Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.431
P-Index
This Author published in this journals
All Journal MEDIA ELEKTRIKA Transmisi: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro IPTEK The Journal for Technology and Science ELECTRANS JURNAL Al-AZHAR INDONESIA SERI SAINS DAN TEKNOLOGI Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Jurnal Rekayasa elektrika Prosiding Seminar Nasional Unimus Jurnal Ecotipe (Electronic, Control, Telecommunication, Information, and Power Engineering)
Sabhan Kanata
-
Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Nursing Public Health

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : ELECTRANS

 1 
KOMBINASI INERTIA WEIGHT DAN CONSTRICTION FACTOR PADA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION SEBAGAI SOLUSI PEMBANGKITAN EKONOMIS PADA SISTEM TENAGA IEEE 26 BUS Sabhan Kanata
ELECTRANS Vol 12, No 2 (2013): Volume 12, Nomor 2, Tahun 2013
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Komponen biaya paling besar pada operasi pembangkitan thermal adalah biaya bahan bakar.Untuk membuat biaya komsumsi bahan bakar generator atau biaya operasi dari keseluruhan sistem seminimal mungkin dengan menentukan kombinasi daya output dari masing-masing unit pembangkit di bawah kekangan dari tuntutan beban sistem dan batas kemampuan pembangkitan masing-masing unit pembangkit dikenal dengan istilah economic dispatch. Dalam penelitian ini, dilakukan 2 pendekatan yaitu Constriction Factor based Particle Swarm Optimization (CFBPSO) dan kombinasi inertia weight dengan contriction factor(IWCFPSO).  Pendekatan ini diterapkan dalam kasus sistem tenaga yaitu pada kasus IEEE 26 bus dengan pembebanan 1.263 MW dimana pendekatan CFBPSO danIWCFPSO menunjukkan hasil yang lebih optimal dibanding metode Improved Particle Swarm Optimization (IPSO), Newton Raphson(NR), dan Genetic Algorithm (GA) namun metode IWCFPSO mampu memberikan solusi lebih cepat dibandingkan dengan metode CFBPSO.
Co-Authors Ali Muhtar Ambarwati, Ainun Amrina Mustaqim Arief Hendra Saptadi Asmar Asmar Fadly, Aqil Gde KM Atmajaya Gde Komang Atmajaya Hardito, Dwi Mariani, Dina Muhammad Asrofi Muhammad Rizky Hikmatullah Muntasiroh, Laily Putty Yunesti Rachmawan, Rizky Firdaus Radiktyo Nindyo Sumarno rifa'i, Muhammad Sabar Sabar Sarjiya Sasongko Pramono Hadi Syamsyarief Baqaruzi