Penyelesaian Economic Disptach Pada Pembangkit Termal Menggunakan Metode Harmony Search Algorithm - Muhammad Wirawan Suryono; M. Iqbal Arsyad; Rudy Gianto (Journal of Electrical Engineering, Energy, and Information Technology (J3EIT), 2021)
Untuk melayani beban dengan nilai tertentu maka yang perlu diperhatikan adalah beberapa daya yang harus dibangkitkan oleh setiap unit pembangkit sehingga diperoleh biaya pembangkitan yang ekonomis atau biasa juga disebut dengan Economic Dispatch. Untuk mengatasi masalah Economic Dispatch berbagai teknik optimasi telah diterapkan, salah satunya adalah metode Harmony Search Algorithm.HSA telah banyak perhatian karena ada beberapa kelebihan diantaranya pada sistem yang kompleks HSA dapat mengungguli, mudah diimplementasikan, dan komputasi waktu yang cepat bila dibandingkan dengan metode Artificial Intelegence (AI) lainnya. Metode Harmony Search Algorithm (HSA) adalah metode yang terinspirasi dari pertunjukan seni musik dengan mekanisme pencarian menggunakan harmoni atau bunyi nada yang terbaik sehingga terlihat bagus didengar. Adapun tahapan untuk mencari HSA adalah inisialisasi, membangun Harmony Memory, improvisasi Harmony baru, update Harmony Memory, dan mengecek pemberhentian kriteria. Untuk mencari hasil yang terbaik metode tersebut dibandingkan dengan metode Quadratic Programming. Hasil selisih biaya bahan bakar yang telah didapatkan  untuk 6 unit generator beban 425 MW sebesar 1,5187 $/h dengan prosentase , beban 850 MW sebesar 8,0635 $/h dengan prosentase , beban 1275 MW sebesar 133,6319 $/h dengan prosentase . Hasil selisih biaya bahan bakar yang telah didapatkan untuk 20 unit generator beban 1325 MW sebesar 33,6381 $/h dengan prosentase , beban 2650 MW sebesar 569,8115 dengan prosentase , beban 3000 MW sebesar 1,9812 $/h dengan prosetanse . Hasilnya didapatkan selisih angka yang cukup besar dan HSA mampu memberikan hasil yang optimal pada sistem 6 unit generator dan sistem 20 unit generator HSA mengungguli Quadratic Programming. Masalah komputasi Harmony Search Algorithm lebih lama dibandingkan dengan Quadratic Programming sehingga dapat disimpulkan bahwa HSA adalah solusi terbaik karena pencarian dilakukan secara random dan untuk nilai parameter sangat mempengaruhi hasil dari metode HSA.