## Original Article
Journal of Science and Applicative Technology vol. 6 (2), 2022, pp. 109-117 | 109
e-ISSN: 2581-0545 - https://journal.itera.ac.id/index.php/jsat/
Copyright © 2022 Journal of Science and Applicative Technology. Content from this work may be used under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International Licence . Any  further distribution of this work must maintain attribution to  the author(s) and the  title of the work, journal citation and DOI. Published under licence by Journal of Science and Aplicative Technology  (JSAT).
Received 23th July 2022 Accepted 02nd August 2022 Published 30 December 2022
DOI: 10.35472/jsat.v6i2.594

## Pengembangan Pengontrol Tegangan Sistem Mikrogrid Cerdas Menggunakan Sistem Baterai Penyimpan Energi
Putu Handre Kertha Utama, Irsyad Nashirul Haq * ,  Edi Leksono, Justin Pradipta,  M Daya Imannata, Timothius Pratama Tjahja
Teknik Fisika, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Bandung
* Corresponding E-mail: irsyad@tf.itb.ac.id
Abstract : A power outage on a conventional grid can cut the electricity supply to the entire load.  In contrast, Microgrid (MG) can still supply at least the most critical local loads even though blackout occurs in the main grid. MG can also utilize renewable energy sources such as solar and wind energy to generate electricity. That is possible by the advancement of the battery energy storage system (BESS). The BESS able to maintains electricity supply to the load even in outages. The inverter on the SBPE also plays a role in stabilizing the MG output voltage by supplying or absorbing reactive power in the MG system. This paper focuses on the control development of the battery inverter primary controller. The droop control design utilizes the deadband around the nominal voltage. That becomes the improvement of the droop control method used in this study compared to the initial formulation of the droop method. The proposed method was then tested through simulation with four different scenarios. The BESS will operate in the voltage range 194.9V to 234.6V with a droop control deadband in the voltage range 198.0V to 231.0V. Based on the simulation results, the addition of SBPE with the MG scheme on the existing system can improve the quality of the voltage received by the load from 0.994p.u. to 0.997p.u. The simulation also shows that the load still gets a power supply even though there is a blackout on the main grid.
Keywords: microgrid, inverter, droop control, battery energy storage system.
Abstrak: Pemadaman  listrik  pada grid konvensional  dapat  menyebabkan  suplai  daya  ke  seluruh  beban  terputus.  Berbeda dengan skema Mikrogrid (MG) yang tetap dapat menyuplai setidaknya beban lokal paling kritis meskipun pasokan listrik dari main grid terputus. MG juga dapat memanfaatkan sumber energi terbarukan seperti energi surya dan angin untuk menghasilkan listrik.  Hal  tersebut  dimungkinkan  dengan  perkembangan  teknologi  Sistem  Baterai  Penyimpan  Energi  (SBPE).  SBPE  dapat menyuplai  daya  ke  beban  kritis  ketika  dibutuhkan  meskipun  tidak  ada suplai  listrik  dari main  grid .  Inverter  pada  SBPE  juga berperan  dalam  menstabilkan  tegangan  luaran  MG  dengan  menyuplai  atau  menyerap  daya  reaktif  pada  sistem  MG.  Pada makalah  ini,  penelitian  difokuskan  untuk  mendesain  kontrol  primer  dengan  metode droop pada  inverter  baterai.  Terdapat pengembangan  metode  kontrol droop yang  digunakan  pada  penelitian  ini  jika  dibandingkan  dengan  formulasi  awal  metode droop .  Pengembangan  tersebut  dilakukan  dengan  membuat deadband di  sekitar  tegangan  nominal.  Pengontrol droop berdasarkan metode yang diusulkan kemudian diujikan melalui simulasi dengan empat skenario berbeda. SBPE akan beroperasi pada rentang tegangan 194.9V hingga 234.6V dengan deadband kontrol droop pada rentang tegangan 198,0V hingga 231,0V. Berdasarkan  hasil  simulasi,  terlihat  bahwa  penambahan  SBPE  dengan  skema  MG  pada  sistem existing dapat  meningkatkan kualitas  tegangan  yang diterima  beban  dari  0,994p.u.  menjadi  0,997p.u.  Hasil  simulasi  juga  menunjukan  beban  masih  tetap memperoleh suplai daya meskipun terjadi blackout pada main grid .
Kata Kunci : mikrogrid, inverter, kontrol droop , sistem baterai penyimpan energi.

## Pendahuluan
Mikrogrid (MG) didefinisikan sebagai sistem pembangkit dan  beban  listrik  lokal  yang  dapat  terhubung  dengan sistem kelistrikan utama ( main grid ) dalam mode on grid maupun islanded [1],  [2].  MG  dapat  memanfaatkan
sumber  energi  terbarukan  seperti  energi  surya (Pembangkit  Listrik  Tenaga  Surya,  PLTS)  dan  angin (Pembangkit  Listrik  Tenaga  Angin,  PLTA)  untuk menghasilkan listrik [3], [4]. Hal ini tentu sejalan dengan

## Open Access
e-ISSN: 2581-0545
Pengembangan Pengontrol Tegangan Sistem Mikrogrid Cerdas Menggunakan Sistem Baterai Penyimpan Energi
rencana  pemerintah  pada  Rencana  Umum  Energi Nasional  (RUEN),  dengan  target  bauran  EBT  lebih  dari 23% pada tahun 2025 [5].
Keunggulan MG dibandingkan grid konvensional adalah ketahanan ( resiliency ) dari sistem MG. Ketahanan sistem kelistrikan  didefinisikan  sebagai  kemampuan  sistem untuk mempertahankan kestabilan operasi ketika terjadi
peristiwa  berdampak  tinggi  probabilitas  rendah  ( low probability - high impact )  dengan  tetap  menyuplai setidaknya  beban  paling  kritis  [6].  Pada grid konvensional kegagalan satu komponen dari sistem yang tersentralisasi  berpotensi  menimbulkan  efek  domino gangguan pemadaman listrik dalam skala yang besar [7]. Sedangkan  MG  tetap  dapat  menyediakan  listrik  ke beban kritis meskipun pasokan listrik utama padam [8].
Tabel 1. Metode kontrol droop .
Metode Kontrol Sistem Hasil Kontrol Droop dengan deadband (metode yang
diusulkan). Sistem MG pada kondisi grid-connected yang disimulasikan pada perangkat lunak DIgSILENT. Metode yang digunakan mampu menjaga tegangan pada rentang (0,985 - 1,009)p.u. Kontrol Droop dengan adaptive deadband [17]. Simulasi dilakukan dengan sistem IEEE 39- bus yang sudah dimodifikasi pada perangkat lunak PSS® E. Metode yang digunakan mampu menjaga tegangan pada rentang (0,95 - 1,05)p.u. Kontrol Droop pada skema kontrol bertingkat[15].
Sistem MG pada kondisi grid-connected dan islanded Kontrol droop yang diimplementasikan pada pengontrol primer dapat menjaga tegangan pada tegangan nominal.
Kontrol Droop dengan deadband [16]. Simulasi dilakukan dengan sistem IEEE 39- Bus pada PSCAD platform. Metode yang digunakan mampu menjaga tegangan pada rentang (0,94 - 0,98)p.u. kontrol droop .
Hal  tersebut  dimungkinkan  dengan  perkembangan teknologi Sistem Baterai Penyimpan Energi (SBPE). SBPE dapat menyuplai daya ke beban kritis ketika dibutuhkan meskipun  terjadi blackout pada main  grid [9].  Inverter pada  SBPE  juga  berperan  dalam  mengontrol  tegangan luaran  MG  dengan  menyuplai  atau  menyerap  daya reaktif pada sistem MG.  Namun perlu diperhatikan juga bahwa  MG  merupakan  sistem cyber dan  fisik  yang kompleks [10], sehingga diperlukan sistem kontrol yang mumpuni untuk dapat beroperasi dengan optimal.
Salah satu struktur kontrol yang efektif dan efisien untuk diimplementasikan  pada  MG  adalah  struktur  kontrol bertingkat  [2],  [11],  [12].  Struktur  kontrol  bertingkat terdiri dari pengontrol primer, sekunder dan tersier [11]. Pada  makalah  ini,  penelitian  akan  difokuskan  pada desain  kontrol  primer  dari  inverter  sistem  baterai penyimpan  energi  (SBPE)  untuk  mengontrol  luaran tegangan  MG.  Kontrol  primer  adalah  kontrol  di  zona lapangan  yang  menstabilkan  tegangan  sistem  dengan menyuplai  atau  menyerap  daya  reaktif  dengan  cepat [13].
Metode kontrol primer yang saat ini diimplementasikan pada inverter baterai komersial adalah metode kontrol droop [14] – [17].  Untuk  mengoptimalkan  pengontrol dengan  metode droop perlu  ditentukan  nilai  koefisien droop yang  sesuai.  Pada  penelitian  ini  nilai  koefisien tersebut  ditentukan  dengan  menambahkan dead  band pada  tegangan  nominal  [15],  [17],  [18].  Keterkaitan penelitian  ini  dengan  beberapa  penelitian  tentang kontrol  primer  menggunakan  metode  kontrol droop dapat dilihat pada Tabel 1 .
Desain pengontrol dan nilai koefisien droop berdasarkan metode  yang  diusulkan  kemudian  diujikan  melalui simulasi pada perangkat lunak DIgSILENT dengan empat skenario berbeda. DIgSILENT diplih karena memungkinkan  model  digital  mereplikasi  karakteristik objek  fisik  hampir  mendekati  kondisi  di  lapangan sehingga  desain  pengontrol  menjadi  lebih  akurat[19] – [22]. Desain pengontrol yang diusulkan pada penelitian ini  diharapkan  mampu  menstabilkan  tegangan  luaran MG pada berbagai skenario.

## Metode

## Pemodelan & Simulasi
Skema  pada Gambar  1 adalah  sistem  MG  yang dimodelkan  dan  disimulasikan  pada  perangkat  lunak
DIgSILENT.  Komponen  sistem  terdiri  dari  PLTS,  SBPE (baterai),  beban,  dan main  grid (Grid  Ekternal).  Relasi antar  komponen  secara  lebih  jelas  dapat  dipetakan dengan Smart Grid Architectural Model (SGAM) [23],[10] seperti  pada Gambar  3 .    Masing-masing  komponen
Copyright © 2022 Journal of Science and Applicative Technology
Published by: Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
sistem  MG  dimodelkan  berdasarkan  spesifikasi  fisik  di lapangan.
Kapasitas total dari sistem PLTS dan SBPE berturut-turut adalah  10kWp  dan  57,6  kWh.  Kemudian,  beban  listrik terdiri dari dua buah beban  listrik yang berbeda yaitu: (1) Transmission  electron  microscopy (TEM)  dan  (2) Chiller .  Beban  tersebut  dimodelkan  dari  hasil pengukuran konsumsi  energi listrik. Profil beban dapat dilihat pada Gambar 2 .
Simulasi  dari  sistem  pada Gambar  1 dilakukan  dengan empat skenario ( Tabel 2 ). Skenario 1 merupakan sistem existing yang  terdiri  dari  beban  dan main  grid .  Pada skenario  2  sistem existing diberi  tambahan  SBPE. Sementara  sistem  keseluruhan  yang  terdiri  dari  PLTS, SBPE, beban, dan main grid disimulasikan pada skenario 3. Kondisi pemadaman listrik ( blackout pada main grid ) disimulasikan pada skenario 4.
Tabel 2. Skenario simulasi.
Skenario Komponen Sistem Kontrol SBPE Skenario 1 Beban, main grid - Skenario 2 SBPE, beban, main grid kontrol droop Skenario 3 SBPE, PLTS, beban, main grid kontrol droop Skenario 4 SBPE, PLTS, beban kontrol droop V ref = 230V          f ref = 50Hz
Gambar 1. Skema sistem pada DIgSILENT.
Gambar 2. Profil beban listrik.
Gambar 4. Skema kontrol inverter baterai.
Gambar 5. Kurva droop control. 0 2 4 6 8 10 0.0 0.5 1.0 1.5 0:00 4:48 9:36 14:24 19:12 0:00 D ay a A kt if ( kW ) D ay a R eak ti f (k Var ) Waktu Daya Reaktif Daya Aktif Baterai Konverter DC-AC Grid PLN Bus Microgrid Voltage Ampere Meter Penghitungan Daya V I P Q PLL Transformasi AB-DQ f Penghitungan Referensi Vd Vq Vref fref Droop Control Qref Pref Power Control Current Control Iqref Idref Transformasi AB-DQ Id Iq Transformasi AB-DQ Vqref Vdref PWM Vref LC Filter Konverter AC-DC Ampere Meter I ARUS LISTRIK SINYAL KONTROL
e-ISSN: 2581-0545
Pengembangan Pengontrol Tegangan Sistem Mikrogrid Cerdas Menggunakan Sistem Baterai Penyimpan Energi
Gambar 3. Skema sistem berbasis SGAM bangunan CAS ITB

## Desain Pengontrol Tegangan
Komponen sistem MG yang berperan sebagai pengatur tegangan  adalah  inverter  pada  SBPE.  Kontrol  primer inverter  komersial  biasanya  menggunakan  metode
kontrol droop . Gambar  4 menunjukan  skema  sistem kontrol inverter pada penelitian ini. Pengontrol inverter mengukur  nilai  tegangan  dan  frekuensi  dari  MG  dan
Copyright © 2022 Journal of Science and Applicative Technology
Published by: Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
mengolahnya  menjadi  sinyal  input  blok  PWM  yang mengatur switching inverter.
Terdapat  pengembangan  metode  kontrol droop yang digunakan pada penelitian ini jika dibandingkan dengan formulasi awal metode droop . Pengembangan tersebut dilakukan  dengan  membuat deadband di  sekitar tegangan  nominal  [17].  Kurva  kontrol droop yang dikembangkan dapat dilihat pada Gambar 5 .
Desain  sistem  kontrol droop dilakukan  pada  setpoint dari  kurva droop yaitu  U 1 ,  U 2 ,  U 3 ,  dan  U 4 seperti  pada Gambar 5 . Nilai U 2 dan U 3 dapat diangggap sebagai batas bawah  dan  batas  atas  tegangan  jaringan  yang  dapat ditoleransi  ( deadband ).  Untuk  menentukan  nilai tersebut, peneliti merujuk pada Aturan Jaringan Sistem Tenaga  Listrik  Jawa  Madura  Bali.  Aturan  tersebut mensyaratkan  tegangan  jaringan  listrik  harus  berada pada  rentang  +5%  hingga  -10%  dari  tegangan nominalnya[24].  Oleh  karena  itu,  dapat  ditentukan bahwa nilai U 2 adalah 198V dan U 3 adalah 231V.
Selanjutnya,  perhitungan  nilai  U 1 dan  U 4 dilakukan menggunakan persamaan berikut,
𝑉 𝑛 − 𝑉 𝑟𝑒𝑓 = −𝑘 𝑞 (𝑄 𝑛 − 𝑄 𝑟𝑒𝑓 ) (1)
dengan V n dan V ref berturut-turut adalah tegangan yang dicari dan tegangan referensi. Pada kasus  ini,  referensi untuk  menghitung  U 1 adalah  U 2 dan  referensi  untuk menghitung U 4 adalah U 3 . Parameter k q adalah koefisien droop dari inverter baterai, Q n adalah nilai daya reaktif maksimum  yang  dapat  disuplai  atau  diserap  oleh inverter baterai, Q ref adalah nilai daya reaktif referensi, bernilai 0 dalam hal ini.
Nilai daya reaktif maksimum yang dapat disuplai inverter baterai dapat ditentukan dari spesifikasi inverter baterai yang  digunakan.  Ada  tiga  buah  Inverter  baterai  yang digunakan di lapangan. Masing-masing inverter tersebut dapat menyuplai maksimum 6.000W dengan faktor daya minimum  0,8.  Nilai  daya  reaktif  dapat  menggunakan persamaan berikut,
𝑄 𝑚𝑎𝑥 = 𝑃 𝑡𝑎𝑛 𝜃 𝑚𝑖𝑛 (2)
dengan  Q max adalah  daya  reaktif  luaran  maksimum,  P adalah  daya  aktif  luaran  dan  θ min adalah  faktor  daya minimum luaran inverter. Dari (2) diperoleh daya reaktif maksimum  sebesar  3.600VAr  untuk  setiap  inverter. Dengan  menggunakan (1) ,  nilai  k q untuk  keadaan undervoltage dan overvoltage dihitung sebagai berikut,
𝑘 𝑞 = 𝑈2−𝑈1 3600 (3)
𝑘 𝑞 = 𝑈4−𝑈3 3600 . (4)
Gambar 6. Koneksi inverter ke beban.
Koneksi antara SBPE dengan beban dapat disederhanakan  menjadi Gambar  6 .  Dari  gambar tersebut, nilai V s adalah tegangan luran SBPE, V r adalah tegangan pada bus yang terkoneksi ke beban, Z adalah impedansi  yang  terdapat  pada  jalur  distribusi  dan  I adalah arus yang mengalir.
Menggunakan Gambar  6 ,  dengan  menerapkan  konsep pembagi tegangan diperoleh persamaan,
𝑉 𝑟 = 𝑉 𝑠 𝑍 𝐿 𝑍 𝐿 +𝑍 (5)
dengan Z L adalah impedansi beban sebagai berikut,
𝑍 𝐿 = 𝑅 𝐿 + 𝑗𝑋 𝐿 (6)
Nilai  resistansi  dan  induktansi  jalur  distribusi  (Z) diperoleh  dari  informasi  panjang  dan  datasheet impedansi  kabel  yang  digunakan.  Nilai  U 1 hingga  U 4 , koefisien droop untuk  rentang  U 1 hingga  U 2 dan koefisien droop untuk rentang U 3 hingga U 4 dapat dilihat pada Tabel 2 .
Tabel 3. Parameter kontrol droop .
Parameter Nilai (V) k(V/Var) U 1 194,9 3,68 x 10 -4 U 2 198,0 3,68 x 10 -4 U 3 231,0 2,84 x 10 -4 U 4 234,6 2,84 x 10 -4

## Hasil & Analisis
Profil  tegangan  keluaran  MG  hasil  simulasi  skenario  1 dapat dilihat  pada Gambar  7 .  Tegangan  MG turun dari 0,999p.u.  menjadi  0,994p.u.  ketika  terjadi  peningkatan kebutuhan daya aktif menjadi 2,78kW pada pukul 13:21.
e-ISSN: 2581-0545
Pengembangan Pengontrol Tegangan Sistem Mikrogrid Cerdas Menggunakan Sistem Baterai Penyimpan Energi
Nilai  tegangan  MG  dalam  p.u.  dihitung  menggunakan persamaan berikut.
𝑉(𝑝. 𝑢. )   = 𝑉(𝑉𝑜𝑙𝑡) 𝑉 𝑟𝑒𝑓 (𝑉𝑜𝑙𝑡) = 𝑉(𝑉𝑜𝑙𝑡) 230(𝑉𝑜𝑙𝑡) (7)
Titik  terendah  tegangan    adalah  0,994p.u.  ketika  daya aktif beban mencapai 8,67kW. Tegangan MG kemudian naik kembali ke angka 0,999p.u pada pukul 17:31 sampai dengan  pukul  00:00  ketika  kebutuhan  daya  kembali turun.
Pada  skenario  2  ( Gambar  8 ),  tegangan  MG  turun  dari 0,999p.u. menjadi 0,991p.u. sebagai akibat peningkatan kebutuhan daya aktif hingga 7,8kW. Kemudian inverter baterai  melakukan  kontrol  tegangan  sehingga  terjadi perbaikan  tegangan  ke  0,997p.u.  ketika  daya  aktif mencapai  puncak  8,67kW.  Tegangan  kembali  ke 0,999p.u.  ketika  daya  aktif  beban  kembali  ke  nilai 1,51kW. Sebelum itu, sempat terjadi kenaikan tegangan hingga  1,002  p.u.  namun  inverter  baterai  dapat mengatasi kondisi tersebut dengan cepat.
Gambar 7. Profil tegangan MG pada skenario 1.
Gambar 8. Profil tegangan MG pada skenario 2.
Gambar 9. Daya reaktif inverter baterai pada skenario 2.
Upaya  kontrol  yang  dilakukan  oleh  inverter  baterai ketika terjadi perubahan kondisi beban dapat diketahui dengan  membuat  grafik  daya  reaktif  daya  inverter baterai. Gambar  9 menunjukan  daya  reaktif  dari  SBPE terhadap  waktu  untuk  skenario  2.  Ketika  terjadi peningkatan kebutuhan kenaikan daya aktif beban dan menurunnya kebutuhan daya reaktif beban pada pukul 13:21  hingga  pukul  17:30.  SBPE  menyesuaikan  suplai daya reaktif ke beban dari (1.1 – 1.2)kVAr menjadi (0,93 – 1,02)kVAr.  Sistem  kontrol  inverter  baterai  mengatur luaran daya reaktif sesuai dengan nilai daya reaktif yang dibutuhkan oleh beban.
Sementara itu, fluktuasi tegangan  MG pada skenario 3, ketika ada komponen PLTS, dapat dilihat pada Gambar 10 . Dapat diamati bahwa pada kondisi daya aktif beban sekitar  1,5kW,  nilai  tegangan  MG  relatif  konstan  yaitu 0,999p.u. pada rentang waktu 00:00 hingga 05:00. Nilai tegangan MG kemudian mengalami peningkatan seiring dengan  adanya  suplai  daya  dari  PLTS  dengan  titik tertinggi 1,009p.u.. Nilai tegangan kemudian mengalami penurunan saat terjadi perubahan kebutuhan daya aktif dan  daya  reaktif  pada  pukul  13:21.  Inverter  baterai dapat  mempertahankan  tegangan  pada  nilai  0,997p.u. saat beban puncak.
Gambar 10. Profil tegangan MG pada skenario 3.
0.993 0.995 0.997 0.999 1.001 0:00 4:48 9:36 14:24
19:12 0:00 Te gan gan (p.u .) Waktu 0.991 0.993 0.995 0.997 0.999 1.001 1.003 0:00 4:48 9:36 14:24 19:12 0:00 Te gan gan (p.u .) Waktu 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 0:00 4:48 9:36 14:24 19:12 0:00 D ay a R eak ti f( kVA r) Waktu 0.994 0.996 0.998 1.000 1.002 1.004 1.006 1.008 1.010 0:00 4:48 9:36 14:24 19:12 0:00 Te gan gan (p.u .) Waktu
Copyright © 2022 Journal of Science and Applicative Technology
Published by: Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
Gambar 11. Daya reaktif inverter baterai dan inverter PV skenario 3.
Upaya  kontrol  daya  reaktif  oleh  inverter  baterai  dapat diamati pada Gambar 11 . Daya reaktif yang disuplai oleh SBPE sempat turun hingga 0,8kVAr pada rentang waktu 07:00  hingga  17:30.  Hal  ini  dapat  diakibatkan  adanya suplai  daya  reaktif  yang  diberikan  oleh  sistem  PLTS, sehingga nilai daya reaktif yang perlu disuplai oleh SBPE untuk  memenuhi  kebutuhan  daya  reaktif  sistem  MG menurun. Setelah rentang waktu tersebut, daya reaktif SBPE  kembali  berada  pada  rentang  daya  reaktif  (1,1- 1,2)kVAr  yang  disebabkan  meningkatnya  kebutuhan daya  reaktif  beban  dan  menurunnya  produksi  daya reaktif PLTS.
Gambar 12. Profil tegangan MG pada skenario 4.
Tabel 4. Ringkasan hasil simulasi.
Skenario Rentang Tegangan Keterangan Skenario 1 (0,994 – 0,999)p.u. Nilai tegangan hanya dipengaruhi suplai dari gird dan beban listrik. Skenario 2 (0,997 – 0,999)p.u. Pengontrol pada inverter SBPE dapat menjaga tegangan ke level yang lebih baik dibanding skenario 1. Skenario 3 (0,997 – 1,009)p.u. Pada skenario ini produksi PLTS yang melebihi kebutuhan beban menyebabkan tegangan menjadi 1,009
dan pengontrol inverter SBPE belum mampu menurunkan dengan cepat. Skenario 4 (0,985 – 0,993)p.u. Tanpa suplai dari grid , inertia MG tidak cukup untuk menahan perubahan keseimbangan produksi PLTS dan konsumsi beban listrik[25].
V ref = 230V          f ref = 50Hz
Pada skenario 4 dilakukan simulasi kondisi pemadaman listrik  ( blackout ).  Profil  tegangan  MG  pada  kondisi tersebut  ditampilkan  pada Gambar  12 .  Dapat  dilihat bahwa  sistem  MG    tetap  menyuplai  daya  ke  beban meskipun  tanpa  sumber  dari main  grid .  Namun demikian,  tegangan  turun  lebih  signifikan  hingga mencapai  0,985p.u.  ketika  terjadi  perubahan  dinamika beban.  Meskipun  inverter  baterai  kemudian  dapat memperbaiki tegangan ke nilai 0,993p.u., nilai tersebut masih  di  bawah  nilai  sistem existing (0,994p.u.). Ringkasan  hasil  simulasi  desain  pengontrol  pada perangkat lunak DIgSILENT dapat dilihat pada Tabel 4 .

## Kesimpulan
SBPE  akan  beroperasi  pada  rentang  tegangan  U 1 = 194.9V  hingga  U 4 =  234.6V  dengan deadband kontrol droop pada  rentang  tegangan  U 2 =  198,0V  hingga  U 3 = 231,0V.  Berdasarkan  hasil  simulasi,  terlihat  bahwa penambahan  SBPE  dengan  skema  MG  pada  sistem existing dapat  meningkatkan  kualitas  tegangan  yang diterima  beban.  Hal  tersebut  dapat  dilihat  dengan membandingkan  profil  tegangan  keluaran  MG  pada
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 0:00 4:48 9:36 14:24 19:12 0:00 D ay a R eak ti f( kVA r) Waktu Daya Reaktif SBPE(kVAr) Daya Reaktif PLTS(kVAr) 0.980 0.990 1.000 1.010 1.020 1.030 0:00 4:48 9:36 14:24 19:12 0:00 Te gan gan (p.u ) Waktu
e-ISSN: 2581-0545
Pengembangan Pengontrol Tegangan Sistem Mikrogrid Cerdas Menggunakan Sistem Baterai Penyimpan Energi
skenario  1,  skenario  2,  dan  skenario  3.  SBPE  dapat memperbaiki  tegangan  keluaran  hingga  0,997p.u.  jika dibandingkan  dengan  sistem existing yaitu  0,994p.u. SBPE  juga  mampu  meningkatkan  keandalan  sistem ketika  terjadi  pemadaman  listrik  dengan  tetap  dapat menyuplai  beban.  Kondisi  tersebut  disimulasikan  pada skenario 4. Walaupun kualitas tegangan yang disuplai ke beban  masih  lebih  rendah  dari  sistem existing ,  beban masih tetap memperoleh suplai daya. Jika menggunakan sistem existing maka suplai daya ke beban akan langsung terputus ketika terjadi blackout pada main grid .
Meskipun  demikian,  hasil  simulasi  skenario  3  dapat menunjukan bahwa desain sistem kontrol belum cukup baik  menangani  kondisi  ketika  suplai  daya  dari  PLTS melebihi  kebutuhan  beban.  Kelebihan  daya  tersebut berakibat pada kenaikan tegangan keluaran MG hingga 1,009p.u.  Masalah  tersebut  dapat  menjadi  bahan pengembangan  metode  kontrol  untuk  penelitian selanjutnya.

## Ucapan Terima Kasih
Penelitian  ini  didukung  oleh  Program  Penelitian  ITB, Program  Hibah  Pemerintah  Provinsi  Jawa  Barat,  dan Penelitian Kementerian Riset dan Teknologi atau Badan Penelitian dan Inovasi Nasional Indonesia.

## Daftar Pustaka
[1] M. L. Tuballa and M. L. Abundo, “A review of the development of Smart Grid technologies,” Renew. Sustain. Energy Rev. , vol. 59, pp. 710 – 725, 2016, doi: https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.01.011.
[2] J. Hu, Y. Shan, J. M. Guerrero, A. Ioinovici, K. W. Chan, and J. Rodriguez, “Model predictive control of microgrids – An overview,” Renew. Sustain. Energy Rev. , vol. 136, p. 110422,
2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.rser.2020.110422.
[3] E. Kuznetsova, Y.-F. Li, C. Ruiz, E. Zio, G. Ault, and K. Bell, “Reinforcement learning for microgrid energy management,” Energy , vol. 59, pp. 133 – 146, 2013, doi: https://doi.org/10.1016/j.energy.2013.05.060.
[4] I. Novicki j and G. Joós, “Model Predictive Control Based Approach for Microgrid Energy Management,” in 2019 IEEE Canadian Conference of Electrical and Computer Engineering (CCECE) , 2019, pp. 1 – 4, doi: 10.1109/CCECE.2019.8861781.
[5] Kementrian ESDM, “Indonesia Energy Outlook 2019,” Jakarta, 2019.
[6] A. U. Rehman, S. Zeb, H. U. Khan, S. S. U. Shah, and A. Ullah, “Design and operation of microgrid with renewable energy sources and energy storage system: A case study,” in 2017 IEEE 3rd International Conference on Engineering Technologies and Social Sciences (ICETSS) , 2017, pp. 1 – 6, doi:
10.1109/ICETSS.2017.8324151.
[7] P. Buason, H. Choi, A. Valdes, and H. J. Liu, “Cyber -Physical
Systems of Microgrids for Electrical Grid Resiliency,” in 2019 IEEE International Conference on Industrial Cyber Physical Systems (ICPS) , 2019, pp. 492 – 497, doi: 10.1109/ICPHYS.2019.8780336.
[8] A. Hussain, V.-H. Bui, and H.- M. Kim, “Microgrids as a resili ence resource and strategies used by microgrids for enhancing resilience,” Appl. Energy , vol. 240, pp. 56 – 72, 2019, doi: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.02.055.
[9] K. Friansa, I. N. Haq, B. M. Santi, D. Kurniadi, E. Leksono, and B. Yuliarto, “Deve lopment of Battery Monitoring System in Smart Microgrid Based on Internet of Things (IoT),” Procedia Eng. , vol. 170, pp. 482 – 487, 2017, doi: https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.03.077.
[10] M. Uslar et al. , “Applying the Smart Grid Architecture Model for Designing and Validating System-of-Systems in the Power and Energy Domain: A European Perspective,” Energies , vol. 12, no. 2. 2019, doi: 10.3390/en12020258.
[11] M. Mazidi, N. Rezaei, F. J. Ardakani, M. Mohiti, and J. M. Guerrero, “A hierarchical energy management system for islanded multi-microgrid clusters considering frequency security constraints,” Int. J. Electr. Power Energy Syst. , vol. 121, p. 106134, 2020, doi: https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2020.106134.
[12] X. Feng, A. Shekhar, F. Yang, R. E. Hebner, and P. Bauer, “Comparison of Hierarchical Control and Distributed Control for Microgrid,” Electr. Power Components Syst. , vol. 45, no. 10, pp. 1043 – 1056, Jun. 2017, doi: 10.1080/15325008.2017.1318982.
[13] Y. Hua, X. Shentu, Q. Xie, and Y. Ding, “V oltage/Frequency Deviations Control via Distributed Battery Energy Storage System Considering State of Charge,” Appl. Sci. , vol. 9, no. 6, p. 1148, Mar. 2019, doi: 10.3390/app9061148.
[14] J. M. Guerrero, N. Berbel, J. Matas, J. L. Sosa, and L. G. de Vicuna, “Control of Line -Interactive UPS Connected in Parallel Forming a Microgrid,” in 2007 IEEE International Symposium on Industrial
Electronics , 2007, pp. 2667 – 2672, doi: 10.1109/ISIE.2007.4375029.
[15] J. M. Guerrero, J. C. Vasquez, J. Matas, L. G. de Vicuna, and M. Castilla, “Hierarchical Control of Droop -Controlled AC and DC Microgrids —A General Approach Toward Standardization,” IEEE Trans. Ind. Electron. , vol. 58, no. 1, pp. 158 – 172, 2011, doi: 10.1109/TIE.2010.2066534.
[16] H. Li, C. Liu, G. Li, and R. Iravani, “An Enhanced DC Voltage Droop - Control for the VSC-- HVDC Grid,” IEEE Trans. Power Syst. , vol. 32, no. 2, pp. 1520 – 1527, 2017, doi: 10.1109/TPWRS.2016.2576901.
[17] G. Kim, W.; Song, S.; Jang, “Droop Control Strategy of Utility -Scale Photovoltaic Sy stems Using Adaptive Dead Band,” Appl. Sci. , vol. 10, no. 8032, 2020.
[18] J. M. Guerrero, J. C. Vasquez, J. Matas, M. Castilla, and L. G. de Vicuna, “Control Strategy for Flexible Microgrid Based on Parallel Line- Interactive UPS Systems,” IEEE Trans. Ind. Electron. , vol. 56, no. 3, pp. 726 – 736, 2009, doi: 10.1109/TIE.2008.2009274.
[19] P. Tugarinov, F. Truckenmüller, and B. Nold, “Digital twin of distributed energy devices,” in Forum hirnykiv. Materialy mižnarodnoï konferenciï, 26 -27 veresnja 2019 r , 2019, pp. 323 – 331, [Online]. Available: https://publikationen.reutlingen- university.de/frontdoor/index/index/docId/2629.
[20] L. D. P. Ospina, A. F. Correa, and G. Lammert, “Implementation and validation of the Nordic test system in DIgSILENT PowerFactory,” in 2017 IEEE Manchester PowerTech , 2017, pp. 1 – 6, doi: 10.1109/PTC.2017.7980933.
[21] G. Lammert, L. D. P. Ospina, P. Pourbeik, D. Fetzer, and M. Braun,
Copyright © 2022 Journal of Science and Applicative Technology
Published by: Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
“Implementation and validation of WECC generic photovoltaic system models in DIgSILENT PowerFactory,” in 2016 IEEE Power and Energy Society General Meeting (PESGM) , 2016, pp. 1 – 5, doi: 10.1109/PESGM.2016.7741608.
[22] H.-A. Park, G. Byeon, W. Son, H.- C. Jo, J. Kim, and S. Kim, “Digital Twin for Operation of Microgrid: Optimal Scheduling in Virtual Space of Dig ital Twin,” Energies , vol. 13, no. 20, p. 5504, Oct. 2020, doi: 10.3390/en13205504.
[23] I. Nashirul Haq, D. Kurniadi, E. Leksono, B. Yuliarto, and F. X. N. Soelami, “Performance Analysis of Energy Storage in Smart
Microgrid Based on Historical Data of Individual Battery Temperature and Voltage Changes,” J. Eng. Technol. Sci. , vol. 51, p. 149, Apr. 2019, doi: 10.5614/j.eng.technol.sci.2019.51.2.1.
[24] Kementrian ESDM, Peraturan Menteri Energi dan Sumber Daya Mineral No. 3 Tahun 2007 Tentang Aturan Sistem Tenaga Listrik Jawa-Madura-Bali . 2007.
[25] L. Rolim, M. Alves, T. M. L. Assis, P. O. L. Gatta, and G. N. Taranto, “Virtual inertia impact on microgrid voltage and frequency control,” in 2018 Simposio Brasileiro de Sistemas Eletricos (SBSE) , 2018, pp. 1 – 6, doi: 10.1109/SBSE.2018.8395661.