p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Penerapan Metode Gravitational Search Algorithm Menggunakan Static VAR Compensator
Purwoharjono 1
a Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura Jalan Prof. Dr. H. Hadari Nawawi Pontianak 78124
1 purwo.harjono@ee.untan.ac.id

## Abstrak
Penerapan metode Gravitational Search Algorithm (GSA) ini bertujuan memperbaiki profil tegangan tenaga listrik menggunakan Static VAR Compensator (SVC). Penelitian ini dibandingkan hasil simulasi sebelum pemasangan SVC menggunakan metode Newton Raphson (NR) dan sesudah pemasangan SVC menggunakan metode GSA. Lokasi implementasi penelitian ini adalah system kelistrikan Jawa-Bali 500 kV. Hasil simulasi sesudah pemasangan SVC menggunakan metode GSA ini lebih baik dibandingkan dengan hasil simulasi sebelum pemasangan SVC menggunakan metode NR. Hasil simulasi sesudah pemasangan SVC menggunakan metode GSA ini juga, dapat memperbaiki profil tegangan pada system Jawa-Bali 500 kV.
Kata kunci: Static VAR Compensator, Gravitational Search Algorithm

## Application of Gravitational Search Algorithm Method Using Static VAR Compensator

## Abstract
The application of Gravitational Search Algorithm (GSA) method aims to improve the electric power voltage profile using Static VAR Compensator (SVC). This study compared the simulation results before the installation of SVC using Newton Raphson (NR) method and after the installation of SVC using GSA method. The location of implementation of this research is Java-Bali 500 kV electrical system. The simulation results after installing SVC using GSA method are better than the simulation results before installing SVC using NR method. The simulation results after installing SVC using GSA method can also improve the voltage profile on Java-Bali 500 kV system. Keywords: Static VAR Compensator, Gravitational Search Algorithm

## I. P ENDAHULUAN
Peningkatan daya reaktif pada saluran transmisi menyebabkan meningkatnya rugi-rugi daya saluran dan dapat memperburuk tegangan listrik, maka dibutuhkan seperangkat alat yang dapat digunakan untuk mampu meminiumkan rugi-rugi daya pada sistem tenaga listrik. FACTS device ini mampu mengatasi permasalahan tersebut adalah FACTS device. FACTS device yang akan digunakan pada penelitan ini adalah Facts device jenis SVC [1-5].
SVC dapat digunakan untuk mengatur dan mengontrol aliran daya, sehingga tegangan dapat stabil. Disamping itu juga SVC mempunyai kemampuan lebih fleksibel, aman dan ekonomis [6-7].
Beberapa metode Artificial Intelligence (AI) yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah pemasangan SVC tersebut adalah: Particle Swarm Optimization (PSO), Genetic Algorithm (GA), NSGA dan lain-lain  [8-12].
Adapun AI yang diterapkan pada penelitian ini adalah metode Gravitational Search Algorithm (GSA). [13-17]. Pada akhir penelitian ini adalah hasil simulasi aliran daya sesudah pemasangan SVC menggunakan GSA ini lebih baik dibandingkan dengan hasil simulasi aliran daya sebelum pemasangan SVC.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Model SVC seperti ditunjukkan pada  Gambar 1.
Total susceptansi pada SVC adalah:
( ) C L eq B B B + = α (1) ( ) ( )     − − − = π α π α ω α 2 sin 2 1 1 L B L (2) C B C ω = (3)
Injeksi daya reaktif pada SVC adalah:
SVC k SVC B V Q × − = 2 (4)
Keseimbangan daya reaktif pada buk k adalah:
SVC SVC svc B B
B ≤ ≤ (5) A. Inisialisasi ( ) N i x x x X n i d i i i    , 2 ,1 , , , , 1 =
= (6)
B. Evaluasi Fitness pada Semua Agen ) ( min ) ( ) , 1 ( t fit t best j N j  ∈ = (7) ) ( max ) ( ) , 1 ( t fit t worst j N j  ∈ = (8)
C. Hitung konstanta gravitasi (G (t))
    
− = T t G t G α exp ) ( 0 (9)
D. Update beban enersia dan gravitasi
) ( ) ( ) ( ) ( ) ( t worst t best t worst t fit t mg i i − − = (10)
∑ = = N j j i i t mg t mg t Mg 1 ) ( ) ( ) ( (11)

## E. Hitung total Gaya
) ( ) ( 1 t F rand t F d ij bestij j j d i ∑ = ≠ ∈ (12)       − + × = ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( t xdi t xdj t R t M t M t G t F ij j i d ij ε (13)
F. Hitung Percepatan dan Kecepatan
) ( ) ( ) ( t Mg t F t a d i d i d i = (14) ) ( ) ( ) 1 ( t a t v rand t v d i d i i d i + × = + (15)
G. Update Posisi Agen
) 1 ( ) ( ) 1 ( + + = + t v t x t x d i d i d i (16)

## H. Pengulangan
Pengulangan dilakukan pada B  sampai dengan F  sampai sesuai dengan kriteria.
Flowchart untuk kontrol tegangan menggunakan optimasi metode GSA seperti pada gambar 2.

## Gambar 2. Flowchart metode GSA
Prosedur untuk menerapkan metode GSA pada permasalahan pengaturan tegangan ditunjukkan oleh langkah-langkah berikut:
1. Menentukan parameter-parameter GSA dan data-data mengenai sistem pembangkit listrik Jawa-Bali 500 kv untuk perhitungan aliran daya.
2. Melakukan perhitungan aliran daya menggunakan metode NR.
3. Inisialisasi populasi dimensi dengan posisi acak dalam 7 dimensi. Posisi dimensi menunjukkan nilai tegangan bus generator yang berada pada rentang yang telah ditentukan yaitu antara 0,95 - 1,05.
4. Evaluasi nilai fitnes berupa rugi daya sistem pada masing-masing agen.  Fungsi fitness pada paper ini adalah meminimumkan rugi-rugi daya system tenaga listrik.
5. Melakukan update konstanta grafitasi (G).
6. Menghitung nilai massa inersia (M) untuk setiap agen.
Baca data saluran, data bus, & jumlah SVC Inisialisasi populasi Hitung aliran daya (metode Newton Raphson) Evaluasi nilai fitness setiap agen Update nilai konstanta garavitasi (G) sesuai dengan populasi fitness terbaik Hitung nilai massa (M) dan percepatan (a) pada setiap agen Hitung kecepatan (v) dan posisi (x) pada setiap agen Kriteria akhir ? Solusi terbaik Tidak Ya Mulai Berhenti
7. Menghitung nilai percepatan (a).
8. Melakukan update kecepatan (v).
9. Melakukan update posisi agen (x).
III. H ASIL D AN P EMBAHASAN Semua paragraf mesti di- indent .  Semua paragraf mesti rata kiri dan rata kanan.
A. Data Kelistrikan Jawa-Bali 500 kV
Diagram satu garis pada  kelistrikan Jawa-Bali 500 kV ditunjukkan dalam gambar 3.
Data beban dan pembangkit sistem Jawa-Bali 500 kV seperti ditunjukan tabel 1.
TABEL I
D ATA B EBAN DAN P EMBANGKITAN Sedangkan data saluran sistem Jawa-Bali 500 kV seperti ditunjukan tabel 2. TABEL II D ATA S ALURAN

## B. Hasil Simulasi Profil Tegangan Sebelum Pemasangan SVC
Hasil simulasi profil tegangan Jawa-Bali 500 kV sebelum pemasangan SVC menggunakan metode Newton Raphson ini di perlihatkan seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Profile tegangan sebelum pemasangan SVC menggunakan metode NR
Gambar 4 merupakan hasil simulasi dari profile tegangan sebelum pemasangan SVC menggunakan metode NR. Hasil dari simulasi ini terdapat 8 tegangan bus yang nilai tegangannya tidak sesuai dengan standar. Oleh karena itu, ke 8 tegangan bus yang nilai tegangannya tidak standar tersebut perlu diperbaiki.

## C. Hasil Simulasi Profil Tegangan Sesudah Pemasangan SVC Menggunakan GSA
Hasil simulasi profil tegangan Jawa-Bali 500 kV sesudah pemasangan SVC menggunakan metode GSA ini di perlihatkan seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Profile tegangan sesudah pemasanagan SVC menggunakan metode GSA
Gambar 5 merupakan hasil simulasi profil tegangan Jawa-Bali 500 kV sesudah pemasangan SVC menggunakan metode GSA. Hasil simulasi profil tegangan Jawa-Bali 500 kV semua tegangan bus pada sudah sesuai dengan standar.

## D. Perbandingan Hasil Simulasi Profil Tegangan
Sesudah Pemasangan SVC dan Sebelum Pemasangan SVC
Hasil simulasi profil tegangan Jawa-Bali 500 kV pada gambar 6 ini memperlihatkan bahwa hasil perbandingan simulasi sesudah pemasangan SVC menggunakan GSA dan hasil simulasi sebelum pemasangan menggunakan Metode NR.

## Gambar 6. Perbandingan Hasil Simulasi Profil tegangan sebelum dan setelah pemasangan SVC
Pada gambar 6 menunjukkan bahwa perbandingan hasil simulasi profil tegangan Jawa-Bali 500 kV menggunakan metode GSA dan metode NR. Hasil profile tegangan menggunakan metode GSA ini berada pada toleransi 0.95 ± 1.05pu atau dapat dikatakan bahwa tegangan bus pada sistem Jawa-Bali sudah sesuai dengan standar. Hasil metode GSA lebih baik tegangan  pada tiap busnya dibandingkan dengan metode Newton Rapshon.

## IV. K ESIMPULAN
Dari hasil simulasi sesudah pemasangan SVC menggunakan metode GSA dapat dikatakan bahwa metode GSA dapat memperbaiki atau meningkatkan profil tegangan sistem dengan lebih baik dibandingkan metode Newton Raphson.
U CAPAN T ERIMA K ASIH Peneliti mengucapkan terima kasih kepada laboratorium Sistem Distribusi Fakultas Teknik Untan yang telah memberi fasilitas dan Fakultas Teknik Untan yang telah memberikan bantuan dana selama periode penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Hadi Saadat, “Power System Analysis”, Mc.Graw Hill Companies, Singapore, 2004.
[2] El-Abiad, A.H. dan Stagg, G.W., “Computer Methods in Power Systems Analysis”, McGraw-Hill, Singapore, 257-259, 1968.
[3] Grainger, JJ, Stevenson, W.D., “Elements of Power Systems Analysis”, 4th. Ed.McGraw-Hill Book Company, New York, 1994.
[4] Gross, Charles. A, “Power System Analysis”, Second Edition, John Wiley and Sons, 1986.
[5] Imam Robandi, “Modern Power System Design”, Andi, Yogyakarta, 2006.
[6] Narain G. Hingorani,  Laszlo Gyugyi, Mohamed E. El-Hawary, “Understanding FACTS Concepts and Technology of Flexible AC Transmission Systems”, John Wiley & Sons, Inc, New York, 2000.
[7] M.A. Abido, “Power System Stability Enhancement Using Facts Controllers: a Review”, The Arabian Journal for Science and Engineering, Vol 34, No 2, pp.153-172, ISSN 1319-8025, 2009.
[8] Umar, Adi Soeprijanto, Mauridhi Hery Purnomo, “Placement Optimization of Multi Facts Devices In South Sulawesi Electrical System Using Genetic Algorithm”, National Seminar on Information Technology Applications, Yogyakarta, 2008, ISSN: 1907-5022 (Indonesian language).
[9] L.J. Cai, I. Erlich, “Optimal Choice and Allocation of FACTS devices using Genetic Algorithms”, Proc. on Twelfth Intelligent Systems Application to Power Systems Conference, pp. 1-6, 2003.
[10] Pisica, C. Bulac, L. Toma,  M. Eremia, “Optimal UPFC Placement in Electric Power Systems Using a Genetic Algorithms Based Method”, Paper accepted for presentation at 2009 IEEE Bucharest Power Tech Conference, June 28th -  July 2nd, Bucharest, Romania.
[11] B. Bhattacharyya, B.S.K. Goswami,  “Optimal Placement of Facts Devices Genetic Algorithm for the Increased Load ability of a Power System”, Warld Academy of Science, Engineering and Technology, 2011.
[12] Siti Amely Jumaat, Ismail Musirin, Muhammad Mutadha Othman,dan Hazlie Mokhlis,  “Optimal Location and Sizing of UPFC Using Particle Swarm Optimization Technique”, First International Conference on Informatics and Computational Intelligence (ICI), Universitas Parahyangan, Bandung, 2011.
[13] E. Rashedi, H. Nezamabadi-pour, S. Saryazdi, “GSA: A gravitational search algorithm”, Information Sciences, 2009, vol. 179, pp. 2232-2248.
[14] Budi Santosa dan Paul Willy, “Metaheuristics Method Concepts and Implementation”, Guna Widya Publishers, 2011, ISBN: 979545049-2 (Indonesian language).
[15] Purwoharjono, Muhammad Abdillah, Ontoseno Penangsang, Adi Soeprijanto,  “Optimal Placement and Sizing of Thyristor- Controlled-Series-Capacitor using Gravitational Search Algorithm”, Indonesian Journal of Electrical Engineering,
TELKOMNIKA, Desember 2012, Vol. 10 No. 4, pp. 683-694, 2012.
[16] Purwoharjono, Muhammad Abdillah, Ontoseno Penangsang, Adi Soeprijanto,  “Optimal Placement of TCSC Using Fuzzy Logic System Gravitational Search Algorithm”, Journal of Theoretical and Applied Information Technology, Volume. 47. No.2, pp: 460- 470, 2013.
[17] Purwoharjono, Muhammad Abdillah, Ontoseno Penangsang, Adi Soeprijanto, “Optimal Design of TCPST Using Gravitational Search Algorithm”, Second International conference on intelligence system and  informatics (ISI 2012), ISBN 978-0- 7695-4926-2, 2012.