Penggunaan Binary Particle Swarm Optimization untuk Rekonfigurasi Jaringan Tenaga Listrik pada Penyulang Meri - Hari Sufitrihansyah; Mochamad Ali Rofiq; Dwi Ajiatmo; Machrus Ali (FORTEI Regional VII Jawa Timur, 2018)
Binary Particle Swarm Optimization (BPSO) adalah pengembangan dari Particle Swarm Optimization (PSO) yang didasarkan pada perilaku sebuah kawanan serangga, seperti semut, rayap, lebah atau burung. Algoritma BPSO didisain untuk menyelesaikan masalah optimisasi secara kombinasi yang diskrit, dimana partikel mengambil nilai vektor biner dengan panjang n dan kecepatan yang didefinisikan sebagai probabilitas dari bit xn untuk mencapai nilai 1. Jaringan listrik distribusi radial akan terjadi rugi tegangan yang cukup besar pada titik ujungnya. Besar tegangan ujung ditentukan oleh jarak penyaluran dan besar beban. Bentuk konfigurasi juga mempengaruhi besarnya rugi daya dan rugi tegangan. Sehingga diperlukan konfigurasi yang baik agar diperoleh efisiensi yang baik. Rekonfigurasi jaringan distribusi digunakan untuk mengatur ulang bentuk konfigurasi jaringan dengan jalan membuka dan menutup switch pada jaringan distribusi. Rekonfigurasi diharapkan dapat mengurangi rugi-rugi daya dan meningkatkan keandalan sistem distribusi. Banyak feeder dan bus pada jaringan jika dihitung secara manual akan sulit dan memerlukan waktu yang sangat lama. Sehingga penyelesaian permasalahan menggunakan Artificial Intelegent (AI). Dalam hal ini menggunakan Binary Particle Swarm Optimization (BPSO). Dengan merekonfigurasi jaringan, yaitu dengan merubah open switch line menjadi 7, 17, 24, 29, dan 41. Hasil rekonfigurasi dapat mereduksi kerugian daya sebesar 30.8361 %. Dan memperbaiki profile menjadi 0.98577 pu. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa metode BPSO bisa mereduksi rugi tengangan sebesar 30.8361 %.