Diterima: 15 November 2019; Direvisi: 9 Mei 2020; Disetujui: 28 Mei 2020 JTERA, Vol. 5, No. 1, Juni 2020
Penentuan Lokasi dan Kapasitas Wind-Based DG pada Sistem Distribusi 20 kV Menggunakan Flower Pollination Algorithm
Dian Budhi Santoso #
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang Jalan H.S. Ronggowaluyo, Telukjambe, Karawang, Jawa Barat 41361, Indonesia
# dian.budhi@ft.unsika.ac.id

## Abstrak
Lokasi  dan  kapasitas distributed generation (DG)  memiliki  dampak  yang  sangat  penting  dalam  mengurangi  rugi- rugi  daya  pada  saluran  distribusi.  Selain  itu,  lokasi  dan  kapasitas  DG  yang  tepat  dapat  memperbaiki  profil  tegangan pada saluran distribusi dalam hal ini sistem distribusi 20kV di PLN Karawang. Sebuah metode metaheuristik digunakan untuk  menyelesaikan  permasalahan  pada  saluran  distribusi  20kV  di  PLN  Karawang. Flower Pollination Algorithm (FPA) merupakan metode metaheuristik yang memiliki tingkat keberhasilan yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan metode lain yang sejenis. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan lokasi dan menentukan kapasitas dari wind - based DG  menggunakan  FPA.  Untuk  mengurangi  rugi-rugi  daya  dan  memperbaiki  profil  tegangan  pada  sistem  distribusi 20kV  di  PLN  Karawang,  maka  digunakan single DG  dan multi DG.  Lokasi  dan  kapasitas wind - based DG  akan dianalisis  untuk  ditempatkan  pada  penyulang  yang  telah  dipilih  oleh  FPA.  Sebelum  sistem  distribusi  20kV  dipasang DG,  nilai  tegangan  minimum  sebesar  0,91  p.u.  Namun  setelah  dipasang  DG,  hasil  simulasi  menggunakan  FPA menunjukkan peningkatan pada nilai tegangan  minimum  menjadi 0,97 p.u.  Lokasi optimal DG  yang dipilih oleh FPA adalah pada penyulang 8, penyulang 6, dan penyulang 10 dengan kapasitas setiap DG adalah 341,18  Watt (penyulang 8), 557,38 Watt (penyulang 6), dan 799,63 Watt (penyulang 10). Penempatan DG yang sesuai pada penyulang di sistem distribusi PLN Karawang dapat mengurangi rugi-rugi daya dan memperbaiki profil tegangan pada saluran distribusi.
Kata kunci: Flower Pollination Algorithm , pembangkitan tersebar, losses , profil tegangan, sistem distribusi

## Abstract
The location and capacity of distributed generation (DG) has a very important impact in reducing power losses in distribution  lines. In addition, the exact  location and DG capacity can improve the voltage profile on the distribution lines, in this case the 20kV distribution system at PLN Karawang. A metaheuristic method is used to solve problems on the  distribution  lines.  Flower  pollination  algorithm  (FPA)  is  a  metaheuristic  method  that  has  a  higher  success  rate when compared to other similar methods. This study aims to determine the location and the capacity of wind-based DG using FPA. To reduce power losses and improve the voltage profile on the 20kV distribution system at PLN Karawang, single DG and multi DG are used. The location and capacity of  the  wind-based DG  will  be analyzed to  be placed on feeders that have been selected by the FPA. Before the 20kV distribution system was installed DG, the minimum voltage value  was  0.91  p.u.  However,  after  DG  was  installed,  the  simulation  results  using  FPA  showed  an  increase  in  the minimum voltage value to 0.97 p.u. Whereas the optimal DG location chosen by FPA is on 8 feeders, 6 feeders, and 10 feeders  with  the  capacity  of  each  DG  is  341.18  Watts  (8  feeders),  557.38  Watts  (6  feeders),  and  799.63  Watts  (10 feeders). Placement of DG in the PLN Karawang distribution system can reduce power losses and improve the voltage profile on the distribution line.
Keywords: Flower Pollination Algorithm, distributed generation, losses, voltage profile, distribution system

## I. P ENDAHULUAN
Distributed  Generation (DG)  adalah  teknologi pembangkitan  energi  listrik  berskala  kecil  yang
menghasilkan  daya  listrik  di  suatu  tempat  yang lebih dekat dengan konsumen dibandingkan dengan pusat  pembangkit  listrik.  Pembangkit  energi  listrik ini  dapat  dihubungkan  secara  langsung  ke
konsumen  atau  ke  sistem  distribusi  maupun transmisi  [1].  Tujuan  dari  DG  adalah  untuk menyuplai daya aktif tanpa harus memberikan daya reaktif  [2]. Wind  turbine termasuk  dalam  kategori pembangkit  listrik  yang  ramah  lingkungan  karena tidak  menghasilkan  polusi  seperti  jenis  pembangkit lain  [3],  [4].  Penentuan  lokasi  dan  kapasitas  DG sangat  penting  dilakukan  agar  dapat  mengurangi losses dan  memperbaiki  profil  tegangan  pada saluran  distribusi  secara  optimal.  Salah  satu  cara yang  ditempuh  untuk  menentukan  lokasi  dan kapasitas DG adalah dengan menggunakan optimisasi.
Beberapa  metode  optimisasi  banyak  yang bermunculan  mulai  dari  optimisasi  klasikal, pendekatan  analitis,  sampai  yang  terbaru  yaitu metaheuristik.  Salah  satu  metode  optimisasi metaheuristik  terbaru  adalah Flower  Pollination Algorithm (FPA) yang merupakan metode optimisasi yang terinspirasi dari proses penyerbukan  bunga.  FPA  lebih  efisien  dengan menghasilkan  hasil  yang  lebih  baik  dan  memiliki kecepatan  konvergen  yang  lebih  tinggi  jika dibandingkan  dengan  metode  metaheuristik  lainnya seperti Genetic Algorithm (GA) dan Particle Swarm Optimization (PSO)  [5].  FPA  dapat  digunakan untuk menyelesaikan permasalahan real optimization [6],  [7].  Selain  itu  FPA  mampu menghasilkan  keluaran  yang  lebih  baik,  memiliki kecepatan  konvergen  yang  lebih  tinggi,  dan memiliki  tingkat  keberhasilan  yang  lebih  optimal jika  dibandingkan  dengan  metode  metaheuristik lainnya seperti GA dan PSO [5], [8].
Pada  penelitian  ini,  FPA  digunakan  untuk menentukan  lokasi  dan  kapasitas wind-based DG yang optimal dengan single DG dan multi DG untuk meminimalkan  rugi-rugi  daya  pada  sistemgardu induk (GI) Pinayungan 10 feeder dan meningkatkan profil  tegangan.  Selain  itu,  jumlah  dan  kapasitas wind-based DG  yang  dipasang  pada  bus  terpilih akan  diperhitungkan.  Penelitian  ini  merupakan lanjutan  dari  penelitian  sebelumnya  tentang penempatan  dan  lokasi  DG  pada  saluran  distribusi [9].

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Turbin Angin
Pada  prakteknya,  untuk  mencegah  kerusakan turbin  angin,  maka  turbin  angin  dirancang  agar memiliki  kecepatan  maksimal  ( cut-out )  yang  relatif besar  (seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  1)  untuk mengantisipasi  kecepatan  angin  yang  besar  [9]. Daya  keluaran  turbin  angin  dapat  dirumuskan sebagai berikut:
{
(1)
dengan adalah daya  output  dari  turbin  angin, adalah daya  rata-rata  angin, adalah kecepatan angin saat di awal ( cut-in ), adalah kecepatan rata-rata angin  ( rated ),  dan adalah kecepatan  maksimal  ( cut- out ). Parameter turbin yang digunakan pada penelitian ini adalah , , , dan [10].

## B. Fungsi Objektif
Fungsi  objektif  adalah  fungsi  tujuan  untuk meminimalisasi  rugi-rugi  daya  aktif  pada  saluran dengan persamaan utama sebagai berikut:
( )      (∑ ) (2)
dengan N adalah  jumlah  saluran  (9  saluran)  dan i adalah  saluran.
Pendekatan pertama dilakukan dengan pendekatan  analitis.  Total  rugi-rugi  daya  aktif  pada sistem  tenaga  listrik  direpresentasikan  dengan persamaan di atas, atau yang populer  disebut “ exact loss  formula ”  [11],  [12]  yang  digunakan  untuk mencari rugi-rugi daya pada saluran sebagai berikut:
∑ ∑ [ ( ) (
)]
(3) ( ) (4)
Gambar 1. Batasan generator pada turbin angin [10]
( ) (5)
dengan adalah  tegangan  komplek  pada  bus
ke- i , adalah  elemen  ke- ij dari matriks  impedansi, dan adalah  injeksi  daya aktif  pada feeder ij , dan adalah  injeksi  daya reaktif pada feeder ij , dan adalah jumlah feeder. Dengan  asumsi (    )    ( ( )) [10],  [11],  maka  keluaran  daya  reaktif  DG  dapat diekspresikan dengan persamaan berikut:
(6)
dengan jika  DG  meginjeksi  daya  reaktif, jika  DG  mengambil  daya  reaktif  dan adalah faktor daya dari DG.
Daya  aktif  dan  daya  reaktif  yang  diinjeksikan  pada bus i ,  dimana  DG  terletak,  diekspresikan  dengan persamaan berikut:
(7) (8)
Dari persamaan (3), (7), dan (8), rugi daya aktif dapat ditulis sebagai berikut:
∑ ∑ { [( ) ( ) ] [( ) ( ) ]} (9)
Total rugi-rugi daya aktif pada sistem akan  minimum jika  turunan  parsial  dari  persamaan  (9)  terhadap  injeksi daya  aktif  dari  DG  ke  bus menjadi  0.  Setelah disederhanakan  dan  penyusunan  ulang,  persamaan  (9) dapat ditulis sebagai berikut:
∑ [ ( ) ( )] (10)
Persamaan (8) dapat dituliskan sebagai berikut:
( ) ( ) ∑ ( ) ∑ ( ) (11)
{ ∑ ( ) ∑ ( ) (12)
Dari  persamaan  (7),  (8),  (11),  dan  (12),  dapat dikembangkan persamaaan (13),
( ) ( ) (13)
Dari  persamaan  (13),  nilai  kapasitas  DG  optimal  di setiap  bus untuk  meminimalkan  rugi  daya  aktif  dapat ditulis sebagai berikut:
( ) ( ) (14)

## C. Flower Pollination Algorithm
Pada  kehidupan  nyata,  setiap  tumbuhan  dapat memiliki beberapa bunga, dan masing-masing bunga mengeluarkan  ribuan  bahkan  jutaan  gamet  serbuk sari. Pada FPA, untuk penyederhanaannya, diasumsikan  setiap  tumbuhan  hanya  memiliki  satu buah  bunga  dan  setiap  bunga  tersebut  hanya memproduksi  satu  buah  gamet  serbuk  sari. Penyederhanaan  ini  berarti  satu  buah  solusi ekivalen  dengan  satu  bunga  dan/atau  satu  gamet serbuk  sari.  Dua  langkah  kunci  pada  algoritma  ini yaitu  polinasi  global  dan  polinasi  lokal.  Pada langkah  polinasi  global,  serbuk  sari  dibawa  oleh polinator  dan  dapat  berpindah  dengan  jarak  yang jauh.  Hal  ini  memastikan  polinasi  dan  reproduksi yang  paling  optimal  (nilai fitness terbaik)  dan  nilai fitness tersebut direpresentasikan sebagai . Aturan pertama  sekaligus  hubungan  spesifik  bunga  dapat direpresentasikan secara matematis sebagai berikut:
( )
dengan adalah  serbuk  sari i atau  vektor  solusi pada  iterasi  ke- t dan adalah  solusi  terbaik terbaru  dari  semua  solusi  pada  generasi  atau  iterasi terbaru.  Parameter adalah  kekuatan  polinasi  yang secara  esensial  adalah  ukuran  langkah.  Karena serangga  sebagai  polinator  mungkin  bergerak  pada jarak  yang  jauh  dengan  berbagai  ukuran  langkah. Gerak levy digunakan  untuk  merepresentasikan karakteristik  ini.  Persamaan diambil  dari distribusi levy sebagai berikut:
( (     )    ( *
( * )
| |
dengan ( ) adalah fungsi gamma standar, adalah bilangan  acak  normal, adalah  faktor  penyekala langkah levy yang  pada  penelitian  ini  bernilai  3/2, dan Z adalah  konstanta  langkah levy yang  pada penelitian ini bernilai 0,01.
Pada  polinasi  lokal  atau  aturan  kedua,  hubungan spesifik bunga direpresentasikan sebagai:
( )
dimana dan adalah  serbuk  sari  dari  bunga yang  lain  pada  jenis  yang  sama.  Secara  matematis, jika dan datang  dari  jenis  yang  sama  atau dipilih  dari  populasi  yang  sama,  akan  menjadi langkah  acak  lokal  jika  nilai 𝜖 merupakan distribusi seragam  dari  0  hingga  1.  Kebanyakan  aktivitas penyerbukan  bunga  dapat  terjadi  pada  skala  lokal maupun  global.  Para  praktiknya,  bunga  yang
berdekatan  lebih  sering  terpolinasi  dari  serbuk  sari bunga lokal. Oleh karena itu, digunakan kemungkinan  pergantian  seperti  pada  aturan keempat  atau  kemungkinan  pendekatan untuk berganti  dari  polinasi  global  bersama  menjadi polinasi  lokal  yang  intensif.  Untuk  memulai,  dapat digunakan  p  =  0,5  sebagai  nilai  awal,  dan  telah diteliti  bahwa  untuk  simulasi,  nilai  p  =  0,8  bekerja lebih baik pada kebanyakan aplikasi [6].

## D. Perancangan Sistem
Data  yang  dibutuhkan  untuk  menjalankan penelitian  ini  adalah  data  resistansi  (R),  reaktansi (X),  titik  beban  aktif  (P),  data  titik  saluran digunakan untuk mendefinisikan sistem feeder pada gardu  induk  ke  dalam  bentuk  komputasi.  Level tegangan  pada  sistem feeder menggunakan  level tegangan  basis  12,66  kV  [9].  Gambar 2 merupakan diagram satu garis  sistem GI Pinayungan dengan10 feeder dengan  data  saluran  dan  beban  disajikan pada Tabel 1.
Hasil  optimisasi  akan  diterima  ketika  tegangan pada  setiap  titik feeder memenuhi  kekangan tegangan  standar  yang  ditentukan  yaitu Hasil  optimisasi  juga  harus  memenuhi ketersediaan  batas  kapasitas  DG  yang  ada  di
pasaran  yaitu .  Jenis  DG  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah wind-based DG.  Hal  ini  dikarenakan wind-based DG  lebih fleksibel digunakan dan dipasang di beberapa lokasi dengan  kecepatan  angin  rendah,  sedang,  maupun tinggi.  Adapun  data  kecepatan  angin  di  GI Pinayungan  10  feeder  dapat  dilihat  pada  Tabel  2. Diagram alir penelitian lokasi dan kapsitas DG pada jaringan distribusi untuk mrngurangi rugi-rugi daya dan memperbaiki profil tegangan diperlihatkan pada Gambar 3.
Gambar 2. Diagram satu garis sistem GI Pinayungan 10 feeder
Gambar 3. Diagram alir dengan fungsi tujuan meminimalkan losses
Tabel 1. Data saluran dan beban GI Pinayungan 10 feeder Feeder no. From feeder To feeder R (Ω) X (Ω) Beban feeder P (kW) Q (kVAR) 1 1 2 0,0044 0,0229 0 0 2 2 3 0,0044 0,0229 443 148,8 3 3 4 0,0044 0,0229 279,3 92,2 4 4 5 0,0044 0,0229 443 148,8 5 5 6 0,0044 0,0229 116 76,1 2 2 7 0,0044 0,0229 160 76,1 7 7 8 0,0044 0,0229 105 84,9 4 4 9 0,0044 0,0229 201 76,1 9 9 10 0,0044 0,0229 219,3 84,9 Tabel 2. Data kecepatan angin GI Pinayungan 10 feeder Feeder No. VI (m/s) VR (m/s) Vo (m/s) PR (kW) Vangin 1 2,5 12,5 25 100 1 2 2,5 12,5 25 100 2 3 2,5 12,5 25 100 3 4 2,5 12,5 25 100 4 5 2,5 12,5 25 100 5 6 2,5 12,5 25 100 6 7 2,5 12,5 25 100 7 8 2,5 12,5 25 100 8 9 2,5 12,5 25 100 9 10 2,5 12,5 25 100 10
Dengan  menggunakan  aplikasi  MATLAB,  dari Gambar 3 di atas dapat dilihat, mulai dari input nilai sampai  penentuan  nilai  faktor  daya  kemudian menjalankan  metode  penyelesaian  aliran  daya  pada jaringan distribusi. Selanjutnya, iterasi dengan FPA dimulai  dengan  melakukan  polinasi  dari  setiap individu  populasi  yang  dibangkitkan.  Setelah  itu dibandingkan  nilai  fungsi  tujuan  dengan  solusi terbaik sebelumnya dengan solusi terbaik yang baru. Nilai  fungsi  tujuan  yang  terbaik  diantara  keduanya akan  dijadikan  solusi  terbaik  untuk  iterasi  saat  ini. Iterasi  selanjutnya  dilakukan  dengan  prosedur  yang sama  saat  dimulainya  iterasi  pertama.  Hal  ini berlangsung  berulang-ulang  sampai  akhir  dari iterasi dan didapatkan hasil terbaik dari dari seluruh proses  FPA.  Hasil  inilah  yang  akan  ditampilkan pada  akhir  metode  FPA  meliputi  berapa  jumlah evaluasi  yang  dilakukan,  lokasi  DG  optimal, kapasitas  DG  optimal,  nilai  fungsi  tujuan  terbaik, dan lama waktu menjalankan program.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada penelitian ini dilakukan 30 (tiga puluh) kali optimisasi  yang  berulang  untuk  melihat  hasil  yang optimal  dan  memenuhi  syarat  distribusi  normal. Jumlah  iterasi  yang  diberikan  sebanyak  100  iterasi dengan  populasi  20  di  setiap  iterasi  dengan  nilai probability  switch 0,8  dan  jumlah wind-based DG tiga  titik.  Grafik  konvergensi  dari  proses  optimasi
yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 4.  Hasil simulasi  menunjukkan  bahwa  nilai  konvergen tercepat terjadi pada iterasi ke-95 dengan total rugi- rugi daya sebesar 59,16 Watt pada sistem feeder GI Pinayungan  Karawang.  Hal  ini  disebabkan  oleh tingginya  beban  pada  setiap  penyulang  di  sistem distribusi 20 kV PLN Karawang.
Gambar  5  menunjukkan  bahwa  nilai  tegangan minimum  sebelum  dipasang  DG  sebesar  0,91  p.u., sedangkan nilai tegangan minimum setelah pemasangan  DG  0,97  p.u.  Hal  ini  membuktikan dengan adanya penambahan DG dapat mempertahankan  nilai  tegangan  agar  selalu  berada pada  nilai  yang  ditentukan.  Adapun  untuk penempatan wind-based DG  yaitu  terletak  pada feeder 8, feeder 6,  dan feeder 10  dengan  kapasitas masing-masing  adalah  341,18  Watt,  557,38  Watt, dan 799,63 Watt.
Berdasarkan  hasil  penelitian  secara  keseluruhan, lokasi  dan  kapasitas wind-based DG  dapat ditentukan dengan metode FPA. Dengan menggunakan metode ini diharapkan dapat mengurangi  rugi-rugi  daya  dan  memperbaiki  profil tegangan  pada  saluran  distribusi.  Perbandingan performansi  metode  ini  dengan  metode  lainnya seperti GA dan PSO [5]-[7] belum dapat dilakukan. Namun,  berdasarkan  kajian  pustaka,  metode  FPA memiliki performa yang lebih baik jika dibandingkan dengan metode optimisasi lainnya [8].
Gambar 4. Grafik konvergensi terbaik optimasi penempatan dan kapasitas wind based -DG
Gambar 5. Profil tegangan GI Pinayungan 10 feeder

## IV. K ESIMPULAN
Penentuan  lokasi  dan  kapasitas wind-based DG di  sistem  distribusi  PLN  Karawang  menggunakan FPA  telah  berhasil  dilakukan  pada  penelitian  ini. Hasil  simulasi  menunjukkan  bahwa  metode  yang diusulkan  telah  berhasil  dengan  baik  menentukan lokasi dan kapasitas DG. Optimasi penempatan dan kapasitas  DG  pada  jaringan  distribusi  memiliki manfaat  dari  segi  perbaikan  profil  tegangan,  dan rugi-rugi daya aktif. Metode optimisasi dengan FPA memberikan  hasil  yang  lebih  baik  dalam  kasus penempatan  DG  jika  dibandingkan  dengan  hasil penelitian  sebelumnya.  Penelitian  selanjutnya  yang diperlukan  yaitu  proses  optimasi  harus  mampu mengestimasi kebutuhan biaya untuk pemasangan.

## R EFERENSI
[1]  A.  A. B. Rújula, J. M. Amada, J. M. Y. Loyo, and D. Navarro, “Definitions for Distributed Generation : a revision Keywords,” in International
Conference  on  Renewable  Energy  and  Power Quality March , 2005, pp. 16-18.
[2]  T.  Ackermann  and  G.  Andersson,  “Electricity Market Regulations and their Impact on Distributed Generation,” in International conference on electric utility  deregulation  and  restructuring  and  power technologies, 2000, 608-613.
[3]  H. H. Zeineldin, S. Member, and M. M. A. Salama, “Distributed  Generation  Micro-  Grid  Operation : Control  and  Protection  ctelygiing,”  in 2006  Power Systems Conference: Advanced Metering, Protection, Control, Communication, and Distributed Resources , IEEE, 2006, pp. 105-111.
[4]  W.  El-Khattam  and  M.  M.  Salama,  “Distributed generation  technologies,  definitions  and  benefits,” Electric power systems research , vol. 71, no. 2, pp. 119-128, 2004.
[5]  V. K. Shrivastava, O. P. Rahi, V. K. Gupta, and J. S. Kuntal,  “Optimal placement  methods of distributed generation: a review,” IEEE Transactions on Power Systems , pp. 978-981, 2012.
[6]  K.  Mahesh,  P.  Nallagownden,  and  I.  Elamvazuthi, “Optimal  Configuration  of  DG  in  Distribution
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 67 70 73 76 79 82 85 88 91 94 97 1 0 0 F u n g si o b je k ti f lo ss es ( k W) Jumlah iterasi 0.9993 0.9994 0.9995 0.9996 0.9997 0.9998 0.9999 1 1.0001 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 T eg a n g a n ( p .u ) Feeder
System :  An  Overview,”  in MATEC  Web  of Conferences , EDP Sciences, 2016, pp. 01007.
[7]  A,  Parizad,  A.  Khazali,  and  M.  Kalantar,  “Optimal placement of distributed generation with sensitivity factors  considering  voltage  stability  and  losses indices,”  in 18th  Iranian  Conference  on  Electrical Engineering , IEEE, 2010, p. 848-855.
[8]  D.  Agarwal,  S.  A.  Siddiqui,  and  N.  K.  Swarnkar, “GA based Optimal DG Placement for Power Loss Reduction  and  Voltage  Stability  Improvement,” International  Journal  of  Engineering  Research  & Technology  (IJERT) ,  vol.  5,  no.  4,  pp.  558-563, 2016.
[9]  X. Yang, “Flower Pollination Algorithm for Global
Optimization,”  in International  conference  on unconventional computing and natural computation , Berlin, Heidelberg, 2012, pp. 240-249.
[10]  M. Musofa, M. Pambudy, S. P. Hadi, and H. R. Ali, “Flower Pollination Algorithm for Optimal Control in  Multi-Machine  System  with  GUPFC,”    in 2014 6th  International  conference  on  information technology  and  electrical  engineering  (ICITEE) , IEEE, 2014, pp. 1-6.
[11]  H.  A.  Attia,  “Optimal  voltage  profile  control  and losses  minimization  of  radial  distribution  feeders,” in 2008  12th  Int.  Middle  East  Power  Syst.  Conf. MEPCON 2008 , 2008, pp. 453-458.