Optimasi Biaya Pembangkitan Pada Sistem Standar IEEE 30 Bus Menggunakan Adaptive Particle Swarm Optimization - Ali Mukti; Ermanu Azizul; Novendra Setyawan (FORTEI Regional VII Jawa Timur, 2019)
Dalam sistem pengembangan tenaga listrik, pemakaian bahan bakar adalah hal yang perlu diperhatikan, karena sekitar 60% dari total operasi adalah bahan bakar. Untuk dapat mengatur operasi pembangkit, sistem penjadwalan yang tepat dan akurat sangat diperlukan, yaitu dengan mengatur setiap unit pembangkit untuk beroperasi secara optimal dan ekonomis serta rugi-rugi dari transmisi dapat direduksi yang tentunya muncul dalam sistem pembangkit listrik. Analisis untuk menyelesaikan biaya pembangkitan biasa disebut Economic Dispatch (ED). Hal ini bertujuan untuk menekan biaya operasional pembangkitan dan juga mengurangi rugi-rugi daya. Penelitian ini menggunakan tiga metode, yaitu metode konvensional Newton Rapshon (N-R), metode Particle Swarm Optimization (PSO), dan metode Adaptive Particle Swarm Optimization (APSO). Hasil simulasi menunjukkan bahwa metode APSO dapat mereduksi daya sebesar 9.86 % dari metode konvensional N-R dan 2.65 % dari metode PSO, sedangkan hasil biaya pembangkitan didapatkan sebesar 8.04 % dari metode konvensional N-R dan 0.01 % pada metode PSO. Dari hasil perhitungan, APSO lebih unngul untuk optimalisasi daya daripada metode konvensional N-R dan metode PSO. Sedangkan untuk opimasi biaya pembangkitan terbaik didapatkan dengan metode PSO dan APSO.