## Pengaruh Strategi Pengisian Daya Terhadap Kenaikan Beban Puncak Akibat Penetrasi Kendaraan Listrik

## (Charging Strategy Effect on Peak Load Increase Due to Electric Vehicle
Penetration)
Boy Ihsan 1 , Deny Hamdani 2 , Nanang Hariyanto 3
Abstract—To overcome the problem of energy crisis and global warming, many countries in the world are pushing growth in the use of electric vehicles. In the future, the use of electric vehicles in large numbers will also occur in Indonesia and charging electric vehicles will become a new load on the electricity system. One of the  effects  of  electric  vehicle  penetration  is  an  increase  in  the system's  peak  load.  Therefore,  this  study  examines  how  the increase  in  daily  load  due  to  penetration  of  electric  vehicles and how  the  strategy  of  electric  vehicles  charging  to  reduce  the increase  in  load  on  one  of  the  electricity  systems  in  Indonesia, namely  the  Jawa-Bali  system.  The  calculation  results  show  that the  Jawa-Bali  electrical  system  is  only  able  to  accommodate electric  vehicle  penetration  by  20%  if  the  problem  of  losses, instability,  and  line  loading  are  ignored.  In  the  case  of  10% penetration  of  electric  vehicles,  the  peak  load  of  the  Jawa-Bali system increased by 5 , 857 MW. However, by scheduling electric vehicle  charging,  the  increase  in  peak  load  can  be  reduced  by 3 , 232 MW and by using the V2G scheme, the energy supplied by the system generator can be reduced by 20,003 MWh.
Intisari—Untuk  mengatasi  masalah  krisis  energi  dan pemanasan  global,  banyak  negara  di  dunia  menggalakkan pertumbuhan penggunaan kendaraan listrik. Di masa yang akan datang,  penggunaan kendaraan  listrik dalam jumlah besar juga akan  terjadi  di  Indonesia  dan  pengisian  daya  kendaraan  listrik akan  menjadi  beban  baru  pada  sistem  kelistrikan.  Salah  satu dampak  dari  penetrasi  kendaraan  listrik  adalah  naiknya  beban puncak. Oleh karena itu,  makalah ini mengkaji kenaikan beban harian akibat penetrasi kendaraan listrik dan strategi pengisian daya  kendaraan  listrik  untuk  mengurangi  kenaikan  beban tersebut  pada  salah  satu  sistem  kelistrikan  di  Indonesia,  yaitu sistem Jawa-Bali. Hasil perhitungan kenaikan beban menunjukkan bahwa kondisi sistem kelistrikan Jawa-Bali saat ini hanya sanggup melayani penetrasi kendaraan listrik sebesar 20% jika  masalah  losses,  ketidakstabilan,  dan  pembebanan  saluran diabaikan.  Pada  kasus  10%  penetrasi  kendaraan  listrik,  beban puncak sistem Jawa-Bali naik sebesar 5.857 MW. Namun, dengan menjadwalkan pengisian daya kendaraan listrik pada saat beban rendah,  kenaikan  beban  puncak  dapat  dikurangi  sebesar  3.232 MW dan dengan menggunakan skema V2G, energi yang disuplai oleh pembangkit sistem dapat dikurangi sebesar 20.003 MWh.
Kata Kunci— Kenaikan Beban,  Penetrasi Kendaraan Listrik, Sistem Jawa-Bali, Strategi Pengisian Daya, V2G .

## I. P ENDAHULUAN
Krisis energi dan pemanasan global adalah masalah bersama yang  dihadapi  oleh  negara-negara  di  dunia.  Salah  satu  aspek yang  berkontribusi  terhadap  kedua  masalah  tersebut  adalah kendaraan  bermotor  konvensional.  Kendaraan  bermotor konvensional  dalam  jumlah  yang  besar  dapat  mengonsumsi bahan  bakar  minyak  dan  menghasilkan  emisi  karbon monoksida  dalam  jumlah  yang  besar  pula.  Oleh  karena  itu, banyak  negara  di  dunia  telah  menggalakkan  perkembangan penggunaan  kendaraan  listrik  untuk  membantu  mengatasi masalah krisis energi dan pemanasan global.
Penggunaan  konsep  empat  kuadran inverter pada  sistem pengisian daya kendaraan listrik nantinya akan memungkinkan kendaraan listrik untuk menyuplai daya ke jaringan, sehingga kendaraan listrik dapat beroperasi dalam dua mode, yaitu mode Grid to Vehicle (G2V) dengan arah daya mengalir dari jaringan ke kendaraan listrik atau biasa dikenal dengan proses pengisian daya ( charging ), dan mode Vehicle to Grid (V2G) dengan arah daya  mengalir  dari  kendaraan  listrik  ke  jaringan  atau  biasa dikenal dengan proses pelepasan daya ( discharging ) [1].
Masuknya  kendaraan  listrik  sebagai  beban  dalam  sistem kelistrikan  dapat  memberikan  dampak  positif  dan  negatif terhadap  sistem.  Dampak  negatif  masuknya  kendaraan  listrik adalah  naiknya  beban  puncak  [2]–[4]  dan  memburuknya kualitas  daya  [5]–[7].  Namun,  kendaraan  listrik  juga  dapat memberikan dampak positif jika dikelola dengan baik, terutama jika kendaraan listrik beroperasi dalam mode V2G. Pada mode V2G,  kendaraan  listrik  dapat  berfungsi  sebagai Distributed Generation (DG)  dalam  jumlah  yang  banyak  dan  tersebar  di berbagai  tempat,  sehingga  kendaraan  listrik  dapat  digunakan untuk  mengurangi  beban  puncak  harian  [8]–[10],  sebagai pengatur frekuensi [11]–[13], sebagai pengatur tegangan [14]– [16], dan sebagai VAR compensator [17]–[19].
Indonesia  adalah  negara  kepulauan  terluas  di  dunia  dan merupakan  negara  berpenduduk  terbanyak  keempat  di  dunia. Banyaknya  jumlah  penduduk  di  Indonesia  menyebabkan banyaknya  penggunaan  kendaraan  bermotor  sebagai  alat transportasi.  Hingga  saat  ini,  hampir  semua  kendaraan bermotor  di  Indonesia  masih  menggunakan  bahan  bakar minyak sebagai sumber energi. Cepat atau lambat, penggunaan kendaraan  listrik  juga  akan  masuk  dan  berkembang  di Indonesia.  Peralihan  dari  penggunaan  kendaraan  berbahan bakar  minyak  menjadi  kendaraan  listrik  akan  memberikan dampak  terhadap  sistem  ketenagalistrikan  di  Indonesia, terutama  pada  pulau  Jawa  yang  merupakan  pulau  dengan jumlah  penduduk  dan  jumlah  kendaraan  terbanyak  di
1,2,3 Jurusan  Teknik  Elektro  Sekolah  Teknik  Elektro  dan Informatika  Institut  Teknologi  Bandung,  Jl.  Ganesha  10  Bandung 40132 INDONESIA (e-mail: boyihsan@students.itb.ac.id, deny@power.ee.itb.ac.id, nanang.hariyanto@stei.itb.ac.id)
Indonesia.  Pasokan  listrik  di  pulau  Jawa  disuplai  oleh  sistem kelistrikan Jawa-Bali dengan daya mampu sebesar 35.942 MW [20].
Masalah pertama yang dapat terjadi pada sistem kelistrikan Jawa-Bali  akibat  masuknya  kendaraan  listrik  dalam  jumlah besar  adalah  naiknya  beban  yang  ditanggung  sistem  selama kendaraan listrik terhubung ke jaringan, terutama  pada waktu beban  puncak.  Oleh  karena  itu,  makalah  ini  berkontribusi dalam  mengkaji  kesiapan  sistem  kelistrikan  Jawa-Bali  dalam menghadapi masuknya kendaraan listrik dan mengkaji strategi pengisian  daya  yang  baik  untuk  mengurangi  kenaikan  beban puncak  pada  sistem  kelistrikan  Jawa-Bali  akibat  penetrasi kendaraan listrik.

## II. D ATA
Data-data yang diperlukan dalam makalah ini adalah kurva beban  harian  sistem  kelistrikan  Jawa-Bali,  jumlah  kendaraan bermotor  di  pulau  Jawa  dan  Bali,  spesifikasi  serta  persentase penjualan kendaraan listrik dari berbagai merek , dan spesifikasi alat pengisian daya.

## A. Kurva Beban Harian Sistem Kelistrikan Jawa-Bali
Kurva  beban  harian  sistem  kelistrikan  Jawa-Bali  yang digunakan  adalah  data  beban  harian  yang  terekam  pada  24
November 2019, yang ditunjukkan pada Gbr. 1 [20]. Terlihat dari Gbr. 1 bahwa beban puncak pada sistem kelistrikan Jawa- Bali dimulai pukul 18.00 hingga pukul 00.00, dengan puncak beban adalah sebesar 24.187 MW.

## B. Jumlah Kendaraan Bermotor di Pulau Jawa dan Bali
Jumlah  kendaraan  bermotor  konvensional  dijadikan  acuan untuk menentukan jumlah penetrasi kendaraan listrik ke sistem kelistrikan  Jawa-Bali.  Data  jumlah  kendaraan  konvensional yang  digunakan  hanya  jumlah  kendaraan  jenis  mobil penumpang  [21].  Tabel  I  menyajikan  data  jumlah  mobil penumpang di pulau Jawa dan Bali.

## C. Persentase Penjualan dan Spesifikasi Kendaraan Listrik
Besar daya dan lama durasi kendaraan listrik terhubung ke sistem  kelistrikan  tergantung  dari  besarnya  kapasitas  baterai dan  daya  pengisian  dari  alat  pengisi  daya  kendaraan  listrik. Karena penjualan kendaraan listrik sangat jarang di Indonesia, maka data yang digunakan sebagai acuan diambil dari referensi luar  negeri.  Tabel  II  dan  Tabel  III  menunjukkan  persentase
Gbr. 1 Kurva beban harian sistem kelistrikan Jawa-Bali.
T ABEL I J UMLAH M OBIL P ENUMPANG DI P ULAU J AWA DAN B ALI Provinsi Jumlah Mobil Penumpang Jakarta 3.869.635 Jawa Barat 1.456.569 Jawa Tengah 1.140.300 Yogyakarta 406.308 Jawa Timur 1.444.394 Banten 190.858 Bali 878.193 Total 9.386.257
T ABEL II P ERSENTASE P ENJUALAN DAN S PESIFIKASI K ENDARAAN L ISTRIK Merek Kapasitas Baterai (kWh) Jarak Tempuh Maksimum (mil) Persentase Penjualan Chevrolet Volt 16 35 32,00% Nissan Leaf 24 73 32,67% Toyota Prius 4,4 11 16,67% Tesla S 85 265 18,67%
T ABEL III S PESIFIKASI A LAT P ENGISIAN D AYA Charger Tegangan (V) Arus (A) Daya (kW) Level 1 120 12 1,44 Level 2 240 30 7,20
penjualan  dan  spesifikasi  baterai  dan  alat  pengisian  daya kendaraan listrik [3].
Dengan mempertimbangkan besar kapasitas baterai masing- masing  merek kendaraan  listrik,  kendaraan  listrik  tipe Chevrolet  Volt,  Nissan  Leaf,  dan  Tesla  S  diasumsikan menggunakan alat pengisi daya level 2 dengan besar daya 7,2 kW,  sedangkan  tipe  Toyota  Prius  diasumsikan  menggunakan alat pengisi daya level 1 dengan besar daya 1,44 kW.

## III. M ETODOLOGI
Penetrasi  kendaraan  listrik  sebagai  jenis  beban  baru  ke sistem kelistrikan Jawa-Bali akan menyebabkan naiknya beban harian sistem jika dibandingkan dengan beban harian saat ini. Oleh karena itu, perlu dilakukan simulasi perhitungan kenaikan beban  harian  sistem  Jawa-Bali  akibat  penetrasi  kendaraan listrik  untuk  melihat  kesiapan  sistem  dalam  menghadapi kenaikan  beban  puncak  tersebut.  Pada  perhitungan  kenaikan beban  yang  dilakukan,  diasumsikan  bahwa  penambahan kendaraan  listrik  tidak  menyebabkan  terjadinya  masalah ketidakstabilan,  tidak  menyebabkan  masalah  kelebihan pembebanan pada jaringan, dan mengabaikan kenaikan losses pada  sistem,  sehingga  secara  sederhana  kenaikan  beban yang terjadi  adalah  penjumlahan  beban  saat  ini  ditambah  dengan besar beban kendaraan listrik yang masuk ke sistem pada setiap jamnya. Adapun langkah-langkah perhitungan kenaikan beban harian akibat penetrasi kendaraan listrik adalah sebagai berikut.

## A. Menghitung Jumlah Kendaraan Listrik yang Terhubung ke Jaringan Kelistrikan.
Jumlah  kendaraan  listrik  yang  terhubung  ke  sistem kelistrikan  dihitung  menggunakan  (1).  Perhitungan  dilakukan dengan berbagai level penetrasi kendaraan listrik, dimulai dari 10% hingga 100%.
𝑁 𝐸𝑉 =   𝑋 𝑝𝑒𝑛 ×   𝑁 𝑘𝑒𝑛𝑑𝑎𝑟𝑎𝑎𝑛 (1)
Pada  (1), 𝑁 𝐸𝑉 adalah  jumlah  kendaraan  listrik  yang terhubung ke  sistem  kelistrikan, 𝑋 𝑝𝑒𝑛 adalah  level  persentase penetrasi  kendaraan  listrik  yang  dapat  diartikan  sebagai persentase  perubahan  kendaraan  konvensional  yang  ada menjadi  kendaraan  listrik,  dan 𝑁 𝑘𝑒𝑛𝑑𝑎𝑟𝑎𝑎𝑛 adalah  jumlah kendaraan  konvensional  yang  ada.  Pada  makalah  ini,  jumlah kendaraan  yang  digunakan  sebagai  referensi  hanya  terbatas pada  jumlah  mobil  penumpang  yang  ada  di  pulau  Jawa  dan Bali.

## B. Menghitung Durasi Pengisian Daya
Perhitungan  durasi  pengisian  daya  diperlukan  untuk mengetahui  lamanya  kendaraan  listrik  terhubung  ke  sistem. Durasi tersebut dihitung menggunakan (2) sebagai berikut.
𝐷 =   𝐸 𝐶 𝑘 ⁄ (2)
Pada (2), 𝐸 adalah energi yang dibutuhkan untuk pengisian daya dari nilai  State of  Charge (SOC)  awal hingga  mencapai 100%  SOC  dan 𝐶 𝑘 adalah  kapasitas  daya  pengisian  dari  alat pengisi daya. Energi yang dibutuhkan tersebut dapat dihitung menggunakan (3) sebagai berikut.
𝐸 =   (100% −  𝑆𝑂𝐶) × 𝐵𝐶 (3)
Pada (3), 𝑆𝑂𝐶 adalah kapasitas baterai dalam persen ketika mulai terhubung ke sistem kelistrikan dan 𝐵𝐶 adalah kapasitas baterai  dari  masing-masing  jenis  kendaraan  listrik.  Pada skenario G2V,  SOC  awal saat pengisian diasumsikan sebesar 20%,  sedangkan  pada  skenario  V2G,  energi  yang  tersisa  di baterai setelah penggunaan disuplai ke jaringan, sehingga SOC yang  digunakan  adalah  SOC  baterai  setelah  penggunaan kendaraan  listrik. SOC tersebut  dapat  dihitung  menggunakan (4) sebagai berikut.
𝑆𝑂𝐶 = 𝑀 𝑇 − 𝑀 𝐾 𝑀 𝑇 (4)
Pada (4), 𝑀 𝑇 adalah jarak tempuh maksimum dari masing- masing  jenis  kendaraan  listrik  dan 𝑀 𝐾 adalah  jarak  tempuh pemakaian harian kendaraan listrik yang diasumsikan sejauh 10 mil.  Dengan  mempertimbangkan  umur  baterai,  penggunaan baterai  kendaraan  listrik  dibatasi  hingga  20%,  yang  artinya baterai tidak melakukan discharging apabila SOC lebih rendah dibandingkan batas tersebut.

## C. Menentukan Waktu Mulai Pengisian Daya.
Waktu  mulai  pengisian  daya  sangat  menentukan  kenaikan beban  harian  pada  sistem  kelistrikan.  Oleh  karena  itu,  pada makalah ini disimulasikan tiga skenario pengisian daya dengan penetrasi kendaraan listrik 10% berdasarkan metode pengisian daya dan waktu mulai pengisian daya yang berbeda. Berikut ini adalah skenario yang digunakan dalam makalah ini.
1)  Skenario  1 :  Skenario  1  adalah  skenario  yang mengasumsikan  kendaraan  listrik  hanya  beroperasi  sebagai beban  (mode  G2V)  dan  waktu  mulai  pengisian  daya  hanya bergantung  pada  perilaku  pengguna  kendaraan  listrik  (tanpa penjadwalan).  Oleh  karena  itu,  pada  skenario  1,  waktu  mulai pengisian  daya  kendaraan  listrik  dimulai  pada  pukul  18.00, dengan  pertimbangan  para  pengguna  kendaraan  listrik melakukan  pengisian  daya  sesaat  setelah  sampai  di  rumah setelah pulang dari bekerja.
2)  Skenario  2: Skenario  2  adalah  skenario  yang mengasumsikan  kendaraan  listrik  hanya  beroperasi  sebagai beban (mode G2V), tetapi dengan waktu mulai pengisian daya yang dijadwalkan. Dengan mempertimbangkan kondisi baterai yang  harus  dalam  kondisi  penuh  sebelum  digunakan  di  pagi hari, maka waktu mulai pengisian daya kendaraan listrik pada skenario  2  dijadwalkan  dimulai  pada  pukul  00.00,  kecuali untuk  kendaraan  listrik  tipe  Tesla  S  yang  memiliki  kapasitas baterai 85 kW, pengisian daya tetap dimulai pada pukul 18.00, dengan tujuan baterai kendaraan tersebut telah terisi penuh di pagi hari.
3)  Skenario  3 :  Skenario  3  adalah  skenario  yang mengasumsikan kendaraan listrik dapat terhubung ke jaringan dalam mode V2G. Pada skenario ini, energi yang tersisa pada baterai setelah penggunaan harian digunakan untuk menyuplai sistem selama waktu beban tinggi, yaitu dari pukul 18.00 dan berhenti jika SOC baterai mencapai 20%. Namun, untuk merek Tesla, discharging hanya  dilakukan  hingga  SOC  baterai
mencapai  60%,  dengan  mempertimbangkan  kapasitas  baterai yang besar dan agar baterai kendaraan tersebut tetap dapat terisi penuh  di  pagi  hari,  sedangkan  untuk  jenis  Toyota  Prius  tidak dilakukan discharging karena  baterai  telah  berada  dibawah SOC  20%  setelah  pemakaian  harian.  Setelah  mode  V2G selesai,  pengisian  daya  kendaraan  listrik  dijadwalkan  dimulai pada pukul 00.00 saat beban mulai turun.
D. Menghitung  Kenaikan  Beban  Harian  Akibat  Penetrasi Kendaraan Listrik.
Perhitungan 𝐿 atau  beban  harian  dengan  masuknya kendaraan listrik ke jaringan dilakukan dengan menambahkan 𝐿 0 atau nilai  beban  awal  sebelum  kendaraan  listrik  masuk ke sistem  kelistrikan  dengan  jumlah  beban  tambahan  dari penetrasi masing-masing merek kendaraan listrik. Perhitungan tersebut ditunjukkan pada (5).
𝐿(𝑡) = 𝐿 0 (𝑡) +   ∑ 𝛼 𝑡𝑖𝑝𝑒 × 𝐿 𝑡𝑖𝑝𝑒 4 𝑡𝑖𝑝𝑒=1 (5)
Pada  (5), 𝛼 𝑡𝑖𝑝𝑒 adalah  persentase  pemakaian  kendaraan listrik  tipe  tertentu  dan 𝐿 𝑡𝑖𝑝𝑒 adalah  jumlah  beban  tambahan dari masing-masing merek kendaraan listrik tersebut.

## IV. H ASIL DAN A NALISIS
Makalah  ini  mengkaji  kenaikan  beban  harian  pada  sistem kelistrikan  Jawa-Bali  dengan  berbagai  level  penetrasi kendaraan  listrik  dan  mengkaji  strategi  pengisian  daya kendaraan  listrik  untuk  mengurangi  kenaikan  beban  tersebut. Selain itu, juga dilakukan simulasi aliran daya pada subsistem Bali untuk melihat profil aliran daya akibat penetrasi kendaraan listrik pada subsistem Bali.

## A. Kenaikan  Beban  Puncak  Akibat  Penetrasi  Kendaraan Listrik
Pada  semua  skenario  yang  disimulasikan,  hasil  simulasi perhitungan kenaikan beban harian akibat penetrasi kendaraan listrik  pada  sistem  kelistrikan  Jawa-Bali  menunjukkan
kenaikan  beban  puncak  harian  ketika  kendaraan  listrik terhubung  ke  sistem  kelistrikan  Jawa-Bali.  Namun,  kenaikan beban  puncak  atau  bentuk  kurva  beban  harian  yang  terjadi berbeda untuk masing-masing skenario.
Pada  skenario  1,  dengan  variasi  level  penetrasi  kendaraan listrik  dari  10%  hingga  100%,  diperoleh  perubahan  beban harian  akibat  terhubungnya  kendaraan  listrik  dalam  jumlah besar  seperti  pada  Gbr.  2.  Grafik  menunjukkan  bahwa peningkatan  beban  harian  sangat  besar  ketika  seluruh  tipe kendaraan  listrik  terhubung  ke  jaringan,  yaitu  pukul  18.00- 19.30.  Ketika  beberapa  tipe  kendaraan  listrik  telah  selesai melakukan  pengisian  daya,  terlihat  beban  mulai  mengalami penurunan  dan  akhirnya  dari  pukul  21.00  hingga  3.30 kendaraan  listrik  yang  terhubung  ke  jaringan  hanya  merek Tesla S yang memiliki kapasitas baterai sebesar 85 kWh.
Beban  puncak  yang  terjadi  akibat  masuknya  kendaraan listrik dengan berbagai level penetrasi diperlihatkan pada Tabel IV. Dari Tabel IV dapat dilihat bahwa sistem kelistrikan Jawa- Bali yang saat ini memiliki daya mampu sebesar 35.942 MW hanya  mampu  menyuplai  beban  dengan  penetrasi  kendaraan
Gbr. 2 Hasil perhitungan beban harian dengan berbagai variasi level penetrasi kendaraan listrik.
T ABEL IV B EBAN P UNCAK PADA B ERBAGAI L EVEL P ENETRASI K ENDARAAN
L ISTRIK
Penetrasi Kendaraan Listrik Beban Puncak (MW) Beban normal (tanpa EV) 24.187 10% EV 30.044 20% EV 35.901 30% EV 41.758 40% EV 47.615 50% EV 53.472 60% EV 59.329 70% EV 65.186 80% EV 71.043 90% EV 76.900 100% EV 82.757
EV = electric vehicle (kendaraan listrik)
listrik  hingga  20%  jika  kenaikan losses pada  jaringan, ketidakstabilan,  dan  batas  pembebanan  saluran  diabaikan. Penetrasi kendaraan listrik yang lebih besar dari level tersebut dapat  menyebabkan  beberapa  beban  tidak  dapat  dilayani selama periode beban puncak.
Gbr. 3 menunjukkan perbandingan kurva beban harian pada kondisi  normal,  pengisian  daya  tidak  terjadwal  (skenario  1), pengisian  daya  terjadwal  (skenario  2),  dan  skema  V2G (skenario 3). Untuk mengurangi kenaikan beban puncak, dapat diterapkan  pengisian  daya  terjadwal.  Hal  tersebut  dapat dilakukan dengan berbagai cara, salah satunya adalah dengan memberikan  harga  listrik  yang  murah  pada  jam-jam  tertentu saat  beban  harian  sedang  rendah.  Dari  Gbr.  3  dapat  dilihat bahwa dengan menggunakan skema pengisian daya terjadwal, kenaikan beban puncak sistem setelah penetrasi 10% kendaraan listrik  dapat  dikurangi.  Pada  saat  penetrasi  kendaraan  listrik 10%  tanpa  skema  pengisian  daya  terjadwal,  beban  puncak harian adalah sebesar 30.044 MW, tetapi dengan menggunakan skema  pengisian  daya  terjadwal,  beban  puncak  harian  hanya sebesar 26.812 MW. Selain melakukan penjadwalan pengisian daya, jika kendaraan listrik dapat terhubung ke jaringan dalam mode  V2G,  maka  kendaraan  listrik  juga  dapat  digunakan sebagai  DG  untuk  menyuplai  dan  mengurangi  beban  sistem pada  jam-jam  tertentu.  Dengan  menerapkan  skema  V2G, kendaraan  listrik  dapat  mengurangi  beban  yang  ditanggung sistem. Pada Gbr. 3, ketika kendaraan listrik beroperasi dalam mode V2G, yaitu pada pukul 18.00 hingga 22.30, beban yang ditanggung  oleh  sistem  Jawa-Bali  berkurang  dibandingkan dengan beban normal, karena kendaraan listrik juga bertindak sebagai  DG  yang  menyuplai  daya  ke  sistem.  Perbandingan beban  puncak  yang  terjadi  pada  masing-masing  skenario ditunjukkan  pada  Tabel  V  dan  perbandingan  energi  yang disuplai  oleh  pembangkit  sistem  ke  beban  pada  berbagai skenario ditunjukkan pada Tabel VI.
Tabel V menunjukkan bahwa penetrasi kendaraan listrik ke sistem dapat menaikkan beban puncak harian dari sistem Jawa-
Bali.  Namun,  jika  dikelola  dengan  benar,  kenaikan  beban puncak  tersebut  dapat  dikurangi.  Dengan  menggunakan skenario  pengisian  daya  terjadwal  dan  skenario  V2G,  beban puncak  harian  sistem  Jawa-Bali  setelah  10%  penetrasi kendaraan listrik dapat dikurangi sebesar 3.232 MW.
Tabel  VI  menunjukkan  bahwa  penetrasi  kendaraan  listrik 10% ke sistem Jawa-Bali menyebabkan naiknya energi harian yang  disuplai  sistem  sebesar  23.495  MWh  jika  dibandingkan dengan  beban  normal,  baik  untuk  pengisian  daya  tidak terjadwal ataupun pengisian daya terjadwal. Kedua skenario ini menyerap  energi  harian  dari  sistem  dalam  jumlah  yang  sama besar.  Hal  itu  dikarenakan  pada  skenario  2  hanya  dilakukan penggeseran  jadwal  pengisian  daya  pada  jam  dengan  beban yang lebih rendah. Namun, dengan menggunakan skema V2G (skenario 3), energi yang disuplai oleh sistem dapat berkurang,
Gbr. 3 Perbandingan kurva beban harian dari berbagai skenario pada sistem Jawa-Bali.
T ABEL V B EBAN P UNCAK B ERBAGAI S KENARIO DENGAN 10% P ENETRASI
K ENDARAAN L ISTRIK
Skenario Beban Puncak (MW) Beban normal 24.187 10% EV dengan Pengisian daya tidak terjadwal 30.044 10% EV dengan pengisian daya terjadwal 26.812 10% EV dengan Skema V2G 26.812 EV = electric vehicle (kendaraan listrik)
T ABEL VI B ESAR E NERGI YANG D ISUPLAI S ISTEM S ELAMA 24 J AM PADA B ERBAGAI S KENARIO DENGAN 10% P ENETRASI K ENDARAAN L ISTRIK Skenario Energi (MWh) Beban normal 508.843 10% EV dengan Pengisian daya tidak terjadwal 532.969 10% EV dengan pengisian daya terjadwal 532.969 10% EV dengan Skema V2G 512.335 EV = electric vehicle (kendaraan listrik)
karena pada jam-jam tertentu kendaraan listrik juga bertindak sebagai  DG  dan  menyuplai  daya  ke  sistem.  Energi  yang disuplai  sistem  menggunakan  skema  V2G  dapat  berkurang hingga 20.003 MWh dibandingkan dengan beban pada skenario 1 dan 2.

## B. Analisis Aliran Daya Akibat Penetrasi Kendaraan Listrik
Penetrasi kendaraan listrik pada sistem tenaga menyebabkan naiknya  beban  pada  sistem.  Kenaikan  beban  tersebut menyebabkan  perubahan  pada  aliran  daya.  Semakin  besar beban,  semakin  besar  pula  daya  yang  mengalir  pada  saluran. Hal  ini  menyebabkan  naiknya  rugi-rugi  daya  pada  saluran, naiknya  pembebanan  pada  saluran,  dan  memperbesar  drop tegangan  pada  sistem.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk menganalisis  aliran  daya  pada  sistem  akibat  penetrasi kendaraan  listrik.  Analisis  aliran  daya  pada  makalah  ini dilakukan  menggunakan  perangkat  lunak  DIgSILENT  dan dibatasi hanya dilakukan pada subsistem  Bali sebagai sampel untuk melihat pengaruh strategi pengisian daya terhadap profil aliran daya.
Subsistem Bali adalah bagian dari sistem kelistrikan Jawa- Bali. Subsistem Bali tersebut mempunyai pembangkit regional yang  memiliki  daya  mampu  sebesar  946,6  MW  ditambah dengan  pasokan  daya  dari  Jawa  melalui  kabel  laut  Jawa-Bali dengan  daya  mampu  340  MW,  sehingga  total  daya  mampu pada subsistem Bali adalah 1.286,6 MW  [22]. Analisis  aliran daya  dilakukan  pada  kondisi  terburuk,  yaitu  kondisi  beban puncak.  Berdasarkan  skenario  strategi  pengisian  daya sebelumnya,  dengan  melakukan  langkah-langkah  yang  sama, diperoleh  perubahan  kurva  beban  harian  subsistem  Bali  pada tanggal 24 November 2019 seperti pada Gbr. 4.
Dari Gbr. 4 dapat dilihat bahwa beban puncak pada sistem Bali  pada  kondisi  normal  adalah  sebesar  893  MW.  Apabila 10%  dari  jumlah  mobil  penumpang  di  Bali  berubah  menjadi kendaraan  listrik  dengan  pengisian  daya  tanpa  penjadwalan yang benar, subsistem Bali akan memperoleh kenaikan beban puncak  sebesar  548  MW,  sehingga  beban  puncak  pada
subsistem  Bali  tanpa  melakukan  penjadwalan  pengisian  daya menjadi 1.441 MW. Sedangkan jika pengisian daya kendaraan listrik  diatur  ketika  beban  rendah,  kenaikan  beban  puncak hanya  sebesar  358  MW  atau  beban  puncak  hanya  meningkat menjadi  1.251  MW.  Perbedaan  nilai  beban  puncak  ini memberikan perbedaan pada profil aliran daya pada subsistem Bali.  Oleh  karena  itu,  dilakukan  analisis  aliran  daya  pada subsistem  Bali  dengan  tiga  kondisi  beban  puncak  tersebut menggunakan  perangkat  lunak  DIgSILENT.  Pemodelan dilakukan dengan asumsi kenaikan beban terjadi secara merata pada tiap titik beban, sehingga beban pada tiap titik beban yang baru dapat dihitung dengan mengalikan beban tiap titik beban lama  dengan  rasio  antara  beban  puncak  setalah  penetrasi kendaraan listrik dan beban puncak normal. Jika dijumlahkan, total  beban  akan  sama  dengan  nilai  beban puncak  yang baru. Hasil  simulasi  analisis  aliran  daya  pada  ketiga  kondisi  beban puncak yang berbeda tersebut ditunjukkan pada Tabel VII.
Dari  Tabel  VII  dapat  dilihat  bahwa  pada  kondisi  beban normal dengan dispatch pembangkit maksimum sebesar daya mampu, subsistem Bali masih dapat menyuplai daya ke sistem Jawa  sebesar  34,6  MW.  Pada  saat  penetrasi  10%  kendaraan listrik  tanpa  penjadwalan  pengisian  daya,  subsistem  Bali kekurangan  daya  pembangkitan  regional  untuk  memenuhi beban,  sehingga  memerlukan  pasokan  daya  dari  sistem  Jawa sebesar 598,58 MW. Dengan dilakukan penjadwalan pengisian daya,  subsistem  Bali  hanya  memerlukan  pasokan  daya  dari sistem Jawa sebesar 365,09 MW. Walaupun demikian, kedua skenario  penetrasi  kendaraan  listrik  tersebut  memerlukan pasokan  daya  dari  sistem  Jawa  melebihi  batas  kemampuan saluran  transmisi  Jawa-Bali  yang  hanya  sebesar  340  MW. Namun, jika ingin dilakukan penambahan saluran pasokan dari Jawa, skenario dengan penjadwalan akan membutuhkan lebih sedikit  penambahan  saluran  dibandingkan  skenario  tanpa penjadwalan.
Dari  Tabel  VII  juga  diketahui  bahwa  rugi-rugi  daya  pada subsistem Bali mengalami peningkatan yang signifikan akibat penetrasi kendaraan listrik. Rugi-rugi daya pada kondisi beban
Gbr. 4 Perbandingan kurva beban harian subsistem Bali dari ketiga skenario.
normal  sebesar  18,93  MW  naik  menjadi  104,08  MW  saat penetrasi  10%  kendaraan  listrik  tanpa  penjadwalan  pengisian daya.  Dengan  diberlakukannya  penjadwalan  pengisian  daya, rugi-rugi  daya  dapat  berkurang  menjadi  60,6  MW.  Namun, untuk  ketiga  skenario  tersebut,  baik  kondisi  normal,  kondisi penetrasi  10%  kendaraan  listrik  tanpa  penjadwalan  pengisian daya,  maupun  kondisi  dengan  penjadwalan,  tidak  terjadi penurunan tegangan hingga melebihi batas toleransi (±5%). Hal ini  terjadi  karena capacitor  bank yang  terdapat  di  subsistem masih  mampu  mengembalikan  tegangan  ke  dalam  batas toleransi.
Dari  Tabel  VII  diketahui  pula  bahwa  pada  pembebanan saluran transmisi di dalam subsistem Bali saat kondisi normal tidak  ada  saluran  yang  terbebani  melebihi  100%  dari kemampuannya. Pada kondisi penetrasi 10% kendaraan listrik, terdapat  dua  saluran  yang  melebihi  100%  dari  kemampuan pembebanannya  dan  dua  saluran  yang  memiliki  pembebanan lebih  dari  80%.  Dengan  melakukan  penjadwalan  pada pengisian  daya,  pembebanan  pada  jaringan  dapat  berkurang, sehingga  tidak  ada  saluran  yang  terbebani  lebih  dari  100%, tetapi hanya terdapat dua saluran yang memiliki pembebanan sebesar 83,59%. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa penjadwalan  pengisian  daya  dapat  memberikan dampak yang baik pada profil aliran daya sistem, khususnya pada subsistem Bali dalam makalah ini.

## V. K ESIMPULAN
Setelah  melakukan  simulasi  perhitungan  kenaikan  beban harian  akibat penetrasi  kendaraan  listrik  ke  sistem  kelistrikan Jawa-Bali dengan tiga skenario pengisian daya, dapat ditinjau bahwa  semakin  besar  penetrasi  kendaraan  listrik  ke  sistem, semakin  besar  kenaikan  beban  harian  sistem.  Selain  itu,  jika masalah losses ,  ketidakstabilan,  dan  pembebanan  saluran diabaikan, kondisi sistem kelistrikan Jawa-Bali saat ini hanya sanggup  menyediakan  daya  untuk  beban  harian  ditambah dengan  penetrasi  kendaraan  listrik  sebesar  20%.  Namun, dengan  menggunakan  pengisian  daya  terjadwal,  besarnya beban  puncak  sistem  dapat  dikurangi,  contohnya  pada  kasus penetrasi  kendaraan  listrik  sebesar  10%,  yaitu  beban  puncak dapat  dikurangi  sebesar  3.232  MW  dengan  melakukan pengisian  daya  secara  terjadwal  ketika  beban  rendah. Sementara  itu,  penggunaan  skema  V2G  (skenario  3),  selain dapat mengurangi beban puncak, juga dapat mengurangi energi
yang  disuplai  oleh  pembangkit  di  sistem.  Pada  penetrasi kendaraan listrik sebesar 10%, skema V2G dapat mengurangi energi yang disuplai sistem sebesar 20.003 MWh dibandingkan dengan beban pada skenario 1 dan 2.
Hasil simulasi aliran daya pada subsistem Bali menunjukkan bahwa  penetrasi kendaraan listrik sebesar 10% pada subsistem Bali menyebabkan subsistem Bali mengalami kekurangan daya mampu untuk menyuplai beban, terjadi kenaikan losses secara signifikan,  dan  terdapat  beberapa  saluran  yang  memiliki pembebanan  lebih  dari  100%.  Namun,  permasalahan- permasalahan  pada  subsistem  Bali  di  atas  dapat  dikurangi dengan  mengelola  jadwal  atau  metode  pengisian  daya kendaraan listrik dengan baik.

## R EFERENSI
[1]  A. Verma dan B. Singh, “Bi-Directional Charger for Electric Vehicle with Four Quadrant Capabilities,” 2016 IEEE 7th Power India International Conference , 2016, hal. 1–6.
[2]  I.S. Bayram, “A Stochastic Simulation Model to Assess the Impacts of Electric  Vehicle  Charging  on  Power  Generation:  A  Case  Study  for Qatar,” 2019 IEEE Transportation Electrification Conference and Expo , 2019, hal. 1–5.
[3]  A.  Almutairi,  A.  Bin  Humayd,  dan  M.M.A.  Salama,  “Quantifying  the Impact  of  PEV  Charging  Loads  on  the  Reliability  Performance  of Generation  Systems,” 2016  IEEE  Power  and  Energy  Society  General Meeting , 2016, hal. 1–5.
[4]  F.H. Malik dan M. Lehtonen, “Analysis of Power Network Loading Due to Fast Charging of Electric Vehicles on Highways,” 2016 Electric Power Quality and Supply Reliability , 2016, hal. 101–106.
[5]  M. Di Paolo, “Analysis of Harmonic Impact of Electric Vehicle Charging Impact on the Electric Power Grid,” 2017 IEEE Green Energy and Smart Systems Conference , 2017, hal. 1–5.
[6]  A.K. Karmaker, S. Roy, dan M.R. Ahmed, “Analysis of the Impacts of Electric  Vehicle  Charging  Station  in  Bangladesh,” 2019  International Conference  on  Electrical,  Computer  and  Communication  Engineering , 2019, hal. 1–6.
[7]  D.R.  Pinto,  V.T.  Arioli,  G.R.T.  Hax,  R.T.  Borges,  dan  W.W.  Teixeira, “Analysis  of  the  Impact  on  Power  Quality  During  the  Recharge  of Electric  Vehicles  and  Vehicle-to-Grid  Functionality,” 2017  IEEE  PES Innovative Smart Grid Technologies Conference Europe , 2017, hal. 1–6.
[8]  Q.  Dang,  “Electric  Vehicle  (EV)  Charging  Management  and  Relieve Impacts  in  Grids,” 2018  9th  IEEE  International  Symposium  on  Power Electronics for Distributed Generation Systems , 2018, hal. 1–5.
[9]  M.M.  Rahman,  E.A.  Al-Ammar,  H.S.  Das,  dan  W.  Ko,  “Technical Assessment of Plug-In Hybrid Electric Vehicle Charging Scheduling for Peak Reduction,” 2019 10th International Renewable Energy Congress , 2019, hal. 1–5.
[10]  K. Mahmud, S. Morsalin, M.J. Hossain, dan G.E. Town, “Domestic Peak- Load  Management  Including  Vehicle-to-Grid  and  Battery  Storage  Unit
T ABEL VII R ANGKUMAN H ASIL S IMULASI A LIRAN D AYA PADA P ERANGKAT L UNAK D IGSILENT
Parameter yang Diamati Beban Normal 10% EV Tanpa Penjadwalan 10% EV dengan Penjadwalan Satuan Daya beban 893,00 1.441,00 1.251,00 MW Rugi-rugi daya 18,93 104,08 60,60 MW Total beban sistem 911,93 1.545,08 1.311,60 MW Pembangkitan daya regional 946,5, 946,50 946,50 MW Transfer daya dari grid Jawa -34,6, 598,58 365,09 MW Jumlah bus bertegangan di luar batas toleransi 0,00 0,00 0,00 Bus Jumlah pembebanan saluran yang melebihi 100% 0,00 2,00 0,00 Saluran EV = electric vehicle (kendaraan listrik)
Using  an  Artificial  Neural  Network,” 2017  IEEE  International Conference on Industrial Technology , 2017, hal. 586–591.
[11]  F. Sanchez, F. Gonzalez-Longatt, dan D. Bogdanov, “Impact Assessment of Frequency Support by Electric Vehicles: Great Britain Scenario 2025,” 2018  20th  International  Symposium  on  Electrical  Apparatus  and Technologies , 2018, hal. 1–4.
[12]  M.P. Jadhav dan V.N. Kalkhambkar, “Frequency Regulation by Electric Vehicle,” 2018  International  Conference  on  Current  Trends  towards Converging Technologies , 2018, hal. 1–6.
[13]  R.  Wei,  Z.  Liu,  K.  Zhou,  L.  Xu,  dan  B.  Xu,  “Frequency  Control  in Distribution  Feeders  based  on  Bidirectional  V2G  Converter  for  EV,” 2017  IEEE  Conference  on  Energy  Internet  and  Energy  System Integration , 2017, hal. 1–5.
[14]  T.H. Mohamed dan A.M.M. Abdel-Rahim, “Single Area Power System Voltage  and  Frequency  Control  Using  V2G  Scheme,” 2017  19th International  Middle-East  Power  Systems  Conference ,  2017,  hal.  971– 975.
[15]  T.H.  Mohamed  dan  H.A.  Hassan,  “Terminal  Voltage  and  Power Regulation Using Vehicle-to-Grid (V2G) Schemes Connected to a Two- Area  Power  System,” 2018  20th  International  Middle  East  Power Systems Conference , 2019, hal. 203–208.
[16]  S.  Dinkhah,  C.A.  Negri,  M.  He,  dan  S.B.  Bayne,  “V2G  for  Reliable
Microgrid Operations: Voltage/Frequency Regulation with Virtual Inertia Emulation,” 2019  IEEE  Transportation  Electrification  Conference  and Expo , 2019, hal. 1–6.
[17]  M. Latifi, R. Sabzehgar, dan M. Rasouli, “Reactive Power Compensation Using Plugged-in Electric Vehicles  for an AC  Power  Grid,” 2018 44th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society , 2018, hal. 4986–4991.
[18]  M. Latifi, R. Sabzehgar, M. Rasouli, dan P. Fajri, “Active and Reactive Power Compensation Using a PEV-based Three-level Capacitor Clamped Inverter,” 2019 IEEE Texas Power and Energy Conference , 2019, hal. 1– 6.
[19]  J.U. Ugwuanyi, Y.P. Chan, K.H. Loo, dan Y.M. Lai, “Three-port ac-dc Bidirectional Converter with V2G Reactive Power Support,” 2017 IEEE Power and Energy Conference at Illinois , 2017, hal. 1–7.
[20]  (2019)  “Bidang  Operasi  Sistem  P2B”  [Online],  https://hdks.pln-jawa- bali.co.id/app4/system.php, tanggal akses: 25-Nov-2019.
[21]  BPS-Statistics  Indonesia, Statistik  Transportasi  Darat ,  Jakarta, Indonesia: BPS-Statistics Indonesia, 2017.
[22]  PT. PLN, RUPTL Rencana Usaha Penyediaan Tenaga Listrik PT. PLN (PERSERO) 2019 - 2028 , Jakarta, Indonesia: PT. PLN, 2019.