Rokonfigurasi Jaringan Distribusi Dinamis Optimal Untuk Meminimal Rugi Daya Menggunakan Metoda Binary Particle Swarm Optimization (BPSO)

Berjalannya waktu, rekonfigurasi jaringan distribusi sangat dibutuhkan untuk mengontrol rugi-rugi daya pada suatu daerah. Rekonfigurasi jaringan distribusi menjadi salah satu tugas utama dalam mengatur sistem distribusi. Pada rekonfigurasi jaringan ada yang bersifat statis dan dinamis. Saat statis beban di asumsikan konstan (tetap) dan pada saat dinamis beban di asumsikan bervariasi (berubah-ubah) seiring berjalannya waktu. Masalah pada rekonfigurasi jaringan distribusi adalah menentukan status pada distribusi jaringan sehingga meminimalisasikan kerugian pada saluran. Pada tugas akhir ini, permasalahan akan lebih di fokuskan untuk mengurangi rugi daya dengan metode Binary Particle Swarm Optimization pada 4 penyulang sistem kelistrikan ULP Taman. Metode ini dipakai untuk mencari keefektifan suatu konfigurasi jaringan untuk mendapatkan rugi-rugi jaringan yang paling rendah. Setelah dilakukannya rekonfigurasi didapat penurunan rugi – rugi daya sebesar 56.7081% atau 105.461 kW untuk daya aktif dan 31.106 % atau 39.844% kVAR untuk daya reaktif, dengan nilai rugi – rugi daya dari 185.9726 kW dan 78.08 kVAr menjadi 80.511 kW dan 46.974 kVAr. Rekonfigurasi juga menaikkan tegangan minimum sistem dari 0.92724 pu menjadi 0.971 pu ================================================================================================== Over time, distribution network reconfiguration is needed to control power losses in an area. Distribution network reconfiguration is one of the main tasks in managing the distribution system. In the network reconfiguration there are static and dynamic. When static the load is assumed to be constant (fixed) and when dynamic the load is assumed to vary (change) over time. The problem with reconfiguring the distribution network is to determine the status of the distribution network so as to minimize channel losses. In this paper, the problem will be more focused on reducing power loss using the Binary Particle Swarm Optimization method at 4 feeder electrical system ULP Taman. This method is used to find the effectiveness of a network configuration to get the lowest network losses. After reconfiguration, the power losses decreased by 56.7081% or 105.461 kW for active power and 31.106 % or 39.844% kVAR for reactive power, with power losses from 185.9726 kW and 78.08 kVAr to 80.511 kW and 46.974 kVAr. The reconfiguration also increased the minimum system voltage from 0.92724 pu to 0.971 pu