HSABC Algorithm Pada Optimasi Produksi Daya Pembangkit Berbasis Random Population dan Migrasi Random Walk

Abstract

Operasi ekonomis sistem tenaga listrik dibutuhkan agar penyediaan dan produksi daya listrik terjamin dengan kombinasi energy producer yang tepat. Artikel ini bertujuan menentukan kondisi optimal pada proses produksi daya listrik melalui fungsi optimasi economic dispatch dengan inklusi efek emisi dan kondisi teknis operasional. Optimasi menjadi salah satu isu penting dalam produksi daya pembangkit yang cukup rumit untuk ditetapkan secara konvensional, oleh karena Harvest Season Artificial Bee Colony (HSABC) Algorithm digunakan sebagai tool dalam menyelesaikan persoalan optimasi yang dirumuskan dalam pernyataan Combined Economic and Emission Dispatch (CEED). CEED saat ini menjadi salah satu bahasan penting dalam operasi sistem tenaga, sejalan dengan tingginya value add terhadap persoalan emisis global. Sistem yang digunakan adalah model IEEE-30 bus system diadopsi sebagai sistem uji untuk menentukan solusi terbaik pada masalah CEED dengan mempertimbangkan semua constraints yang ada, memantau karakteristik komputasi pada HSABC Algorithm. Untuk melakukan komputasi, maka program HSABC Algorithm dirancang dengan menggunakan random population yang diimplementasikan dengan compromised factor pada kasus CEED, serta dengan random walk untuk pola pergeseran solusi penghitungan biaya optimal pada nilai yang berbeda dalam random population. Dari hasil simulasi dapat dipahami bahwa permintaan beban berdampak pada biaya, emisi polutan, dan produksi daya yang dihasilkan dari pembangkit.