Abstrak—Sistem  penyimpan  energi  telah  banyak  digunakan, seiring  meningkatnya  penggunaan  pembangkit  listrik  energi terbarukan.  Salah  satu  kelebihan  dari  sistem  penyimpan  energi adalah  dapat  meminimalkan  biaya  operasi  sistem  dan memperbaiki  profil  tegangan.  Namun,  pemasangan  penyimpan energi  dengan  lokasi  dan  ukuran  yang  kurang  sesuai  akan menyebabkan  biaya  operasi  sistem  yang  kurang  optimal  dan mengancam  stabilitas  tegangan,  khususnya  pada  sistem  yang memiliki pembangkit listrik tenaga angin. Karena sifat angin yang tidak  pasti,  sehingga  menyebabkan  daya  yang  disalurkan pembangkit  listrik  tenaga  angin  ke  sistem  berubah-ubah. Algoritma  Hybrid  Multi-Objective  Particle  Swarm  Optimization (HMOPSO)  digunakan  untuk  mencari  lokasi  dan  ukuran penyimpan  energi  yang  optimal  dalam  pertimbangan  ketidak- pastian distribusi tenaga angin. Algoritma HMOPSO mengkombinasikan  algoritma  Multi-Objective  Particle  Swarm Optimization  (MOPSO)  dengan  teknik  aliran  daya  Newton- Raphson dan five-point estimation method (5PEM). Metode 5PEM digunakan  untuk  mendiskritisasi  distribusi  tenaga  angin. Selanjutnya,  dilakukan  analisis  probabilitas  biaya.  Sistem  IEEE 30-bus digunakan untuk  melakukan beberapa studi  kasus. Hasil simulasi  dari  setiap  studi  kasus  menunjukkan  perlunya  alokasi sistem  penyimpan  energi  secara  optimal  dan  memperlihatkan keefektifan metode yang dilakukan.
Kata  Kunci— Analisis  Probabilitas  Biaya,  Five-Point  Estimation Method,  Multi-Objective  Particle  Swarm  Optimization,  Sistem Penyimpan Energi .

## I. PENDAHULUAN
EMBANGKIT  tenaga  angin  mulai  marak  digunakan sebagai sumber energi alternatif di banyak bagian dunia [1]. Berdasarkan  laporan  dari American  Wind  Energy  Association (AWEA), Amerika Serikat telah memasang pembangkit tenaga angin sebesar 40 GW pada tahun 2010 [2].
Pembangkit  tenaga  angin  memiliki  banyak  manfaat  dalam keterjaminan  energi  dibanding  pembangkit  tenaga  diesel,  gas alam, atau batubara. Namun, terdapat permasalahan kestabilan sistem  yang  disebabkan  oleh  sifat  ketidak-pastian  angin. Ketidak-pastian  ini  menyebabkan  profil  angin  berubah  setiap waktu,  sehingga  daya  yang  disalurkan  ke grid berbeda  setiap waktu [3].
Integrasi  sistem  penyimpan  energi  pada grid merupakan salah satu solusi terbaik untuk menjamin stabilitas dan kualitas daya  suatu  sistem  tenaga.  Penentuan  lokasi  dan  ukuran  yang optimal  dari  penyimpan  energi  pada  sistem  tenaga  dapat mengurangi  biaya  operasi  sistem  tenaga  dan  memperbaiki profil  tegangan  [4].  Namun,  lokasi  dan  ukuran  penyimpan
energi  yang  kurang  sesuai  akan  menyebabkan  biaya  operasi sistem  yang  kurang  optimal  dan  mengancam  stabilitas tegangan, khususnya pada penggunaan energi terbarukan [5].
Alokasi  ekonomis  sistem  penyimpan  energi  adalah  suatu metode  untuk  mencari  lokasi  dan  ukuran  penyimpan  energi yang  optimal  agar  dapat  meminimalkan  biaya  operasi  sistem dan  memperbaiki  profil  tegangan  namun  dengan  tetap memperhatikan batasan teknis yang ada. Dengan meningkatnya penggunaan pembangkit tenaga angin, maka dalam menentukan  lokasi  dan  ukuran  penyimpan  energi  harus memperhatikan distribusi tenaga angin.

## II. ALOKASI EKONOMIS SISTEM PENYIMPAN ENERGI DENGAN MEMPERHATIKAN DISTRIBUSI TENAGA ANGIN

## A. Alokasi Ekonomis Untuk Sistem Penyimpan Energi dengan Memperhatikan Distribusi Tenaga Angin
Alokasi  ekonomis  bertujuan  untuk  mencari  lokasi  dan ukuran  penyimpan  energi  yang  optimal  untuk  meminimalkan biaya operasi sistem dan  memperbaiki profil tegangan namun dengan tetap memperhatikan batasan-batasan seperti tegangan bus, daya aktif dan daya reaktif [5]. Alokasi sistem penyimpan energi dilakukan pada sistem yang memiliki pembangkit tenaga angin. Daya keluaran dari pembangkit tenaga angin bergantung pada  kecepatan  angin.  Sehingga,  dalam  melakukan  alokasi sistem  penyimpan  energi,  skenario-skenario  distribusi  tenaga angin  harus  diperhitungkan.  Fungsi  objektif  dari  alokasi ekonomis sistem penyimpan energi ini adalah:
𝑓 𝑜𝑏1 = ∑ 𝑝 𝑘 5 𝑘=1 . 𝐶 𝑘 (1)
𝑓 𝑜𝑏2 = ∑ ∑ ( 𝑉𝑠𝑘−𝑉𝑠𝑘 𝑒𝑥𝑝 𝛥𝑉𝑠𝑘 𝑚𝑎𝑥 ) 2 ℎ 𝑠=1 5 𝑘=1 (2)
Dengan persamaan biaya operasi sebagai berikut:
𝐶 𝑘 = ∑ 𝐶(𝑃 𝐺𝑟 ) 𝑚 𝑟=1 + 𝐶 𝑤 + 𝐶 𝑠 = ∑ (𝑎 𝑟 + 𝑏 𝑟 . 𝑃 𝐺𝑟 + 𝑐 𝑟 . P 𝐺𝑟 2 ) 𝑚 𝑟=1 + c 𝑜𝑤 . 𝑃 𝑤 + c 𝑜𝑠 . 𝑃 𝑠 (3) 𝑝 𝑘 : probabilitas biaya operasi sistem pada skenario ke- k
𝐶 𝑘 : total biaya operasi sistem pada skenario ke-k ($/h) h        : total simpul bus
V 𝑠𝑘 𝑒𝑥𝑝 : tegangan yang diinginkan pada skenario ke-k 𝛥V 𝑠𝑘 𝑚𝑎𝑥 : selisih tegangan maksimum pada skenario ke-k m       : total generator

## Alokasi Ekonomis untuk Sistem Penyimpan Energi dengan Mempertimbangkan Distribusi Tenaga Angin
Vicky Pria Permata, Rony Seto Wibowo, dan Vita Lystianingrum Budiharto Putri Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : vita@ee.its.ac.id
P
𝐶(𝑃 𝐺𝑟 ) : biaya operasi generator ke-r ($/h) 𝐶 𝑤 : biaya operasi pembangkit tenaga angin ($/h) 𝐶 𝑠 : biaya operasi sistem penyimpan energi ($/h) 𝑎 𝑟 , 𝑏 𝑟 , 𝑐 𝑟 : koefisien fuel cost generator ke-r c 𝑜𝑤 : koefisien biaya operasi pembangkit listrik tenaga angin ($/MWh)
𝑃 𝑤 : daya keluaran pembangkit tenaga angin (MW) c 𝑜𝑠 : koefisien biaya operasi sistem penyimpan energi ($/MWh)
𝑃 𝑠 : kapasitas sistem penyimpan energi yang terpasang (MW)
(1) Equality constraint
     N j ij ij ij ij j i i B G V V P 1 0 ) sin cos (   (4)
(2) Inequality constraint
max min V V V i   (5) max min Gi Gi Gi P P
P   (6)
max min Gi Gi Gi Q Q Q   (7)
V 𝑖 : tegangan pada bus i
P 𝐺𝑖 : daya aktif yang dibangkitkan generator i
Q 𝐺𝑖 : daya reaktif yang dibangkitkan generator i

## B. Diskritisasi Distribusi Tenaga Angin
Berbeda  dengan  analisis  penempatan  konvensional  yang dilakukan pada beban besar tanpa tenaga angin, pada penelitian [6]  bertujuan  untuk  menentukan  alokasi  optimal  sistem penyimpan  energi  dengan  memperhatikan  distribusi  tenaga angin.  Penelitian  tersebut  menggunakan  metode five-point estimation method (5PEM).
Dari  penelitian  sebelumnya  [3]  telah  dijelaskan  bahwa, dengan menggunakan power curve dari turbin angin, distribusi tenaga  angin  dapat  diubah  menjadi  persamaan  linier  seperti berikut:
𝑃 𝑤 = { 0, 𝑖𝑓 𝑉 ≤ 𝑉 𝑐𝑖 𝑜𝑟 𝑉 > 𝑉 𝑐𝑜 𝛼 + 𝛽𝑉, 𝑖𝑓 𝑉 𝑐𝑖 ≤ 𝑉 ≤ 𝑉 𝑛𝑜 𝑍, 𝑖𝑓 𝑉 𝑛𝑜 ≤ 𝑉 ≤ 𝑉 𝑐𝑜 (8)
V     : kecepatan angin Z      : daya maksimum dari turbin angin α & β  : koefisien linier
𝑉 𝑐𝑖 : kecepatan cut-in angin 𝑉 𝑐𝑜 : kecepatan cut-out angin 𝑉 𝑛𝑜 : kecepatan normal angin Distribusi Weibull telah banyak digunakan untuk menyajikan  distribusi  probabilitas  kecepatan  angin,  yang didefinisikan sebagai berikut:
k x k e x k k x f                    1 ) , | ( (9)
k : parameter bentuk x : parameter skala Tujuan utama diskritisasi ini adalah mendiskritisasi distribusi tenaga angin yang bersifat kontinyu menjadi lima poin diskrit distribusi  tenaga  angin,  dengan  probabilitas  pada  masing- masing poin. Untuk langkah awal, dapat didefinisikan sebagai berikut:
) ( ) ( ) 0 ( 1 co ci W V V prob V V prob P prob
P       (10) ) ( ) ( 5 co no W V V V prob Z P prob P
    
(11)
Kemudian  untuk  kecepatan  angin  sebesar 𝑉 𝑐𝑖 ≤  V  ≤ 𝑉 𝑛𝑜 , fungsi  kepadatan  probabilitasnya  dapat  didefinisikan  sebagai berikut:
5 1 1 , | 1 ) , | ( P P k y f k y f W P                (12)
diketahui bahwa,
1 ) , | ( 0   Z P dy k y f W  (13)
  Z P P dy k y yf W W 0 ) , | (   (14)
   Z P P P dy k y f y W W W 0 2 2 ) , | ( ) (    (15)
           Z P j P P j dy k y f y W W W 0 ) , | (     (16)
µ Y : rata-rata dari 𝑃 W ; σ Y : standar deviasi dari 𝑃 W ; λ j : momen sentral ke j dari 𝑃 W .
Diasumsikan d=(y- µ Y / σ Y ) merupakan nilai standar dari 𝑃 W . Persamaan momen yang diketahui adalah
j i i i d p     4 2 (17)
dimana, p i merupakan  probabilitas  yang  sesuai  dengan d i . Dengan menyelesaikan persamaan (17), maka didapatkan:
{ d 2 = λ3 2 − √λ 4 − 3λ3 2 4 d 3 = 0 d 4 = λ3 2 + √λ 4 − 3λ3 2 4 (18)
{ p 2 = −1 d2(d4−d2) p 3 = 1 − p 2 − p 4 p 4 = 1 d4(d4−d2)
(19)
Dengan menentukan nilai d 2 , d 3 , d 4 , p 2 , p 3 dan p 4 , maka diperoleh probabilitas dari ketiga skenario lainnya beserta besar daya yang dihasilkan turbin angin seperti berikut:
{ P W2 = µ PW + 𝜎 PW µ PW 𝑑 2 𝑑𝑎𝑛  P 2 = p 2 (1 − P 1 − P 5 ) P W3 = µ PW 𝑑𝑎𝑛  P 3 = p 3 (1 − P 1 − P 5 ) P W4 = µ PW + 𝜎 PW µ PW 𝑑 4 𝑑𝑎𝑛  P 4 = p 4 (1 − P 1 − P 5 ) (20)
III. PENERAPAN HMOPSO UNTUK ALOKASI EKONOMIS SISTEM PENYIMPAN ENERGI DENGAN MEMPERTIMBANGKAN DISTRIBUSI TENAGA ANGIN
A. Hybrid Multi Objective Particle Swarm Optimization
Flowchart dari  metode  HMOPSO  ini  dapat  dilihat  pada gambar  1.  HMOPSO  mengintegrasikan  beberapa  metode,
antara  lain:  1)  MOPSO,  yang  mencari  posisi  dan  kecepatan setiap partikel untuk menentukan lokasi dan ukuran terbaik dari sistem  penyimpan  energi  dan  daya  yang  dibangkitkan  oleh generator;  2)  5PEM,  yang  mendiskritisasi  distribusi  tenaga angin  menjadi  5  skenario  untuk  studi  kasus;  3)  aliran  daya Newton-Raphson,  yang  menyelesaikan  persamaan-persamaan aliran daya dengan  memperhitungkan 5 poin diskrit distribusi tenaga angin. Setelah didapat solusi nondominated maka cara menentukan solusi akhir adalah dengan fuzzy linear [7].

## Gambar 1. Flowchart Metode HMOPSO
B. Penerapan  HMOPSO  Untuk  Alokasi  Ekonomis  Sistem Penyimpan  Energi  dengan  Mempertimbangkan  Distribusi Tenaga Angin
(1) Inisialisasi Awal
Dalam  memulai  HMOPSO  kita  harus  menginisialisasi beberapa parameter, yaitu:
Jumlah Populasi            = 50 Jumlah Variabel            = 29 Jumlah Repository = 100 Bobot Inersia              = 0.4 Koefisien Kognitif          = 1 Koefisien Sosial            = 1 Koefisien Mutasi            = 0.5 Koefisien Inflasi            = 0.2 Ukuran dimensi grid         = 30 Koefisien Leader Selection = 2 Koefisien Deletion Selection = 5 Iterasi Maksimal            = 200 Populasi  terdiri  dari  sekumpulan  variabel.  Variabel  adalah parameter yang akan dioptimasi, pada tugas akhir ini variabel
yang  akan  dioptimasi  adalah  5 output generator  dan  24 kapasitas  sistem  penyimpan  energi  pada load  bus ,  sehingga total variabel adalah 29 variabel. Variabel tersebut dibatasi oleh batas variabel maksimal serta batas variabel minimal. (2) Inisiasi posisi dan kecepatan populasi.
(3) Run loadflow dan evaluasi nilai fitness dari posisi populasi. (4) Update personal best populasi.
(5) Menentukan dominasi di antara populasi.
(6) Simpan populasi yang tidak didominasi ( non dominated ) ke dalam repositori (rep), solusi baru yang dihasilkan ditambahkan ke repositori dan solusi yang dikuasai dihapus dari repositori. (7) Mencari leader dari repositori.
(8) Update kecepatan setiap populasi dengan persamaan: pop. 𝑣𝑒𝑙𝑜𝑐𝑖𝑡𝑦 = 𝑊 𝑥 𝑝𝑜𝑝. 𝑣𝑒𝑙𝑜𝑐𝑖𝑡𝑦 … + 𝐶1 𝑥 𝑟𝑎𝑛𝑑 𝑥 (𝑃𝑏𝑒𝑠𝑡 − 𝑝𝑜𝑝) … + 𝐶2 𝑥 𝑟𝑎𝑛𝑑 𝑥 (𝐿𝑒𝑎𝑑𝑒𝑟 − 𝑝𝑜𝑝) (21)
(9) Update posisi populasi dengan persamaan: 𝑝𝑜𝑝. 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑝𝑜𝑝. 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑠𝑖 + 𝑝𝑜𝑝. 𝑣𝑒𝑙𝑜𝑐𝑖𝑡𝑦 (22)
(10)  Memeriksa  posisi  populasi  yang  baru  dengan  batasan posisi yang telah ditentukan.
(11) Run load flow dan evaluasi nilai fitness dari posisi populasi yang baru.
(12) Melakukan proses mutasi.
(13) Menentukan dominasi diantara populasi dan update Pbest.
(14)  Menambahkan  solusi non-dominated yang  baru  dari populasi ke dalam repositori.
(15)  Memeriksa  ukuran  repositori,  jika  repositori  melebihi batasan maka harus mengeluarkan member extra .
(16) Jika jumlah iterasi sudah mencapai iterasi maksimum yang ditentukan, maka HMOPSO berhenti.
(17) Semua member repositori yang tersisa akan diambil untuk menentukan  solusi  akhir  dengan  menggunakan  metode fuzzy linear .

## C. Data Masukan
(1) Data Sistem Kelistrikan
Pada tugas akhir ini digunakan sistem kelistrikan IEEE 30 bus yang telah dimodifikasi. Sistem ini terdiri dari 5 buah generator dan 24 beban, dimana bus 1 merupakan slack bus , bus 5, 8, 11, 13 merupakan generator bus dan yang lainnya merupakan load bus . Pembangkit tenaga angin ditambahkan pada bus 2 dengan rating sebesar  113  MW.  Untuk  data  generator  pada  sistem IEEE 30- bus dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Generator Sistem IEEE 30-bus
Unit Pmin (MW) Pmax (MW) Qmin (MVar) Qmax (MVar) a b c 1 50 200 - - 0 20 0.038432 5 15 50 -15 62.5 0 40 0.01
8 10 35 -15 50 0 40 0.01
11 10 30 -10 40 0 40
0.01
13 12 40 -15 45 0 40
0.01
Sistem  IEEE  30- bus yang  telah  dimodifikasi  dapat  dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Sistem IEEE 30-bus yang telah dimodifikasi.
(2) Data dan Parameter Distribusi Angin Data dan parameter distribusi angin yang digunakan adalah data kecepatan angin di kota Madison, Wisconsin, USA. Data tersebut  dapat  dilihat  pada  tabel  2,  tabel  3.  Fungsi  distribusi Weibull dari kota Madison dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Fungsi Kepadatan Probabilitas dari Data Kecepatan Angin di Kota Madison [5].
Tabel 2. Data Distribusi Angin Kota Madison Vcut-in Vcut-out Vrated 3.5 40 13.5 Tabel 3. Parameter Distribusi Angin Kota Madison k λ α β 2.5034 10.0434 -39.55 11.3
(3) 5 Poin Diskrit Distribusi Tenaga Angin Dengan menggunakan parameter distribusi angin pada tabel 3,  distribusi  angin  yang  kontinyu  di  kota  Madison  dapat didiskritisasikan  menjadi  5  poin  diskrit  dari  distribusi  tenaga angin  tersebut  menggunakan  metode  5PEM.  5  poin  diskrit tersebut  dapat  dilihat  pada  tabel  4.  5  poin  diskrit  tersebut kemudian akan digunakan sebagai 5 skenario pada studi kasus.
Tabel 4. 5 Poin Diskrit Distribusi Tenaga Angin Kota Madison Poin (MW) 0 14.54 55.79 98.12 113 Probabilitas (%) 6.89 20.44 40.48 19.92 12.27
(4)  Data  Koefisien  Biaya  Operasi  Sistem  Penyimpan  Energi dan Pembangkit Tenaga Angin
Berdasakan Lawrance Berkeley National Laboratory [8] dan laporan  dari US  Department of  Energy [9], biaya  operasi  dan perawatan  dari  pembangkit  tenaga  angin  disepakati  sebesar 30$/MWh.  Berdasarkan Sandia  National  Laboratory [10], biaya operasi dan perawatan sistem penyimpan energi sebesar 40$/MWh.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Diperoleh  grafik  yang  menunjukkan  solusi nondominated pada gambar 4. Setelah diperoleh solusi nondominated , maka langkah selanjutnya adalah menggunakan metode fuzzy linear untuk  menentukan  solusi  terbaik  dari nondominated tersebut. Diperoleh alokasi terbaik sistem penyimpan energi pada tabel 5.
Gambar 4. Hasil Alokasi Sistem Penyimpan Energi dengan metode HMOPSO
Tabel 5. Hasil Alokasi Sistem Penyimpan Energi dengan HMOPSO Lokasi Sistem Penyimpan Energi (bus) Ukuran Sistem Penyimpan Energi (MW) Total Kapasitas Sistem Penyimpan Energi (MW) 26 3.5 11 30 7.5
Efek atau pengaruh dari integrasi pembangkit tenaga angin dan sistem  penyimpan  energi  akan  dipelajari  dan  dibandingkan dalam  3  studi  kasus  yang  berbeda,  untuk  menunjukkan keefektifan metode HMOPSO.
(1) Studi Kasus 1
Pada  studi  kasus  pertama,  dilakukan  analisis  probabilistik pada  sistem  yang  tidak  dilakukan  integrasi  sistem  penyimpan energi. Dapat dilihat pada tabel  6 bahwa biaya operasi sistem berkurang  seiring  meningkatnya  daya  pembangkit  tenaga angin.  Biaya  operasi  sistem  terus  berkurang  dari  9532.5  $/h sampai  8750.4  $/h  seiring  dengan  meningkatnya  daya pembangkit  tenaga  angin  dari  0  sampai  113  MW.  Namun deviasi tegangan masih sangat besar. Dapat dilihat ketika daya pembangkit tenaga angin bernilai 55.79, tegangan pada bus 11 dan 13 adalah 1.082 dan 1.071, sedangkan tegangan pada bus 30 sangat rendah, yaitu 0.967.
(2) Studi Kasus 2
Pada studi kasus kedua, diimplementasikan analisis optimal load flow untuk menentukan alokasi terbaik sistem penyimpan
energi  pada  kondisi  terburuk,  yaitu  dengan  asumsi  daya keluaran pembangkit tenaga angin bernilai nol. Telah diperoleh alokasi sistem penyimpan energi terbaik, yaitu bus 4, 17, 28 dan 29  dengan  kapasitas  sistem  penyimpan  energi  pada  masing masing bus sebesar 1.5, 1.5, 14 dan 11.5 MW. Kemudian sistem dioperasikan  pada  5  skenario  berbeda.  Dan  hasilnya  dapat dilihat pada tabel 7. Jika dibandingkan dengan hasil studi kasus 1,  biaya  operasi  sistem  berkurang  secara  signifikan.  Deviasi tegangan yang diperoleh juga terlihat lebih baik dibandingkan hasil dari studi kasus 1.
(3) Studi Kasus 3
Pada studi kasus ketiga, digunakan metode HMOPSO untuk menentukan alokasi sistem penyimpan energi pada sistem yang mempertimbangkan  distribusi  tenaga  angin.  Dalam  metode HMOPSO,  setiap load  bus akan  diinisialisasikan  sistem penyimpanan  energi  dengan  kapasitas  acak,  kemudian kapasitas  sistem  penyimpan  energi  pada  setiap bus akan diperbarui terus menerus, sampai diperoleh alokasi terbaik. Jika terdapat  kapasitas  sistem  penyimpan  energi  yang  bernilai  nol pada suatu bus , maka hal tersebut menandakan bahwa pada bus
tersebut  tidak  diperlukan  instalasi  sistem  penyimpan  energi. Dapat dilihat dari hasil studi kasus 3 pada tabel 8, bahwa biaya operasi  sistem  jauh  lebih  murah  dibandingkan  biaya  operasi sistem pada studi kasus 2. Deviasi tegangan yang diperoleh juga lebih baik dibandingkan hasil studi kasus 2. Dengan hasil yang diperoleh  jika  sistem  dioperasikan  selama  satu  tahun,  maka biaya operasi akan lebih hemat sebesar 496800 $/tahun. (4) Perbandingan hasil
Perbandingan  biaya  operasi  sistem  dari  ketiga  studi  kasus tersebut dapat dilihat pada gambar 5. Sedangkan perbandingan deviasi tegangan  sistem dari  ketiga studi  kasus  tersebut dapat dilihat pada gambar 6. Diantara studi kasus 1, studi kasus 2 dan studi  kasus  3,  hasil  yang  diperoleh  dari  studi  kasus  3  adalah yang terbaik. Dengan biaya operasis sistem yang paling murah. Dan deviasi tegangan yang paling rendah.
Tabel 6. Profil Tegangan Studi Kasus 1 Case 1 Wind Power 0 MW 14.54 MW 55.79 MW 98.12 MW 113 MW Probability 6.89 % 20.44 % 40.48 % 19.92 % 12.27 % Bus Voltage (pu) Voltage (pu) Voltage (pu) Voltage (pu) Voltage (pu) 1 1.060 1.060 1.060 1.060 1.060 2 1.013 1.010 1.010 1.030 1.030 3 1.009 1.004 1.001 1.008 1.008 4 1.003 0.997 0.994 1.001 1.001 5 1.010 1.010 1.010 1.010 1.010 6 1.004 0.998 0.996 1.000 1.000 7 0.999 0.995 0.994 0.996 0.996 8 1.010 1.000 1.000 1.000 1.000 9 1.036 1.033 1.031 1.034 1.034 10 1.019 1.015 1.013 1.016 1.016 11 1.082 1.082 1.082 1.082 1.082 12 1.048 1.044 1.044 1.046 1.046 13 1.071 1.071 1.071 1.071 1.071 14 1.030 1.027 1.026 1.029 1.029 15 1.023 1.020 1.019 1.021 1.021 16 1.028 1.024 1.023 1.025 1.025 17 1.016 1.013 1.011 1.013 1.014 18 1.009 1.006 1.004 1.007 1.007 19 1.004 1.000 0.999 1.001 1.002 20 1.007 1.003 1.001 1.004 1.004 21 1.006 1.002 1.000 1.003 1.003 22 1.007 1.003 1.000 1.003 1.003 23 1.007 1.003 1.002 1.005 1.005 24 0.994 0.990 0.988 0.992 0.992 25 0.996 0.990 0.990 0.993 0.993 26 0.978 0.972 0.971 0.975 0.975 27 1.006 1.000 0.999 1.003 1.003 28 1.001 0.994 0.992 0.996 0.996 29 0.986 0.979 0.979 0.982 0.983 30 0.974 0.968 0.967 0.971 0.971 Operation cost ($/h) 9532.5 9386.8 9005.6 8776.9 8750.4 Deviasi tegangan 2.3996 2.3295 2.3109 2.4087 2.4082 Perkiraan biaya operasi 9042.95 $/h

## Tabel 7. Profil Tegangan Studi Kasus 2
Case 2 Wind Power 0 MW 14.54 MW 55.79 MW 98.12 MW 113 MW Probability 6.89 % 20.44 % 40.48 % 19.92 % 12.27 % Bus Voltage (pu) Voltage (pu) Voltage (pu) Voltage (pu) Voltage (pu) 1 1.060 1.060 1.060 1.060 1.060 2 1.013 1.010 1.010 1.030 1.030 3 1.010 1.004 1.004 1.011 1.011 4 1.003 0.998 0.997 1.004 1.004 5 1.010 1.010 1.010 1.010 1.010 6 1.006 0.999 0.998 1.002 1.002 7 1.000 0.995 0.995 0.998 0.998 8 1.010 1.000 1.000 1.000 1.000 9 1.037 1.033 1.033 1.035 1.035 10 1.020 1.015 1.014 1.017 1.017 11 1.082 1.082 1.082 1.082 1.082 12 1.047 1.045 1.045 1.047 1.047 13 1.071 1.071 1.071 1.071 1.071 14 1.030 1.027 1.027 1.030 1.030 15 1.024 1.020 1.020 1.023 1.023 16 1.028 1.025 1.024 1.027 1.027 17 1.017 1.013 1.012 1.015 1.015 18 1.010 1.006 1.006 1.008 1.008 19 1.005 1.001 1.000 1.003 1.003 20 1.008 1.003 1.003 1.006 1.006 21 1.007 1.002 1.002 1.005 1.005 22 1.008 1.003 1.002 1.005 1.005 23 1.009 1.005 1.005 1.007 1.007 24 0.998 0.993 0.992 0.995 0.995 25 1.004 0.999 0.999 1.002 1.002 26 0.986 0.981 0.981 0.984 0.984 27 1.017 1.011 1.011 1.014 1.014 28 1.006 0.998 0.998 1.001 1.001 29 1.015 1.009 1.009 1.012 1.013 30 0.996 0.990 0.990 0.993 0.993 Operation cost ($/h) 9479.1 9315.5 8942.5 8781.0 8774.4 Deviasi tegangan 2.3571 2.1674 2.1588 2.3499 2.3524 Alokasi penyimpan energi Bus 4/1.5 MW, Bus 17/1.5, Bus 28/14 MW dan Bus 29/11.5 MW Total kapasitas penyimpan energi 28.5 MW
Perkiraan biaya operasi 9002.92 $/h
Tabel 8.

## Profil Tegangan Studi Kasus 3

## V. KESIMPULAN
Dengan  meningkatnya  penggunaan  pembangkit  listrik tenaga  angin,  maka  dalam  menentukan  lokasi  dan  ukuran sistem penyimpan energi sangat penting untuk mempertimbangkan  ketidak-pastian  tenaga  angin.  Metode 5PEM digunakan untuk mendiskritisasi distribusi tenaga angin yang  kontinyu  menjadi  5  poin  diskrit  distribusi  tenaga  angin yang  kemudian  dijadikan  5  skenario  untuk  diperhitungkan dalam alokasi sistem penyimpan energi. Dengan mempertimbangkan distribusi tenaga angin, metode HMOPSO dapat menentukan lokasi dan ukuran sistem penyimpan energi dengan hasil biaya operasi sistem yang lebih murah dan deviasi tegangan sistem yang lebih baik.
Gambar 5. Perbandingan biaya operasi sistem dari ketiga studi kasus.
Gambar 6. perbandingan deviasi tegangan sistem dari ketiga studi kasus

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F. Blaabjerg, Z. Chen, and S. B. Kjaer, “Power electronics as efficient interface in dispersed power generation systems,” IEEE Trans. Power Electron. , vol. 19, no. 5, pp. 1184–1194, 2004.
[2] S. Sims, “AWEA U . S . Wind Industry Annual Market Report Andy Swapp,” 2010.
[3] T.  H.  Yeh  and  L.  Wang,  “A  study  on  generator  capacity  for  wind turbines  under  various  tower  heights  and  rated  wind  speeds  using Weibull distribution,” IEEE Trans. Energy Convers. , vol. 23, no. 2, pp. 592–602, 2008.
[4] Q. Fu et al. , “Microgrid generation capacity design with renewables and  energy  storage  addressing  power  quality  and  surety,” IEEE Trans. Smart Grid , vol. 3, no. 4, pp. 2019–2027, 2012.
[5]
S.  Wen,  H.  Lan,  Q.  Fu,  C.  Y.  David,  and  L.  Zhang,  “Economic allocation  for  energy  storage  system  considering  wind  power distribution,” IEEE Trans. Power Syst. , vol. 30, no. 2, pp. 644–652, 2015.
[6] C.  Su,  “Probabilistic  Load-Flow  Computation,”  vol.  20,  no. 4, pp. 1843–1851, 2005.
[7] K. Mahesh, P. Nallagownden, and I. Elamvazuthi, “Advanced Pareto front  non-dominated  sorting  multi-objective  particle  swarm optimization  for  optimal  placement  and  sizing  of  distributed generation,” Energies , vol. 9, no. 12, p. 982, 2016.
[8] M. B. Ã and R. Wiser, “Wind power price trends in the United States : Struggling to remain competitive in the face of strong growth $,” vol. 37, pp. 1061–1071, 2009.
[9] R. Wiser and M. Bolinger, “Annual Report on U . S . Wind Power Installation , Cost , and Performance Trends : 2007 Contents.”
[10] J.  Eyer,  “Energy  Storage  for  the  Electricity  Grid :  Benefits  and Market  Potential  Assessment  Guide  A  Study  for  the  DOE  Energy Storage Systems Program,” no. February, 2010.
Case 3 Wind Power 0 MW 14.54 MW 55.79 MW 98.12 MW 113 MW Probability 6.89 % 20.44 % 40.48 % 19.92 % 12.27 % Bus Voltage (pu) Voltage (pu) Voltage (pu) Voltage (pu) Voltage (pu) 1 1.060 1.060 1.060 1.060 1.060 2 1.013 1.010 1.010 1.030 1.030 3 1.009 1.004 1.003 1.009 1.009 4 1.003 0.997 0.996 1.003 1.003 5 1.010 1.010 1.010 1.010 1.010 6 1.005 0.998 0.997 1.001 1.001 7 0.999 0.995 0.994 0.997 0.997 8 1.010 1.000 1.000 1.000 1.000 9 1.037 1.033 1.032 1.035 1.035 10 1.019 1.015 1.013 1.016 1.016 11 1.082 1.082 1.082 1.082 1.082 12 1.047 1.044 1.044 1.047 1.047 13 1.071 1.071 1.071 1.071 1.071 14 1.030 1.027 1.026 1.029 1.029 15 1.024 1.020 1.020 1.022 1.022 16 1.028 1.025 1.023 1.026 1.026 17 1.017 1.013 1.011 1.014 1.014 18 1.010 1.006 1.005 1.008 1.008 19 1.005 1.001 0.999 1.002 1.002 20 1.008 1.004 1.002 1.005 1.005 21 1.007 1.003 1.001 1.004 1.004 22 1.008 1.003 1.002 1.005 1.005 23 1.009 1.005 1.004 1.007 1.007 24 0.998 0.993 0.992 0.995 0.995 25 1.005 1.000 0.999 1.003 1.003 26 0.997 0.991 0.991 0.994 0.994 27 1.015 1.009 1.008 1.012 1.012 28 1.004 0.996 0.995 0.998 0.998 29 1.002 0.996 0.996 0.999 0.999 30 0.998 0.992 0.992 0.995 0.995 Operation cost ($/h) 9509.3 9338.3 8899.9 8646.5 8609.8 Deviasi tegangan 2.3008 2.1195 2.0856 2.2779 2.2779 Alokasi penyimpan energi Bus 26/3.5 MW dan Bus 30/7.5 MW Total kapasitas penyimpan energi 11 MW Perkiraan biaya operasi 8945.42 $/h