Optimalisasi Pengaturan Tegangan di Jaringan Listrik Dengan Menggunakan Genetik Algoritma - zulfahri; Abrar Tanjung; Monice Monice (JURNAL TEKNIK, 2020)
Semakin besar beban reaktif induktif maka akan menyebabkan penurunan tegangan, memperbesar rugi-rugi daya pada sistem, menurunkan faktor daya dan menurunnya kapasitas pendistribusi daya listrik . Untuk mengurangi beban daya reaktif induktif, maka diperlukan sumber daya reaktif kapasitif, yaitu dengan memasang kapasitor dengan ukuran optimal dan di lokasi yang tepat. Paper ini memaparkan penggunaan algoritma genetika untuk mengatur optimasi pengaturan tegangan dalam sistem. Melalui aliran daya Newton Rapshon dalam hal pengaturan tegangan dan meminimalkan kerugian daya. Meskipun metode kontrol tegangan yang berbeda dapat digunakan, teori ini berfokus pada bank kapasitor (kapasitor shunt) sebagai parameter variabel. Metode ini diterapkan pada sistem bus standar IEEE 30 untuk memverifikasi kemampuan dan kapabilitasnya. Dari percobaan dapat dilihat bahwa pendekatan algoritma genetika berhasil menghasilkan kapasitor shunt sebesar 21,9 KVar. diporeleh tegangan tertinggi 1.082 pu dan terendah 0.859 pu dan pengurangan nilai sebesar 2712 KVA. Serta penghematan daya listrik dapat dilakukan sebesar 11.9313 %. Total ukuran kapasitor dapat dikurangi dari kondisi awal 23,3 Mvar pada Genetika algoritma dapat dikurangi menjadi 21,9 Mvar, sehingga sistem dapat menghemat 1,4 Mvar.