## Pemanfaatan Aplikasi Particle Swarm Optimization (PSO) untuk Pengaturan Pengurangan Beban Tenaga Listrik
Moethia Faridha 1 , Dewiani 2
1 Teknik Elektro,Fakultas Teknik Universitas Islam Kalimantan MAB Banjarmasin
2 Teknik Elektro,Fakultas Teknik Universitas Hasanuddin Makassar
Jln. Adhyaksa No 1 Banjarmasin 70124 INDONESIA Email: 1 bariethia@gmail.com, 2 dewiani@unhas.ac.id
Abstract— Research on load shedding using the Particle Swarm Optimization (PSO) method is an important step in optimising the distribution  of  electrical  loads  to  avoid  rolling  blackouts.  This research aims to improve efficiency and effectiveness in handling load  shedding  in  the  electricity  distribution  system  through  the application  of  the  Particle  Swarm  Optimisation  (PSO)  method. PSO  is  an  optimisation  algorithm  inspired  by  the  behaviour  of particle  swarms  in  searching  for  food  sources.  This  research resulted in the effective implementation of load shedding based on PSO optimisation coupled with a hybrid method. It was found that this method can significantly reduce power outages and improve the performance of the electricity distribution system. This study concludes  that  the  use  of  Particle  Swarm  Optimisation  (PSO) method in load shedding in the electricity distribution system can provide an optimal and efficient solution to overcome emergency situations and improve the reliability of electricity supply. Further research  can  be  conducted  to  evaluate  the  performance  of  this method in more complex scenarios and a wider variety of network conditions.
I ntisari — Penelitian  tentang  load  shedding  dengan  menggunakan metode  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  merupakan  langkah penting  dalam  mengoptimalkan  distribusi  beban  listrik  untuk menghindari  pemadaman  bergilir.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas  dalam  penanganan  load shedding  pada  sistem  distribusi  listrik  melalui  penerapan  metode Particle Swarm Optimization (PSO).  PSO adalah algoritma optimisasi yang  terinspirasi  dari  perilaku  gerakan  kelompok  partikel  dalam mencari  sumber  pakan.  Penelitian  ini  menghasilkan  implementasi efektif  load  shedding  berdasarkan  optimasi  PSO  ditambah  dengan metode  hybrid.  Ditemukan  bahwa  metode  ini  dapat  mengurangi pemadaman listrik secara signifikan dan memperbaiki kinerja sistem distribusi  listrik.  Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  penggunaan metode Particle Swarm Optimization (PSO) dalam load shedding pada sistem  distribusi  listrik  dapat  memberikan  solusi  yang  optimal  dan efisien  untuk  mengatasi  situasi  darurat  dan  meningkatkan  keandalan pasokan  listrik.  Penelitian  lebih  lanjut  dapat  dilakukan  untuk mengevaluasi kinerja metode ini dalam skenario yang lebih kompleks dan variasi kondisi jaringan yang lebih luas.

## Kata Kunci— aplikasi, PSO, pengaturan, beban listrik

## I. PENDAHULUAN
Pada tahun 1995, Profesor Kenndy dan Eberhart melihat pola tertentu  melalui  pengamatan  ekstensif  terhadap  perilaku mencari  makan  burung,  yang  pada  akhirnya  merancang algoritme PSO untuk mensimulasikan aktivitas pencarian yang
ditunjukkan  oleh  burung.  Algoritma  Particle  Swarm Optimization (PSO) merupakan contoh sukses pengembangan evolusi yang berasal dari biosimulasi, dan merupakan aplikasi penting dalam bidang pemecahan masalah optimasi. Hasilnya, teknik particle swarm optimization telah terbukti bermanfaat di berbagai domain, menghasilkan banyak hasil yang patut dicatat. Selain itu, algoritma PSO telah  menunjukkan  kemampuannya untuk  mengatasi  kebingungan  dan  fenomena  tertentu  yang mungkin  sulit  dipecahkan  dalam  konteks  masyarakat  dunia nyata, sehingga menawarkan solusi yang hampir optimal. [1][2]
Pemanfaatan  algoritma  (PSO)  dalam  sistem  tenaga  listrik memiliki  kemampuan  untuk  menyelesaikan  masalah  optimasi yang  kompleks  dan  dinamis.  Pada  bidang  ketenagalistrikkan PSO digunakan untuk optimal peningkatan seperti pengaturan beban  pada  saat  terjadi  gangguan,  yang  mempengaruhi parameter frekuensi dan teganan. Algoritma PSO menawarkan banyak  keuntungan,  termasuk  eksplorasi  global  yang  efektif, metodologi berbasis populasi, teknik pengoptimalan berkelanjutan, penghindaran optima lokal, ketahanan, kemampuan  beradaptasi,  konvergensi  cepat,  dan  kemudahan implementasi.  Akibatnya,  metodologi  yang  disarankan menggunakan PSO untuk mengidentifikasi ambang batas yang paling sesuai untuk mengompresi data sistem daya.[3]
Perhatian  utama  untuk  memastikan  kelancaran  operasi sistem  energi  terletak  pada  menjaga  stabilitasnya.  Sangat penting  bahwa  daya  yang  dipasok  oleh  pembangkit  listrik sejalan  dengan  beban  listrik  pada  sistem.  Setiap  gangguan dalam  sistem  energi  listrik  dapat  menyebabkan  pergeseran sementara ke arah stabilitas frekuensi dan tegangan. [4]
Ketidakstabilan tegangan berpotensi menyebabkan terjadinya drop tegangan dan pemadaman. Untuk memastikan pemeliharaan stabilitas tegangan, pelepasan beban diimplementasikan  sebagai  tindakan  korektif  yang  penting. Sejumlah  penelitian  telah  dilakukan  untuk  mengeksplorasi optimalisasi  strategi  pelepasan  beban.  Namun,  penting  untuk menyadari  bahwa  masih  ada  kekurangan  tertentu,  seperti pemanfaatan  model  beban  kontinu,  pertimbangan  terbatas respons  permintaan,  dan  pengabaian  beban  kritis.  Drop tegangan  cenderung  memanifestasikan  dirinya  sebagai  akibat dari  ketidakstabilan  tegangan  yang  muncul  selama  gangguan yang signifikan. Ketika  semua  mekanisme pengoperasian dan kontrol  daya  lain  yang  tersedia  telah  habis,  pelepasan  beban tegangan  rendah  (UVLS)  digunakan  sebagai  upaya  terakhir. Meningkatnya kompleksitas dan ukuran sistem tenaga modern memperkuat  risiko  yang  terkait  dengan  ketidakseimbangan daya  dan  gangguan  frekuensi.  Akibatnya,  mekanisme
pertahanan  utama  yang  digunakan  dalam  konteks  ini  adalah respons  inersia  generator,  kontrol  gubernur,  pelepasan  beban, dan kontrol pengiriman. Namun, perlu dicatat bahwa pelepasan beban  konvensional  memang  memiliki  keterbatasan  tertentu, sehingga memerlukan penyelidikan lebih lanjut. Implementasi pelepasan  beban  tetap  penting  untuk  pelestarian  stabilitas tegangan  dan  batas  aliran  daya  selama  situasi  darurat  dalam sistem tenaga.[5][6][7][8].
Tujuan dari penelitian ini adalah Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) dapat melakukan pengaturan frekuensi dan teganan pada saat penurunan beban terjadi.

## II. LITERATUR REVIEW
1. Mengingat  Algoritma  Particle  Swarm  Optimization memberikan hasil yang memuaskan, ansambel ini menjalani evaluasi sekunder dalam masalah aktual perkiraan konsumsi listrik  Spanyol.  Ini  menyiratkan  bahwa  PSO  adalah algoritma  yang  cocok  untuk  mengoptimalkan  ansambel Mesin Pembelajaran Ekstrim, dan bahwa pendekatan yang disarankan dapat menghasilkan hasil yang menguntungkan dalam kedua masalah Time Series.[9].
2. Pelepasan  beban  frekuensi  rendah  (frekuensi  di  bawah) memiliki  fungsi  yang  signifikan.  Meskipun  jarang dilakukan,  ini  sangat  diperlukan  dalam  melindungi  sistem dari  dampak  gangguan  daya  yang  luar  biasa.[10],  Teknik baru  untuk  memastikan  stabilitas  tegangan  dalam  sistem juga diperkenalkan, yang dikenal sebagai metode pelepasan beban bawah tegangan optimal (UVLS). [11]. Sistem yang menghadapi  berbagai  situasi  operasional,  termasuk hilangnya  pembangkit  listrik  dan  peningkatan  beban  yang relatif tiba-tiba.[12]
3. Manajemen beban menimbulkan hambatan yang signifikan ketika  mempertimbangkan  implementasi  jaringan  cerdas. Selain itu, manajemen beban menghadirkan tantangan besar bagi pengoperasian sistem tenaga listrik yang aman. Teknik cerdas  yang  digunakan  dalam  manajemen  beban  memberi sistem  kemampuan  untuk  mengembalikan  operasi  normal atau  stabil  setelah  gangguan  apa  pun.  Destabilisasi  sistem terjadi  ketika  beban  melampaui  generasi,  akibatnya mengakibatkan  pemadaman  bertingkat  dan  penghentian sebagian  besar  sistem  tenaga,  sehingga  menyebabkan terjadinya  penurunan  frekuensi.  Pendekatan  optimal  untuk menghindari  pemadaman  bertingkat  dan  kegagalan  sistem daya adalah melalui pelepasan beban yang bijaksana.[13] .
4. Penurunan  beban  darurat,  yang  didorong  oleh  peristiwa, menentukan  strategi  kuantitatif  dengan  mensimulasikan urutan tertentu dari peristiwa yang didorong oleh kesalahan yang  diharapkan  [14].  Pendekatan  ini  memerlukan  tingkat akurasi  yang  tinggi  dalam  model  dan  penyelarasan  mode operasi.Untuk  menjaga keamanan frekuensi sistem, skema pelepasan  beban  frekuensi  rendah  (UFLS)  biasanya  dapat digunakan sebagai tindakan perbaikan akhir, yang bertujuan untuk melakukan penurunan beban.[15].
5. Penentuan  pelepasan  beban  yang  paling  menguntungkan dalam berbagai situasi darurat menimbulkan rintangan yang signifikan  dalam  evaluasi  keandalan  sistem  tenaga  listrik, terutama dalam sistem skala ekspansif yang menggabungkan berbagai jenis beban.[16]
6. Stabilitas merupakan salah satu prasyarat bagi sistem tenaga listrik  untuk  mencapai  tingkat  keunggulan.  Contoh  faktor yang  dapat  menghambat  stabilitas  adalah  penghentian operasi  generator  sistem.  Untuk  mengatasi  kesulitan  ini, tindakan yang dikenal sebagai rilis beban dijalankan. Secara khusus, pelepasan beban diimplementasikan dalam simulasi dengan  tujuan  mengembalikan  frekuensi  ke  nilai otoritatifnya setelah terjadinya gangguan.[17]
7. Pelepasan beban dengan tujuan menilai dan mendistribusikan  daya  beban  minimum  yang  memerlukan pembatasan  untuk  membawa  frekuensi  dan  tegangan kembali  ke  kisaran  yang  dapat  diterima  untuk  setiap  bus beban  setelah  gangguan  parah  dalam  sistem.  Hasil  yang diantisipasi  dari  pelepasan  beban  adalah  pembentukan kembali frekuensi sistem tenaga, dengan mempertimbangkan kontrol utama regulator turbin dan daya cadangan  generator  untuk  kontrol  sekunder.    Perhitungan dan  evaluasi  indikator  stabilitas  tegangan  bus  beban  (Li) dilakukan  untuk  memprioritaskan  besarnya  debit  beban  di lokasi  yang  ditentukan.  Besarnya  pelepasan  beban berbanding  terbalik  dengan  indikator  stabilitas  tegangan pada  bus  beban,  yang  berarti  bahwa  nilai  indikator  yang lebih kecil sesuai dengan jumlah pelepasan beban yang lebih kecil  dan  sebaliknya.  Dengan  mengadopsi  pendekatan  ini, nilai  frekuensi  dan  tegangan  tetap  dalam  kisaran  yang diizinkan, sehingga mencegah pelepasan jumlah beban yang besar  dan  selanjutnya  mengurangi  gangguan  layanan  bagi pelanggan. Efektivitas metodologi yang diusulkan ditunjukkan  melalui  penerapannya  pada  standar  sistem tenaga generator IEEE 30 bus 6, yang disimulasikan dalam lingkungan MATLAB.  Akibatnya,  metode ini  mengurangi pelepasan  daya  sekitar  20%  dibandingkan  dengan  skema pelepasan beban konvensional.[18]
8. Algoritma  PSO  menunjukkan  karakteristik  konvergensi yang baik, namun gagal memberikan solusi yang mendekati optimal.  Di  sisi  lain,  algoritma  APO  menunjukkan kemampuan  untuk  meningkatkan  keragaman  dalam  ruang pencarian dan juga untuk mencapai titik optimal global yang mendekati,  sedangkan,  APO  rentan  terhadap  konvergensi dini.  Algoritma  hybrid  HPSO-APO  yang  diusulkan menggabungkan kedua kekuatan algoritma individu, untuk mendapatkan  keseimbangan  antara  kemampuan  pencarian global dan lokal. Algoritma APO meningkatkan keragaman dalam ruang pencarian algoritma PSO. Algoritma optimasi hibrida  digunakan  untuk  mengurangi  kelebihan  beban saluran  dengan  penjadwalan  ulang  generator  selama keadaan darurat. Sistem uji praktis standar IEEE 30-bus dan 75-bus  India  dipertimbangkan  untuk  mengevaluasi ketahanan  metode  yang  diusulkan.  Hasil  simulasi menunjukkan  bahwa  metode  HPSO-APO  yang  diusulkan lebih  efisien  dan  tangguh  dibandingkan  metode  PSO  dan APO standar dalam hal mendapatkan solusi optimal Pareto yang  beragam.  Oleh  karena  itu,  metode  hibrida  yang diusulkan dapat digunakan untuk sistem tenaga listrik yang besar  dan  saling  terhubung  untuk  menyelesaikan  masalah MO-SCOPF [19]

## III. METODE
Pendekatan  baru  untuk  kontrol  tegangan  dan  frekuensi dalam  jaringan  mikro  disajikan  dalam  penelitian  ini.  Metode yang diusulkan menggunakan teknik kontrol impedansi virtual adaptif  yang  didasarkan  pada  algoritma  Particle  Swarm Optimization (MOPSO) multi-tujuan.[20]
Teknik  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  digunakan untuk  mencapai  resolusi  optimal  untuk  masalah  pengiriman daya  reaktif  di  ranah  jaringan  listrik.  PSO  adalah  algoritma pengoptimalan  yang  berakar  pada  kecerdasan  swarm  dan bertujuan  untuk  menemukan  solusi  paling  optimal  untuk masalah  tertentu  dengan  memanipulasi  partikel  dalam  area investigasi yang ditentukan.[21]
Gambar.  1  Flowchart  for  particle  swarm  optimization algorithm. [22]
1. Dalam  algoritma  Particle  Swarm  Optimization  (PSO), partikel  digunakan  untuk  mewakili  solusi,  dan  kumpulan partikel disebut sebagai swarm. Setiap partikel memiliki dua karakteristik utama: posisi dan kecepatan. Pergerakan setiap partikel ditentukan oleh  kecepatannya,  yang  membawanya ke  posisi  baru.  Setelah  posisi  baru  tercapai,  posisi  terbaik untuk setiap partikel dan seluruh kawanan diperbarui sesuai dengan itu. Kecepatan setiap partikel kemudian disesuaikan berdasarkan pengalaman individualnya. Proses berulang ini berlanjut sampai kriteria penghentian terpenuhi.
2. Populasi  awal  dihasilkan  untuk  memulai  algoritma  PSO. Kebugaran  setiap  individu  dievaluasi,  dan  posisi  terbaik pribadi  mereka  dan  posisi  terbaik  global  diperbarui  sesuai dengan  itu.  Proses  ini  diulang  sampai  kriteria  penghentian terpenuhi. Jika kriteria tidak terpenuhi, populasi diperbarui dengan  menghasilkan  satu  set  individu  baru  dan menyesuaikan  kecepatan  dan  posisi  mereka.  Diagram  alir pada  Gambar  1  menggambarkan  keseluruhan  proses algoritma optimasi kawanan partikel.
3. Mirip  dengan  Algoritma  Genetik  (GA),  algoritma  PSO dimulai  dengan  fase  inisialisasi,  di  mana  gerombolan partikel  awal  dihasilkan.  Konsep  representasi  solusi  juga diterapkan,  mirip  dengan  GA.  Setiap  partikel  diinisialisasi dengan posisi dan kecepatan acak dan dievaluasi untuk nilai kebugarannya.  Posisi  terbaik  pribadi  dan  terbaik  global diperbarui  berdasarkan  nilai  kebugaran  setiap  partikel  dan seluruh  kawanan.  Jika  kriteria  terminasi  tidak  terpenuhi,
kecepatan  dan  posisi  partikel  diperbarui  untuk  membuat kawanan  baru.  Pembaruan  ini  mempertimbangkan  posisi terbaik pribadi dan terbaik global, serta kecepatan partikel sebelumnya.  Perlu  dicatat  bahwa  algoritma  PSO  tidak memerlukan  penyortiran  nilai  kebugaran,  yang  dapat memberikan  keuntungan  komputasi  yang  signifikan dibandingkan  GA,  terutama  untuk  ukuran  populasi  besar. Pembaruan kecepatan dan posisi di PSO hanya melibatkan operasi aritmatika sederhana pada bilangan real.
4. Dalam algoritma PSO, dua operasi utama adalah Pembaruan Kecepatan dan Pembaruan Posisi. Kecepatan setiap partikel diperbarui berdasarkan tiga komponen: kecepatan sebelumnya  (istilah  inersia  atau  momentum),  pengalaman partikel individu (istilah kognitif atau belajar mandiri), dan pengalaman  kolektif  kawanan  (istilah  pembelajaran kelompok atau sosial). Setiap komponen memiliki konstanta berat terkait, dan untuk algoritma PSO dasar, tiga konstanta diperlukan.
5. Secara keseluruhan, algoritma PSO menawarkan pendekatan yang berbeda untuk pengoptimalan dibandingkan dengan GA. Ini menggunakan segerombolan partikel  untuk  mencari  solusi  optimal  dengan  terus memperbarui  kecepatan  dan  posisi  setiap  partikel berdasarkan  pengalaman  individu  dan  kolektif  mereka. Proses  iteratif  ini  memungkinkan  algoritma  untuk  secara bertahap menyatu menuju optimal global .[22]. Persamaan untuk memperbarui posisi partikel : [6]
(1) (2)
Koefisien  percepatan,  dilambangkan  sebagai  c1  dan  c2, dikaitkan  dengan  koefisien  r1  dan  r2,  yang  dihasilkan  secara acak di setiap iterasi. pb dan pg mewakili nilai terbaik pribadi untuk setiap partikel dan posisi kawanan paling terkenal selama iterasi  ke-l.  Proses  pembaruan  untuk  semua  posisi  partikel dijalankan secara berurutan sampai kriteria target atau jumlah maksimum iterasi tercapai.[6]
Gambar. 2 Flow chart of conventional load shedding.[23]

## IV. PEMBAHASAN
1. Algoritma  hibrida  ABC-PSO  baru,  yang  diadaptasi  dari proyek  estimasi  perangkat  lunak,  digunakan  untuk melakukan  UVLS  pada  sistem  IEEE  14-bus  yang dimodifikasi. Delapan kondisi kelebihan beban diberlakukan  pada  sistem  mulai  dari  pembebanan  105% hingga  140%,  di  mana  peringkat  FVSI  digunakan  untuk mengidentifikasi  bus  yang  lemah.  Pelepasan  beban kemudian  dilakukan  setelah  pengaturan  relai  yang  telah didekalibrasi  selama  3,5  detik,  5  detik,  dan  8  detik,  yang memberikan  pemulihan  profil  tegangan  sebesar  99,32% secara  keseluruhan.  Algoritma  hibrida  ABC-PSO  yang diusulkan  mampu  melepaskan  beban  dalam  jumlah  yang optimal,  memberikan  89,56%  beban  paska  kontingensi, dibandingkan dengan GA 77,04%, ABC-ANN 84,03%, dan PSO-ANN 80,96%. Penelitian ini telah disimulasikan pada perangkat lunak MATLAB,[5].
Tabel 1 Data generator untuk model IEEE 14-bus.
IEEE, [5]
Tabel 2 Data bus untuk model IEEE 14-bus. IEEE, [5]
Tabel 3 Data cabang untuk model IEEE 14-bus. IEEE[5]
Gambar 3. Kurva P-V yang menunjukkan titik SNB.[5]
2. Teknik pelepasan beban baru yang menggunakan algoritma  Particle  Swarm  Optimization  (PSO dibandingkan  dengan  optimasi  belalang  (GOA), GW,  GA  diusulkan  untuk  tujuan  menjaga stabilitas sistem tenaga jarak jauh yang terdiri dari sumber  daya  energi  terdistribusi  (DER).  Untuk menangani kendala pelepasan beban yang terkait dengan beberapa tujuan, seperti batasan generasi, batasan beban yang diijinkan, dan prioritas beban,
Tabel  4.  Analisis  pelepasan  beban  optimal  menggunakan model  yang  berbeda  pada  jam  9.00  dalam  sistem.[24]
Gambar 4. Perbandingan kinerja PSO dan metode lain dalam hal permintaan beban individu untuk pulau A.[24]
Gambar  5.  Perbandingan  profil  tegangan  yang  diperoleh dengan PSO dan metode lain pada jam 9.00 untuk pulau A.[24]
V. HASIL
1. PSO-ABC
Gambar 6 Voltage recovery of the IEEE 14-bus system after UVLS.[5]
Tabel 5. kinerja algoritma Hybrid ABC-PSO. Bus[5]
Gambar 7. Konvergensi solusi pengoptimalan. [5]
2. PSO, GOA, GW, GA
Tabel  6  Perbandingan  kinerja  pelepasan  beban  optimal dengan metode optimasi yang berbeda untuk sistem kepulauan yang berbeda pada jam 9.00.[24]
Analisis  komparatif  kinerja  pelepasan  beban menggunakan pendekatan GOA dilakukan sehubungan  dengan  tiga  teknik  optimasi  yang berbeda,  yaitu  optimasi  swarm  partikel  (PSO), optimasi  serigala  abu-abu  (GW),  dan  algoritma genetik  (GA),  dalam  berbagai  skenario  pulau. Temuan  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa metodologi  yang  diusulkan  mengungguli  metode lain, menunjukkan pengurangan jumlah nilai  beban untuk  kondisi  pulau  yang  ditempati  penuh  (yaitu 45,67% untuk pulau A, 16,63% untuk pulau B, 38,05% untuk  pulau  C,  dan  27,98%  untuk  pulau  D  dalam penyelidikan ini). [24]

## VI. K ESIMPULAN
1. Pelepasan  beban  agregat  yang  dihasilkan membangun  kembali  daya  efektif  pada  89,56% setelah  interupsi,  dibandingkan  dengan  77,04%, 84,03%,  dan  80,96%  dalam  teknik  Algoritma Genetik  (GA),  Artificial  Bea  Colony-Artificial Neural  Network  (ABC-ANN),  dan  Partikel Swarm  Optimization-Artificial  Neural  Network (PSO-ANN).  Selain  itu,  stabilitas  ketegangan dipulihkan pada interval 3,5, 5, dan 8 detik, sesuai dengan  konfigurasi  relai  terdesentralisasi.  Profil tarik rata-rata juga dikembalikan sebesar 99,32% dari  keadaan  awalnya  sebelum  gangguan. Akibatnya,  fitur  pembeda  dari  algoritma  ABC- PSO hibrida ini terletak pada kapasitasnya untuk menghitung fungsi multi-tujuan, sehingga menawarkan pandangan yang lebih komprehensif tentang  kesulitan  Under  Voltage  Load  Shedding
(UVLS). Studi ini berfungsi sebagai bukti bahwa Teknik  Kecerdasan  Komputasi  dapat  digunakan secara  efektif  untuk  mengoptimalkan  solusi sistem energi. [5]
2. Hasil  simulasi  memvalidasi  kemanjuran  PSO, GOA,  GA,  GW  dalam  memastikan  stabilitas tegangan  dengan  mengoptimalkan  jumlah  beban yang akan dilepaskan dalam skenario pulau yang berbeda.  Selain  itu,  upaya  penelitian  di  masa depan  akan  mencakup  kondisi  yang  lebih  rumit, mencakup  lebih  banyak  gangguan  dan  pulau, sementara  juga  menerapkan  metode  yang diusulkan untuk memfasilitasi pemantauan microgrid yang komprehensif, [24]

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Judul  untuk  ucapan  terima  kasih  dan  referensi  tidak  diberi nomor.  Terima  kasih  disampaikan  kepada  Tim  JTE  UNIBA yang telah meluangkan waktu untuk membuat template ini.

## R EFERENSI
[1] X.  Du,  M.  Zhang,  and  Y.  He,  “Self-optimization examination system based on improved particle swarm optimization,” Nonlinear Eng. , vol. 12, no. 1, 2023, doi: 10.1515/nleng-2022-0271.
[2] X. Du, M. Zahang, X. Wang, and C. Science, “m nl ad in e e V by e th rsio is n fil O e is nly m nl ad in e e V by e th rsio is n fil O e is nly,” vol. 7, no. 4, pp. 163– 172, 2014.
[3] S.  Karthika  and  P.  Rathika,  “An  Adaptive  Data Compression Technique Based on Optimal Thresholding  using  Multi-Objective  PSO  Algorithm for Power System Data,” Appl. Soft Comput. , p. 111028, 2023, doi: 10.1016/j.asoc.2023.111028.
[4] M.  Masjudin,  S.  H.  Juliatiza,  and  C.  A.  Wicaksana, “Optimasi  Under  Frequency  Load  Shedding Menggunakan  Metode  PSO  Algorithm  Pada  Sistem Distribusi PT. Dian Swastatika Sentosa Serang Power Plant,” Setrum    Sist.  Kendali-Tenaga-elektronika- telekomunikasi-komputer , vol. 10, no. 2, pp. 105–113, 2021, doi: 10.36055/setrum.v10i2.13138.
[5] S.  M.  Kiseng,  C.  M.  Muriithi,  and  G.  N.  Nyakoe, “Under voltage load shedding using hybrid ABC-PSO algorithm for voltage stability enhancement,” Heliyon , vol. 7, no. 10, p. e08138, 2021, doi: 10.1016/j.heliyon.2021.e08138.
[6] N.  Al  Masood,  A.  Jawad,  and  S.  Banik,  “A  RoCoF- constrained underfrequency load shedding scheme with static voltage stability-based zoning approach,” Sustain. Energy, Grids Networks , vol. 35, p. 101080, 2023, doi: 10.1016/j.segan.2023.101080.
[7] S.  Abdollahi  kakroudi,  R.  Ebrahimi,  and  A.  Ahmadi, “Real-time  under-voltage  load  shedding  method considering  integer-value  load  model  and  feeder participation in demand response,” Electr. Power Syst.
Res. ,  vol.  217,  no.  November  2022,  p. 109115,  2023, doi: 10.1016/j.epsr.2023.109115.
[8] P. Singh, R. Arya, L. S. Titare, P. Purey, and L. D. Arya, “Value aided optimal load shedding accounting voltage stability  consideration  employing  Crow  Search Algorithm  with  modification  based  on  Lampinen’s criterion,” Appl.  Soft  Comput. ,  vol.  143,  2023,  doi: 10.1016/j.asoc.2023.110391.
[9] M. Larrea, A. Porto, E. Irigoyen, A. J. Barragán, and J. M.  Andújar,  “Extreme  learning  machine  ensemble model  for  time  series  forecasting  boosted  by  PSO: Application  to  an  electric  consumption  problem,” Neurocomputing ,  vol.  452,  pp.  465–472,  2021,  doi: 10.1016/j.neucom.2019.12.140.
[10] T.  Skrjanc,  R.  Mihalic,  and  U.  Rudez,  “A  systematic literature  review  on  under-frequency  load  shedding protection using clustering methods,” Renew. Sustain. Energy Rev. , vol. 180, no. September 2022, p. 113294, 2023, doi: 10.1016/j.rser.2023.113294.
[11] P.  Pourghasem,  H.  Seyedi,  and  K.  Zare,  “A  new optimal  under-voltage  load  shedding  scheme  for voltage  collapse  prevention  in  a  multi-microgrid system,” Electr.  Power  Syst.  Res. ,  vol.  203,  no.  June 2021,
p. 107629, 2022, doi: 10.1016/j.epsr.2021.107629.
[12] H. Awad and A. Hafez, “Optimal operation of under- frequency load shedding relays by hybrid optimization of  particle  swarm  and  bacterial  foraging  algorithms,” Alexandria Eng. J. , vol. 61, no. 1, pp. 763–774, 2022, doi: 10.1016/j.aej.2021.06.034.
[13] M.  Talaat,  A.  Y.  Hatata,  A.  S.  Alsayyari,  and  A. Alblawi, “A smart load management system based on the  grasshopper  optimization  algorithm  using  the under-frequency load shedding approach,” Energy , vol. 190, p. 116423, 2020, doi: 10.1016/j.energy.2019.116423.
[14] Y. Chen, S. Liao, and J. Xu, “Emergency load-shedding optimization  control  method  based  on  reinforcement learning assistance,” Energy Reports , vol. 8, pp. 1051– 1061, 2022, doi: 10.1016/j.egyr.2022.02.140.
[15] A.  Rafinia,  J.  Moshtagh,  and  N.  Rezaei,  “Stochastic optimal  robust  design  of  a  new  multi-stage  under- frequency load shedding system considering renewable energy sources,” Int. J. Electr. Power Energy Syst. , vol. 118, no.
July 2019, 2020, doi: 10.1016/j.ijepes.2019.105735.
[16] K. Hou et al. , “A fast optimal load shedding method for power  system  reliability  assessment  based  on  shadow price  theory,” Energy  Reports ,  vol.  8,  pp.  352–360, 2022, doi: 10.1016/j.egyr.2021.11.104.
[17] I.  Darmana,  A.  R.  Salvayer,  and  Erliwati,  “Load Shedding  Simulation  Using  A  Frequency  Relay  in Lampung Electrical System,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. ,  vol.  990,  no.  1,  2020,  doi:  10.1088/1757- 899X/990/1/012005.
[18] H.  H.  A.  W.  Al-Sadooni  and  R.  H.  Al-Rubayi, “Combinational  load  shedding  using  load  frequency control  and  voltage  stability  indicator,” Int.  J.  Electr. Comput. Eng. , vol. 12, no. 5, pp. 4661–4671, 2022, doi: 10.11591/ijece.v12i5.pp4661-4671.
[19] K. Teeparthi and D. M. Vinod Kumar, “Multi-objective hybrid PSO-APO algorithm based security constrained
optimal power flow with wind and thermal generators,” Eng. Sci. Technol. an Int. J. , vol. 20, no. 2, pp. 411–426, 2017, doi: 10.1016/j.jestch.2017.03.002.
[20] R. Sepehrzad, M. Khojasteh Rahimi, A. Al-Durra, M. Allahbakhshi,  and  A.  Moridi,  “Optimal  energy management of distributed generation in micro-grid to control  the  voltage  and  frequency  based  on  PSO- adaptive  virtual  impedance  method,” Electr.  Power Syst. Res. , vol. 208, no. February, p. 107881, 2022, doi: 10.1016/j.epsr.2022.107881.
[21] M. A. M. Shaheen, H. M. Hasanien, and A. Alkuhayli, “A novel hybrid GWO-PSO optimization technique for optimal reactive power dispatch problem solution,” Ain Shams Eng. J. , vol. 12, no. 1, pp. 621–630, 2021, doi: 10.1016/j.asej.2020.07.011.
[22] V.  Kachitvichyanukul,  “Comparison  of  Three Evolutionary Algorithms: GA, PSO, and DE,” Ind. Eng. Manag.  Syst. ,  vol.  11,  no.  3,  pp.  215–223,  2012,  doi: 10.7232/iems.2012.11.3.215.
[23] M.  M.  Aman,  M.  Arshad,  H.  K.  Zuberi,  and  J.  A. Laghari,  “A  hybrid  scheme  of  load  shedding  using globalized  frequency  and  localized  voltage  (GFLV) controller,” Int. J. Electr. Power Energy Syst. , vol. 113, no.  November  2018,  pp.  674–685,  2019,  doi: 10.1016/j.ijepes.2019.05.073.
[24] M. Ahmadipour, M. Murtadha Othman, Z. Salam, M. Alrifaey,  H.  Mohammed  Ridha,  and  V.  Veerasamy, “Optimal  load  shedding  scheme  using  grasshopper optimization algorithm for islanded power system with distributed energy resources,” Ain Shams Eng. J. , vol. 14, no. 1, p. 101835, 2022, doi: 10.1016/j.asej.2022.101835.