusat pembangkit  tenaga  listrik  disalurkan  ke saluran  Transmisi  Tegangan  Tinggi  (STT) dengan  tegangan  antara  150  KV  sampai 500  KV  yang  kemudian  diturunkan  oleh transformator penurun tegangan menjadi 20 KV,  selanjutnya  diturunkan  lagi  oleh transformator  distribusi  menjadi  tegangan rendah 220 /380 V [1].
Salah satu unsur pendukung keandalan  pelayanan  sistem  tenaga  listrik yaitu dengan adanya gardu induk.
Transformator  sebagai  media  perantara dalam menyalurkan tenaga listrik mempunyai  batas  kemampuan  maksimal. Batas  kemampuan  maksimal  pembebanan pada  transformator  didasarkan  atas  nilai pengenal  (rating)  yang  merupakan  harga dalam  keadaan  operasi  normal  yang  tidak boleh dilampaui.
Tingkat  keandalan  yang  tinggi  suatu sistem  tenaga  listrik  merupakan  salah  satu persyaratan  yang  penting  dalam  mencatu dan menyalurkan tenaga listrik ke konsumen.  Peningkatan  keandalan  dan kualitas  penyediaan  tenaga  listrik  pada Gardu Induk 150 kV Wirobrajan Yogyakarta  dilakukan  dengan  memilih  dan memasang peralatan tenaga listrik termasuk transformator  distribusi  dengan  kapasitas yang  sesuai  sehingga  dapat  mengikuti pertumbuhan beban didaerah pelayanannya
II. Metode Penelitian
Peralatan yang digunakan dalam peneltiian adalah satu unit notebook dengan Pentium (R)  Dual Core  2.1 GHz, 2.86  GB, printer, camera dan buku-buku referensi.
Penelitian  ini  dilaksanakan  di kampus  Universitas  Gadjah  Mada  selama empat  (4)  bulan  terhitung  tanggal  9 September sampai 9 Desember 2009.

## 2.1. Teknik Pengumpulan Data
Data untuk penelitian ini diambil secara langsung  di  PT.  PLN  (Persero)  UBD  Jawa Tengah  Unit  Pelayanan  Jaringan  II  Sub Area Yogyakarta di GI 150 KV Wirobrajan. Data  yang  diambil  mulai  tahun  2003 sampai  2008.  Jenis  data  yang  diambil adalah :
1. Data  beban  puncak  harian  tahun 2003 – 2008
2. Pemakaian  Beban  tahun  2003  – 2008  data  pada  WBP  (19.00)  dan LWBP (10.00)
3. Kapasitas trafo 60 MVA
2.2. Analisa Data Pertumbuhan  daya  listrik  pada  suatu daerah  tidak  selalu  berbentuk  linear. Pertambahan tahun belum tentu diikuti oleh pertambahan pemakaian daya secara linear. Penggunaan  energi  pada  suatu  daerah cenderung  mengalami  peningkatan  dan tidak  pernah  berkurang  selama  daerah tersebut  masih  dalam  keadaan  normal. Dengan latarbelakang tersebut maka peneliti  memilih  metode  pendekatan  non linear  sehingga  metode  yang  digunakan adalah regresi linear model exponensial [2].
Model  eksponensial  didekati  dengan persamaan:
Y = ae bx
(1)
Dengan harga-harga:
( 2 ) (3) (4)
Faktor  pengali  atau  pertumbuhan beban  (α)  diperoleh  dengan  membagi  hasil persamaan  pendekatan  peramalan  beban puncak dengan konstanta persamaan a.

## (5)
dimana, α : faktor pengali (pertumbuhan beban) Y: hasil persamaan pendekatan a : konstanta persamaan
Peramalan  beban  adalah  suatu  cara memperkirakan atau menggambarkan
beban  dimasa  yang  akan  datang,  model pendekatan peramalan
(6)
dimana,
St  :  Pemakaian  beban  pada  tahun  t  (yang diramalkan) So: Pemakaian beban tenaga listrik (MVA) dasar  pada  tahun  perhitungan  tahun pertama
a  :  Pertumbuhan  beban  rata-rata  yang diamati (faktor pengali)
Y  :  Hasil persamaan pendekatan.
Pembebanan  transformator  didapat dari  hasil  peramalan  beban  dibagi  dengan kapasitas transformator, kapasitas transformator didapat dari data transformator yang dipakai [3]. (7)
dimana,
St   :  pemakaian  beban  pada  tahun  (yang diramalkan)
K transformator : Kapasitas trafo (data)
Beban  puncak  merupakan  beban tertinggi  yang  dipikul  oleh  transformator pada selang waktu tertentu selama transformator  beroperasi.  Mencari  daya rata-rata puncak pertahun digunakan persamaan :
2 2 Q P S   (8) Pembebanan transformator menyebabkan  arus  beban  akan  mengalami perubahan sesuai pemakaian beban. Persamaan  untuk  menghitung  arus  beban adalah :
3 . . ) (  Cos KV MVA S I pembebanan 
(9)
    
  2 2 ln ln Xi Xi m Yi Xi Yi Xi m b         Xi b Yi m e a           ln 1                2 1 2 2 2 2 ln ln ln ln Yi Yi m Xi Xi m Yi Xi Yi Xi m r            a            Y So St % 100 %   tor transforma t K S Pembebanan

## III. Hasil dan Pembahasan
Menghitung  data  beban  puncak harian menjadi data beban  puncak  rata-rata bulanan  setiap  tahunan  untuk  setiap  daya aktif  (P)  dan  daya  reaktif  (Q).  Dengan menggunakan
persamaan 8 kita mendapatkan  beban  puncak  rata-rata  tahun 2003 sampai 2008 GI Wirobrajan.
Tabel 1. Daya rata-rata tahun 2003 sampai 2008 Tahun MVA 2003 20.644 2004 21.162 2005 22.660 2006 22.819 2007 23.830 2008 25.531
Berdasarkan  data  beban  puncak rata  –  rata  dan  beban  rendah  rata  –  rata transformator dari tahun 2003 sampai 2008 dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 2. Beban puncak minimum (pukul 10.00)
Tabel 3. Beban puncak minimum (pukul 19.00)
3.1 AnalisadenganMetodeEksponensial
Prediksi  jumlah  beban  dilakukan dengan  menggunakan  koefisien  a  dan  b dengan  menggunakan  persamaan  2  dan  3. Variabel- variable yang diperlukan untuk
koefisien  a  dan  b  terangkum  dalam  tabel berikut ini.
Tabel 4. Variabel Perhitungan
Dari  data-data  yang  ada  kita  menghitung koefisien – koefisien berikut :
Harga b:
       2 2 ln ln Xi Xi m Yi Xi Yi Xi m b         04057 . 0  b Harga a: Xi b Yi m e a           ln 1 296 . 5  a Darihasilperhitungandiatasdiperolehpersam aanpendekatanperamalan beban untuk beban puncakadalah: Y = 5.296e 0.04057x
Dengan  menggunakan  persamaan  5,  kita menghitung  faktor  pengali.  Faktor  pengali pada tahun 2009 adalah:
α 296 . 5 5152 . 5  α 0414 . 1 
Peramalan beban transformator GI Wirobrajan tahun 2009. S (t) = (S o ) x Faktor pengali (α) S (2009) = 25.531 x 1.0414 S (2007) = 26.5879 MVA
% 31 . 44 % 100 60 26.5879 Pembebanan %   
Dengan  metode  yang  sama  kita dapat  menghitung  peramalan  beban  untuk 20  tahun  kedepan,  dengan  hasil  sebagai berikut:

## Tabel 5.  Hasil perhitungan pembebanan metode eksponensial
3.2 AnalisadenganFungsiPolinomial
Perhitungan  penentuan  persamaan pendekatan  peramalan  beban  dapat  di hitung  dari  tabel  di  bawah  ini  untuk mendapatkan persamaan polinomial.
Tabel 6. Variabel perhitungan koefisien persamaan
Persamaan umum fungsi polinomial adalah:
Dari tabel 6 kita dapatkan persamaan :
Dengan  bantuan  Matlab [4] didapatkan koefisien-koefisien  a o ,  a 1 dan  a 2 sehingga persamaan menjadi:
Tabel 7.  Hasil perhitungan pembebanan fungsi polinomial x Tahun Y Pembebanan (%) 1 2009 20.68 34.47 2 2010 21.33 35.55 3 2011 22.12 36.87 4 2012 23.05 38.42 5 2013 24.12 40.21 6 2014 25.34 42.23 7 2015 26.69 44.49 8 2016 28.19 46.98 9 2017 29.83 49.72 10 2018 31.61 52.68 11 2019 33.53 55.89 12 2020 35.60 59.33 13 2021 37.80 63.00 14 2022 40.15 66.92 15 2023 42.64 71.06 16 2024 45.27 75.45 17 2025 48.04 80.07 18 2026 50.95 84.92 19 2027 54.01 90.02 20 2028 57.21 95.34
2 ^ 1 1 0708 . 0 4355 . 0 1757 . 20 X X Y    2 ^ 1 2 ^ 1 2 1 1 0 ... X a X a X a a Y n     
202 . 2189 2275 441 91 56 . 494 441 91 21 646 . 136 91 21 6 2 1 2 1 2 1          a a a a a a a a a o o o

## Gambar 1. Kurva pembebanan trafo
3.3 Perubahan Arus Terhadap Pembebanan Transformator Akibat adanya beban yang berubah-ubah  maka  besarnya  arus  beban juga  akan  mengalami  perubahan  berupa kenaikan atau penurunan.
Tabel 8. Perubahan Arus Akibat Pembebanan

## IV. Kesimpulan
Standar  toleransi  kelayakan  kapasitas transformator  gardu  induk  wirobrajan sebesar  85  %  yaitu    50.89  MVA  untuk fungsi  eksponensial  dan  48.07  MVA dengan fungsi polinomial dengan aruspembebanan    84.81%  yaitusebsar 230.72 Amperetercapaipadatahun 2025. Untuk  mengatasi  persolaan  ini  maka pihak PLN Gardu Induk 150 kV Wirobrajan Yogyakarta harus segera
melaksanakan  evaluasi  dan  perencanaan penggantian  atau  penambahan  trafo  gardu induk pada tahun 2025.
Pemakaian beban harus memperhatikan ketentuan  yang  diizinkan  yaitu  tidak melebihi  dari  85  %  dari  kapasitas  daya terpasang.
Pemeliharaan  dari  transformator    harus mengikuti  aturan  yang  sudah  ditentukan, yaitu secara rutin dan berkala.
Untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih maksimum  maka  sebaiknya  menggunakan data yang lebih banyak Daftar Pustaka [1] Abdul Kadir, Ir. 1988, TransmisiTenagaListrik,  Universitas Indonesia, Jakarta
[2]      Anto Dajan, 1986, Pengantar Metoda
Statistik Jilid 1, LP3ES, Jakarta.
[3]    A.S.  Pabla,  Ir.  Abdul  hadi,  1992, SistemDistribusiDayaListrik.
Erlangga, Jakarta Indonesia.
[4]    Kiusalaas, J., 2010, Numerical Methods in Engineering with Matlab, second edition, Pensylvanian State University.