## SIMULASI KINERJA SKEA DI KABUPATEN TIMOR TENGAH SELATAN MENGGUNAKAN WAsP
Malik Ibrochim Peneliti PUSTERAPAN, LAPAN e-mail: rajaibrahim2003@yahoo.com

## ABSTRACT
The analysis towards the performance of wind turbin simulation has been done in  the  District  of  Timor  Tengah  Selatan,  Nusa  Tenggara  Timur  Province  by  using  the method of WAsP simulation. The data used as the simulation input are the wind speed and direction observed in Oelbukbuk vector map of TTS District and 3 (three) brands of 600kW  wind  turbin.  The  result  shows  that  the  performance  of  NEG-MICON  wind turbine  type  NM  600-48  brand  is  better  than  2  other  brands  (Vestas  type  V44  and Bonus  type  MK IV )  that  were  simulated  based  on  the  wind  climate  and  topography condition at TTS District NTT Province. Based on CF value, NEG-MICON type NM 600- 48 wind turbine is 44,27 %, bigger than 2 other brands.
Key words: WAsP, Wind Turbine, CF

## ABSTRAK
Telah  dilakukan  analisa  terhadap  simulasi  kinerja  SKEA  di  Kabupaten  Timor Tengah  Selatan,  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  menggunakan  metode  simulasi  WAsP. Data  yang  digunakan  sebagai  masukan  simulasi  ini  adalah  data  kecepatan  dan  arah angin  hasil  pengamatan  langsung  di  Oelbukbuk,  peta  vektor  Kabupaten  TTS  dan spesifikasi 3 merek SKEA kapasitas 600 kW. Kinerja SKEA merek NEG-Micon tipe NM 600-48 adalah yang terbaik diantara 2 merek lainnya yaitu Vestas tipe V44 dan Bonus tipe  MK IV yang  disimulasikan  di  wilayah  Kabupaten  TTS  Provinsi  NTT.  Hal  tersebut berdasarkan  nilai  CF  yang  dimiliki  SKEA  merek  NEG-Micon  tipe  NM  600-48  yaitu 44,27 %.
Kata kunci: WAsP, Turbin Angin, CF

## 1 PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Potensi  kecepatan  angin  pada suatu  wilayah  sangat  tergantung  pada kondisi  dan  letak  geografisnya.  Karena itu,  perubahan  kecepatan  angin  dan arah angin pada suatu lokasi mempunyai  sifat  yang  tidak  tetap  dan tidak  sama  antara  satu  lokasi  dengan yang lainnya. Hal ini juga menyebabkan tingkat  kinerja  antara  Sistem  Konversi Energi Angin (SKEA) yang satu dan yang lainnya  berbeda  meskipun  mempunyai kapasitas  yang  sama.  Oleh  karena  itu, perlu  kiranya  dilakukan  simulasi  untuk mengetahui  kinerja  satu  atau  beberapa SKEA  yang  mana  hasilnya  dapat  menjadi bahan acuan dalam menentukan
spesifikasi  SKEA  yang  akan  digunakan pada  lokasi  tersebut.  Saat  ini,  telah banyak dibuat dan dipergunakan perangkat lunak (Software) untuk menganalisa kinerja SKEA sesuai karakteristik  potensi  kecepatan  angin pada suatu lokasi, salah satunya adalah Wind Atlas Analysis Program (WAsP).

## 1.2 Tujuan
Tujuan penulisan ini adalah untuk mengetahui kinerja SKEA berdasarkan nilai faktor kapasitas (Capacity Factor atau CF) dengan masukan  berupa  karakteristik  geografis dan  potensi  kecepatan  angin  di  sekitar Kabupaten  Timor  Tengah  Selatan  (TTS) Provinsi Nusa Tenggara Timur (NTT).

## 1.3 Metodologi dan Batasan Studi
Metode  yang  digunakan  adalah simulasi  menggunakan  software  WAsP dengan  menggunakan  data  spesifikasi  3 merek SKEA yang berbeda, data kecepatan dan arah angin hasil pengamatan  langsung  serta  peta  vektor. Batasan  studinya  yaitu  SKEA  yang mempunyai  kapasitas  sebesar  600  kW, lokasi  serta  data  kecepatan  dan  arah angin yang digunakan adalah Kabupaten  Timor  Tengah  Selatan  (TTS) Propinsi Nusa Tenggara Timur (NTT).

## 1.4 Permasalahan

## Implementasi  SKEA  bersifat  Site
Specific.  Artinya  adalah  bahwa  kinerja suatu  SKEA  sangat  tergantung  kondisi geografis  (kontur  dataran,  kekasaran permukaan  dataran,  dan  sebagainya) dan  potensi  kecepatan  angin  di  lokasi. Mengingat hal tersebut, maka penentuan SKEA  yang  tepat    atau  cocok  dengan kondisi  suatu  lokasi  menjadi  suatu  hal yang sangat penting.

## 2 TINJAUAN TEORI

## 2.1 Penilaian Potensi Kecepatan Angin
Sebelum  melakukan  implementasi SKEA,  hal  pertama  yang  dilakukan adalah melakukan penilaian atau analisa potensi kecepatan angin di lokasi yang akan digunakan.
Data masukkan dalam melakukan penilaian atau analisa potensi kecepatan angin  adalah  data  kecepatan  dan  arah angin  hasil  dari  pengamatan  langsung selama satu tahun dengan menggunakan  alat  atau  sensor  ukur kecepatan dan arah angin yang dipasang pada  lokasi  tersebut,  peta  kontur  di mana  mengandung  nilai  kekasaran, ketinggian  permukaan  dataran  suatu lokasi.

## 2.2 Statistik Kecepatan Angin
Untuk mengetahui nilai distribusi dari  kecepatan  angin  yang  bervariasi digunakan  metode  distribusi  statistik. Ada  2  metode  yang  dapat  digunakan
yakni  metode  distribusi  Weibull  dan metode distribusi Rayleigh.
Pada  metode  distribusi  Rayleigh  hanya terdapat    satu  parameter  saja,  yakni parameter skala c. Dengan nilai parameter  bentuk  k    =  2  (biasa  disebut distribusi normal).
Pada  metode  distribusi  Weibull  terdapat 2  parameter  yakni  parameter  bentuk  k (tanpa  dimensi)  dan  parameter  skala  c. Nilai  parameter  k  diperoleh  dengan  nilai yang  berdasarkan  data-data  kecepatan angin aktual di lapangan sehingga cukup representatif  dan  dapat  diandalkan  dan cocok  untuk  mengetahui  distribusi  dari sejumlah  data  kecepatan  angin  yang bervariasi.
Fungsi distribusi dari probabilitas distribusi Weibull f(v) dapat didefinisikan dengan  persamaan  (2-1):(Dr.  Gary  L. Johnson, 2006)
 ) ( v f k c v k e c v c k                 

    1 (2-
1)
2.3 Kekasaran Permukaan Dataran (Roughness) Kecepatan angin permukaan sangat dipengaruhi oleh tingkat kekasaran permukaan. Sedangkan tingkat  kekasaran  permukaan  tergantung pada jenis tutupan lahannya. Klasifikasi kekasaran  permukaan  dataran  dapat dilihat pada Tabel 2-1 (Thomas
Ackermann, 2004). Tabel 2-1: PANJANG KEKASARAN

## PERMUKAAN
Rough- ness Class Rough- ness Length (Z 0 , m) Ener- gy Index (%) Land- scape Type 0,0 0,0002 100 Water Surface 0,5 0,0024 73 Compelete -ly open terrain with a smooth surface e.g Concrete runway  in airport,
mowed grass, etc.
1,0 0,0300 52
Open agricul-
tural  area without fences and hedgerows And  very scattered buildings.
Only softly rounded hills.
1,5 0,0550
45 Agricul- tural  land with  some houses and 8 metre tall Sheltering hedgerow s  with  a distance of  approx. 1250m 2,0 0,1000 39 Agricul- tural  land with many houses, shrubs and plants, Or 8 metre  tall sheltering hedgerow s  with  a distance Approx 500m. 2,5 0,2000
31
Agricul- tural  land with many houses, shrubs and plants, Or 8 metre  tall sheltering hedgerow s  with  a distance Approx 250m. 3,0 0,4000 24
Villages, small towns, agricultur al land with many or Tall sheltering hedgerow s,  forests and very rough and Uneven
terrain 3,5 0,8000 18 Larger cities  with tall buildings 4,0 1,6000 13 Very  large cities  with tall building and skycrapers

## 2.4 Interpolasi Ketinggian
Potensi  kecepatan  angin  pada suatu  lokasi  dipengaruhi  salah  satunya oleh ketinggian pengukuran yang diambil. Secara umum, kecepatan angin akan  bertambah  secara  linier  dengan pertambahan ketinggian. Kecepatan angin perlu disesuaikan pada ketinggian yang berbeda untuk dua pertimbangan.
 Pengukuran  kecepatan  angin  diambil tidak pada ketinggian pemasangan alat ukur atau sensor anemometer.
 SKEA  yang  ada  di  pasaran  komersial biasanya sudah menetapkan ketinggian  tertentu  dalam  spesifikasi teknisnya,  dan  ketinggian  tersebut berbeda-beda antara merek SKEA yang satu dengan yang lainnya. Secara tidak langsung,  hal  ini  berpengaruh  pada perhitungan atau analisa biaya pula.
Ada  dua  model  perubahan  kecepatan angin  secara  vertikal  untuk  lokasi  atau daerah datar.
 Model  logaritmik  dimana  berdasarkan pada  batas  lapisan  mekanika  fluida dan kajian atmosfer
 Dikenal  dengan  Hukum  Daya  dimana yang  paling  banyak  digunakan  oleh penilai potensi kecepatan angin. Perhitungan  yang  banyak  digunakan tersebut seperti terlihat pada persamaan.(2-2)(Bowen,  Antoniou  and Mortensen, 2006) 
         ref ref z z v v (m/s)               (2-2)
dengan:
v = kecepatan  angin  pada  ketinggian  z (m/s)
v ref = kecepatan  angin  pada  ketinggian referensi (m/s)
z = ketinggian referensi (m)
 = eksponen hukum daya
dengan;
 =0.096log 10 (z 0 )+0.016(log 10 (z 0 )) 2 +0.24

## 2.5 Arah Angin atau Wind Rose
Wind  rose  merupakan  bentuk atau  hasil  gambaran  dari  arah  angin. Dalam  satu  tahun  biasanya  terdapat beberapa  arah  angin  yang  dominan. Arah  angin  dominan  tersebut  berguna dalam  menentukan  letak  penempatan SKEA terutama untuk jumlah pemasangan  lebih  dari  5  unit  dalam satu  lokasi  (Windfarm).  Pada  Windfarm, pengaruh arah angin berhubungan dengan  rugi-rugi  yang  disebut  Wake Loss yang mempunyai nilai sekitar 1-5% (www.nrel.com) dan otomatis berpengaruh terhadap  daya  keluaran  atau  kapasitas Windfarm tersebut

## 2.6 Rapat  Daya  Angin  (Wind  Power Density)
Rapat  daya  angin  yang  alirannya tidak  mengalami  gangguan  diberikan oleh  persamaan  (J.  F.  Manwell,  J.  G. McGowan, A.L.Rogers, 2002):
P W = 3 2 1 v A  (Watt/m 2 ) (2-3)
dengan
P W = Daya (Watt)
A  = Luas area sapuan SKEA (m 2 )  = densitas udara (kg/m 3 )----1,225 v  = kecepatan angin (m/s)
Rapat  daya  diklasifikasikan  dalam  7 kelas seperti diperlihatkan pada Tabel 2-2. (J.  F.  Manwell,  J.  G.  McGowan,  A.  L. Rogers, 2002)
Tabel 2-2: KLASIFIKASI RAPAT DAYA Kel as 10 m 30 m 50 m Power Densi ty Kece- patan Angin Power Densi ty Kece- patan Angin Power Densi ty Kece- patan Angin W/m 2 m/s W/m 2 m/s W/m 2 m/s 1 0-100 0-4,4 0-160 0-5,1 0-200 0-5,6 2 100- 150 4,4-5,1 160- 240 5,1-5,8 200- 300 5,6-6,4 3 150- 200 5,1-5,6 240- 320 5,8-6,5 300- 400 6,4-7,0 4 200- 250 5,6-6,0 320- 400 6,5-7,0 400- 500 7,0-7,5 5 250- 300 6,0-6,4 400- 480 7,0-7,4 500- 600 7,5-8,0 6 300- 400 6,4-7,0 480- 640 7,4-8,2 600- 800 8,0-8,8 7 400- 1000 7,0-9,4 640- 1600 8,2- 11,0 800- 2000 8,8- 11,9
Rapat daya diklasifikasikan berdasarkan kecepatan angin pada 3 tingkat ketinggian  pengukuran  berbeda.  Pada Tabel 2-2 diperlihatkan hubungan antara  kecepatan angin,  rapat  daya  dan ketinggian pengukuran.

## 2.7 Spesifikasi SKEA
Untuk melakukan penilaian sumber potensi angin pada suatu lokasi, diperlukan  karakteristik  dari  turbin angin  atau  SKEA.  Karakteristik  suatu SKEA  biasanya  digambarkan  dalam bentuk kurva daya. Data-data spesifikasi dari SKEA yang dibutuhkan selain kurva daya  antara  lain  adalah  tinggi  hub, diameter  rotor,  kecepatan  angin  cut-in dan cut-out.

## 2.7.1 Produksi  energi  tahunan  SKEA (Annual  Energy  Production  atau AEP)
Energi listrik yang dihasilkan oleh SKEA  dalam  setahun  sesuai  dengan potensi angin yang ada di lokasi (Weibull) dapat diperkirakan dengan menggunakan persamaan (Stuart Romero, 2006):
E E = dv ) v ( f ) v ( P 10 760 , 8 out Vcut in Vcut e 3    
 (GWh/yr) ( 2-4) dengan;
P e (v)  : sesuai model kurva daya SKEA f(v)  : distribusi Weibull pada lokasi
Sedangkan  nilai  AEP  nominal  dapat dihitung menggunakan persamaan:
E W =  jam 8760 kapasitas nominal SKEA (GWh/yr)                    (2-5) 2.7.2 Faktor kapasitas (Capacity factor)
Pembedaan  antar  SKEA  dapat dilihat  dari  nilai  faktor  kapasitasnya (Capacity  Factor  atau  CF).  CF  merupakan suatu  ukuran  kinerja  dari  SKEA  bukan merupakan suatu ukuran untuk menentukan  berapa  energi  listrik  yang dihasilkan  dalam  satu  tahun.  CF  dapat juga  didefinisikan  sebagai  suatu  rasio dari  besar  listrik  keluaran  rata-rata suatu SKEA dalam satu tahun berdasarkan  kondisi  potensi  kecepatan
angin  di  lokasi  terhadap  daya  nominal dari  SKEA  tersebut  (Stuart  Romero, 2006). Nilai CF biasanya berkisar antara 20-40%  (Stuart  Romero,  2006).  Untuk mendapatkan  nilai  perkiraan  energi listrik keluaran SKEA berdasarkan definisi  tersebut  dapat  menggunakan persamaan:
W E E E CF  (2-6)
dengan;
CF= faktor kapasitas (%) E E = energi listrik tahunan yang dihasilkan SKEA aktual (GWhr/yr)
E W = energi  listrik  tahunan  nominal yang dihasilkan SKEA (GWhr/yr)

## 2.8 WAsP
Wind Atlas Analysis and Application Program atau WAsP merupakan perangkat  lunak  yang  dapat  digunakan untuk memprediksi iklim angin, sumber potensi  angin  dan  produksi  energi  yang dihasilkan  oleh  SKEA  dan/atau  Wind farm  (www.wasp.dk).  WAsP  merupakan produk  dan  dibangun  oleh  Wind  Energy Division, Risø DTU, Denmark.
Dalam melakukan perhitungan parameter- parameternya,  WAsP  memerlukan  data masukan  di  antaranya  adalah  data kecepatan angin hasil pengamatan langsung dan peta vektor.

## 2.8.1 Peta vektor
Peta  vektor  adalah  peta  ketinggian permukaan tanah dalam bentuk poligon. Peta vektor yang digunakan diambil dari peta  ketinggian  permukaan  tanah  digital atau  disebut  Digital  Elevation  Model (DEM).  Data  DEM  merupakan  salah  satu model  untuk  menggambarkan  bentuk topografi  permukaan  bumi  sehingga dapat divisualisasikan ke dalam tampilan  tiga  dimensi  (3D).  Ada  banyak cara  untuk  memperoleh  data  DEM, interferometri  Synthetic  Aperture  Radar (SAR)  merupakan  salah  satu  algoritma untuk  membuat  data  DEM  yang  relatif
baru.  Data  citra  SAR  atau  citra  radar yang digunakan dalam proses interferometri dapat diperoleh dari wahana  satelit  atau  pesawat.  Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) merupakan  misi  untuk  membuat  data topografi  (DEM)  dengan  menggunakan sistem radar dari wahana pesawat ulang alik antariksa (Kustiyo, Yohanes Manalu, dan  Sri  Harini  Pramono  2005).  SRTM diluncurkan  pada  tanggal  11  Februari 2000 oleh National Geospatial-Intelligence Agency (NGA) and the National Aeronautics  and  Space  Administration (NASA).  Format  peta  yang  digunakan pada  software  WasP  adalah  *.map. Kebanyakan,  peta  dipasaran  biasanya mempunyai  bentuk  .*dwg,  atau  ArcGIS. Oleh  karena  itu  perlu  dikonversi  ke dalam format .*map agar dapat
digunakan di dalam WAsP.

## 2.8.2 Wind atlas
Dalam
penggunaan WAsP, kecepatan  dan  arah  angin  dihitung untuk  mendapatkan  model  iklim  angin pada suatu lokasi. Model iklim angin ini disebut  Wind  Atlas.  Dalam  melakukan perhitungan,  Wind  Atlas  memerlukan peta  vektor  sebagai  data  masukan  yang merupakan  fungsi  dari  kondisi  geografi lokasi  dan  data  kecepatan  angin  hasil pengamatan  langsung  yang  disebut Observed Wind Climate (OWC).

## 3 DATA DAN PEMBAHASAN
Data  masukan  untuk  melakukan simulasi  ini  adalah  kecepatan  angin hasil pengamatan langsung Bidang Konversi  Energi  Dirgantara  LAPAN  pada tahun tahun 2008 di Oelbukbuk Kabupaten  TTS  Propinsi  NTT.  Posisi stasiun pemantau potensi angin terletak pada  titik  koordinat  124°12'32,9639"E  - 9°43'26,2494"S.
Selain  data  kecepatan  dan  arah  angin hasil pengamatan langsung, data masukan  lainnya  adalah  peta  vektor. Peta  vektor  untuk  Kabupaten  TTS  yang
digunakan sebagai data masukan simulasi dapat dilihat pada Gambar 3-1.
Gambar 3-1: Peta vektor kabupaten TTS
Peta  vektor  pada  Gambar  3-1 berasal  dari  data  DEM  dengan  resolusi spasial 90m yang diolah menggunakan 3 software  pengolah  peta  digital  yaitu Global  Mapper,  Surfer  dan  Map  Editor. Dalam  pembuatan  (generate)  kontur, nilai interval  yang digunakan adalah 25 meter dan level ketinggian dalam bentuk poligon  yang  ditampilkan  mempunyai interval perseratus meter.
Proyeksi peta menyesuaikan persyaratan  software  WAsP  yakni  UTM, zona  -51  (LAPAN  Data  Center),  datum WGS84 dengan satuan planar menggunakan meter.
Berdasarkan  data  dari  LAPAN, jenis  tutupan  lahan  yang  terdapat  di Kabupaten TTS lebih banyak didominasi oleh  semak  belukar  dengan  sedikit hutan  primer.  Berdasarkan  hal  tersebut maka  nilai  kekasaran  permukaan  yang digunakan  dalam  simulasi  ini  adalah 0,0300 meter sesuai dengan Tabel 2-1.
Data  masukan  terakhir  yang diperlukan adalah data spesifikasi SKEA.  Kinerja  SKEA  kapasitas  600  kW yang akan dianalisa adalah merek Bonus tipe  MK IV ,  Vestas  tipe  V44  dan  NEG- Micon tipe NM 600-48. Spesifikasi dari 3 SKEA tersebut diperlihatkan pada Gambar 3-2.
Gambar 3-2a: Spesifikasi  Teknis  Bonus tipe MK IV
Gambar 3-2b: Spesifikasi  Teknis  Vestas tipe V44
Gambar 3-2c: Speksifikasi  Teknis  NEG- Micon tipe NM 600-48

## 3.1 Perhitungan Statistik Potensi Angin
Salah  satu  parameter  perhitungan statistik  yang  dilakukan  oleh  WAsP disebut Wind Atlas. Parameter- parameter  yang  terdapat  di  dalam  Wind Atlas  tersebut  yaitu  statistik  frekuensi distribusi  kecepatan  dan  arah  angin, rapat  daya.  Hasil  perhitungan  Wind Atlas  pada  lokasi  penempatan  SKEA dapat dilihat pada Gambar 3-3.
Gambar 3-3a: Hasil  Perhitungan  Wind Atlas  Pada  Titik  Lokasi
Penempatan SKEA Gambar 3-3b: Frekuensi Distribusi Kecepatan Angin Pada  Gambar  3-3  dapat  dilihat  hasil perhitungan parameter distribusi kecepatan  angin  rata-rata  pertahun  di lokasi  penempatan  SKEA  adalah  8,06 m/s  dan  rapat  daya  rata-rata  pertahun adalah  595  W/m 2 .  Nilai  parameter Weibull k = 2,06 yang diperlihatkan pada grafik distribusi kecepatan angin mempengaruhi bentuk
kurvanya
menjadi  lebih  landai  sedangkan  nilai parameter Weibull c = 9,1 mempengaruhi bentuk  kurva  dengan  bentangan  yang lebih panjang.
Sedangkan  untuk  distribusi  arah  angin, arah  dominan  adalah  dari  Selatan  dan Tenggara . Hal ini dapat disebabkan oleh lokasi  Kabupaten  TTS  yang  berdekatan dengan Australia sehingga pola kecepatan angin  di  Indonesia  dipengaruhi  oleh salah satunya pola tekanan dari Australia. (www.kadarsah.wordpress.com) 3.2 Hasil Simulasi Perhitungan Resource Grid Agar  penempatan  SKEA  lebih efektif maka sebelumnya harus dilakukan  perhitungan  potensi  energi angin  pada  luas  area  tertentu  terlebih dahulu.  Dalam  WAsP  perhitungan  ini disebut  Resource  Grid.  Data  masukan yang  diperlukan  pada  perhitungan  ini adalah Wind Atlas, spesifikasi SKEA dan peta  vektor.  Tingkat  kerapatan  peng- ukuran  yang  digunakan  dapat  diatur atau  dikenal  dengan  resolusi.  Semakin tinggi  resolusi  (rapat  pengukuran)  maka semakin representatif hasil perhitungan- nya.  Konsekuensi  dari  resolusi  tinggi adalah  waktu  perhitungan  akan  lebih lama  dan  hal  ini  tergantung  pada kemampuan komputer yang digunakan.
Hasil  perhitungan  Resource  Grid untuk  lokasi  yang  dianalisa  diperlihat- kan pada Gambar 3-4.
Gambar 3-4: Hasil Perhitungan Reosurces Grid Untuk Sebagian
Kabupaten TTS
Distribusi Kecepatan Angin Distribusi Arah Angin
Perhitungan
Reosurces Grid dilakukan  pada  sebagian  wilayah  dalam Kabupaten  TTS  saja.  Lokasi  analisis dipilih  yang  berdekatan  dengan  lokasi stasiun  pemantau  kecepatan  dan  arah angin milik LAPAN di Oelbukbuk (9 º 46'33,7"S - 124 º 16'56,3"E).
Batasan  geografi lokasi  yang dianalisa yaitu 124 º 11' 14,2863" E (BB), 9 º 37'  39,7030"  S  (LU),  124 º 19' 25,4754"  E  (BT),  9 º 47'  56,7507"  S  (LS).
Luas  area  lokasi  yang  dianalisis  adalah 281,6  km 2 dengan  resolusi  perhitungan 100  m  yang  terbagi  dalam  150  kolom dan  180  baris.  Besar  luas  area  tersebut masuk  dalam  kategori  meso-micro  siting (J.C.  Hansen,  N.G.  Mortensen,  J.  Badger, N.E. Clausen and P. Hummelshøj, 2007).

## Dari  hasil  perhitungan  Reosurces
Grid,  untuk  parameter  kecepatan  angin rata-rata  tahunan  pada  lokasi  yang dianalisis  adalah  dalam  rentang  antara 2,66-11,21 m/s dimana divisualisasikan menggunakan gradasi warna.

## 3.3 Analisis Kinerja SKEA
Lokasi SKEA diletakkan pada titik koordinat  124 º 12'  32,9639"  E  (BT)  dan 9 º 43' 26,2494" S (LS) dengan ketinggian dataran  sekitar  1325  meter  dari  atas permukaan laut. Tinggi hub yang digunakan  untuk  3  SKEA  tersebut adalah  40  meter  dari  atas  permukaan tanah.
Pertimbangan penentuan titik penempatan  SKEA  yaitu  dari  hasil perhitungan  simulasi  untuk  parameter Wind  Atlas  dan  Resources  Grid  meng- gunakan  software  WAsP.  Pertimbangan lainnya  adalah  titik  penempatan  SKEA tidak  jauh  dengan  titik  penempatan stasiun pemantau potensi angin sebagai titik  referensi  agar  perhitungan simulasi menjadi lebih akurat (± 10 km) (www.wasp.dk).  Hasil  perhitungan  Wind Atlas seperti diperlihatkan pada Gambar 3-3a dan 3-3b.

## Perbandingan nilai Annual Energy
Production  (AEP)  untuk  3  SKEA  hasil perhitungan simulasi dan persamaan 2-5 serta  nilai  Capacity  Factor  (CF)  sesuai
persamaan 2-6 diperlihatkan pada Tabel 3-1.
Tabel 3-1: NILAI AEP SKEA No. Merek SKEA AEP Simulasi (GWh) AEP Nominal (GWh) CF (%) 1 Bonus tipe MK IV 2,096 5,256 39,87 2 Vestas tipe V44 2,099 5,256 39,99 3 NEG- Micon tipe NM 600-48 2,327 5,256 44,27
Dari  Tabel  3-1  dapat  dilihat  bahwa  nilai CF  yang  paling  tinggi  adalah  SKEA merek NEG-Micon tipe NM 600-48 yakni 44,27  %.  Hal  ini  dapat  disebabkan  oleh 2 hal:

##  Nilai cut-in
Cut-in  adalah  istilah  dimana  SKEA mulai menghasilkan daya pada kecepatan  angin  tertentu.  Besar  daya yang dikeluarkan oleh 3 SKEA tersebut pada  saat  cut-in  mempunyai  nilai berbeda-beda sebagaimana diperlihatkan pada  Gambar  3-2a,  b,  dan  c.  SKEA merek NEG-Micon tipe NM 600-48 dan Bonus  tipe  MK IV mempunyai  nilai  cut- in  yang  sama  yaitu  pada  kecepatan angin  3  m/s  tetapi  besar  daya  yang dihasilkan berbeda dimana SKEA merek  NEG-Micon  tipe  NM  600-48 mengeluarkan  daya  sebesar  1,6  kW sedangkan  SKEA  merek  Bonus  tipe MK IV mengeluarkan  daya  sebesar  3,9 kW.  Untuk  SKEA  merek  Vestas  tipe V44,  mempunyai  nilai  cut-in  5  m/s meskipun  daya  yang  dihasilkan  lebih besar dari 2 merek SKEA lainnya yaitu sebesar 30,4 kW.
 Daya  keluaran  pada  kecepatan  angin rata-rata  pertahun  di  titik  lokasi penempatan SKEA.
Kecepatan  angin  rata-rata  pertahun yang  terjadi  di titik  lokasi  penempatan SKEA adalah 8,06 m/s dimana merupakan  salah  satu  parameter  dari Wind  Atlas  seperti  telah  dijabarkan pada  sub  bab  3.1.  Di  samping  itu, kecepatan  angin  yang  paling  banyak
terjadi  adalah  4,21  m/s  –  8,65  m/s dengan  frekuensi  antara  14  –  27  % seperti  diperlihatkan  pada  Gambar  3- 3b.
Mengacu  pada  spesifikasi  kurva  daya masing-masing SKEA yang diper- lihatkan  pada  Gambar  3-2a,  b,  dan  c serta  hasil  perhitungan  Wind  Atlas,
pada kecepatan-kecepatan
angin
tersebut, masing-masing SKEA
mengeluarkan  daya  yang  berbeda. Daya  yang  dikeluarkan  SKEA  merek NEG-Micon  tipe  NM  600-48  adalah yang paling besar dari 2 SKEA lainnya.

## 4 KESIMPULAN
Dari  hasil  simulasi  diperlihatkan bahwa  kinerja  SKEA  merek  NEG-Micon tipe  NM  600-48  adalah  yang  terbaik dengan nilai CF sebesar 44,27% dibandingkan  dengan  2  SKEA  yang  lain yaitu  Bonus  tipe  MK IV dengan  nilai  CF 39,87% dan Vestas tipe V44 dengan nilai CF sebesar 39,99%.

## DAFTAR RUJUKAN

## Bowen,  Antoniou  and  Mortensen,  2006.
Improving WAsP Predictions in (too) Complex  Terrain,  Wind  Energy
Department, Risø National Laboratory,  Mechanical  Engineering Department University of
Canterbury  Christchurch,  New Zealand.
Dr. Gary L. Johnson, 2006. Wind Energy Systems, Manhattan, KS, Oct.
J.C. Hansen, N.G. Mortensen, J. Badger,
N.E. Clausen and P. Hummelshøj, 2007. Opportunities for Wind Resource Assessment using Numerical and Observational Wind
Atlases: Modelling, Verification and Application,  Risø,  wind  power shanghai.
J.F.Manwell,  J.G.McGowan,  A.L.Rogers, 2002.  Wind  Energy  Explained, Theory,  Design  and  Application, John Willey and Sons, Ltd.
Kustiyo, Yohanes Manalu, dan Sri Harini Pramono, 2005. Analisis Ketelitian Ketinggian Data DEM SRTM. Pertemuan  Ilmiah  Tahunan  MAPIN XIV. Pemanfaatan Efektif Penginderaan Jauh Untuk Peningkatan Kesejahteraan Bangsa.
Lapan Data Center.
Stuart  Romero,  2006.  Matching  Wind Turbine  Characteristics  to  Site Characteristics, Curtin University. Thomas  Ackermann,  2004.  Wind  Power In Power Systems, John Wiley and Sons. www.kadarsah.wordpress.com. www.nrel.com. www.wasp.dk.