Analisis Optimal Power Flow Sistem Kelistrikan Pulau Lombok Menggunakan Hybrid Algorithm Particel Swarm Optimization and Simulated Annealing (PS0-SA)

Dengan semakin bertambahnya permintaan terhadap energi listrik perlu dilakukan optimisasi terhadap pembangkitan tenaga listrik agar menghasilkan biaya pembangkitan yang minimum namun tetap mampu menyuplai permintaan beban dengan optimal. Optimal Power Flow (OPF) merupakan metode optimasi yang penting dalam operasi sistem tenaga listrik. Optimal Power Flow memiliki tujuan untuk minimalisasi biaya pembangkitan dengan mengatur daya keluaran setiap pembangkit. Optimal Power Flow akan digunakan untuk mendapatkan nilai optimal pembangkitan masing-masing pembangkit pada saat beban puncak menggunakan algoritma Particel Swarm Optimization and Simulated Annealing (PSO-SA) yang divalidasi menggunakan Matpower. Fungsi objektif yang akan dioptimasi adalah biaya pembangkitan generator. Data yang digunakan pada optimasi ini adalah data pada sistem kelistrikan Lombok yang memiliki tujuh pembangkit, Sembilan belas bus, dan sembilan belas saluran. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode Particel Swarm Optimization and Simulated Annealing (PSO-SA) mampu melakukan perhitungan Optimal Power Flow pada sistem kelistrikan Lombok dengan tetap memenuhi batasan-batasan yang ditentukan seperti equality constraints dan inequality constraints. Hasil simulasi menggunakan metode PSO-SA menunjukkan bahwa biaya pembangkitan yang dihasilkan dari PSO-SA memiliki biaya pembangkitan yang paling rendah dibandingkan hasil dari data actual yakni sebesar $ 31158. Total daya yang dibangkitkan menggunakan metode PSO-SA sama dengan jumlah beban ditambah jumlah losses sebesar 193,736 MW sesuai dengan equalitity constraints dan memenuhi inequalitity constraints yaitu nilai tegangan pada bus dalam rentang 0,95 pu sampai 1,05 pu serta daya yang megalir pada saluran tidak ada yang melebihi kapasitas saluran yang sudah ditentukan. ==================================================================================================================================== With the increasing demand for electrical energy, it is necessary to optimize the generation of electric power in order to produce minimum generation costs but still be able to supply the load demand optimally. Optimal Power Flow (OPF) is an important optimization method in the operation of electric power systems. Optimal Power Flow has a goal of minimizing generation costs by adjusting the output power of each generator. Optimal Power Flow will be used to obtain the optimal generation value for each power plant during peak load using the Particle Swarm Optimization and Simulated Annealing (PSO-SA) algorithm which is validated using Matpower. The objective function to be optimized is the generator generation cost. The data used in this optimization is data on the Lombok electricity system which has seven generators, eighteen buses, and eighteen branch. The test results show that the Particle Swarm Optimization and Simulated Annealing (PSO-SA) method is capable of calculating Optimal Power Flow in the Lombok electricity system while still meeting the specified limits such as equality constraints and inequality constraints.The simulation results using the PSO-SA method show that the cost resulting from PSO-SA has the lowest generation cost compared to the results from the actual data which is $ 31158. The total power generated using PSO-SA method is equal to the total load plus the total losses of 193.736 MW according to the equality constraints and compatible with inequality constraints, the voltage value on the bus in the range of 0.95 pu to 1.05 pu and the power flowing on the channel does not exceed the channel capacit