Abstrak —  Permintaan  daya  listrik  yang  terus  bertambah menyebabkan  daya  listrik  yang  disuplai  oleh  pembangkit menjadi  lebih  besar.  Kondisi  beban  yang  harus  disuplai pembangkit  selalu  berubah-ubah  tiap  waktunya,  maka penyaluran  energi  listrik  haruslah  sesuai  antara  energi  yang terbangkitkan  oleh  pembangkit  dengan  jumlah  beban  yang harus  disuplai  untuk  memperoleh  biaya  pembangkitan  yang paling  ekonomis.  Pada  Tugas  Akhir  ini  untuk  mendapatkan biaya yang ekonomis akan dilakukan penjadwalan pembangkit yang  optimal.  Penjadwalan  pembangkitan  bertujuan  untuk mendapatkan  biaya  operasional  yang  minimum  tetapi  tetap dapat memenuhi permintaan beban yang ada.
Penggunaan  generator  dengan  bahan  bakar  fosil  dapat memberikan  efek  pencemaran  lingkungan  akibat  emisi  sisa dari pembakaran. Melihat permasalahan yang ada, penggunaan  turbin  angin,  merupakan  solusi  yang  tepat. Penggunaan turbin angin amat bermanfaat untuk mengurangi emisi  yang  dihasilkan  oleh  generator  konvensional.  Selain dapat  mengurangi  emisi  yang  dihasilkan,  penggunaan  turbin angin dapat mengurangi biaya operasional, karena penggunaan  turbin  angin  tidak  memerlukan  energi  fosil sebagai bahan bakar.
Kata  Kunci — Unit  Commitment,  Particle  Swarm, Optimization, Optimal Power Flow , Turbin Angin, Emisi.

## I. P ENDAHULUAN
NTUK  memenuhi  kebutuhan  energi  manusia dibutuhkan  kapasitas  pembangkit  yang  terus meningkat  sehingga  mengharus  menggunakan pembangkit lebih dari satu unit pembangkit yang beroperasi [1].  Jumlah  beban  yang  harus  disuplai  pembangkit  selalu berubah-ubah  tiap  waktu  nya.  Oleh  karena  itu,  penyaluran energi  listrik haruslah sesuai  antara  energi yang terbangkitkan  oleh  pembangkit  dengan  jumlah  beban  yang harus disuplai untuk  memperoleh biaya pembangkitan  yang paling  ekonomis.  Untuk  mendapatkan  biaya  pembangkitan yang  ekonomis,  diperlukan  suatu  mekanisme  pembagian pembebanan pada pembangkitan  yang biasa disebut dengan Optimal  Power  Flow.  Optimal  Power  Flow merupakan perhitungan  pembagian  pembebanan  pembangkit  dengan mempertimbangkan  aliran  daya.  Selain  diperlukannya mekanisme  pembagian  pembebanan,  diperlukan  juga  suatu mekanisme penjadwalan penyambungan dan pelepasan  unit pembangkit  yang  disebut Unit  Commitment  (UC).  Unit Commitment merupakan penjadwalan  waktu penyalaan  unit pembangkit  pada  system  tenaga  listrik  yang  direncanakan dalam  waktu  yang  berbeda-beda. Dalam  penjadwalannya UC  juga  mempertimbangkan  kondisi  optimal  ekonomi,  dan batasan-batasan teknis pengoperasian pembangkitan.
Penggunaan  sumber  energi  listrik  yang  dapat  diperbarui merupakan  salah  satu  cara  untuk  mendapatkan  biaya pembangkitan  yang  ekonomis,  karena  tidak  memerlukan
bahan  bakar  fosil  sebagai  bahan  bakarnya.  Salah  satu sumber  energi  listrik  yang  menggunakan  energi  terbarukan adalah  penggunaan  turbin  angin,  dimana  pada  sistem pembangkitan menggunakan turbin angin hanya menggunakan bahan bakar sebagai sumber energi generator konvensional saja [2]. Dalam penggunaan turbin angin pada sistem  pembangkitan  energi  listrik  dapat  dihasilkan  secara langsung,  sehingga  dapat  membantu  memenuhi  permintaan beban.
Selain mendapatkan biaya pembangkitan yang ekonomis, faktor yang penting diperhitungkan adalah kadar emisi yang dihasilkan  oleh  sistem  pembangkitan.  Atas  pertimbangan kondisi  bumi  yang  semakin  memburuk,  dampak  dari  emisi akan sangat berpengaruh terhadap kondisi bumi khusus nya lapisan  atmofser.  Pada  sistem  pembangkitan  menggunakan turbin  angin  yang  diintegrasikan  dengan  generator konvensional akan tetap menggunakan bahan bakar fosil dan menghasilkan emisi sisa pembakaran. Sulphur Oxide (SO2), Carbon Oxide (CO2), dan Nitrogen Oxide (NOx) merupakan emisi berbahaya yang dihasilkan dari sisa pembakaran, yang dapat menyebabkan pencermaran lingkungan, maka dari itu kadar  emisi  tersebut  harus  segera  dikurangi  karena  dampak yang dihasilkan berbahaya.
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  penjadwalan  terhadap unit pembangkitan agar di dapatkan biaya operasional  yang ekonomis.  Pada  sistem  pembangaktian  akan  digunakan turbin angin yang terhubung dengan generator konvensional. Dimana  pada  penelitian  ini  akan  dianalisa  juga  efek  dari penggunaan  turbin  angin  pada  sistem  pembangkitan  yang dimana  akan  berpengaruh  terhadap  kinerja  generator konvensional dan emisi yang dihasilkan.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Unit Commitment
Unit  commitment merupakan  penjadwalan  hubung-lepas pembangkitan  unit  pembangkit  pada  sistem  tenaga  listrik dalam kurun waktu tertentu, dengan tujuan untuk memenuhi permintaan  beban.  Penjadwalan  ini  biasanya  ditentukan berdasarkan  permintaan  beban  manusia  yang  selalu berubah-ubah tiap waktunya. Tujuan utama dari penjadwalan ini adalah untuk mendapatkan biaya pembangkitan yang ekonomis dalam periode waktu tertentu, namun  tetap  mempertimbangkan  batasan-batasan  operasi yang  ada.  Setip  unit  pembangkit  memiliki  berbagai  batasan operasi  seperti spinning  reserve, minimum  up-down  time, pembangkitan  daya  maksimum  dan  minumin,  dan  biaya penyalaan unit pembangkitan. Dibeberapa kasus konfigurasi jaringan  transmisi  juga  dipertimbangkan,  hal  ini  karena jaringan  transmisi  akan  mengatur  aliran  daya  maksimum yang dapat mengalir pada suatu saluran.

## Unit Commitment Pada Sistem Pembangkitan Tenaga Angin Untuk Mengurangi Emisi Dengan Menggunakan Particle Swarm Optimization
Muhammad Arindra, Rony Seto Wibowo, dan Dedet Candra Riawan Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111
e-mail : ronyseto@ee.its.ac.id , dedet.riawan@ee.its.ac.id , arindra.muhammad@gmail.com .
U
Permasalahan Unit  Commitment merupakan  kombinasi dari  dua  sub-masalah.  Pertama  adalah  menentukan  unit pembangkit yang akan dinyalakan. Kedua adalah menentukan jumlah biaya  generasi dari masing-masing unit yang  berkomitmen.  Unit  pembangkit  memiliki  perbedaan efisiensi operasi dan karakteristik kinerja yang merefleksikan  inputan  yang  dibutuhkan.  Dengan  demikian, operasi  UC  diselesaikan  dalam  dua  tahap.  Kombinasi  unit pembangkit  yang  menghasilkan  biaya  produksi  paling ekonomis  akan  dipilih  sebagai  jadwal  UC  untuk  setiap  jam [3].
Dalam  penjadwal  pembangkitan,  akan  dicari  kombinasi yang  optimum  untuk  mendapat  biaya  pembangkitan  yang murah.  Kombinasi  yang  digunakan  merupakan  kombinasi dari  unit  yang  beroperasi  dan  unit  tidak  beroperasi,  yang nanti  akan  digunakan  unutk  melakukan  perhitungan pembangkitan. Dalam menentukan kombinasi yang digunakan ada bebrapa metode yang dapat digunakan yaitu,
1. Priority list atau urutan prioritas Priority  list merupakan  kombinasi  dalam  penjadwalan pembangkit dengan mempertimbangkan biaya pembangkitan yang paling murah.
2. Complete Enumeration
Complete  enumeration merupakan  kombinasi  dalam perhitungan penjadwalan
pembangkit dengan memperhitungkan  seluruh  kombinasi  yang  mungkin terjadi.
Pada  permasalahan  yang  ada  unit  commitment  digunakan unutk  mendapatkan  biaya  operasional  yang  optimal  dan menjaga lifetime dari  setiap  unit  pembangkit.  Unutk mendapatkan  dua  hal  tersebut  ada  beberapa  batasan  yang digunkan pada unit commitment yaitu sebagai berikut:
1. Spinning Reserve (Cadangan Berputar) Spinning  reserve adalah  jumlah  total  energi  yang tersedia, dari hasil pembangkitan semua unit pembangkit, dikurangi dengan beban dan kerugian yang ada  pada  sistem  tenaga  listrik.  Cadangan  yang  dimiliki setiap  unit  pembangkit  yang  beroperasi  harus  dapat manggulangi  daya  yang  berkurang  pada  sistem,  akibat adanya  unit  pembangkit  yang  mengalami  kegagalan operasi sehingga penurunan dari frekuensi sistem masih berada pada kondisi aman.
2. Thermal Unit Contrains
Thrmal  unit dapat  hanya  dapat  beroperasi  jika  terjadi perubahan  temperature,  perubahan  temperature  akan mempengaruhi  pada  batasan  waktu  menyalakan  dan memadamkan  unit,  oleh  karena  itu  terdapat  berbagai kondisi operasi thermal unit seperti,
 Minimum up time
 Minimum donw time
3. Star Up Cost Star  up  cost merupakan  biaya  yang  dibutuhkan  oleh unit  pembangkit  untuk  start  dari  kondisi  tidak beroperasi  samapai  unit  pembangkit  beroperasi.  Ada beberapa jenis kondisi penyalaan unit pembangkit yaitu,
 Cold temperature starting
 Working temperature starting

## B. Fungsi Objektif unit commitment
Secara  teoritis  fungsi  objektif  unutk  penjadwalan unit commitment adalah  jumlah  seluruh  biaya  operasi  di jumlahkan  dengan  biaya  penyalaan  dan  pemadaman  tiap unit pembangkit yang menyuplai daya di setiap jam nya.
∑ ∑ [ ( )] ( ) (1)
Biaya bahan bakar unit pembangkit,
(2) Waktu nyala minimum, Waktu padam minimum, Kesetimbangan daya ∑ (3)

## Rentang daya pembangkitan

## Keterangan,
N              = Jumlah unit pembangkit yang digunakan H              = Jumlah periode jam  penjadwalan n,h             = Indeks unit (1,2,3,…)
=  Variable  control  untuk  pembangkit  n  pada jam h
= Variabel control status nyala/mati unit pembangkit n pada jam h
= Biaya total pembangkitan pada jam h = biaya operasi unit n pada jam h
= Koefisien fungsi biaya unit n =  Biaya  penyalaan  saat  kondisi  dingin  unit  n pada  jam h
= Waktu penyalaan saat kondisi dingin unit n = Waktu nyala minimum unit n
= Waktu padam minimum unit n
= Biaya pemadaman uni n pada jam h =  Rentang  waktu  selama  unit  n  menyala  atau padam
= Permintaan beban puncak pada jam h = Daya output maksimal/miimal unit n

## C. Optimal Power Flow
Optimal  power  flow merupakan  pengembangan  dari economic dispatch yang memperhitungkan aliran daya. OPF berfungsi  melakukan  pembagian  pembangkitan  pada  tiap unit  pembangkitan  dengan  memperhitungkan  aliran  daya pada saluran dengan total biaya yang minimal.
Fungsi  objektif  dari  OPF  adalah  menentukan  total  biaya yang  optimal  pada  sistem.  Untuk  mendapatkan  total  biaya yang optimal dapat meminimalkan biaya bahan bakar,  yang berkaitan  dengan  besarnya  pembangkitan  pada  masing masing  unit  pembangkit.  Meminimalkan  biaya  kerugian pada  pelepasan  beban  juga  dapat  berpengarug  pada  biaya produksi.  Proses  pelepasan  beban  biasa  nya  digunakan untuk  mendapatkan  sistem  yang  diinginkan.  Dampak  dari pelepasan beban akan dapat merugikan konsumen.
Perhitungan optimasi pada OPF mencakup:
a) Fungsi objektif:
Fungsi objektif  berupa total biaya pembangkitan (satuan mata uang/jam)

## ∑
Indeks nomor bus ditunjukkan oleh i , dan F i (P i ) merupakan fungsi biaya generator.
b) Inequality constraint generator:
Untuk i dari 1 hingga sejumlah n bus
Untuk  perhitungan  yang  lebih  mendekati  keadaan real sistem,  persamaan  OPF  dapat  ditambahkan  dengan  batasan batasan  lain,  misalnya inequality  constraint kapasitas saluran, inequality  constraint tegangan  pada  bus,  dan sebagainya.
Dynamic  optimal  power  flow merupakan  pengembangan dari  OPF  yang  menggunakan  beban  yang  dinamis.  Beban yang  berubah  ubah  ini  akan  digunakan  sebagai  parameter untuk  penjadwalan  pembangkitan.  Pada  tugas  akhir  ini  di asumsikan beban akan berubah tiap rentang selama satu jam.

## D. Emisi
Dalam  setiap  operasi  system  tenaga  listrik  ada  dua  hal yang  perlu  diperhatikan  yaitu,  biaya  pembangkitan  dan emisi  gas  buang  dari  masing  masing  unit  pembangkit. Bebrapa pembangkit listrik yang menggunakan bahan bakar fosil  akan  menghasilkan  emisi  dari  sisa  pembakaran.  Emisi tersebut  dapat  berupa Sulfur  Dioksida (SO2), Karbon Dioksida (CO2),  dan Nitrogen  Oksida (NOx).  Untuk perhitungan emisi dapat digunakan persamaan berikut:
∑ (4)
dimana α i , β i , γ i , δ i , dan λ i adalah koefisien non-negatif dari karakteristik emisi generator unit- i . Keterangan, E(P) = total emisi generator dalam g = koefisien non-negatif SO2
= koefisien non-negatif CO2
= koefisien non-negatif NOx

## III. PENERAPAN PSO PADA PENJADWALAN SISTEM PEMBANGKITAN
A. Particel Swarm Optimization
Particle  Swarm  Optimization (PSO)  adalah  metode optimasi yang berbasis berdasarkan populasi burung yang di kembangkan pada tahun 1995, dimana pada metode ini tiap individu  diumpamakan  sebagai  partikel.  Partikel  ini berfungsi  sebagai  calon  pemberi  solusi  dari  permasalhan yang akan di optimasikan, dimana dalam mencari solusi tiap partikel  ini  akan  mengganti  posisi  dan  kecepatan  nya  tiap waktu.  Dalam  proses  mencari  nilai  yang  optimum,  setiap partikel  akan  menentukan  posisi  terbaiknya  sendiri berdasarkan  posisi  nya  sendiri  ( local  best )  dan  posisi partikel  lain  nya( global  best ).  Proses  pencarian  Pbest  dan Gbest dapat diilustrasikan pada gambar berikut
Pencarian  solusi  dilakukan  oleh  banyak  partikel  dalam suatu populasi tertentu. Setiap partikel akan mempresentasikan  solusi  dari  permasalahan  berdasarkan posisi  yang dimiliki. Dalam menentukan posisi tiap partikel
akan menyesuaikan dengan posisi terbaik partikel dan posisi terbaik  populasi  pada  waktu  yang  sama.  Jadi  penyebaran pengalaman  terjadi  pada  partikel  itu  sendiri  dan  antara partikel  itu  sendiri  dengan  partikel  terbaik  pada  populasi tersebut.  Setelah  proses  ini  dilanjutkan  dengan  mencari posisi  terbaik  partikel  dengan  melakukan  iterasi.  Iterasi dilakukan  unutk  mendapatkan  mendapatkan  posisi  yang relatif stabil dalam batas iterasi yang ditetapkan.
Setiap  partikel  diperlakukan  seperti  sebuah  titik  pada suatu dimensi ruang tertentu. Kemudian terdapat dua faktor yang  memberikan  karakter  terhadap  status  partikel  pada ruang pencarian  yaitu posisi partikel dan kecepatan partikel [4].
Faktor  lain  yang  dibutuhkan  tiap  partikel  untuk menentukan solusi adalah kecepatan. Kecepatan ini berguna untuk mentukan seberapa cepat sebuah partikel menemukan posisi  yang  optimal.  Tiap  iterasi  kecepatan  akan  terus berubah  se  iring  dengan  posisi  partikel  yang  terus  di evaluasi.  Perubahan  posisi  dan  kecepatan  partikel  dapat  di tentukan dengan persamaan berikut:
[ ] [ ] (5)
Dengan persamaan di atas kecepatan secara bertahap akan berubah  semakin  mendekati  Pbest  dan  Gbest.  Sedangkan update posisi dapat di tentukan dengan persamaan berikut:
(6)
Dimana,
: Kecepatan Partikel
x      : Posisi Partikel j       : Indeks Partikel
i       : Iterasi ke-i
: Konstanta
: Bilangan Random
Pbest  : Posisi Terbaik Lokal Gbest : Posisi Terbaik Global
Pada  awalnya  fungsi  PSO  hanya  mampu  menyelesaikan permasalahan  optimasi  pada  bilangan  real,  tetapi  seiring berjalannya  waktu  fungsi  PSO  telah  dikembangkan  agar mampu menyelesaikan permasalahan optimasi pada bilangan  biner,  yang  biasa  disebut  dengan Binary  Particle Swarm  Optimization  ( BPSO ). Pada  penggunaan  BPSO  ada disedikit  perbedaan,  terutama  proses  update  posisi  partikel tidak  menggunakan  persamaaan  sebelum  nya,  melainkan menggunakan persamaan berikut :
(7)
Berikut  ini  adalah  langkah  –  langkah  yang  di  lakukan  pada PSO unutk mendapatkan nilai yang optimum  Tentukan posisi awal dan kecepatan partikel secara acak.
 Evaluasi fitness dari  setiap  partikel  berdasarkan posisinya.
 Tentukan  partikel  dengan fitness terbaik  sebagai  Gbest. Pada awal, Pbest akan sama dengan posisi awal
 Perbarui kecepatan partikel disetiap iterasi nya
 Dengan  kecepatan  yang  baru  dapat  ditemukan  posisi baru juga
Ulangi semua langkah sampai maksimal iterasi dipenuhi

## IV. SIMULASI DAN ANALISA

## A. Hasil Simulasi
Tabel  1  menunjukan  penjadwalan  pada  kasus  1  yang merupakan  merupakan  penjadwal  6  pembangkit  termal berbahan  bakar.  Tabel  2  menunjukan  penjadwalan  pada kasus  2  yang  merupakan  merupakan  penjadwal  5 pembangkit  termal  berbahan  bakar  dan  1  pembangkit menggunakan turbin angin pada unit 6, dimana kondisi awal semua  pembangkit  termal  dalam  keadaan  mati  dan  turbin angin  dalam  keadaan  menyala  karena  ketersedian  angin yang  mencukupi.  Penjadwalan  pembangkit  dilakukan selama 24 jam dimana tiap jam memiliki kondisi beban yang berubah ubah
Tabel 1 Tabel penjadwalan pembangkit Kasus 1 JAM UNIT 1 2 3 4 5 6 1 1 1 1 0 0 0 2 1 1 1 0 0 0 3 1 1 1 0 0 0 4 1 1 1 0 0 0 5 1 1 1 0 0 0 6 1 1 1 0 0 0 7 1 1 1 0 0 0 8 1 1 1 0 0 0 9 1 1 1 0 0 0 10 1 1 1 0 0 0 11 1 1 1 0 0 0 12 1 1 1 0 0 0 13 1 1 1 0 1 0 14 1 1 1 0 1 0 15 1 1 1 0 1 0 16 1 1 1 0 0 0 17 1 1 1 0 1 0 18 1 1 1 0 0 1 19 1 1 1 0 0 1 20 1 1 1 0 1 0 21 1 1 1 0 1 0 22 1 1 1 0 0 0 23 1 1 1 0 0 0 24 1 1 1 0 0 0 Tabel 2 Tabel penjadwalan pembangkit Kasus 2 JAM UNIT 1 2 3 4 5 6 1 0 1 1 0 0 1 2 0 1 1 0 0 1 3 0 1 1 0 0 1 4 0 1 1 0 0 1 5 0 1 1 0 0 1 6 0 1 1 0 0 1 7 1 1 1 0 0 1 8 1 1 1 0 0 1 9 1 1 1 0 0 1 10 1 1 1 0 0 1 11 1 1 1 0 0 1 12 1 1 1 0 0 1 13 1 1 1 0 0 1 14 1 1 1 0 0 1 15 1 1 1 0 0 1 16 1 1 1 0 0 1 17 1 1 1 0 0 1 18 1 1 1 0 0 1 19 1 1 1 0 0 1 20 1 1 1 0 0 1 21 1 1 1 0 0 1 22 1 1 1 0 0 1 23 1 1 1 0 0 1 24 1 1 1 0 0 1
Tabel 3 dan Tabel 4 merupakan perhitungan dari biaya pembangkitan unit pembangkit pada kasus 1, dimana data yang diberikan merupakan data biaya yang diperlukan tiap
jam nya dan total baiya pembangkitan selama 24 jam. Perhitungan biaya dalam table tersebut merupakan perhitungan biaya dalam satuan mata uang dollar.
Tabel 3
Tabel biaya pembangkitan Kasus 1 JAM Biaya ($) Operasi Penyalaan Pemadaman Pembangkitan 1 21.46 0.476 0 21.94 2 20.1 0 0 20.1 3 19.19 0 0 19.19 4 20.77 0 0 20.77 5 26.10 0 0 26.10 6 22.51 0 0 22.51 7 27.20 0 0 27.20 8 29.82 0 0 29.81 9 31.72 0 0 31.72 10 30.95 0 0 30.95 11 27.94 0 0 27.94 12 28.69 0 0 28.69 13 37.34 0.18 0 37.52 14 36.56 0 0 36.56 15 35.79 0 0 35.79 16 32.49 0 0 32.49 17 39.67 0.072 0 39.74 18 41.42 0.113 0 41.54 19 43.10 0 0 43.10 20 40.44 0.18 0 40.62 21 38.50 0 0 38.50 22 33.65 0 0 33.65 23 29.81 0 0 29.81 24 27.94 0 0 27.94 Total Biaya Pembangkitan ($) 744.30 Tabel 4 Tabel biaya pembangkitan Kasus 2 JAM Biaya ($) Operasi Penyalaan Pemadaman Pembangkitan 1 11.9819 0.413 0 12.3949 2 10.8076 0 0 10.8076 3 9.4642 0 0 9.4642 4 11.2087 0 0 11.2087 5 16.3988 0 0 16.3988 6 12.741 0 0 12.741 7 18.8956 0.176 0 19.0716 8 20.8068 0 0 20.8068 9 22.4429 0 0 22.4429 10 22.4831 0 0 22.4831 11 19.4794 0 0 19.4794 12 19.6342 0 0 19.6342 13 26.6445 0.18 0 26.6445 14 25.7783 0 0 25.7783 15 25.2441 0 0 25.2441 16 23.15 0 0 23.15 17 28.9281 0.072 0 28.9281 18 30.3366 0.113 0 30.3366 19 31.379 0 0 31.379 20 29.5804 0.18 0 29.5804 21 27.8098 0 0 27.8098 22 24.2201 0 0 24.2201 23 20.697 0 0 20.697 24 19.1378 0 0 19.1378 Total Biaya Pembangkitan ($) 509.84
Tabel  5  dan  Tabel  6  merupakan  perhitungan  emisi  pada kasus  1.  Pada  table  ini  menunjukan  emisi  yang  dihasilkan dari  pembangkitan  tiap  generator.  Pada  generator  unit  6 kasus  2  dimana  menggunakan  turbin  angin  tidak menghasilkan  emisi  karena  menggunakan  energy  yang bersumber  dari  angin  sebagai  penggerak  turbin.  Dimana jenis  emisi  yang  di  hasilkan  NOx,  SO 2 ,  dan  CO 2 .  Jumlah emisi  yang  diberikan  merupakan  perhitungan  jumlah  emisi dalam 24 jam dalam satuan ton.
Tabel 5 Tabel emisi pembangkitan Kasus 1
Tabel 6

## Tabel emisi pembangkitan Kasus 2

## B. Analisa
Dari  hasil  simulasi  penjadwalan  kasus  1  yang  didapat penjadwalan  yang diberikan menunjukan penjadwalan  yang sesuai  dengan  permintaan  beban  yang  perlu  dipenuhi, dengan kombinasi yang menghasilkan total biaya pembangkitan yang ekonomis. Dilihat dari hasil penjadwalan  yang  didapat  tidak  ada  unit  pembangkit  yang melanggar syarat nyala dan padam minimum sesuai batasan yang diberikan pada table 3.1.
Penjadwalan  yang  diberikan  pada  kasus  2  memberikan kombinasi  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  beban  yang diperlukan,  dengan  kondisi  unit  6  yang  selalu  beroperasi, kondisi  ini  diperoleh  karena  ketersedian  angin  selama  24 jam selalu memadai unit 6 untuk beroperasi.
Dari hasil penjadwalan yang diberikan dapat dilihat tidak ada unit pembangkit  yang  melanggar persyaratan nyala dan padam minimum sesuai batas ada.
Dari  penjadwalan  yang  sudah  ditentukan  maka  tiap generator  akan  membangkitakan  daya  sesuai  permintaan beban  yang  ada,  dimana  daya  yang  di  hasilkan  tiap  unit pembangkit berbeda beda. Dari hasil perhitungan pembangkit pada kasus 1, menunjukan jumlah pembangkitan  tiap  unit  pembangkit  sesuai  dengan permintaan  beban  yang  ada  dan  tidak  ada  unit  pembangkit yang  menghasilkan  daya  yang  melanggar  batas  maksimum dan  minimum  pembangkitan  daya.  Dapat  dilihat  dari  hasil yang  didapat,  generator  unit  4  tidak  beroperasi  sama  sekali selama  24  jam,  hal  itu  dikarenakan  unit  4  tidak  menjadi prioritas  utama  untuk  beroperasi,  sehingga  jika  permintaan beban masih bisa disuplai dari generator lain generator unit 4  tidak  bekerja.  Generator  unit  4  tidak  menjadi  prioritas utama untuk berperasi disebabkan karena biaya operasioanal yang dimiliki unit 4 paling mahal dari unit yang lain, hal ini yang menyebabkan pengoperasian unit 4 sangat diminimalkan.
Hasil  pembangkitan  pada  kasus  2  menunjukan  total pembangkitan  tiap  generator  mensuplai  daya  sesuai permintaan  beban  yang  ada.  Tiap  generator  juga  mensuplai daya sesuai kapasitas yang dimiliki, sehingga tidak ada unit yang melanggar batas minimum dan maksimum pembangkitan.  Berdasarkan  penjadwalan  yang  dihasilkan pada  kasus  2  dimana  unit  6  selalu  beroperasi  karena ketersedian  angin  yang  mencukupi.  Unit  6  yang  memiliki sumber pembangkit energy dari angin, sehingga unit 6 tidak memerlukan  biaya  pembangkitan,  karena  hal  tersebut pengoperasian  unit  6  sangat  dimakasimalkan  untuk memenuhi permintaan beban.  Suplai daya yg diberikan unit 6 akan selalu maksimal sesuai dengan kecepatan angin yang tersedia.
Dari  total  pembangkitan  tiap  unit  pembangkit  dapat dilihat  generator  unit  6  menghasilkan  daya  paling  banyak, pemaksimalan  pembangkitan  pada  generator  unit  6  karena dalam  pembangkitan  nya  unit  6  tidak  memerlukan  biaya pembangkitan.
Hasil  dari  biaya  pembangkitan  merupakan  penjumlahan dari  biaya  operasi  ditambah  dengan  biaya  penyalaan  dan pemadaman  generator.  Biaya  yang  diberikan  dalam  satuan mata  uang  dollar.  Hasil  perhitungann  biaya  pada  kasus  1 sangat  beragam,  sesuai  dengan  permintaan  beban  yang berubah  ubah  selama  24  jam.  Biaya  pembangkitan  paling tertinggi  terdapat  pada  jam  ke  19  yaitu  sebesar  $  43.10, dimana  beban  pada  jam  tersebut  adalah  beban  yang  paling tinggi  selama  24  jam  yaitu  sebesar  22.7  MW.  Sedangkan biaya  pembangkitan  paling  rendah  terdapat  pada  jam  ke  3 yaitu  sebesar  $19.19,  dimana  beban  pada  jam  tersebut adalah  beban  terendah  selama  24  jam  yaitu  sebesar  11.35 MW.  Total  biaya  pembangkitan  yang  diperlukan  untuk mensuplai  beban  sebesar  416.18  MW  selama  24  sebesar  $ 744.30.
Sedangkan  pada  kasus  2  biaya  pembangkitan  paling tinggi  terdapat  pada  jam  ke  19  juga  yaitu  sebesar  $  31.1 beban yang perlu dipenuhi tidak berbeda yaitu sebesar 22.7 MW.  Untuk  biaya  pembangkitan  paling  rendah  terdapat pada jam ke 3 dengan permintaan beban sebesar 11.35 MW biaya  yang  diperlukan  sebesar  $  9.46.  Total  biaya pembangkitan yang diperlukan unutk mensuplai beban yang sama dengan kasus 1 sebesar $ 509.83
Dari dua kasus  yang di uji dimana  memiliki profil beban yang  sama  membutuhkan  biaya  pembangkitan  yang berbeda, yaitu pada kasus 1 sebesar $ 744.3 dan pada kasus 2  sebesar  $  509.84.  Perbedaan  biaya  pembangkitan  yang diperlukan  disebabkan  oleh  penggunaan  turbin  angin  pada unit  6  di  kasus  2.  Penggunaan  turbin  angin  ini  sangat berpengaruh  terhadapat  biaya  pembangkitan  system,  hal  itu dapat dilihat dari selisih biaya yang diperlukan, dengan kata lain  penggunaan  turbin  angin  dapat  menghemat  biaya sebesar $ 234.46 .
Perhitungan  emisi  yang  akan  diberikan  berupa  perhitungan tiap  jenis  emisi  yang  dihasilkan  oleh  tiap  unit  pembangkit dalam  satuan  ton.  Perhitungan  emisi  bergantung  dengan besar  daya  unit  pembangkit  yang  dihasilakn,  yang  akan dikalikan dengan factor emisi.
Pada  kasus  1  total  emisi  yang  dihasilkan  selama  24  jam sebesar  236.62  ton,  dengan  jumlah  emisi  NOx  paling  besar yaitu 217.77 ton, di ikuti dengan CO2 sebesar 14.3 ton, dan SO2  sebesar  4.53  ton.  Untuk  unit  pembangkit  yang menghasilkan  emisi  paling  banyak  adalah  generator  unit  2 dengan  total  emisi  yang  dihasilkan  sebesar  86  ton,  dimana generator  2  menjadi  generator  penghasil  daya  terbesar
JENIS EMISI UNIT JUMLAH (Ton) 1 2 3 4 5 6 Nox 71.55 79.16 62.40 0 3.1 1.51 217.77 SO2 1.49 1.64 1.29 0 0.06 0.031 4.53 CO2 4.70 5.20 4.09 0 0.20 0.09 14.30
TOTAL
TOTAL JENIS EMISI
UNIT
JUMLAH (Ton) 1 2 3 4 5 6 Nox 47.08 49.76 58.92 0 0 0 155.77 SO2 0.98 1.03 1.22 0 0 0 3.24 CO2 3.09 3.26 3.87 0 0 0 10.23 TOTAL 169.25
dengan  total  pembangkitan  selama  24  jam  sebesar  151.3 MW. Untuk unit yang mengahsilkan emisi paling sedikit ada generator unit 6 dengan  total  emisi  yang dihasilkan sebesar 1.63 ton, dimana generator unit 6 hanya menggenarasi daya sebesar  6  MW.  Pada  kasus  1  generator  unit  4  tidak menghasilkan emisi karena unit 4 tidak beroperasi.
Pada  kasus  2  total  emisi  yang  dihasilkan  sebesar  169.25 ton,  dengan  jumlah  emisi  NOx  sebesar  155.77  ton,  CO2 sebesar  10.23  ton,  dan  SO2  sebesar  3.24  ton.  Unit pembangkit  yang  menghasilkan  emisi  paling  bersar  adalah unit  3  dengan  total  emisi  yang  dihasilkan  sebesar  64  ton, dimana  daya  total  yang  digenerasikan  pada  unit  3  sebesar 112,62  MW.  Dan  unit  pembangkit  yang  mengahasilkan emisi  paling  kecil  adalah  unit  1  dengan  emisi  total  sebesar 51  ton,  dengan  daya  total  yang  dihasilkan  sebesar  90MW. Untuk  unit  6  yang  selalu  beroperasi  tiap  jam  nya  dan menggenerasi  daya  total  sebesar  113.9  MW  tidak menghasilkan  emisi,  karena  unit  6  menggunakan  sumber energy terbarukan yang ramah lingkungan.
Jika dilihat dari kasus 1 dan kasus 2 emisi yang dihasilkan berbeda,  yaitu  sebesar  236.6  ton  untuk  kasus  1  dan  169.25 ton  untuk  kasus  2.  Terdapat  perbedaan  emisi  yang  cukup besar antara kasus 1 dan kasus 2, dimana penggunaan turbin angin  pada  kasus  2  dapat  mereduksi  emisi  sistem  sebesar 67.4 ton
V. KESIMPULAN
Dari simulasi yang diperoleh didapatkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Algoritma PSO dapat digunakan unutk mengoptimasi unit commitment agar mendapatkan biaya pembangkitan yang minimum tetapi tetap dapat memenuhi permintaan beban yang dibutuhkan.
2. Kondisi awal pembangkit berpengaruh terhadap waktu beroperasi nya unit pembangkit, dan biaya pembangkitan system karena ada nya biaya nyala dan mati unit pembangkit.
3. Pemaksimalan pengoperasian unit pembangkit dipengaruhi biaya operasi tiap unit pembangkit yang berbeda beda
4. Penggunaan turbin angin pada system pembangkitan berpengaruh besar terhadap biaya pembangkitan dan emisi yang dihasilkan
5. Dengan menggunakan turbin angin dapat menghemat biaya sebesar $ 234.46, dan mereduksi emisi sebesar 67 ton
6. Hasil validasi tugas akhir ini dengan PowerGen
memiliki selisih biaya pembangkitan sebesar $3.68

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Allen J. Wood, Bruce F. Wollenberg, Power, Generation, Operation, and Control , John Willey & Sons Inc, America,   1996.
[2] Mohamed  Faisal  A,  Koivo  Heikki.,  “System  modeling  and  online optimal management of MicroGrid using
Mesh Adaptive Direct Search”, International Journal    of  Electrical  Power  & Energy Systems., Vol. 32,no 5 .   2010, pp. 398–407.
[3] R.Reddy  Gaddam,”Optimal  Unit  Commmitment  Using  Swarm Inteligence for Secure Operation of Solar Energy  Integrated Smart
Grid”.Thesis of intenasional   Institute Of Information
Technologi,India,2013.
[4] Kennedy and Ebenhart, 1995