OPTIMASI PENEMPATAN DISTRIBUTION GENERATION PADA PENYULANG PUJON MENGGUNAKAN METODE PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

  • Mas Ahmad Baihaqi Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya
  • Rini Nur Hasanah Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya
  • Hadi Suyono Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya

Abstrak

Pada penelitian ini diusulkan penggunaan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) sebagai metode optimasi dalam peletakan Distributed Generation (DG) pada sistem distribusi 20kV penyulang Pujon yang mempunyai 117 bus dengan panjang saluran 59,65 km, dengan tujuan untuk mengurangi rugi-rugi daya. Selain itu, PSO juga digunakan untuk menentukan besar kapasitas DG yang akan dipasang. Algoritma JAYA digunakan sebagai algoritma pembanding PSO. Algoritma yang diusulkan maupun pembandingnya terbukti berhasil menentukan titik lokasi dan besar kapasitas DG yang akan dipasang.

Kata Kunci: JAYA Algorithm, Distribution Generation, DG injection, Distribution Network, Particle Swarm Optimization

##plugins.generic.usageStats.downloads##

##plugins.generic.usageStats.noStats##

Referensi

Georgilakis, P.S., Hatziargyriou, N.D. (2013). Optimal Distributed Generation Placement in Power Distribution Networks: Models, Methods, and Future Research.; IEEE Transactions on Power Systems, vol.28, No.3.

Niazi, G., Lalwani, M. (2017). PSO based optimal distributed generation placement and sizing in power distribution networks: A comprehensive review. Proceedings of the 2017 International Conference on Computer, Communications and Electronics (Comptelix).

Rajalakshmi, J., Durairaj, S. (2016). Review on optimal distributed generation placement using Particle Swarm Optimization algorithms. Proceedings of the 2016 International Conference on Emerging Trends in Engineering, Technology and Science (ICETETS).

Kerdchuen, T., Ongsakul, W. (2006). Optimal Measurement Placement for Power System State Estimation Using Hybrid Genetic Algorithm and Simulated Annealing. Proceedings of the 2006 International Conference on Power System Technology.

Evangelopoulos, V.A., Georgilakis, P.S. (2014). Optimal distributed generation placement under uncertainties based on point estimate method embedded genetic algorithm. IET Generation, Transmission & Distribution, vol.8, No.3.

Rao, R. V. (2016). Jaya: A simple and new optimization algorithm for solving constrained and unconstrained optimization problems. International Journal of Industrial Engineering Computations, vol.7.

Kennedy, Eberhart, R. (1995). Particle Swarm Optimization. Proceedings of the IEEE Int. Conf on Neural Networks.

El-Zonkoly, A.M. (2011). Optimal placement of multi-distributed generation units including different load models using particle swarm optimisation. IET Generation, Transmission & Distribution, vol.5, No.7.

Bhumkittipich, K., Phuangpornpitak, W. (2013). Optimal Placement and Sizing of Distributed Generation for Power Loss Reduction Using Particle Swarm Optimization. Energy Procedia, vol.34

Zuhdy, I. (2016). Penentuan Lokasi dan Pembebanan Optimal Distributed Generation Menggunakan Metode Genetic Algorithm pada Microgrid Tegangan Menengah. Tesis Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya

Hadi, S. (2004). Power System Analysis (Second Edition). McGraw-Hill Education (Asia), Singapore.

Hakim, L. (2016). Studi Kelayakan Pembangkit Listrik Tenaga Hybrid Surya-Angin Terhubung Grid di Gunung Banyak Kota Batu. Tesis Program Magister Teknik Elektro Universitas Brawijaya, Malang.

Basyarach, N.A. (2017). Optimasi Lokasi dan Kapasitas Kapasitor pada Kondisi Beban Berubah Terhadap Waktu untuk Minimisasi Rugi-Rugi Energi menggunakan Algoritma Accelerated Particle Swarm Optimization. Tesis Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.

Diterbitkan
2020-04-28
Abstrak viewed = 40 times
PDF downloaded = 13 times