A Novel Fuzzy-COVID Optimization Algorithm for Enhancing Energy Efficiency and Stability in Renewable Smart Grids - Abidin, Zainal; Amal, Andi Syaiful (JEEE-U (Journal of Electrical and Electronic Engineering-UMSIDA), 2026)
Latar Belakang Umum Integrasi berbagai sumber energi terbarukan ke dalam jaringan cerdas membutuhkan strategi kontrol canggih untuk mempertahankan operasi yang efisien dan stabil dalam kondisi dinamis. Latar Belakang Spesifik Jaringan cerdas hibrida yang menggabungkan sistem fotovoltaik, turbin angin, sel bahan bakar, dan mikrohidro dengan penyimpanan baterai menghadirkan tantangan dalam pengaturan frekuensi dan tegangan karena variabilitas beban dan ketidakpastian sumber daya. Kesenjangan Pengetahuan Pendekatan optimasi konvensional seperti algoritma genetik dan optimasi swarm partikel menghadapi keterbatasan dalam mencapai kontrol adaptif dan penyetelan parameter global secara bersamaan. Tujuan Studi ini mengusulkan pendekatan kontrol hibrida baru menggunakan Pengontrol Logika Fuzzy yang terintegrasi dengan Algoritma Optimasi COVID untuk mengatasi tantangan ini. Hasil Hasil simulasi di MATLAB/Simulink menunjukkan peningkatan 15–20% dalam stabilitas sistem dan 12% dalam efisiensi penyimpanan energi, bersamaan dengan pengurangan deviasi frekuensi (±0,18 Hz), fluktuasi tegangan yang diminimalkan (±0,03 pu), dan peningkatan manajemen status pengisian baterai dibandingkan dengan metode konvensional. Kebaruan Integrasi kontrol logika fuzzy dengan Algoritma Optimasi COVID memperkenalkan kerangka kerja optimasi baru untuk penyetelan parameter adaptif dalam sistem energi terbarukan hibrida. Implikasi Metode yang diusulkan mendukung pengembangan sistem jaringan cerdas yang andal dan fleksibel, berkontribusi pada manajemen energi berkelanjutan dan peningkatan kinerja operasional dalam jaringan listrik berbasis energi terbarukan.