Abstrak — Gangguan  dinamik  pada  sistem  tenaga  listrik terjadi  karena  adanya  perubahan  beban  secara  tiba-tiba  dan periodik.  Gangguan  dinamik  pada  sistem  tenaga  listik  tidak dapat    direspon  dengan  baik  oleh  generator  sehingga  dapat mempengaruhi kestabilan dinamik sistem. Hal ini menyebabkan timbulnya osilasi frekuensi pada generator. Respon yang kurang baik  dapat  menimbulkan  osilasi  frekuensi  dalam  periode  yang lama.  Hal  itu  akan mengakibatkan  generator  lepas  sinkron. Untuk  mengatasi hal tersebut,  generator  memerlukan  kontroler tambahan  yaitu  Power  System  Stabilizer (PSS).  Untuk mendapatkan  koordinasi  PSS  yang  tepat,  Parameter  pada  PSS dioptimisasi  menggunakan  Bat  Algorithm (BA).  Hasil  simulasi menunjukkan bahwa penalaan parameter PSS menggunakan BA untuk perbaikan stabilitas dinamik berfungsi untuk mempercepat  settling  time dan  meredam  overshoot  respon perubahan  frekuensi  dan  respon  perubahan  sudut  rotor    pada sistem tenaga listrik Single Machine Infinite Bus (SMIB).
Kata Kunci— Bat Algorithm, Kestabilan dinamik, PSS, SMIB.

## I. PENDAHULUAN
ALAM  operasi  sistem  tenaga  listrik  salah  satu permasalahan yang  sangat  penting  adalah  kestabilan. Ketidak  seimbangan  antara  daya  input  mekanis  dengan  daya beban  listrik  pada  sistem  menyebabkan  kecepatar  rotor generator  (frekuensi  sistem)  dan  tegangan  akan  menyimpang dari  kondisi  normal  sehingga  akan  menyebabkan  kestabilan dari  sistem  terganggu.Ketidak  stabilan  sistem  diakibatkan karena  adanya  gangguan  baik  itu  gangguan  besar  maupun gangguan  kecil.  Gangguan  kecil  dapat  berupa  perubahan beban secara tiba-tiba dan periodik sedangkan untuk gangguan besar  disebabkan  kesalahan  pada  sistem  seperti  gangguan hubung  singkat,  putus  jaringan,  pemindahan  beban.  Apabila hal  tersebut  tidak  segera  diatasi    dengan  cepat  baik  berupa besar  gangguan,  maupun  waktu  terjadinya  gangguan  maka sistem  akan  bekerja  menyimpang  dari  kondisi  normal.Oleh sebab itu diperlukan peralatan kontrol pada sitem tenaga listrik yang mampu bereaksi secara otomatis terhadap penyimpangan.  Peralatan  kontrol  governor,  AVR (Automatic Voltage  Regulator) ,  dan  sistem  eksitasi  menjadi  peralatan kontrol yang harus dimiliki oleh sistem tenaga listrik sehingga kestabilan sistem tenaga listrik dapat dijaga [1].
Dalam  studi  kestabilan  dinamik  diasumsikan  bahwa perubahan  torsi  akibat  respor  governor  diabaikan  karena respon  governor  sangat  lambat  dibandingkan  dengan  respon sistem eksitasi, sehingga pengendali yang berpengaruh adalah
sitem  eksitasi.  Penambahan  penguatan  rangkaian  eksitasi kurang  dapat  menstabilkan  sistem  terutama  untuk  osilasi frekuensi  rendah.  Osilasi  Frekuensi  rendah  berada  antara  0,2 sampai  dengan  2,0  Hz [2,3].  Frekuensi  yang  lebih  rendah dapat  semakin  meluas  menjadi  osilasi  inter area  sehingga diperlukan  alat  kontrol  tambahan  berupa Power  System Stabilizer (PSS).  PSS  merupakan alat  kontrol  tambahan  yang berfungsi  untuk  meredam  osilasi  ferkuensi  dan  tegangan secara  lokal  atau  global  pada  generator,  sebagai  respons  dari penyimpangan yang terjadi pada nilai variable yang telah diset [6].  Untuk  memperoleh  hasil  yang  maksimal  penalaan parmeter  yang tepat  dan  optimal pada  PSS  sangat diperlukan untuk  meredam  osilasi  dan  menstabilkan  sistem  sebagai respon  kestabilkan  sistem.  Penalaan  parameter  ini  dapat menggunakan kecerdsan buatan.
Beberapa  metode  penalaan  pada  PSS  telah  diusulkan untuk menentukan nilai parameter yang optimal, salah satunya adalah Bat  Algoritm (BA).  BA  merupakan  algoritma  yang terinspirasi  dari  perilaku  kelelawar  ( Bat Behaviour ). Algoritma  ini  diperkenalkan  oleh  Xin-She  Yang  pada  tahun 2010 [4].
Penalaan  parameter  yang  optimal  sangat  berpengaruh dalam menstabilkan sistem. Namun range parameter peralatan sangat  beragam  dan  luas,  maka  untuk  memperoleh  nilai parameter  secara  cepat  digunakanlah  metode  optimisasi menggunakan BA . Nilai respon diketahui dengan menganalisis nilai overshoot dan settling  time, sedangkan  untuk objective function menggunakan Comperhensive  Damping Index  (CDI ) [5].  Kemudian  Menganalisa  hasil  simulasi  dengan  cara membandingkan  hasil  simulasi  sistem  tanpa  PSS,  sistem menggunakan PSS, dan sistem  menggunakan PSS yang ditala dengan BA.

## II. PEMODELAN SISTEM DAN ALGORITMA

## A. Kestabilan Sistem Tenaga Listrik
Dalam  sistem  tenaga  modern  kestabilan  sistem  menjadi perhatian  utama  dalam  sebuah  sistem  operasi.  Kestabilan sistem  tenaga  listrik  diartikan  dengan  kemampuan  suatu sistem  tenaga  listrik  atau  bagian  komponennya  untuk mempertahankan  sinkronisasi  dan  keseimbangan  jika  terjadi gangguan. Selain terganggunya sinkronisasi dan keseimbangan,  terjadinya  osilasi  menunjukkan  kondisi  yang tidak stabil pada sistem.

## Penalaan Power System Stabilizer
(PSS) untuk Perbaikan Stabilitas Dinamik pada Sistem Tenaga Listrik Menggunakan Bat Algorithm (BA)
Suharto, Imam Robandi, dan Ardyono Priyadi
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111
E-mail : robandi@ee.its.ac.id
D
ga ga sT 1 K  S 0,5T 1 S T 1 w w   R 1 Y  m T    1 U  G R 1 s g T 1  1 m T    GSC 
Sistem  tenaga  listrik  yang  stabil  terdapat  keseimbangan antara daya input mekanis (prime mover) dengan daya output elektrik (beban listrik).
Berdasarkan  sifat  dan  besar  gangguan,  kestabilan  dalam sistem tenaga listrik dibagi menjadi tiga yaitu kestabilan tunak ( stedy-state ), kestabilan transien, kestabilan dinamik.[8]

## B. Pemodelan Sistem, Tenaga Listrik
Kesahihan  analisa  studi  kestabilan  dinamik  (kestabilan  di daerah sekitar titik kerja) jaringan tenaga listrik yang meliputi respons dinamik sistem tergantung pada kesahihan pemodelan sistem tersebut [1]. Untuk itu perlu memahami model dinamik sistem  tenaga  listrik  yang  meliputi  generator  sinkron,  sistem eksitasi dan sistem governor turbin.

## B.1 Pemodelan Mesin Sinkron
Pemodelan  mesin  sinkron  menggunakan  pemodelan  linier. Pemodelan  linier  mesin  sinkron digambarkan  seperti  pada gambar 1.
Gambar 1 . Pemodelan linier mesin sinkron.

## B.2 Pemodelan Governor [6,12]
Governor  merupakan  pengendali  yang  berfungsi  untuk mengatur  nilai  torsi  mekanik  yang  menjadi  masukan gene generator. Representasi governor ditunjukkan pada gambar 2.

## Gambar 2. Diagram blok governor

## B.3 Pemodelan Sistem Eksitasi
Model  sistem  eksitasi  dalam  pengaturan  tegangan mengacu  pada  model  IEEE  tipe  1  [2,7]. Diagaram  blok ditunjukkan  seperti  pada gambar 3.
Gambar 3. Diagram blok sistem eksistasi

## B.4 Pemodelan Turbin dan Sistem Pengendaliannya
Model  turbin  dan  sistem  pengendaliannya  yang  dipakai disini adalah model turbin uap dan pengendaliannya, mengaju pada model IEEE [2,8]. Model turbin uap dalam bentuk linier dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4. Diagram blok turbin uap dan sistem pengendalinya

## B.5 Pemodelan Sistem Tenaga Listrik Mesin Tunggal
Dari  perumusan  blok  diagaram  yang  dijabarkan  diatas, maka  dapat  dibentuk    model  linier Single  Machine  Infinite Bus (SMIB) seperti pada gambar 5.

## Gambar 5. Model linier SMIB

## C. Power System Stabilizer (PSS)
PSS merupakan peralatan yang menghasilkan sinyal kontrol untuk  diumpankan  pada  sistem  eksitasi.  PSS  memilik  fungsi dasar  menambah  batas  kestabilan  dengan  mengatur  kinerja eksitasi rotor generator sinkron [1].
Metode  desain  PSS  secara  umum  melibatkan  frekuensi respon  yang  berdasarkan  pada  konsep  peningkatan  redaman torsi.  Transfer  function  PSS  ditala  untuk  menyediakan karakteristik phase-lead yang  tepat  untuk  mengkompensasi phase  lag antara  frekuensi  input automatic  voltage  regulator ∆v s dan torsi elektris [11,8]. Sehingga, komponen torsi elektris sephasa  dengan  variasi  kecepatan  untuk  memperbaiki redaman.  Pemodelan  matematis  PSS dinyatakan  dalam persamaan 1.
V S = K PPS ( ) ( ) ( ) ( ) ω (1)
Dari persamaan diatas dengan asumsi bahwa output dari PSS adalah  Vs  dengan  Input  ∆ω,  maka  diperoleh  blok  diagram pada gambar 6.
ga ga sT 1 K  S 0,5T 1 S T 1 w w   R 1 Y  m T    + - E E sT K 1  A A sT 1 K  F F sT 1 sK  A V  2 U  F V  D Ms 1  s f  2 + -  + -  K 4 fd E  q E   + -  K 2 K 1    K 6 t V  + + K 5  1 U  -  - - w ( t ) 3 d0 3 K T s 1 K   saturasi E E sT K 1  A A sT 1 K  F F sT 1 sK  R sT 1 1  Amplifier Filter & penyearah Exciter A V  t V  2 U  F V  fd E  + - + - 1 Ms 0 s  3 (1 . ) 3 0 K sT K d  (1 ) A A K sT 
Gambar 6. Blok diagram PSS

## C.1 Blok Gain
Berfungsi  untuk  mengatur  besar  penguatan  agar diperoleh besaran torsi sesuai dengan yang diinginkan .

## C.2 Blok Washout
Washout berfungsi  untuk  menyediakan  bias  steady  steate output  PSS  yang  akan  memodifikasi  tegangan  terminal generator.

## C.3 Blok Lead-Lag
Lead-Lag berfungsi  sebagai  penghasil  karakteristik phase- lead yang  sesuai  untuk  mengkompensasi  phase  lag  antara masukan eksitasi dan torsi generator.

## C.4 Limiter
Output PSS dibatasi agar aksi PSS pada AVR sesuai dengan yang diharapkan.

## D. Bat Algorithm
Bat  Algorithm (BA)  merupakan  algoritma  metaheuristik yang  terispirasi  dari  perilaku  kelelawar.  BA  diperkenalkan oleh Xin She Yang pada tahun 2010 [4].

## D.1 Prilaku Kelelawar
Kelelawar  merupakan  hewan  yang  sangat  mengagumkan. Kelelawar  merupakan  satu-satunya  binatang  mamalia  yang memiliki  sayap  untuk  terbang  dan  mempunyai  kemampuan canggih  dalam  ekolokasi.  Kelelawar  menggunakan  tipe  sonar yang  disebut  ekolokasi  untuk  mendeteksi  makanan, menghindari  rintangan  dan  mencari  sarangnya  dalam kegelapan.  Kelelawar  memancarkan  pulsa  bunyi  dengan frekuensi  tinggi  dan  mendengarkan  gema  yang  memantul kembali  dari  objek  sekitarnya.  Kebanyakan  kelelawar menggunakan frekuensi pendek sinyal termodulasi sekitar satu oktaf,  sementara  yang  lain  lebih  sering  menggunakan  sinyal frekuensi konstan untuk ekolokasi.
Dengan  kemampuan  ekolokasi  yang  canggih  kelelawar dapat  terbang  di  kegelapan  malam  mencari  makanan  tanpa menabrak  sesuatu  apapun.  Dari  karakteristik  ekolokasi kelelawar  tersebut,  dapat  dikembangkan  algoritma  yang terinspirasi dari prilaku kelelawar didasarkan pada tiga aturan ideal sebagai berikut :
a. Kelelawar menggunakan ekolokasi untuk mensensor jarak dan  menbedakan  antara  makanan  dan  rintangan  dahkan didalam kegelapan.
b. Kelelawar  terbang  secara  acak  untuk  mencari  makanan dengan kecepatan v i pada posisi x i dengan frekuensi tetap f i ,  variasi  panjang  gelombang λ i ,  dan  tingkat  kebisingan (A i ) untuk mencari makanan.
c. Tingkat kebisingan dapat bervariasi melalui beberapa cara, dapat  diasumsikan  tingkat  kebisingan  bervariasi  dari maksimum (positif) (A 0 ) ke nilai konstan minimum ( A min ).

## D.2 Gerakan Kelelawar
Untuk  mensimulasikan Bat  Algorithm kita  telah menetapkan kaidah dimana posisi ( x i ), kecepatan ( v i ) , dimensi ( d i ) untuk  mencari  jarak/ruang  yang  diperbarui.  Solusi  baru adalah x dan  kecepatan v waktu t didapat  persamaan berikut ini
f i = f min + ( f max – f min ) β, (2) v = v    + (x x * ) f i, x = x    + v ,
dimana β  ε [0,1]  merupakan  vektor  acak  yang  diambil  dari distribusi seragam. Disini x * lokasi terbaik dari (solusi) seluruh kelelawar  setelah  membandingkan  semua  solusi  diantara semua kelelawar n pada setiap itersi t .

## D.3 Kebisingan dan pulsa yang dipancarkan
Kebisingan A i dan pulsa yang dipancarkan setiap kelelawar selalu  diperbarui  sesuai  dengan  proses  iterasi.  Kebisingan pada kelelawar mengalami penurunan apabila kelelawar telah menemukan  mangsanya,  sementara  pancara  pulsa  meningkat, sementara  itu  kebisingan  dapat  dipilih  sesuai  dengan  nilai yang tepat. Sebagai contoh kita dapat menggunakan A 0 = 100 dan A min = 1. Untuk mempermudah kita juga menggunakan A 0 =  1  dan  A min =  0,  dengan  asumsi  A min =  0  berarti  bahwa kelelawar baru saja menemukan mangsa dan untuk sementara berhenti  memancarkan  suara.  Sekarang  persamaan  dapat disusun
A = α A ,                                       (3)
r = r [1-exp(-γt)]                                            (4)
dimana α dan γ adalah konstan. Untuk setiap 0 < α < 1 dan γ > 0, dapat dibuat persamaan
A →0, r → , sepanjang t → ∞ (5)
Dalam kasus yang paling sederhana, kita bisa menggunakan α = γ dan bisa menggunakan α = γ = 0.9.
D.4 Pseudo Code dari BA Berikut  ini  adalah  Pseudo  Code  dari  BA  adalah  sebagai berikut :
Fungsi Objektif f(x), dengan x=(x,..., x d )T Inisialisasi populasi Bat algorithm xi , i = 1, 2,..., n,dan v i secara acak Definisikan frekuensi fi dengan merujuk pada xi Inisialisasi tingkat pulsa r i dan loudness (kebisingan)Aisecara acak While (t< Maksimum Iterasi)
Bangkitkan  solusi  baru  dengan  mengatur frekuensi
s T s T W W  1 Saturasi min S V s T s T 2 1   1 1  s T s T 4 3   1 1 s V PSS K
Gain Blok Washout Blok lead-lag
max S V
Perbarui kecepatan dan lokasi/ solusi  menggunakan persamaan berikut, f i = f min + ( f max – f min ) β,
v = v    + (x x * ) f i, x = x    + v , if  rand > ri Pilih solusi dari yang terbaik Bangkitkan solusi lokal dari solusi terbaik  yang terpilih end if if ( rand < Ai ) && ( f(xi) < f(x*) ) Didapatkan solusi baru Naikkan nilai ridan kurangi nilai Ai end if end while
Gambar 7 berikut ini adalah flow Chart dari BA.
Gambar 7. Flow Chart dari BA

## III. O PTIMISASI PSS M ENGUNAKAN BA

## A. Data Sistem SMIB
Model sistem dapat dilihat pada gambar data parameter sebagai berikut :
Tabel 1. Data Pembangkit Pembangkit Pembangkitan MW Mvar Generator 3180 917.3
Tabel 2. Parameter Dinamik Sistem Pembangkit Xq (pu) Xq 1 (pu) Xd (pu) Xd 1 (pu) Generator 2.19 0.49 2.23 0.3 Tabel 3. Data Saluran Saluran R+JX (p.u) 0.004435823+j0.049624661 Tabel 4. Governor dan Eksitasi Pembangkit H (det) K g (p.u) T g (p.u) K A (p.u) T A (det) Td0 (det) Generator 5.19 20 1 400 0.05 9.45
Tabel 5. Data Beban Beban Daya P(MW) Q(MVAR) L 448 55

## B. Penalaan Parameter PSS Menggunakan BA
Untuk  mencari  parameter  PSS  yang  optimal  maka digunakan  BA  untuk  menala  parameter  PSS  (Kpss,  Tw,  T1, T2,  T3,  dan  T4).  Hasil  dari  penalaan  ini  kemudian  dianalisa untuk  mendapatkan  respon  yang  baik. Fungsi  objektif  yang digunakan  untuk  menguji  kestabilan  sistem  adalah Comprehensive Damping Index (CDI).
Parameter  BA  yang  digunakan  dalam  metode  optimisasi  ini secara lengkap ditunjukkan dalam dalam Tabel 6.
Tabel 6. Data Parameter BA Parameter BA Nilai Ukuran populasi 35 Kebisingan 0.5 Rasio pulsa 0.6 Alpha=Gamma 0.9 Frekuensi minimum 0 Frekuensi maksimum 100 Jumlah Iterasi 45
Simulasi  yang  dihasilkan  yaitu  membandingkan  sistem tanpa  PSS,  sistem  dengan  PSS  dan  sistem  dengan  PSS  yang ditala menggunakan BA. Rerspon sistem yang diamati adalah respon perubahan frekuensi dan respon perubahan sudut rotor. Dari hasil respon tersebut penggunaan metode optimisasi PSS dengan BA berfungsi untuk memperbaiki  nilai overshoot dan setteling  time. Tabel  7 merupakan  hasil  simulasi  optimisasi parameter  PSS  menggunakan  BA.  Sedangkan  Gambar 8 merupakan grafik konvergensi yang didapat dari hasil simulasi penalaan parameter PSS dengan BA.
Tabel 7. Hasil optimisasi parameter PSS menggunakan BA Kpss Tw T1 T2 T3 T4 6.0492 0.4149 0.1394 0.6891 0.5346 0.6131
Mulai
Inisialisasi populasi kelelawar
Menetapkan pulsa frekuensi pancaran Menentukan kebisingan dan  lokasi Apakah nilai acak lebih besar dari pada pancaran
pulsa yang dibangkitkan ?
Menemukan lokasi baru dan mempertimbangkan kelelawar baru Menghasilkan lokasi sementara diantara lokasi terbaik Apakah nilai kebisinagn
lebih besar dari nilai acak? Apakah nilai lokasi sementar baru lebih baik dari lokasi lama? Memilih lokasi baru meningkatkan pancaran pulsa dan mereduksi kebisingan kelelawar
Mencari lokasi lama pada lokasi baru kelelawar Mempertimbangkan nilai semua parameter kelelawar Menyimpan nilai terbaik dari lokasi pencarian Apakah algoritma konvergen? Selesai Iterasi selanjutnya Tidak Ya Tidak Ya Ya Ya Tidak Ya Tidak Mempertimbangk an nilai kelelawar selanjutnya

## Gambar 8. Grafik konvergensi BA
Simulasi  dilakukan  dengan  45  kali  iterasi.  Fungsi objektif  mencapai  nilai  terbaik    pada  iterasi  ke  13.  Fungsi objektif  terbaik  menunjukkan  bahwa  populasi  telah menemukan    posisi  terbaik  (solusi  terbaik).  Hal  tersebut merupakan indikator penalaan PSS yang optimal.

## IV. S IMULASI DAN A NALISA
Dalam simulasi ini diberikan gangguna dinamik yaitu perubahan beban 0,01 p.u dan 0.05 p.u

## A. Respon Sistem Dengan Perubahan Beban 0.01 p.u A.1 Respon Perubahan Frekuensi
Gambar  9 merupakan  garfik  respon  perubahan  frekuensi dari sistem. Nilai respon frekuensi dari sistem secara lengkap dapat dilihat pada tabel 8
Gambar 9.Respon perubahan frekuensi akibat perubahan beban  0.01 p.u
Tabel 8. Data respon perubahan frekuensi akibat perubahan beban 0.01 p.u Metode Tanpa PSS PSS_Cov PSS_BA Overshoot (p.u) -0.0008668 -0.0008671 -0.0000793 Setting Time (detik) 5.61 6.06 3.51

## A.2 Respon perubahan sudut rotor
Gambar 10 merupakan garfik respon perubahan sudut rotor dari  sistem.  Nilai  respon  perubahan  sudut  rotor  dari  sistem secara lengkap dapat dilihat pada tabel 9.
Gambar 10. Respon perubahan sudut rotor  akibat perubahan beban  0.01 p.u
Tabel 9. Data respon perubahan sudut rotor akibat perubahan beban 0.01 p.u Metode Tanpa PSS PSS_Cov PSS_BA Overshoot (p.u) -0.00566 -0.00562 -0.004841 Setting Time (detik) 8.95 5.18 8.31

## B. Respon Sistem Dengan Perubahan Beban 0.05 p.u B.1 Respon Perubahan  Frekuensi
Gambar  11 merupakan  garfik  respon  perubahan  frekuensi dari sistem. Nilai respon frekuensi dari sistem secara lengkap dapat dilihat pada tabel 10.
Gambar 11. Respon perubahan frekuensi akibat perubahan beban  0.05  p.u
Tabel 10. Data respon perubahan sudut rotor akibat perubahan beban 0.05 p.u Metode Tanpa PSS PSS_Cov PSS_BA Overshoot (p.u) -0.0004344 -0.0004346 -0.000397 Setting Time (detik) 7.54 6.06 3.56
B.2 Respon Perubahan Sudut Rotor Gambar 12 merupakan garfik respon perubahan sudut rotor dari  sistem.  Nilai  respon  perubahan  sudut  rotor  dari  sistem secara lengkap dapat dilihat pada tabel 12.
Gambar 12. Respon perubahan sudut rotor  akibat perubahan beban  0.05 p.u
Tabel 11. Data respon perubahan sudut rotor akibat perubahan beban 0.01 p.u Metode Tanpa PSS PSS_Cov PSS_BA Overshoot (p.u) -0.02829 -0.02809 -0.02421 Setting Time (detik) 8.95 5.18 8.31

## V. KESIMPULAN
Koordinasi  kontroler  PSS  dapat  diterapkan  pada  SMIB untuk  memperbaiki  respon  sistem.  Penalaan  parameter  PSS menggunakan  BA  dapat  memperkecil overshoo t  dari  sistem. Hal  ini  dapat  dilihat  ketika  sistem  diberi  gangguna  sebesar 0.01  p.u  nilai overshoot respon  frekuensi  sistem  tanpa  PSS  - 0.0008668, sistem dengan PSS -0.0008671 dan sistem dengan PSS  yang  di tuning dengan  BA    -0.00007931.  Begitu  juga dengan  untuk  gangguan  sistem  0.05  p.u.  respon  berbanding lurus terhadap gangguan.

## IV. DAFTAR PUSTAKA
[1] Imam  Robandi.  “ Desain  Sistem  Tenaga  Modern” Penerbit ANDI,Yogyakarta. 2006.
[2]  K.R.  Padiyar. “Power  System  Dynamics” John  Wiley      &  sons  Ltd, Interlaine  Publishing Ltd. 1996.
[3]   Milles,  R.H.,  Malinowski,  J.H.,  ” Power  System  Operation ”,  Mc GrawHill, Singapore, Ch.12, 1994.
[4] William D. Stevenson. Elements of Power System Analysis . New York: McGraw-Hill International Book Company. 1982
[5]   X. S. Yang, “ Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms ”, University of Cambridge, United Kingdom : Luniver Press. 2010
[6]   Cai, L. J., & Erlich, I. (2005). Simultaneous coordinated tuning of PSS and  FACTS  damping  controllers  in  large  power  systems.  IEEE Transactions on Power Systems, 20(1).
[7] Imam  Robandi “Modern  Power  System  Control” ,    Penerbit  ANDI, Yogyakarta. 2009.
[8] Milles,  R.H.,  Malinowski,  J.H.,  ” Power  System    Operation ”, McGrawHill, Singapore, Ch.12, 1994.
[9] Prabha Kundur, ”Power System Stability and Control” , Mc-Graw-Hill, Inc, USA
[10] Soeprijanto, Adi. “Desain Kontroller untuk Kestabilan Dinamik Sistem Tenaga Listrik” , Itspress, Surabaya. 2012.
[11]  M.  Yusuf  Wibisono,  Imam  Robandi,  Heri  Suryoatmojo,  “Desain Adaptive  PSS  Berbasis  Neural  Networks  dan  PID  Controller Menggunakan Imperialis Competitive  Algorithm (ICA)”,  Tugas  Akhir jurusan Teknik Elektro ITS, 2011
[12] Faiq Ulfi, Imam Robandi, Heri Suryoatmojo, “Desain Dual Input Power System  Stabilizer (DIPSS)  menggunakan Imperalis  Competitive Algorithm (ICA)”, Tugas Akhir jurusan Teknik Elektro ITS, 2011