OPTIMASI STRATEGI OPERASI GAS TURBINE BLOK 2 SAAT GANGGUAN STATION SERVICE TRANSFORMER (SST) UNTUK MEMINIMALKAN KERUGIAN PRODUKSI LISTRIK MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA DI PLTGU UBP GRATI

Anjali, Nabila Putri (2026) OPTIMASI STRATEGI OPERASI GAS TURBINE BLOK 2 SAAT GANGGUAN STATION SERVICE TRANSFORMER (SST) UNTUK MEMINIMALKAN KERUGIAN PRODUKSI LISTRIK MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA DI PLTGU UBP GRATI. Undergraduate thesis, Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur.

	Text (Cover) 22032010203-cover.pdf Download (861kB)
	Text (Bab 1) 22032010203-bab1.pdf Download (307kB)
	Text (Bab 2) 22032010203-bab2.pdf Restricted to Repository staff only until 31 August 2029. Download (548kB)
	Text (Bab 3) 22032010203-bab3.pdf Restricted to Repository staff only until 31 August 2029. Download (350kB)
	Text (Bab 4) 22032010203-bab4.pdf Restricted to Repository staff only until 31 August 2029. Download (660kB)
	Text (Bab 5) 22032010203-bab5.pdf Download (260kB)
	Text (Daftar Pustaka) 22032010203-daftarpustaka.pdf Download (244kB)
	Text (Lampiran) 22032010203-lampiran.pdf Restricted to Repository staff only until 31 August 2029. Download (1MB)

Abstract

Gangguan pada Station Service Transformer (SST) di PLTGU UBP Grati dapat mengganggu suplai daya sistem auxiliary sehingga berpotensi menyebabkan trip pada gas turbine dan kerugian produksi listrik. Penelitian ini bertujuan merancang strategi operasi gas turbine Blok 2 menggunakan Algoritma Genetika untuk meminimalkan kerugian produksi listrik. Variabel keputusan meliputi kombinasi status operasi gas turbine, total beban esensial (essential load) yang dipertahankan, dan waktu transfer suplai daya internal. Optimasi menggunakan populasi 30 individu, probabilitas crossover 0,8, probabilitas mutasi 0,2, dan maksimum 100 generasi. Hasil optimasi menunjukkan strategi terbaik adalah mempertahankan gas turbine 2.2 dan 2.3 beroperasi, sedangkan gas turbine 2.1 dihentikan, dengan beban esensial 1300 kW dan waktu transfer 1 detik. Strategi tersebut mempertahankan beban esensial melalui kombinasi Priority High, CCCWP B, dan HSD Fuel Transfer Pump 1A, dengan nilai fitness 0,87374883 dan kehilangan produksi listrik 123,85 MW. Penerapan strategi pada tiga kasus historis gangguan SST periode 2025–2026 menurunkan kerugian produksi sebesar Rp328.237.039,10 (29,19%), Rp755.241.557,14 (57,13%), dan Rp49.910.123,14 (43,18%). Hasil penelitian menunjukkan Algoritma Genetika mampu menghasilkan strategi operasi efektif untuk mengurangi kerugian produksi listrik akibat gangguan SST. Kata kunci: Algoritma Genetika, Gas Turbine , Station Service Transformer (SST), Kerugian Produksi Listrik.

Item Type:

Thesis (Undergraduate)

Contributors: