ALGORITMA GENETIKA SEBAGAI SOLUSI OPTIMAL POWER FLOW PADA SISTEM KELISTRIKAN 500 KV JAWA BALI

*Yassir Yassir -  Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada Jl. Grafika No. 2, Yogayakarta 55281, Indonesia, Indonesia
Sarjiya Sarjiya -  Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada Jl. Grafika No. 2, Yogayakarta 55281, Indonesia, Indonesia
T. Haryono -  Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada Jl. Grafika No. 2, Yogayakarta 55281, Indonesia, Indonesia
Diterbitkan: 1 Agu 2013.
Akses Terbuka
Citation Format:
Article Info
Bagian: Artikel Jurnal
Bahasa: EN
Teks Lengkap:
Statistik: 377 313
Sari

Abstrak

 

Optimal power flow dengan batasan transmisi adalah salah satu solusi optimisasi biaya produksi energi listrik dengan tetap menjaga keandalan sistem. Pada penelitian ini diaplikasikan metode Algoritma Genetika (AG) dengan daya aktif pembangkit, tegangan bus pembangkit, tap transformator dan injeksi kapasitor digunakan sebagai variabel control. Efektifitas metode diuji pada kasus sistem IEEE 30 bus, dan dibandingkan dengan metode evolutionary programming (EP), differential evolution (DE) dan particle swarm optimization (PSO). Hasil simulasi menunjukkan metode yang diusulkan lebih baik dari metode pembanding. Simulasi pada sistem tenaga Jawa-Bali 500 kV dengan metode yang diusulkan dapat mengurangi biaya pembangkitan sebesar 13,4% dibanding dengan data operasi PT. PLN (Persero).

 

Kata kunci : Optimal Power Flow,  batasan transmisi, Algoritma Genetika.

Abstract

 

Transmission constrained Optimal Power Flow is one of several methods to minimize fuel costs while maintaining system reliability constraints. In this study, Genetic Algorithm was applied to solve the problem of OPF. Active power generator, generator bus voltages, transformer tap and injection capacitor used as control variables. Effectiveness of the method was tested on IEEE 30 bus system case and it is compared with the evolutionary programming (EP), differential evolution (DE) and particle swarm optimization (PSO) method. Simulation results using the proposed method give better result than the mentioned methods. Simulation on the Java-Bali 500 kV power system based on proposed method can reduce the cost 13,4% compared with the existing operation of PT. PLN (Persero).

 

Keywords :  Optimal Power Flow, Genetic Algorithm, transmission constraint.

Article Metrics: