Economic Emission Dispatch Mempertimbangkan Valve-Point Effect Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO)

Merynda Putri Maydilasari, Efrita Arfah Zuliari, Trisna Wati

Abstract


Economic Dispatch adalah meminimalkan biaya pembangkitan khususnya bahan bakar, namun juga meminimalkan emisi gas buang. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh biaya pembangkitan yang paling minimum dengan mempertimbangkan Valve-point effect pada suatu kondisi pembebanan tertentu pada sistem tenaga dengan metode Particle Swarm Optimization (PSO). Untuk melihat tingkat keakuratan PSO akan dibandingkan dengan metode konvensional yaitu metode Lagrange. Kedua metode tersebut diaplikasikan pada sistem IEEE 30 bus. Hasil Simulasi metode PSO menunjukkan pada beban sebesar 980 MW, metode PSO menghasilkan biaya pembangkitan minimum sebesar 49354.28 $/h dan biaya pembangkitan mempertimbangkan VPE sebesar 49354.26 $/h dengan total emission 9.39 ton/h. Sedangkan metode Lagrange biaya pembangkitan sebesar 49354.28 $/h dan biaya pembangkitan mempertimbangkan VPE sebesar 49354.27 $/h dengan total emission 9.40 ton/hr. Dari semua studi kasus yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa metode Particle Swarm Optimization (PSO) dapat meminimalkan biaya pembangkitan dan mengoptimalkan emisi dibandingkan dengan metode Lagrange.


Keywords


Economic Emission Dispatch (EED); Particle Swarm Optimization (PSO); Lagrange

Full Text:

PDF

References


Rahmatullah, A. D., Wibowo, R. S., & Fahmi, D. (2017). Pendekatan Dengan Cuckoo Optimization Algorithm Untuk Solusi Permasalahan Economic Emission Dispatch. Jurnal Teknik ITS, 6(1), 4–8.

Wicaksono, N., Wibowo, R. S., & Suryoatmojo, H. (2016). Economic Dispatch Untuk Sistem Kelistrikan Microgrid Dengan Energy Storage Berbasis Adaptive Particle Swarm Optimization. Jurnal Teknik ITS, 5(2).

Pratama, D. A., Penangsang, O., & Aryani, N. K. (2017). Economic and Emission Dispatch Pada Sistem Transmisi Jawa Bali 500 kV Berdasarkan RUPTL 2015-2024 Menggunakan Modified Artificial Bee Colony Algorithm. Jurnal Teknik ITS, 5(2).

Priatna, Y. A., Elektro, J. T., Industri, F. T., & Indonesia, U. I. (2018). Economic Dispatch Unit Pembangkit Termal Memperhitungkan Kekangan Emisi Lingkungan Menggunakan Metode Differential Evolutionary Algorithm ( Dea ).

Kebahagiaan, I., Utara, S., Sebesar, T., & Skala, P. (2015). I Ndeks K Ebahagiaan S Ulawesi U Tara T Ahun 2014. 6(13), 1–5.

Wood, A. J., & Wollenberg, B. F. (1996). Power Generation Operation and Control. In John and Sons, , USA, Chap. 5.

N. N. Roy, Hardiansyah, and Junaidi. (2018). Penjadwalan Optimal Unit-Unit Pembangkit dengan Metode Particle Swarm Optimizion (PSO)”. Jurnal Teknik Elektro Universitas Tanjungpura.

Budi Santosa and Paul Willy. (2011). Metode Metaheuristik, konsep dan implementasi. Graha Ilmu, Surabaya.

J. Kennedy and R. Eberhart. (1995). Particle Swarm Optimization. Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks. Vol 4, 1942-1948,1995.

V. Jambulingan. (2014). Particle Swarm Optimizer : Economic Dispatch with valve point effect using various PSO techniques.

Z. Ismail, B. Farid, and G. Amel. (2016). Economic/Emission Dispatch Problem with Valve point effect. Électrotechn. et Énerg. Vol. 61,3 Pp 269-272. 2016

Rahmat, N. A. (2015). Economic Load Dispatch with Valve-Point Loading Effect by Using Differential Evolution Immunized Ant Colony Optimization Technique. January 2014.

Chen, Y. M., & Wang, W. S. (2010). A particle swarm approach to solve environmental/economic dispatch problem. International Journal of Industrial Engineering Computations, 1(2), 157–172.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2020 Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.