Analisis Peramalan Beban Listrik Jangka Pendek Wilayah Sumbar Riau dengan Menggunakan Model Autoregressive (AR)

Authors

  • Zulfatri Aini Fakultas Sains da Teknologi Universitas Islam Negeri (UIN) Sultan Syarif Kasim Riau

DOI:

https://doi.org/10.24014/sitekin.v9i1.601

Keywords:

AR, Beban Listrik, Peramalan

Abstract

Tersedianya tenaga listrik yang mudah dalam memenuhi kebutuhan masyarakat serta menjamin kualitas pelayanannya, merupakan syarat penting untuk meningkatkan taraf kehidupan masyarakat, maka salah satu usaha yang dapat dilakukan adalah diperlukan peramalan energi listrik yang akan terjadi di Wilayah Sumbar-Riau masa datang. Penelitian ini dilakukan untuk memperoleh peramalan kondisi beban listrik yang terjadi di Sumbar-Riau. Data yang digunakan adalah data saat beban puncak tahun 2010, dengan menggunakan metode Autoregressive (AR). Sehingga dengan menggunakan metode AR didapatkan model untuk peramalan beban tahun berikutnya. Hasil penelitian menunjukan bahwa peramalan untuk lima hari berikutnya pada tahun 2011, adanya penurunan beban listrik dari data aktual saat beban puncak.

References

Bowerman, B.L., O’Connell, R.T. & Koehler, A.B. 2005. Forcasting, Time Series, Regression An Applied Aproach, 4 th ed. Thomson Brooks/ cole.

Chatfield, C. 1995. The Analysis of Time Series An Introduction, The University of Bath, UK.

Cryer, J. D. 1986. Time Series Analysis, PWS-Kent Publishing Company, Boston.

Felix Roger. 2002. Electric Power Load Forecasting Using Periodic Piece-Wise Linear Models.

Johnson, R.A. dan Wichern, D.W. 1998. Applied Multivariate Stastistical Analysis, fourth Edition, Prentice Hall, New Jersey.

Kybernetes. 1994. Using Neural Nets in Modelling Vector Time Series, MCB University Pers.

M.Sc, Jingfey Yang. 1974. Power System Short-Term Load Forecasting, Beijing, China.

Marsudi, Djiteng. 1980. Operasi Sistem Tenaga Listrik. Jakarta Selatan: Balai Penerbit dan Humas Institut Sains dan Teknologi Nasional.

Pabla, A.S. 1981. Sistem Distribusi Daya Listrik, Erlangga

Rong Shih-Kuang.,Jier Huang-Shyh. 2003. Short-Term Forecating Via ARMA Model Identifivation Including Non Gaussian Procces Considerations, Dept. of electr. Eng. Nat, Cheng Kung Univ, Taiwan.

Downloads

Published

2014-12-03