Abstrak—Optimasi pada pembangkitan energi listrik sangat diperlukan agar energi listrik yang dibangkitkan sesuai dengan kebutuhan yang ada. Salah satu cara optimasi adalah Dynamic Economic Dispatch (DED). DED  adalah pengoptimalan pembangkit listrik untuk memperoleh biaya pembangkitan minimal terhadap permintaan beban berdasarkan periode waktu dan beban tertentu. Salah satu faktor yang mempengaruhi pengoptimalan sistem tenaga listrik adalah rugi- rugi daya pada saluran transmisi. Rugi-rugi daya pada saluran transmisi dapat menyebabkan pembangkitan energi listrik harus lebih tinggi daripada permintaan beban untuk mengatasi daya yang hilang pada saluran transmisi, sehingga dapat meningkatkan biaya pembangkitan energi listrik pada sistem. Pada studi ini menggunakan metode Quadratically Constrained Quadratic Program (QCQP) untuk menghitung biaya minimum pembangkitan energi listrik terhadap permintaan beban dengan mempertimbangkan rugi-rugi transmisi dan menggunakan batasan ramp rate dari unit pembangkit.
Kata Kunci—Biaya Pembangkitan, Dynamic Economic Dispatch, Quadratically Constrained Quadratic Program,  Ramp Rate Rugi-Rugi Daya.

## I. PENDAHULUAN
ETERSEDIAAN  bahan bakar fosil yang tidak dapat diperbaharui seperti minyak bumi dan batu bara setiap hari semakin menipis. Hal ini menjadi masalah bagi ketersediaan energi listrik. Mengingat pembangkit thermal berbahan bakar fosil masih menjadi sumber tenaga listrik yang utama di Indonesia. Saat ini seluruh masyarakat di dunia membutuhkan listrik sebagai penompang hidupnya. Optimasi tenaga listrik sangat dibutuhkan untuk dapat memanfaatkan energi listrik dengan optimal. Sehingga dibutuhkan regulasi baru untuk keamanan, kestabilan, dan operasi ekonomis dalam sistem tenaga listrik[1]. Economic Dispatch (ED) merupakan salah satu bentuk optimasi sistem tenaga listrik yang berfungsi untuk memperoleh operasi pembangkitan yang ekonomis[2]. ED konvensional hanya dapat digunakan pada satu level beban[3]. Dynamic Economic Dispatch (DED) merupakan pengembangan dari ED konvensional, karena DED dapat digunakan pada level beban yang berubah- ubah.
Banyak faktor yang dapat menyebabkan sistem menjadi tidak optimal, salah satunya adalah rugi-rugi transmisi. Rugi- rugi transmisi timbul akibat penyaluran daya menuju beban pada saluran transmisi, sehingga daya yang akan diterima oleh beban akan berkurang. Oleh karena itu rugi-rugi transmisi harus diperhitungkan agar daya yang diterima oleh
beban sesuai dengan kebutuhan daya beban. Banyak studi telah dilakukan untuk mendapatkan rugi-rugi transmisi yang akurat dan efisien pada penjadwalan pembangkitan[4]. Dalam Dynamic Economic Dispatch biasa ditemui fungsi dan batasan non linier. Oleh karena itu dibutuhkan pendekatan yang tepat dan akurat untuk dapat menyelesaikan Dynamic Economic  Dispatch . Pada studi  ini digunakan metode Quadratically Constrained Quadratic Program (QCQP) untuk menyelesaikan Dynamic Economic Dispatch dengan mempertimbangkan rugi-rugi transmisi.
Simulasi yang akan digunakan menggunakan Toolbox OPTI pada software MATLAB. Penggunaan OPTI disini untuk mempermudah perhitungan karena pada OPTI sudah terdapat toolbox optimasi Quadratically Constrained Quadratic Program

## II. DYNAMIC ECONOMIC DISPATCH
A. Economic Dispatch (ED)
Economic Dispatch atau pembebanan ekonomis merupakan  pembagian pembebanan daya yang harus dibangkitkan oleh unit pembangkit dalam suatu sistem tenaga listrik sehingga dapat memenuhi kebutuhan beban dengan biaya minimum  yang sesuai dengan nilai permintaan beban sistem. Dengan penerapan economic dispatch , akan didapatkan biaya pembangkitan yang minimum terhadap produksi daya listrik yang dibangkitkan oleh unit-unit pembangkit pada suatu sistem tenaga listrik.  Setiap unit pembangkit memiliki karakteristik input-output yang berbeda-beda dan memiliki batas maksimm dan  minimum daya pembangkitan masing-masing. Fungsi karakteristik input-output dari pembangkit termal dapat dituliskan oleh persamaan polinomial orde dua yaitu :
𝐹𝐹 ℎ ( 𝑃𝑃 ℎ ) = 𝑎𝑎 ℎ 𝑃𝑃 ℎ 2 + 𝑏𝑏 ℎ 𝑃𝑃 ℎ + 𝑐𝑐 ℎ (1) 𝑃𝑃 ℎ , 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 ≤ 𝑃𝑃 ℎ ≤ 𝑃𝑃 ℎ , 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 (2)
B. Dynamic Economic Dispatch (DED)
Dynamic economic dispatch merupakan pengembangan dari economic dispatch. Dynamic economic dispatch adalah pembagian pembebanan daya yang harus dibangkitkan oleh unit pembangkit dalam suatu sistem tenaga listrik sehingga dapat memenuhi kebutuhan beban dengan biaya minimum dalam rentang periode waktu tertentu. Nilai permintaan beban pada suatu sistem tenaga listrik selalu berubah-ubah (dinamis) setiap periode waktu tertentu, oleh karena itu untuk mensuplai beban secara ekonomis pada tiap periode waktu- t

## Dynamic Economic Dispatch Mempertimbangkan Rugi-Rugi Transmisi Menggunakan Quadratically Constrained Quadratic Program
Kresna Bayu Ar-razi Arifin, Rony Seto Wibowo, dan Ni Ketut Aryani Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Elektro Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) 60111 Indonesia e-mail: kresnabayuarr@gmail.com, ronyseto@ymail.com, ketut.aryani@gmail.com
K
untuk setiap h- unit generator perhitungan optimisasi dynamic economic dispatch dilakukan.  Sehingga fungsi biaya pembangkitan dari DED menjadi :
𝐹𝐹 ℎ𝑡𝑡 ( 𝑃𝑃 ℎ𝑡𝑡 ) = 𝑎𝑎 ℎ 𝑃𝑃 ℎ𝑡𝑡 2 + 𝑏𝑏 ℎ 𝑃𝑃 ℎ𝑡𝑡 + 𝑐𝑐 ℎ (3)
Dari persamaan (3) terlihat fungsi biaya pembangkitan dari generator berubah-ubah sesuai dengan t periode. Setiap unit pembangkit memiliki batasan maksimum daya yang dibangkitkan pada interval waktu tertentu atau disebut juga ramp rate
𝐷𝐷𝑅𝑅 ℎ ≤ 𝑃𝑃 ℎ𝑡𝑡 − 𝑃𝑃 ℎ𝑡𝑡−1 ≤ 𝑈𝑈𝑅𝑅 ℎ (4)
C. Transmisi dan Rugi-Rugi Transmisi
Aliran daya aktif pada saluran transmisi dapat dinyatakan dengan persamaan berikut. :
𝑃𝑃 𝑚𝑚𝑖𝑖 = 𝑉𝑉 𝑚𝑚 2 𝑔𝑔 𝑚𝑚𝑖𝑖 − 𝑉𝑉 𝑚𝑚 𝑉𝑉 𝑖𝑖 �𝑔𝑔 𝑚𝑚𝑖𝑖 cos �𝜃𝜃 𝑚𝑚 − 𝜃𝜃 𝑖𝑖 � + 𝑏𝑏 𝑚𝑚𝑖𝑖 sin( 𝜃𝜃𝜃𝜃 − 𝜃𝜃𝜃𝜃 ) � (5)
Daya listrik yang disalurkan melalui saluran transmisi mengalami rugi daya, hal ini disebabkan karena saluran transmisi mempunyai tahanan, induktansi dan kapasitansi. Rugi-rugi daya pada saluran transmisi dapat dinyatakan dengan :
𝑃𝑃 𝑙𝑙𝑚𝑚𝑖𝑖 = 𝑃𝑃 𝑚𝑚𝑖𝑖 + 𝑃𝑃 𝑖𝑖𝑚𝑚 (6)
Dalam penelitian ini, dilakukan penyederhanaan pada (5) dan (6), dimana pada operasi normal  saluran transmisi tegangan tinggi, perbedaan sudut fasa sangatlah kecil, sehingga nilai sin(θ i - θ j ) = 0, sehingga :
𝑃𝑃 𝑙𝑙𝑚𝑚𝑖𝑖 = �𝑉𝑉 𝑚𝑚 2 + 𝑉𝑉 𝑖𝑖 2 �𝑔𝑔 𝑚𝑚𝑖𝑖 − 2 𝑉𝑉 𝑚𝑚 𝑉𝑉 𝑖𝑖 𝑔𝑔 𝑚𝑚𝑖𝑖 cos ( 𝜃𝜃 𝑚𝑚 − 𝜃𝜃 𝑖𝑖 ) (7)
Pada operasi normal tegangan tinggi , nilai tegangan dari bus medekati 1 p.u sehingga :
𝑃𝑃 𝑙𝑙𝑚𝑚𝑖𝑖 = 2 𝑔𝑔 𝑚𝑚𝑖𝑖 − 2 𝑔𝑔 𝑚𝑚𝑖𝑖 cos ( 𝜃𝜃 𝑚𝑚 − 𝜃𝜃 𝑖𝑖 ) (8)
Karena perbedaan sudut fasa sangatlah kecil, dapat dilakukan pendekatan menggunakan deret taylor pada fungsi cosinus:
cos �𝜃𝜃 𝑚𝑚 − 𝜃𝜃 𝑖𝑖 � ≈ 1 − 0.5 �𝜃𝜃 𝑚𝑚 − 𝜃𝜃 𝑖𝑖 � 2 (9)
Sehingga  jika dilakukan substitusi (9) kedalam (8) akan menjadi :
𝑃𝑃 𝑙𝑙𝑚𝑚𝑖𝑖 ≈ 𝑔𝑔 𝑚𝑚𝑖𝑖 �𝜃𝜃 𝑚𝑚 − 𝜃𝜃 𝑖𝑖 � 2 (10)

## D. DC Power Flow
DC power flow merupakan penyerdehanan dari sistem AC power flow .  Sistem DC power flow hanya memperhitungan daya aktif, sedangkan daya reaktif diabaikan[5]. Selain itu diasumsikan nilai dari magnitude tegangan | 𝑉𝑉 𝑚𝑚 | = 1.0 p.u. Aliran daya pada setiap saluran pada metode DC power flow ini adalah,
𝑃𝑃 𝑚𝑚𝑖𝑖 = 1 𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖 ( 𝜃𝜃 𝑚𝑚 − 𝜃𝜃 𝑖𝑖 ) (11)
dan daya pada setiap bus i adalah,
𝑃𝑃 𝑚𝑚 = ∑ 𝑃𝑃 𝑚𝑚𝑖𝑖 𝑁𝑁 𝑖𝑖 = ∑ 1 𝑥𝑥𝑚𝑚𝑖𝑖 ( 𝜃𝜃 𝑚𝑚 − 𝜃𝜃 𝑖𝑖 ) 𝑁𝑁 𝑚𝑚 (12)

## III. PERANCANGAN SISTEM
Pada penelitian ini, Dynamic Econoomic Dispatch diselesaikan menggunakan metode Quadratically Constrained Quadratic Program dengan mempertimbangkan rugi-rugi transmisi. Pemodelan sistem dan simulasi dilakukan menggunakan Toolbox OPTI pada software MATLAB .
Diagram alir dari algoritma yang digunakan dalam penyelesaian studi ini ditunjukkan pada Gambar 1.

## MULAI
Studi Literatur Memodelkan Sistem IEEE 9 Bus dan IEEE 30 Bus dalam MATLAB
Mensimulasikan DC OPF pada
MATPOWER sebagai validasi Apakah hasil melanggar batasan ? Membuat Program dan simulasi DED dengan rugi-rugi tanpa ramprate Tidak Ya Apakah hasil melanggar batasan ? Ya A TIdak A Membuat Program dan simulasi DED dengan rugi-rugi dan ramprate Apakah hasil melanggar batasan ? Ya Analisa Hasil dan Perbandingan Tidak Selesai Penarikan Kesimpulan
Gambar 1. Diagram Alur Penyelesaian Studi

## A. Fungsi Objektif dan Batasan
Nilai fungsi objektif sebagai fungsi kuadratik yang berasal dari  koefisien biaya tiap pembangkit akan diproses oleh quadratically constrained quadratic program dengan persamaan sebagai berikut :
Min � �� �𝑎𝑎 𝐺𝐺 𝑡𝑡 𝑃𝑃 𝐺𝐺 𝑡𝑡 2 + 𝑏𝑏 𝐺𝐺 𝑡𝑡 𝑃𝑃 𝐺𝐺 𝑡𝑡 + 𝑐𝑐 𝐺𝐺 𝑡𝑡 � 𝑚𝑚 𝐺𝐺=1 � 𝑇𝑇 𝑡𝑡=1 (13)
Dimana : a, b, dan c :   koefisien biaya generator P t G : daya yang dibangkitkan pembangkit h pada periode  waktu t (MW)
Fungsi objektif tersebut dibatasi oleh batasan-batasan ( constraints ) sebagai berikut :
1) Linear Equality Constraints
Active Power Balance
𝑃𝑃 𝐷𝐷𝑚𝑚 𝑡𝑡 − 𝑃𝑃 𝐺𝐺𝑚𝑚 𝑡𝑡 + 𝑃𝑃 𝐼𝐼𝑚𝑚𝑖𝑖 𝑡𝑡 = 0 (14) DC Power Flow 𝑃𝑃𝐼𝐼𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑡𝑡 −𝑃𝑃𝐼𝐼𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑡𝑡 2 = 1 𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖 �𝜃𝜃 𝑚𝑚 𝑡𝑡 − 𝜃𝜃 𝑖𝑖 𝑡𝑡 � (15)
Dimana :
P Iij : Daya yang mengalir pada saluran dari bus i ke bus j , P Di : Daya pada load bus i P Gi : Daya pembangkitan generator pada bus i θ : Sudut tegangan x : Reaktansi saluran
Slack Bus 𝜃𝜃 𝑚𝑚𝑙𝑙𝑚𝑚𝑠𝑠𝑚𝑚 = 0 (16) 2) Linear Inequality Constraints
Ramp Rate
−𝑃𝑃 𝑅𝑅𝐷𝐷𝑚𝑚 ≤ 𝑃𝑃 𝐺𝐺𝑚𝑚 𝑡𝑡 − 𝑃𝑃 𝐺𝐺𝑚𝑚 𝑡𝑡−1 ≤ 𝑃𝑃 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑚𝑚 (17)
Daya Pembangkitan
𝑃𝑃 𝐺𝐺𝑚𝑚 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 ≤ 𝑃𝑃 𝐺𝐺𝑚𝑚 ≤ 𝑃𝑃 𝐺𝐺𝑚𝑚 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑥𝑥 (18)
Kapasitas Saluran Transmisi
𝑃𝑃 𝑙𝑙𝑚𝑚𝑖𝑖𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 ≤ 𝑃𝑃𝐼𝐼𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑡𝑡 −𝑃𝑃𝐼𝐼𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑡𝑡 2 ≤ 𝑃𝑃 𝑙𝑙𝑚𝑚𝑖𝑖𝑚𝑚𝑚𝑚𝑥𝑥 (19)
3) Quadratic Constraints
Rugi-rugi transmisi
− 𝑃𝑃 𝐼𝐼𝜃𝜃𝜃𝜃 𝑡𝑡 − 𝑃𝑃 𝐼𝐼𝜃𝜃𝜃𝜃 𝑡𝑡 + 𝑔𝑔 𝑚𝑚𝑖𝑖 �𝜃𝜃 𝑚𝑚 𝑡𝑡 − 𝜃𝜃 𝑖𝑖 𝑡𝑡 � 2 = 0 (20)

## B. Quadratically Constrained Quadratic Program (QCQP
Quadratically Constrained Quadratic Program merupakan pengembangan dari Quadratic programming . Dimana pada Quadratically Constrained Quadratic Program batasan-batasan (constraint) tidak hanya berupa batasan linier namun juga dapat berupa batasan kuadrat ( Quadratic Constraint ) Fungsi objektif dari Quadratically Constrained Quadratic program dimodelkan dalam sebuah persamaan berikut:
𝐹𝐹 ( 𝑥𝑥 ) = 𝑓𝑓 + 𝑐𝑐 𝑇𝑇 𝑥𝑥 + 1 2 𝑥𝑥 𝑇𝑇 𝐻𝐻𝑥𝑥 (21)
Batasan (constraints) linier dari Quadratically Constrained Quadratic Program dimodelkan sebagai berikut :
𝑙𝑙𝑏𝑏 ≤ 𝐴𝐴𝑥𝑥 ≤ 𝑈𝑈𝑏𝑏 (22) 𝑥𝑥𝑥𝑥𝜃𝜃𝑥𝑥 ≤ 𝑥𝑥 ≤ 𝑥𝑥𝑥𝑥𝑎𝑎𝑥𝑥 (23)
Sedangkan untuk batasan kuadrat ( quadratic constraints ) dimodelkan sebagai berikut: 𝑟𝑟𝑙𝑙 ≤ 𝑙𝑙 𝑇𝑇 𝑥𝑥 + 𝑥𝑥 𝑇𝑇 𝑄𝑄𝑥𝑥 ≤ 𝑟𝑟𝑟𝑟
(24)
Dimana : f = konstanta skalar c = konstanta matriks n- vektor H = matriks n x n A = matriks m x n ub,lb = konstanta m -vektor Q     = matriks n x n l = matriks k x n rl,ru = konstanta, k- vektor x = n-vektor yang nilainya akan dioptimasi

## IV. SIMULASI DAN ANALISIS

## A. Sistem IEEE 9 Bus
Simulasi dan analisa pada sistem IEEE 9 Bus dibagi menjadi 2 studi kasus yaitu :
1. DED mempertimbangkan rugi-rugi transmisi tanpa menggunakan ramp rate. 2. DED mempertimbangkan rugi-rugi transmisi dengen menggunakan ramp rate. Sebelum mensimulasikan studi kasus, akan dilakukan simulasi DC OPF tanpa mempertimbangkan rugi-rugi transmisi dan tanpa mempertimbangkan ramp rate dengan menggunakan MATPOWER . Hasil dari simulasi ini akan
digunakan sebagai pembanding hasil simulasi studi kasus nantinya.
Sebelum dilakukan simulasi pada sistem, profil pembebanan harus direncanakan terlebih dahulu. Total beban yang akan disimulasikan bersifat dinamis (berubah-ubah) berdasarkan waktu, hal ini merupakan implementasi dari dynamic economic dispatch .  Profil  pembebanan sistem dari simulasi sistem IEEE 9 Bus dapat dilihat melalui Tabel 1 :
Tabel 1.
Profil Pembebanan Sistem IEEE 9 Bus Jam ke- Beban yang terpenuhi (MW) Total (MW) Bus 5 Bus 7 Bus 9 1 67.5 75 93.75 236.25 2 80.1 89 111.25 280.35 3 72 80 100 252 4 99 110 137.5 346.5 5 102.6 114 142.5 359.1 6 99 110 137.5 346.5 7 109.8 122 152.5 384.3 8 108.9 121 151.25 381.15
Setelah dilakukan simulasi DED sesuai  dengan profil pembebanan, maka didapatkan hasil seperti yang tertera pada Tabel 2:
Tabel 2.

## Hasil Simulasi Sistem IEEE 9 Bus
No Simulasi Daya Terbangkit (MW) Rugi-rugi (MW) Total Biaya ($/h) 1 DC OPF 2586.15 0 44162.27 2 Studi Kasus 1 2618.0055 31.8552 44996.39 3 Studi Kasus 2 2618.0107 31.8606 44996.56
Sedangkan untuk perbandingan biaya pembangkitan perjamnya tertera pada gambar berikut :
Gambar 2. Grafik Perbandingan Biaya Pembangkitan Perjam Sistem IEEE 9 Bus
Grafik perbandingan total biaya dari 3  simulasi tersebut tertera pada gambar berikut

## Gambar 3. Perbandingan Total Biaya Sistem IEEE 9 Bus
Terlihat pada Tabel 2 dan Gambar 2 bahwa biaya pembangkitan paling murah adalah pada DC OPF , karena pada DC OPF rugi-rugi transmisi diabaikan dan batasan ramp rate tidak digunakan. Sedangkan biaya pembangkitan paling mahal adalah pada studi kasus II, hal ini karena studi kasus II mempertimbangkan rugi-rugi transmisi dan menggunakan batas ramp rate .

## B. Sistem IEEE 30 Bus
Pada sistem IEEE 30 Bus akan disimulasikan dua studi kasus dengan tiap studi kasusnya sama dengan studi kasus pada sistem IEEE 9 Bus. Pada sistem ini juga akan dilakukan simulasi DC OPF terlebih dahulu yang hasilnya nanti akan digunakan sebagai pembanding dati hasil simulasi studi kasus. Profil pembebanan untuk simulasi sistem IEEE 30 Bus ditunjukkan oleh Tabel 3
Tabel 3.

## Profil Pembebanan Sistem IEEE 30 Bus
Jam Total Beban (MW) Jam Total Beban (MW) 1 178.542 5 229.554 2 226.72 6 235.222 3 206.882 7 283.4 4 172.874 8 263.562
Setelah dilakukan simulasi DED sesuai dengan profil pembebanan, maka didapatkan hasil seperti yang tertera pada Tabel 4:
Tabel 4. Hasil Simulasi Sistem IEEE 30 Bus No Simulasi Daya Terbangkit (MW) Rugi-rugi (MW) Total Biaya ($/h) 1 DC OPF 1796.74 0 5660.66 2 Studi Kasus 1 18 26.1644 29.4 5783.2873 3 Studi Kasus 2 21826.2589 29.5 5790.2247
Sedangkan untuk perbandingan biaya pembangkitan perjamnya tertera pada gambar berikut :

## Gambar 4. Grafik Perbandingan Biaya Pembangkitan Perjam Sistem IEEE 30 Bus
Grafik perbandingan total biaya dari 3 simulasi tersebut tertera pada gambar berikut

## Gambar 4. Perbandingan Total Biaya Sistem IEEE 30 Bus
Sama seperti pada Sistem IEEE 9 Bus bahwa biaya pembangkitan paling murah adalah pada DC OPF , karena pada DC OPF rugi-rugi transmisi diabaikan dan batasan ramp rate tidak digunakan. Sedangkan biaya pembangkitan paling mahal adalah pada studi kasus II, hal ini karena studi kasus II mempertimbangkan rugi-rugi transmisi dan menggunakan batas ramp rate .

## V. KESIMPULAN
Dengan menggunakan sistem IEEE 9 Bus dan IEEE 30 Bus, program dynamic economic dispatch yang disusun melalui MATLAB dan OPTI Toolbox telah mampu melakukan perhitungan dynamic economic dispatch dengan memberikan hasil keluaran daya yang minimal dengan mempertimbangkan rugi-rugi transmisi.
Dari hasil simulasi, rugi-rugi transmisi menyebabkan total daya yang dibangkitkan menjadi lebih besar. Pada simulasi sistem IEEE 9 Bus studi kasus I, total daya yang dibangkitkan lebih besar 31.8552 MW, sedangkan pada simulasi sistem IEEE 30 Bus studi kasus I 29.4 MW jika dibandingkan dengan DC OPF .
Dari hasil simulasi, rugi-rugi transmisi menyebabkan total biaya pembangkitan menjadi lebih besar dari awalnya. Dengan mempertimbangkan rugi-rugi transmisi, biaya pembangkitan pada sistem IEEE 9 Bus lebih besar 834.1$, sedangkan pada sistem IEEE 30 Bus 122.62$ jika dibandingkan dengan DC OPF .
Dari hasil simulasi, ramp-rate menyebabkan total biaya pembangkitan menjadi lebih mahal. Pada simulasi sistem IEEE 9 Bus studi kasus II total biaya pembangkitan lebih besar 0.17$ sedangkan pada sistem IEEE 30 Bus lebih besar 6.93 $ jika dibandingkan dengan studi kasus  I.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. Yan, Z. X. Xing, W. Li, and B. Zhang, “Economic dispatch application of power system with energy storage systems,” IEEE Trans. Appl. Supercond. , vol. 26, no. 7, pp. 1–5, 2016.
[2] D. Ross and S. Kim, “Dynamic economic dispatch of generation,” IEEE Trans. Power Appar. Syst. , vol. PAS-99, no. 6, pp. 2060– 2068, Nov. 1980.
[3] A. J. Wood and B. F. Wollenberg, Power generation, operation, and control , 2nd ed. New York: J. Wiley & Sons, 1996.
[4] H. Zhong, Q. Xia, Y. Wang, and C. Kang, “Dynamic economic dispatch considering transmission Losses Using quadratically constrained quadratic program method,” IEEE Trans. Power Syst. , vol. 28, no. 3, pp. 2232–2241, Aug. 2013.
[5] Y. B. N. Wigaswara, “Aliran daya optimal dengan batas keamanan sistem mempertimbangkan energy storage,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2017.