Penentuan Kriteria Kapasitas Transformator Berdasarkan Proyeksi Kebutuhan Energi secara Mikrospasial

ABSTRAKProyeksi energi memiliki peran penting dalam perencanaan pengembangan sistem distribusi listrik. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan lokasi, jumlah dan penambahan kapasitas transformator yang diperlukan di area jaringan Tangerang. Metode prakiraan proyeksi energi dilakukan secara mikrospasial dengan membagi area layananan dalam bentuk grid – grid yang kecil (kelurahan). Selanjutnya pengelompokan (clustering) dilakukan berdasar karakteristik geografis, demografi, ekonomi dan kelistrikan wilayah untuk memperkirakan kerapatan beban. Hasil clustering yang terdiri dari 100 kelurahan, terkelompok menjadi 5 cluster dengan pertumbuhan beban per cluster rata-rata sebesar 8,4 %. Hasil perhitungan kapasitas transformator untuk wilayah Tangerang untuk 10 tahun adalah 250 kVA, 630 kVA, 1000 kVA dan 1250 kVA, dengan asumsi pembebanan transformator maksimal 80 %. Disamping itu prakiraan beban pada tingkatan transformator distribusi mengalami penambahan 3.064 unit gardu distribusi.Kata kunci: Prakiraan Beban, Transformator , Micro-spatial, Cluster, Tangerang ABSTRACTEnergy projection has important role in the planning of electricity distribution systems development. This study set out to investigate location, number and capacity of the transformers in Tangerang network area. A microspatial energy projection forecasting method was used by dividing the service area into small grids. Furthermore, clustering is carried out based on geographical, demographic, economic and electrical characteristics of the region to predict the load density. The clustering results consist of 100 grids grouped into 5 clusters with an average load growth 8.4% per cluster. As the result, the transformers capacity for the Tangerang area for the next 10 years are 250 kVA, 630 kVA, 1000 kVA and 1250 kVA, with the assumption that the maximum transformer loading is 80%. In addition, the estimated load at the distribution transformer level has an additional 3,064 distribution substations.Keywords: Load Forecasting, Transformer, Micro-spatial, Cluster, Tangeran