ANALISA PREDIKTIF DAYA OPERASI PLTA BATANG AGAM TERHADAP DEBIT AIR YANG DIGUNAKAN DENGAN METODE REGRESI (STUDI KASUS DI PLTA BATANG AGAM)

Syafitri, Yuli Athiya (2022) ANALISA PREDIKTIF DAYA OPERASI PLTA BATANG AGAM TERHADAP DEBIT AIR YANG DIGUNAKAN DENGAN METODE REGRESI (STUDI KASUS DI PLTA BATANG AGAM). Diploma thesis, Universitas Andalas.

	Text (Cover dan abstrak) 1. cover dan abstrak yuli athiya syafitrii.pdf - Published Version Download (66kB)
	Text (Bab 1 Pendahuluan) 2. Bab 1 pendahuluan yuli athiya syafitrii.pdf - Published Version Download (61kB)
	Text (Bab 5 Kesimpulan) 3. Bab 5 kesimpulan yuli athiya Syafitrii.pdf - Published Version Download (55kB)
	Text (Daftar Pustaka) 4. daftar pustaka yuli athiya syafitrii.pdf - Published Version Download (89kB)
	Text (TA full Text) laporan perpus TA fix (Yuli Athiya Syafitri_1810951026.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (965kB)

Abstract

Pembangkit Listrik Tenaga Air (PLTA) Batang Agam menggunakan debit air tertentu dan kondisi ketinggian air untuk menghasilkan sumber daya listrik. Debit air PLTA dipengaruhi oleh faktor cuaca dan kondisi musim dikawasan PLTA, oleh karena itu debit air yang masuk ke PLTA tidak selalu stabil, sehingga dapat mempengaruhi kinerja operasional dimana pembangkit akan mengatur daya yang dibangkitkan sesuai dengan debit air yang masuk. Untuk mengetahui seberapa besar daya yang dibangkitkan oleh PLTA, maka diperlukan suatu perencanaan dengan menggunakan metode regresi. Metode ini menentukan fungsi regresi yang sesuai untuk mendapatkan perkiraan daya pada waktu beban puncak. Hasil pengujian data debit air dengan daya generator didapatkan bahwa metode regresi polinomial orde 6 pada unit 1, 2, dan 3 lebih cocok dibandingkan model regresi lainnya. Hasil perhitungan perkiraan daya pada beban puncak PLTA Batang Agam secara perhitungan Microsoft Excel didapatkan tingkat error MAPE sebesar 2,4% untuk unit 1, 2,1% untuk unit 2, dan 2 % untuk unit 3, dan perhitungan perkiraan daya pada beban puncak secara manual didapatkan tingkat error MAPE sebesar 3,1% untuk unit 1, 2,1% untuk unit 2, dan 2 % untuk unit 3 Hasil perkiraan daya termasuk katerogi model prediksi yang baik digunakan.

Actions (login required)

View Item