Economic Dispacth Pada Pembangkit Listrik Tenaga Gas Dan Uap Di PT. Petrokimia Gresik Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO)

Article Sidebar

PDF
Published: Sep 24, 2020
Keywords:
Economic Dispacth, Particle Swarm Optimization (PSO), PT. Petrokimia Gresik

Main Article Content

M. Syaifuddin Zuhri
Teknik Elektro, Universitas Muhammadiyah Gresik, Gresik
Misbah
Teknik Elektro, Universitas Muhammadiyah Gresik, Gresik
P. P. S. Saputra
Teknik Elektro, Universitas Muhammadiyah Gresik, Gresik

Abstract

Sumber energi listrik di PT. Petrokimia Gresik memiliki beberapa pembangkit diantaranya GTG 44.930 KVA, Utilitas Batubara 44.930 KVA, STG 66 14.375 KVA, STG 65 10.625 KVA, STG 6101 20.588 KVA, STG 6103 14.800 KVA, dan PLN antara pembangkit satu dan yang lainnya saling terkoneksi. Untuk mengoptimalkan output generator tergantung pada penggunaan bahan bakarnya. Jadi, efisiensi pemakaian bahan bakar sangat mempengaruhi besarnya penghematan energi listrik yang dihasilkan. Sehingga Permasalahan ini dinamakan dengan Economic Dispact dengan menggunakan metode Particle Swarm Optimization (PSO) yang akan disimulasikan menggunakan software MATLAB. Maka nilai bahan bakar akan dibandingkan sebelum optimasi dan sesudah optimasi. Jika nilai bahan bakar yang didapat lebih kecil maka nilai bahan bakar tersebut yang akan digunakan untuk kegiatan pembangkitan. Dari hasil simulasi didapatkan PSO dapat mengoptimasi pembebanan ekonomis dengan saving biaya pembangkitan dalam bulan januari 2017 sebesar Rp. 905.78 juta dan rata-rata saving biaya setelah optimalisasi sebesar Rp. 29 juta tiap hari dalam 1 bulan.

Article Details

How to Cite
M. Syaifuddin Zuhri, Misbah, & P. P. S. Saputra. (2020). Economic Dispacth Pada Pembangkit Listrik Tenaga Gas Dan Uap Di PT. Petrokimia Gresik Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO). SinarFe7, 3(1). Retrieved from https://journal.fortei7.org/index.php/sinarFe7/article/view/245
Issue
Vol. 3 No. 1 (2020): Sinarfe7-3 2020
Section
Articles
Creative Commons License

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

References

Anesya violita, Ardyono Priyadi dan Imam robandi. 2012. Optimasi Economic Dispact pada sistem kelistrikan jawa bali 500 kv menggunakan Differential Evolutionary algorithm.Surabaya: jurnal tehnik ITS Vol 1.

Cekdin, cekmas.2006. Sistem tenaga listrik. Palembang : Andi.

Wood, A.J. dan Wollenberg, B.F., (1996), “Power Generation Operation and Control,2nd edition, John Wiley & Sons. Inc., New York

S. Khamsawang and S. Jiriwibhakorn. “Solving the Economic Dispatch Problem by Using Differential Evolutionary” presented at International

R. Storn, K. Price, “Differential Evolution : A Simple and Efficient Heuristic for Global Optimization over Continuous Spaces”, Journal of Global Optimization11:341±359, 1997

S. Mirjalili, “SCA: A Sine Cosine Algorithm for solving optimization problems,” Knowledge-Based Syst., vol. 96, pp. 120–133, 2016.

S. Kaur and S. Prashar, “A Novel Sine Cosine Algorithm for the solution of Unit UNIT PROBLEM FORMULATION COMMITMENT,” Int. J. Sci. Eng. Technol. Res., vol. 5, no. 12, pp. 3298–3310, 2016.

P. P. Singh, R. Bains, G. Singh, N. Kapila, and V. K. Kamboj, “Comparative Analysis on Economic Load Dispatch Problem Optimization using Moth Flame Optimization and Sine Cosine Algorithms,” no. 2, pp. 65– 75, 2017

Habsyi, K.M, P.P.S.Saputra, “ Penggunaan Metode Firefly Algorithm untuk Optimasi Economic Dispatch pada PLTU Tanjung Jati B.”.SinarFe7.pp.189–194.2018

Yulianto, A., & Winardi, B. (1968). Optimasi Economic Dispatch Pada Unit Pembangkit Pltu Tanjung Jati B Menggunakan Metode Sine Cosine Algorithm.

Saputra, Pressa P. S. (2018). Firefly Algorithm and particle Swarm Optimization for Economic Dispatch Optimization at PLTU Tanjung Jati B. 2(2), 8–12.