Abstrak — Kebutuhan daya listrik saat ini meningkat pesat seiring dengan perkembangan teknologi. Peningkatan kebutuhan  daya  listrik  ini  bertolak  belakang  dengan menipisnya ketersediaan sumber energy minyak dan batu bara. Permasalahan  ini  berdampak  pada ketahanan listrik nasional. Untuk  memenuhi  kebutuhan  daya  listrik  yang  besar  dengan cakupan  wilayah  yang  luas  diperlukan  pembangkit  tersebar berskala kecil. Pembangkit tersebar ini diupayakan bersumber pada  energi  terbarukan  untuk meminimalkan pemakaian dari sumber  energy  minyak  dan  batu  bara  lalu  dihubungkan  ke Micro Grid serta digunakan baterai sebagai power balance . Oleh karena  banyaknya  pembangkit  tersebar  dan  penggunaan baterai maka penting untuk menentukan besarnya pembangkitan  daya  listrik  yang  optimal  dari  masing-masing pembangkit  serta  penggunaan  baterai  berdasarkan  kapasitas yang  optimal  sehingga  kebutuhan  daya  listrik  dapat  dipenuhi dengan  biaya  yang  minimal  tiap  waktunya.  Optimisasi  ini dikenal dengan istilah Dynamic Economic Dispatch. Optimisasi ini sudah banyak dilakukan dilakukan dengan berbagai macam metode Artificial  Intelligence. Pada  penelitian  ini,  metode Artificial  Intellegence yang  diaplikasikan  yakni Quadratic Programming. Metode ini diterapkan pada software MATLAB.
Kata  Kunci — Microgrid,  Dynamic  Economic  Dispatch, Quadratic Programming , Battery , Energy Storage

## I. PENDAHULUAN
ENAGA  listrik  merupakan  salah  satu  kebutuhan  yang sangat  penting  dalam  kehidupan  manusia.  Permintaan daya  listrik  yang  terus  bertambah  menyebabkan  daya listrik  yang  harus  disuplai  oleh  pembangkit  menjadi  sangat besar.  Sumber  energi yang dapat diperbaharui serta ekonomis adalah  faktor  penentu  perkembangan  industri  yang  bisa meningkatkan  standar  hidup  masyarakat.  Sejak  revolusi industri,  kebutuhan  energi  listrik meningkat tajam [1]. Sebagai bentuk  yang  baik  dalam  membangkitkan  daya  yang  besar dengan  cakupan  wilayah  yang  luas,  sistem  pembangkitan tersebar  menjadi  penting  untuk  memenuhi  permintaan  beban, menaikkan  keandalan,  dan  sebagainya  [2,3]. Economic dispatch (ED)  merupakan  hal  penting  dalam  kontrol  dan operasi  pada  sistem  tenaga  [4].  Fungsi  utama  dari  ED adalah
untuk  menjadwalkan  pembangkitan  dari  setiap  pembangkit yang beroperasi untuk dapat memenuhi kebutuh an beban pada biaya pembangkitan paling minimal [5].
Selain  dari biaya operasi, faktor yang sangat penting untuk dianalisis  yaitu  penggunaan  baterai  sebagai power  balance . Penggunaan  baterai  pada kondisi tertentu dapat menyediakan daya  listrik  pada  kondisi real  time ,  namun  konstrain keterbatasan  energy  yang  disimpan  dalam battery juga dapat membatasi  performa  dalam  penyediaan  daya  listrik  pada  titik tertentu  [6].  Maka  dari  itu,  penting  untuk  menentukan kapasitas battery yang  optimal  sehingga  dapat  disambun g dalam sistem Micro Grid . Dynamic  Economic  Dispatch merupakan  suatu  metode optimisasi  untuk  menentukan  pembangkitan  paling  optimum dengan biaya pembangkitan yang minimum dengan memperhitungkan  pembangkitan  tiap  waktu  yang continuous dari  setiap  unit  pembangkit.  DED  merupakan  pengembangan dari  Economic  Dispatch  konvensional  oleh  karena  itu diperlukan  pendekatan  yang  sederhana  dan  efektif  untuk mencari solusi global  yaitu  menggunakan Quadratic Programming [7].

## II. D ASAR T EORI

## A. Sistem Kelistrik an Micro Grid
Sistem  kelistrikan Micro  Grid merupakan  sistem  kecil dengan  berbagai  teknologi  diantaranya  pembangkit thermal seperti diesel  generator  ,  micro  turbine dan fuell  cell serta pembangkit  berbasis renewable  energy seperti photovoltaic, wind turbine, dan baterai. Pembangkit dibuat tersebar berskala kecil  serta  dibangkitkan  dekat  dengan  beban  untuk meningkatkan  keandalan  sistem  serta  meminimalkan  rugi-rugi jaringan.  Sistem  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah sistem  dengan  tipe  operasi islanded . Dengan tipe operas i ini, daya  listrik  dari  jala-jala  PLN  tidak  digunakan  sehingga mendekati kondisi nyata pulau-pulau terluar di Indonesia yang tidak dilewati jala-jala PLN. Beberapa sumber energi listrik yang dimodelkan  dalam  sistem micro  grid ini  yaitu wind  turbine, photovoltaic,  fuel  cell,  micro  turbine,  diesel  generator dan baterai.

## Dynamic Economic Dispatch Pada Sistem Kelistrikan Microgrid Dengan Penambahan Media Penyimpan Energi Menggunakan Quadratic Programming
Fakhruddin Wirakusuma, Heri Suryoatmojo, dan Rony Seto Wibowo Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : fakhruddin12@mhs.ee.its.ac.id , suryomgt@ee.its.ac.id , ronyseto@ee.its.ac.id
T
Gambar 1. T ipe m icrogrid mode operasi islanded

## B. Dynamic Economic Dispatch
Dynamic  economic  dispatch adalah  pembagian  daya  yang harus  dibangkitkan  oleh  generator  dalam  suatu sistem tenaga listrik  sehingga  dapat  memenuhi  kebutuhan  beban  dengan biaya  minimum.  Besar  beban  pada  suatu  sistem tenaga selalu berubah  setiap  periode  waktu  tertentu,  oleh  karena  itu  untuk mensuplai  beban  secara  ekonomis  pada  tiap  periode  waktu - t untuk setiap h- unit generator, perhitungan optimisasi dynamic economic dispatch dilakukan.
Pada  sistem micro  grid,  dynamic  economic  dispatch dilakukan  untuk  menentukan  besar  daya  pembangkitan optimum dari pembangkit thermal ( fuel cell, micro turbine, dan diesel generator ) serta penggunaan daya dari battery pada tiap periode  waktu- t agar  tercapai  biaya  pembangkitan  yang minimal.  Penentuan  daya  pembangkitan pada setiap generator hanya boleh bervariasi pada batas -batas ( constraints ) tertentu. Cost  function dari h- unit  generator  dalam  periode  waktu- t dimodelkan dengan persamaan:
CF ht = (1)
Dimana : CF ht : total biaya operasi generator thermal (€/h) a , b , dan c : koefisien biaya generator thermal P ht : daya yang dibangkitkan pembangkit h pada periode  waktu t (kW)
Hubungan  daya  yang  dibangkitkan  oleh  pembangkit  tidak linier  terhadap  biaya  pembangkitan,  kombinasi  daya  output yang  dibangkitkan  oleh  tiap h- unit  generator  pada  periode waktu- t pada  sistem  pembangkit  harus  bisa  memenuhi kebutuhan  daya  dari  suatu  sistem  tenaga  listrik  ( eauality constraint ) dan memenuhi batas minimum dan batas maksimum dari  daya  yang  dibangkitkan  oleh  generator  ( inequality constraint ).  Karena  permasalahannya  cukup  rumit  maka penyelesaian  permasalahan  bisa  dilakukan  den gan  metode iterasi, parameter parameter yang telah dijelaskan dapat ditulis dalam persamaan:
CF ht = (2)
Dimana :
CF ht : total biaya operasi generator thermal (€/h) a , b , dan c : koefisien biaya generator thermal P ht : daya yang dibangkitkan pembangkit h pada periode  waktu t (kW)
P FC min  ≤ P FC ≤ P FC max P MT min  ≤ P MT ≤ P MT max P DG min   ≤ P DG ≤ P DG max P charge min≤ P batt ≤ P charge max
Dimana : P FC min     : daya operasi minimum dari fuel cell P FC max     : daya operasi maksimum dari fuel cell P MT min     : daya operasi minimum dari micro turbine P MT max : daya operasi maksimum dari micro turbine P DG min     : daya operasi minimum dari diesel generator P DG max     : daya operasi maksimum dari diesel generator P charge min  : daya operasi minimum dari battery P charge max  : daya operasi maksimum dari battery
P FC min      = 5   kW P FC max   = 25 kW P MT min      = 5   kW P MT max = 75 kW P DG min     = 2   kW P DG max    = 6   kW P charge min  = 0   kW P charge max  = 30 kW
Dari seluruh pembangkit yang ada pada sistem, terdapat tiga pembangkit  yang  membutuhkan  bahan  bakar  untuk  dapat beroperasi.  Pembangkit  tersebut  adalah fuel  cell,  micro turbine, dan diesel  generator. Fuel  cell dan micro  turbine menggunakan  gas  alam  s ebagai  bahan  bakar  dan diesel generator menggunakan  bahan  bakar solar. Besar biaya pada pembangkit  thermal  selain  dipengaruhi  oleh  karakteristik  dari mesin juga dipengaruhi oleh biaya bahan bakar, oleh karena itu ketiga pembangkit tersebut memiliki karakteristik yang berbeda.
Selain  ketiga  pembangkit  berbahan  bakar  tersebut, pembangkit  yang  pembangkitan  dayanya  memerlukan  biaya adalah  battery,  yang  dihitung  berdasarkan  biaya  pembelian dan  perawatan  battery  yang  telah  dijelaskan  pada persamaan battery.  Adapun  fungsi  dari  total  biaya  operasi  pembangkit tersebut adalah sebagai berikut :
CF(P) = CF(P FC ) + CF(P MT ) + CF(P DG ) + CF(P batt ) (3)
Dimana :
CF(P) :  total  biaya  operasi  pembangkit  yang  memiliki  biaya pembangkitan dalam €/h
CF(P FC ) : total biaya operasi fuel cell dalam €/h CF(P MT ) : total biaya operasi micro turbine dalam €/h CF(P DG ) : total biaya operasi diesel generator dalam €/h CF(P batt ) : total biaya operasi battery dalam €/h

## C. Quadratic Programming pada Sistem Micro Grid
Model  linier  programming  merupakan  sebuah  model  yang sangat  handal  untuk  digunakan  dalam  analisa  berbagai permasalahan sains, industry, engineering, dan bisnis. Namun, model ini memiliki  keterbatasan  karena  tidak  semua permasalahan  berbentuk  linier.  Selain  itu,  model  linier  hanya
memberikan  hasil  terbaik  pada  permasalahan  dengan  orde pertama.  Model  yang  berada  satu  tingkat  diatas  model  ini adalah quadratic  programming . Quadratic  programming menyelesaikan permasalahan non linier dan memodelkannya ke dalam sebuah fungsi objektif. Quadratic programming adalah salah  satu  metode  optimisasi  yang  secara  khusus  digunakan untuk  mengoptimalkan  (meminimalkan  atau  memaksimalkan) masalah  masalah  fungsi  kuadrat  dari  beberapa  variabel  yang bergantung  pada  batasan  linier  pada  variabel-variabel  yang ditentukan.
Permasalahan  optimisasi  linier yang dibatasi dengan fungsi tujuan kuadrat disebut quadratic programming . Karena dapat diaplikasikan pada berbagai bidang [8], quadratic programming sering  dipandang  sebagai  suatu  dis iplin  ilmu tersendiri. Selain itu, quadratic programming juga membentuk dasar  dari  beberapa  algoritma  pemrograman  umum  non  linier lain.
Quadratic  programming dapat  dimodelkan  dalam  sebuah persamaan berikut:
(4)
Sesuai dengan constraint sistem linier lb ≤ Ax ≤ ub xmin ≤ x ≤ xmax
Dimana : f = konstanta skalar c = konstanta matriks n-vektor H = matriks n x n A = matriks m x n ub,lb = konstanta m-vektor x = n-vektor yang tidak diketahui

## III. P EMODELAN S IST EM
Permodelan  yang  dilakukan  pada  penelitian  sistem microgrid ini  adalah  sistem  distribusi microgrid tipe  radial yang  berasal  dari  referensi.  Sistem  disuplai  oleh diesel generator 50  kw, fuel  cell 25  kw, micro  turbine 75kw, wind turbine 40  kw,  dan photovoltaic 25  kw,  serta  ditopang  oleh battery 300kwh.
Gambar 2. Sistem kelistrikan m icro grid

## A. Photovoltaic
Karakteristik photovoltaic yang  ada  sudah  di  tes  dalam suatu  kondisi  standar  (1000  W/m 2 dan  25  °C)  untuk menghasilkan  daya  yang  sesuai  dengan  rating photovoltaic
tersebut,  apabila  kita  ingin  menggunakan photovoltaic tersebut  maka  kita  harus  memperhitungkan  pengaruh  radiasi dan  suhu  pada  karakteristik photovoltaic yang  dimodelkan. Daya keluaran dari modul photovoltaic dapat dihitung dengan persamaan:
P pv = M (5)
Dimana :
P PV : daya keluaran dari modul saat radiasi G ING dalam W P STC : daya maksimum modul saat STC dalam W G ING : radiasi aktual dalam W/m 2 G STC : radiasi saat STC (1000 W/m 2 ) M : jumlah modul photovoltaic
K : koefisien suhu untuk daya modul dalam %/°C T C : suhu sel dalam °C T R : referensi suhu (25°C)
Dalam  penelitian  ini  digunakan  modul photovoltaic SOLAREX  MSX-83  [9].  Karena  dalam  penelitian  ini photovoltaic yang  akan  dimodelkan  memiliki  rating  25  kW, maka digunakan paramater sebagai berikut :
Jumlah Modul      = 302 Daya maksimum saat STC ( P STC )  = 25 kW Tegangan saat daya maksimum = 17.1 V Arus saat daya maksimum = 4.85 A Arus short circuit saat STC  = 5.27 A Tegangan short circuit saat STC  = 21.2 V Koefisien suhu untuk daya (k)  = -0.5
B. Wind Turbine
Karena  dalam  penelitian  ini  dibutuhkan wind  turbine dengan rating 40  kW,  maka  digunakan  2  buah  turbin  angin ReDriven  20kW.  Kurva  daya  dari wind  turbine ini  adalah sebagai berikut:

## Gambar 3. Kurva daya model dari ReDriven 20kW
Dari  model  kurva  daya  tersebut  dapat  diperoleh  persamaan sebagai berikut :
P WT = 0, V ac < V ci (6)
P WT = aV 3 ac +  bV 2 ac + cV ac + dV ci ≤ V ac ≤ V r (7)
P WT,r = 0, V r ≤ V ac dan V co < V ac (8)
Dimana : P WT : daya keluaran dari turbin angin dalam kW
P co : daya saat cut-out dalam kW V r : rating kecepatan angin dalam m/s V ac : kecepatan angin aktual dalam m/s V ci : kecepatan cut-in dalam m/s V co : kecepatan cut-out dalam m/s
Berdasarkan  kurva wind  turbine diatas  maka  kita  dapat memeroleh  data  terkait  performansi  dari wind  turbine , persamaan matematis yang bisa kita peroleh berdasarkan kurva diatas adalah parameter sebagai berikut:
a =  -0.0196 b =   0.5874
c =   -2.6814
d =  4.0076 P co =  0 V ci =  2 V co =  18 V r =   11
C. Fuel Cell.
Biaya operasi dari fuel cell dapat dinyatakan sebagai fungsi daya  keluaran  dan  dapat  dimodelkan  dengan  poninomial kuadrat. Biaya operasi untuk fuel cell adalah sebagai berikut:
CF(P FC ) = aP 2
FC +b P FC + c (9)
Dimana : CF(P FC ) : total biaya operasi fuel cell (€/h) a , b , dan c : koefisien generator P FC : keluaran daya dari fuel cell (kW)
Dalam penelitian ini digunakan sebuah fuel cell 25 kW yang mempunyai  fungsi  biaya  bahan  bakar  yang  diambil  dari referensi [10].

## Gambar 4. Kurva biaya bahan bakar Fuel cell
Dari kurva diatas didapatkan parameter sebagai berikut: a = 0.01 b = 45 c = 12
D. Micro Turbine
Biaya  operasi  dari micro  turbine dapat dinyatakan sebagai fungsi daya keluaran dan dapat dimodelkan dengan polinomial
kuadrat.  Adapun  fungsi  biaya  operasi  untuk micro  turbine adalah sebagai berikut:
CF(P MT ) = aP 2 MT +b P MT + c (10)
Dimana : CF(P MT )
: total biaya operasi micro turbine (€/h) a , b , dan c : koefisien generator P MT : keluaran daya dari micro turbine (kW)
Dalam penelitian ini digunakan sebuah micro turbine 75 kW yang  mempunyai  fungsi  biaya  bahan  bakar  yang diambil dari referensi  [10].  Adapun  kurva  biaya  bahan  bakarnya  adalah sebagai berikut:
Gambar 5. Kurva biaya bahan bakar Micro Turbine
Dari kurva diatas didapatkan parameter sebagai berikut: a = 0.01 b = 48 c = 12

## E. Diesel Generator
Biaya  operasi  untuk diesel  generator dimodelkan  dalam fungsi kuadrat sebagai berikut :
CF(P DG ) = ( aP 2 DG +b P DG + c ) (11)
Dimana : CF(P DG ) : total biaya operasi diesel generator (€/h) a , b , dan c : koefisien generator P DG : keluaran daya dari diesel generator (kW)
Dalam  penelitian  ini  digunakan sebuah diesel generator 50 kW  yang  mempunyai  fungsi  biaya  bahan  bakar  yang diambil dari referensi [10].
Gambar 6. Kurva biaya bahan bakar Diesel Generator
Dari kurva diatas didapatkan parameter sebagai berikut: a = 0.01 b = 40 c = 10

## F. Battery
Dalam  penelitian  ini  digunakan  permodelan  battery yang diambil dari referensi sebagai berikut [11]:
CF(P batt ) = 0.003831 P batt (€/h) P minbatt : 60 kWh P maxbatt
: 300 kWh P charge min  : 0 kW P charge max  : 30 kW
Dimana : CF(P batt ) : total biaya operasi battery (€/h)
P batt : keluaran daya dari battery (kW) P minbatt
: kapasitas daya minimal dari battery (kWh) P maxbatt
: kapasitas daya maksimal dari battery (kWh)
P charge min    : daya operasi minimum dari battery (kW) P charge max       : daya operasi maksimum dari battery (kW)

## IV. S T UDI K ASUS
Akan ditampilkan hasil perhitungan berupa tabel-tabel yang meliputi  pembangkitan  optimal,  biaya  total,  arah  aliran  daya battery  serta  kapasitas  battery  pada  berbagai  kondisi  radiasi matahari  dan  kecepatan  angin.  Hasil  dari  simulasi  ini  akan memperlihatkan  perbandingan  dari  aplikasi  metode  terhadap beberapa  studi  kasus.  Terdapat  4  studi  kasus  yang mempresentasikan variasi kemungkinan yang terhadi di sistem micro  grid .  Kondisi  beban  selama  24  periode  waktu  (1  hari) dalam  penelitian  ini  diasumsikan  sama  untuk  setiap  studi kasusnya.  Dalam  studi  kasus  ini  akan  diketahui  pengaruh penggunaan  battery  serta  pengaruh  radiasi  matahari  dan kecepatan angin terhadap biaya total, dalam penelitian ini biaya pemeliharaan dan pembelian / pengadaan komponen diabaikan.
T abel 1. Daftar Studi Kasus dan Deskripsi Studi Kasus Radiasi Matahari dan Kecepatan Angin Battery 1 Konstan T idak terkoneksi 2 Konstan T erkoneksi 3 Bervariasi T idak terkoneksi
4 Bervariasi T erkoneksi
Inputan  untuk  studi  kasus  1  dan  2  ada  pada  pada  tabel  2 kemudian inputan studi kasus 3 dan 4 ada pada tabel 3
T abel 2. Data Masukan Studi Kasus 1 dan Studi Kasus 2 Pukul T otal Beban (kW) Kecepatan Angin (m/s) Radiasi Matahari (W/m2) Suhu (celcius) 1 25 10 1000 30 2 30 10 1000 30 3 35 10 1000 30 4 40 10 1000 30 5 53 10 1000 30 6 57 10 1000 30 7 73 10 1000 30 8 84 10 1000 30 9 95 10 1000 30 10 134 10 1000 30 11 141 10 1000 30 12 137 10 1000 30 13 189 10 1000 30 14 175 10 1000 30 15 166 10 1000 30 16 97 10 1000 30 17 82 10 1000 30 18 106 10 1000 30 19 105 10 1000 30 20 117 10 1000 30 21 120 10 1000 30 22 93 10 1000 30 23 20 10 1000 30 24 17 10 1000 30 T abel 3. Data Masukan Studi Kasus 3 dan Studi Kasus 4 Pukul T otal Beban (kW) Kecepatan Angin (m/s) Radiasi Matahari (W/m2) Suhu (celcius) 1 25 5 0 25 2 30 5 0 25 3 35 5 0 25 4 40 5 0 25 5 53 5 50 25 6 57 5 200 30 7 73 5 200 30 8 84 10 500 30 9 95 10 500 30 10 134 10 1000 30 11 141 10 1000 30 12 137 10 1000 30 13 189 10 1000 30 14 175 10 1000 30 15 166 10 1000 30 16 97 5 500 30 17 82 5 200 30 18 106 5 200 30 19 105 5 50 30 20 117 10 0 30 21 120 10 0 25 22 93 10 0 25 23 20 10 0 25 24 17 10 0 25

## V. A

## NALISA S T UDI K ASUS
Pada  bab  IV  telah  dilakukan studi kasus terhadap dynamic economic dispatch menggunakan energy storage berdasarkan metode quadratic  programming . Studi kasus 1 menggunakan kondisi  cuaca  kons tan  dan  tidak  terhubung battery ,  studi kasus  2 menggunakan kondisi cuaca konstan serta terhubung battery .  Sementara  studi kasus 3 menggunakan kondisi cuaca bervariasi  dan  tidak  terhubung battery ,  dan  studi  kasus  4 menggunakan kondisi cuaca bervariasi dan terhubung battery . Dengan  menggunakan  level  beban  yang  sama  untuk  tiap periode  waktu,  berikut  adalah  total  biaya  pembangkitan  tiap studi kasus pada tabel 4.
T abel 4. Perbandingan Biaya T otal Pembangkitan No Studi Kasus Biaya Total Pembangkitan (€) 1 Studi Kasus 1 43563.4442 2 Studi Kasus 2 32699.4988 3 Studi Kasus 3 66334.1250 4 Studi Kasus 4 60401.4239
Dari  semua  studi  kasus  yang  telah  dilakukan,  didapatkan daya optimum tiap pembangkit, level daya battery tiap periode waktu  serta  biaya  pembangkitan  total. Karena pada tiap studi kasus  digunakan  level  beban  yang  sama  untuk  tiap  periode waktu (24 jam), dapat terlihat bahwa:
 Total  daya  yang  dibangkitkan  jumlahnya  selalu  sama dengan  level  beban  yang  diminta  karena  dian ggap sistem tanpa rugi-rugi.
 Pembangkitan  renewable  yang  diprioritaskan  terlebih dahulu  ialah photovoltaic setelah itu wind turbine karena daya yang dihasilkan photovoltaic lebih stabil.
 Pengoperasian battery menjadi prioritas utama dibandingkan  dengan pembangkit berbahan bakar. Setelah penggunaan battery ,  pengoperasian diesel  generator mendapat  prioritas  pengoperasian  karena  memiliki  biaya operasi  lebih  murah  dibandingkan  dengan  pembangkit berbahan  bakar  yang  lainnya.  Sedangkan micro  turbine mendapatkan  prioritas  terakhir  dalam  pengoperasiannya karena memiliki biaya operasi yang paling mahal.

## VI. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  simulasi  dan  analisis dynamic  economic dispatch menggunakan metode quadratic programming yang diaplikasikan  dalam  sistem  dengan  variasi  pembangkit  pada sistem  kelistrikan microgrid terkoneksi battery dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut Quadratic programming dapat digunakan untuk menentukan  pembebanan tiap pembangkit dalam sistem micro grid sehingga didapatkan biaya yang paling minimal.
Penggunaan  media  penyimpan  energi  mampu  mengurangi total  biaya  keseluruhan.  Pada  kondisi  radiasi  matahari  dan kecepatan  angin  yang  konstan  yaitu  pada  studi  kasus  1  dan studi  kasus  2  didapatkan  total  biaya  €  43563.4442  dan  € 32699.4988.  Lalu  pada  kondisi  radiasi  matahari  dan kecepatan
angin yang bervariasi yaitu pada studi kasus 3 dan studi kasus 4 didapatkan total biaya € 66334.1250 dan € 60401.4239.
Kondisi  cuaca  mempengaruhi  total  daya  pembangkitan karena  pembangkit renewable sangat  tergantung  oleh  cuaca (radiasi  ,  suhu, dan kecepatan angin) dan mempengaruhi total biaya pembangkitan.

## D AFT AR P UST AKA
[1] Imam  Robandi,  “Modern Power System Control”, Penerbit ANDI, Yogyakarta, 2009.
[2] WANG  Jiang-hai,  T AI  Neng-ling,  SONG  Kai,  “ Penetration  Level Permission  of  for  DG  in  Distributed  Network  Considering  Relay Protection,” Proceedings of the CSEE, 30 (2010), No. 22, 37 -43.
[3] YU  Kun,  CAO  Yijia,  CHEN  Xingying,  “ Dynamic    Probability Power  Flow  of  District  Grid  Containing  Distributed  Generation,” Proceedings of the CSEE, 31 (2011), No. 1, 20 -25.
[4] Naoto  Yorino,  Hafiz  Mohd  Habibuddin,  Zoka  Yoshifumi,  Sasaki Yutaka,  Ohnishi  Yuji,”Dynamic  Economic  Dispatch  with Generator’s  Feasible  Operation  Region”,  Power  and  Energy
Engineering Conference (APPEEC), 2010 Asia-Pacific, 10.1109/APPEEC.2010.5448180, 2010.
[5] D.  W.  Ross,  S.  Kim,  ”Dynamic    Economic    Dispatch    of Generation”,  IEEE  T rans.  on  Power  Apparatus  and  Systems,  vol. PAS-99, no. 6, pp. 2060-2068, Nov. 1980.
[6] Mahmodi  Mishel,  Pourya  Shamsi,and  Fahimi  Babak  “Economic Dispatch  of  a  Hybrid  Microgrid  With  Distributed Energy Storage” IEEE T ransactions on Smart Grid vol. 6, no. 6, Nov. 2015 .
[7] Ray  Daniel  Zimmerman,  Carlos  Edmundo  Murillo-Sanchez,  and Robert  John  T homas  “MAT POWER:  Steady-State  Operations, Planning,  and  Analysis  T ools  for  Power  System  Research  and Education”  IEEE  T ransactions  on  Power  System  vol.  26,  no.  1,
Nov. 2011.pg 12-19.
[8] Hariadi  Viktor,  Soeliman  Rully,  “ Application  of  Adaptive  Brrier Function  for  Solving  Nonlinear  Optimization  Problem :  Quadratic Programming  Problem  (as  Case  Study)”,  IE  (1) Journal EL vol.86 (2005).
[9] Mohamed  Faisal  A,  Koivo  Heikki.,  “System  modelling and online optimal  management  of  MicroGrid  using  Mesh  Adaptive  Direct Search”,  International  Journal  of  Electrical  Power  &  Energy Systems., Vol. 32,no 5 . 2010, pp. 398 –407.
[10] Xiaoping  Liu,  Ming  Ding,  Jianghong  Han,  Pingping  Han  and  Yali Peng,  “ Dynamic  Economic  Dispatch  for  Microgrids  Including Battery  Energy  Storage”,  2nd  IEEE  International  Symposium  on Power Electronics for Distributed Generation Systems, 2010.
[11] Deckmyn  Christof,  L.  Vandoorn  T ine,  Moradzades  Mohammad and  Vandevelde  Lieven,  “Multi-objective  optimization  for environomic scheduling in microgrids”, IEEE 2014.