Abstrak — Seiring  berkembangnya  zaman,  permintaan  daya listrik pun terus mengalami peningkatan, peningkatan ini dapat terjadi  karena  jumlah  penduduk  yang  semakin  hari  semakin bertambah.  Biaya  bahan  bakar  juga  semakin  meningkat  yang menyebabkan  biaya  pembangkitan  tenaga  listrik  juga  akan mengalami  peningkatan.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  suatu optimasi  pada  energi  listrik  tersebut,  mengingat  listrik  sudah menjadi  kebutuhan  utama  bagi  manusia.  Optimasi  pada pembangkit  tenaga  listrik  merupakan  suatu  proses  untuk mendapatkan kombinasi daya output dari generator, yang dapat menghasilkan  biaya  pembangkitan  yang  minimal.  Dynamic Economic  Dispatch  (DED)  merupakan  salah  satu  teknik optimasi  pada  pembangkit  tenaga  listrik,  dimana  DED digunakan untuk menentukan kombinasi daya output pada tiap- tiap  generator  pada  setiap  periodenya  (24  jam).  Demand Response  Program  (DRP)  merupakan  salah  satu  faktor  yang dapat  mempengaruhi  biaya  pembangkitan  tenaga  listrik, karena  DRP  digunakan  untuk  mengurangi  permintaan  beban pada suatu periode tertentu. Pada tugas akhir ini, metode DRP yang  digunakan  adalah  Emergency  Demand  Response  /  Direct Load  Control  (EDRP/DLC).  EDRP/DLC  termasuk  ke  dalam incentive-based demand response program. Untuk menyelesaikan permasalahan  ini,  penulis  akan  menggunakan  metode  particle swarm optimization (PSO).
Kata  Kunci—dynamic  economic  dispatch,  demand  response, incentive-based  demand  response  program,  particle  swarm optimization.

## I. PENDAHULUAN
EBUTUHAN akan energi listrik terus meningkat, hal ini disebabkan  oleh  jumlah  penduduk  yang  terus bertambah. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu optimasi pada energi  listrik  tersebut,  agar  supaya  energi  listrik  tersebut dapat dimanfaatkan dengan baik, dan juga mengingat listrik merupakan  salah  satu  hal  yang  sangat  penting  didalam kehidupan  manusia. Economic  Dispatch (ED)  merupakan salah  satu  teknik  optimisasi  dalam power  system [1].  ED digunakan  untuk  menentukan  kombinasi  daya output pada tiap-tiap generator, agar didapatkan biaya pembangkitan yang minimal  yang  sesuai  dengan  permintaan  beban. Dynamic Economic  Dispatch (DED)  adalah  sebuah  pengembangan dari ED, dimana pada DED besar bebannya selalu berubah- berubah setiap periodenya (24 jam) [2].
Dalam  pembangkitan  tenaga  listrik,  ada  beberapa  cara yang dapat dilakukan, yang bertujuan untuk mengurangi total biaya pembangkitan, salah satunya adalah Demand Response (DR). DR adalah perubahan pola konsumsi konsumen dalam penggunaan  listrik,  perubahan  ini  diatur  dengan  sebuah program yang  dinamakan Demand  Response  Program (DRP). Tujuan utama dari DRP ini adalah untuk menurunkan atau mengurangi biaya yang dibutuhkan untuk pembangkitan dan juga meningkatkan keandalan sistem [3]
Permasalahan yang akan dibahas pada penelitian ini yaitu, bagaimana  cara  pengimpelementasian incentive-based DRP (EDRP/DLC)  pada  permasalahan  DED  dan  apa  dampak pengimplementasian incentive-based DRP  (EDRP/DLC) terhadap permasalahan DED .
Oleh  karena  itu,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah mengetahui  cara  pengimplementasian incentive-based DRP (EDRP/DLC) pada permasalahan DED, dan juga mengetahui dampak pengimplementasian incentive-based DRP (EDRP/DLC) pada permasalahan DED.
Dalam  penelitian  ini,  metode  DRP  yang  akan  digunakan adalah EDRP/DLC ( emergency demand response program/direct  load  control ),  EDRP/DLC  itu  sendiri termasuk kedalam incentive-based DRP. Untuk menyelesaikan  permasalahan  yang  sudah  disebutkan  diatas, penulis  akan  menggunakan  metode particle  swarm optimization (PSO).

## II. DASAR TEORI
A. Dynamic Economic Dispatch
Dynamic  Economic  Dispatch (DED)  adalah salah satu teknik optimasi dalam power systems yang digunakan untuk mendapatkan  kombinasi  daya output yang  paling  optimal atau  ekonomis  dari  tiap  generator  selama  periode  tertentu. DED merupakan  pengembangan  lanjutan  dari Economic Dispatch (ED), dimana pada ED, level beban yang ada cuma satu,  sedangkan  pada  DED,  besar  beban  yang  ada  selalu berubah-ubah  setiap  periodenya  (24  jam),  sehingga cost function dari setiap generator adalah sebagai berikut [6]:
𝐶 = 𝑚𝑖𝑛 ∑ 𝑡=1 𝑇 ∑ 𝑗=1 𝑁 𝐹 𝑗𝑡 (𝑃 𝑗𝑡 ) (1)
𝐹 𝑗𝑡 (𝑃 𝑗𝑡 ) =   𝑎 𝑗𝑡 +   𝑏 𝑗𝑡 (𝑃 𝑗𝑡 ) +   𝑐 𝑗𝑡 (𝑃 𝑗𝑡 2 ) (2)
Dimana:
𝐶 : total biaya pembangkitan ($) 𝐹 𝑗 : cost function generator ke- 𝑗 𝑃 𝑗 : daya yang dibangkitkan oleh generator ke- 𝑗 (MW) 𝑎 , 𝑏, dan 𝑐 : koefisien biaya generator ke- 𝑗 𝑁 : jumlah generator 𝑇 : jumlah periode waktu (jam)
Batasan-Batasan:
1. Equality Constraint
Dalam equality  constraint ,  jumlah  total  daya  yang dibangkitkan  oleh  generator  harus  sama  dengan  jumlah permintaan  beban  ditambah  dengan  rugi-rugi  transmisinya, persamaannya adalah sebagai berikut [5]:

## Dynamic Economic Dispatch Mempertimbangkan Demand Response Menggunakan Particle Swarm Optimization
Zico Musiano Sihombing, Rony Seto Wibowo, dan Ni Ketut Aryani Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : ketut.aryani@gmail.com
K
𝑃 𝐺 =   𝑃 𝐷 +   𝑃 𝑙𝑜𝑠𝑠 (3) Tetapi,  pada  tugas  akhir  ini  rugi-rugi  transmisi  diabaikan, sehingga persamaannya menjadi sebagai berikut:
𝑃 𝐺 =   𝑃 𝐷 (4)
Dimana:
𝑃 𝐺 : total daya dari semua pembangkit / generator (MW) 𝑃 𝐷 : total daya yang dibutuhkan beban (MW)
2. Inequality Constraint
Dalam  batasan inequality  constraint ini,  daya  yang dibangkitkan  oleh  setiap  generator  harus  berada  diantara batas daya minimum dan batas daya maksimum yang dimiliki oleh generator tersebut yang digambarkan seperti persamaan berikut:
𝑃 𝐺𝑗 min ≤  𝑃 𝐺 ≤ 𝑃 𝐺𝑗 𝑚𝑎𝑥 (5)
Dimana:
𝑃 𝐺𝑗 : total daya yang dibangkitkan oleh generator ke- 𝑗
(MW)
3. Incentive Limit
Batasan untuk nilai incentive yang adalah sebagai berikut [2]:
𝑖𝑛𝑐 (𝑡) 𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝑖𝑛𝑐(𝑡) ≤ 𝑖𝑛𝑐(𝑡) 𝑚𝑎𝑥 (6) Untuk nilai dari 𝑖𝑛𝑐 (𝑡) 𝑚𝑖𝑛 adalah 0.1 𝑥 𝑃 0 (𝑡) dan nilai dari 𝑖𝑛𝑐(𝑡) 𝑚𝑎𝑥 adalah 10 𝑥 𝑃 0 (𝑡) . Dimana: 𝑖𝑛𝑐 (𝑡) 𝑚𝑖𝑛 : nilai minimum dari incentive ($/MWh) 𝑖𝑛𝑐(𝑡) : nilai incentive ($/MWh) 𝑖𝑛𝑐(𝑡) 𝑚𝑎𝑥 : nilai maksimum dari incentive ($/MWh) 𝑃 0 (𝑡) : initial electricity price ($/MWh)
4. Ramp Rate Limit
Ramp  rate  limit adalah  Batasan  untuk  perubahan  daya untuk  setiap  generator  pada  setiap  periodenya  (per  jam). Batasan ini digambarkan dengan persamaan berikut [6]:
𝑃 𝑗𝑡 −   𝑃 𝑗 𝑡−1 ≤ 𝑈𝑅 𝑗 (7)
𝑃 𝑗 𝑡−1 −   𝑃 𝑗𝑡 ≤ 𝐷𝑅 𝑗 (8) Dimana:
𝑃 𝑗𝑡 , 𝑃 𝑗 𝑡−1 :  daya  yang  dibangkitkan  generator  ke- 𝑗 pada waktu ke- 𝑡 (MW) 𝑈𝑅 𝑗 : batas kenaikan daya generator ke-j 𝐷𝑅 𝑗 : batas penurunan daya generator ke-j
Persamaan  (7)  adalah  batasan  apabila  daya  yang dibangkitkan oleh generator mengalami kenaikan, sedangkan persamaan (8) adalah batasan apabila daya yang dibangkitkan mengalami  penurunan.  Dengan  memperhatikan ramp  rate limit yang  sudah  disebutkan,  maka  batasan 𝑃 𝑚𝑎𝑥 dan 𝑃 𝑚𝑖𝑛 untuk  periode  selanjutnya  berubah  menjadi  sebagai  berikut [8]:
𝑃 𝑗 min(𝑡 + 1) = max (𝑃 𝑗 𝑚𝑖𝑛, 𝑃 𝑗𝑡 − 𝑟𝑎𝑚𝑝𝑑𝑜𝑤𝑛) (9)
𝑃 𝑗 max(𝑡 + 1) = min (𝑃 𝑗 𝑚𝑎𝑥, 𝑃 𝑗𝑡 +  𝑟𝑎𝑚𝑝𝑢𝑝) (10)

## B. Demand Response
Demand  Response (DR)  merupakan  perubahan  perilaku konsumen  dalam  penggunaan  listrik  dari  pola  konsumsi normal  atau  awal  yang  kemudian  berubah  sesuai  dengan perubahan harga listrik dari waktu ke waktu, atau pemberian reward berupa incentive apabila konsumen tersebut bersedia untuk  mengurangi  penggunaan  listriknya  [3].  DR ini  dapat memberikan keuntungan bagi pihak konsumen maupun pihak pembangkit karena  efek  dari  DR  ini  salah  satunya  adalah untuk mengurangi beban puncak sehingga akan mengurangi biaya  pembangkitan,  sedangkan  keuntungan  bagi  pihak
konsumen  adalah  pihak  konsumen  akan  mendapatkan incentive [3].
Perubahan  penggunaan  listrik  ini  diatur  dengan menggunakan program yang  dinamakan demand  response program (DRP).  Ada  beberapa  cara  yang  dapat  dilakukan oleh  konsumen  yang  berpartisipasi  di  dalam  DRP untuk mengubah pola konsumsi listriknya, yaitu dengan mengurangi  konsumsi  energi  listrik  dengan  strategi pengurangan  beban,  strategi  pengurangan  beban  ini  dapat berupa  pemberian incentive kepada  konsumen  agar  supaya konsumen bersedia untuk mengurangi konsumsi energi listrik mereka pada suatu periode tertentu ( peak hour ) atau dengan memindahkan  konsumsi  energi  listrik  mereka  ke  periode waktu yang berbeda (periode waktu dengan harga yang lebih murah).

## C. Demand Response Program
Demand response programs dapat dibagi  menjadi tiga jenis program yaitu rate-based  or  price DR program, incentive  or  event-based DR programs, dan demand reduction bids [3].
1. Rate-Based DR Program :
 TOU ( Time of Use Rates)
 CPP ( Critical Peak Pricing)
 RTP ( Real-time Pricing)
2. Incentive or Event-Based DR Program :
 Direct Load Control (DLC)
 Emergency Demand Response Programs (EDRP)
 Capacity Market Programs
 Interruptible / Curtailable
 Ancillary Services Market Programs
3. Demand Reduction Bids :
 Demand Bidding / Buyback Programs

## III. PENERAPAN INCENTIVE-BASED DEMAND RESPONSE PROGRAM DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION PADA DYNAMIC ECONOMIC DISPATCH
A. Penerapan Incentive-Based Demand Response Program
Cost  Function untuk  setiap  generator  pada  permasalahan DED dinyatakan dengan fungsi kuadrat sebagai berikut:
𝐶 = 𝑚𝑖𝑛 ∑ 𝑡=1 𝑇 ∑ 𝑗=1 𝑁 𝐹 𝑗𝑡 (𝑃 𝑗𝑡 ) (11)
𝐹 𝑗𝑡 (𝑃 𝑗𝑡 ) =   𝑎 𝑗𝑡 +   𝑏 𝑗𝑡 (𝑃 𝑗𝑡 ) +   𝑐 𝑗𝑡 (𝑃 𝑗𝑡 2 ) (12)
Untuk biaya dari pengimplementasian EDRP/DLC adalah sebagai berikut [2]:
𝐶 𝐷𝑅 (𝑡) = (𝑑 0 (𝑡) − 𝑑(𝑡)) 𝑥 𝑖𝑛𝑐(𝑡) (13) Dimana:
𝐶 𝐷𝑅 (𝑡) : biaya pengimplementasian EDRP/DLC ($/h) 𝑑 0 (𝑡) : beban awal (MW) 𝑑(𝑡) : beban setelah pengimplementasian EDRP/DLC (MW) 𝑖𝑛𝑐(𝑡) : incentive ($/MWh)
Maka, dengan menambahkan persamaan (13) ke persamaan (11), objective  function dari  permasalahan  DED dengan mempertimbangkan incentive-based DRP  adalah  sebagai berikut:
𝐶 = ∑ 𝑡=1 𝑇 {[ ∑ 𝑗=1 𝑁 𝑎 𝑗𝑡 +   𝑏 𝑗𝑡 (𝑃 𝑗𝑡 ) +   𝑐 𝑗𝑡 (𝑃 𝑗𝑡 2 ) ] +   𝐶 𝐷𝑅 (𝑡)} (14)

## B. Responsive Load Economic Model
Economic  load  model merepresentasikan  perubahan permintaan  beban  oleh  konsumen  yang  dipengaruhi  oleh perubahan harga listrik, incentive , dan juga penalty yang akan
diberikan  kepada  konsumen  apabila  konsumen  tersebut melakukan pelanggaran. Economic load model digambarkan dengan persamaan sebagai berikut [2]:
𝑑(𝑡) = 𝑑 0 (𝑡) 𝑥  {1 +   ∑ 𝐸 ( 𝑡, 𝑡 ′ ) 𝑥 [𝑝 ( 𝑡 ′ ) −𝑝 0( 𝑡 ′ ) +𝑖𝑛𝑐 ( 𝑡 ′ ) −𝑝𝑒𝑛(𝑡 ′ ] 𝑝 0 (𝑡′) 24 𝑡 ′ =1 } (15)
Dimana, 𝑑(𝑡) dan 𝑑 0 (𝑡) adalah permintaan beban sesudah pengimplementasian  dan  sebelum  pengimplementasian demand  response  program , 𝑝(𝑡 ′ ) dan 𝑝 0 (𝑡′) adalah electricity price dan initial electricity price pada periode 𝑡′ , 𝐸(𝑡, 𝑡 ′ ) adalah nilai elasticity dimana elasticity didefinisikan sebagai  sensitivitas  permintaan  sehubungan  dengan  harga listrik.
Elasticity dapat dibagi menjadi 2, yaitu self-elasticity dan cross-elasticity . Self-elasticity merepresentasikan sensitivitas konsumen  pada  periode  t  terhadap  perubahan  harga, pemberian  insentif  atau  nilai penalty pada  periode  t  dan nilainya  selalu  negatif,  sedangkan  untuk cross-elasticity merepresentasikan  sensitivas  konsumen  pada  periode  t, terhadap  perubahan  harga,  pemberian  insentif  atau  nilai penalty pada  periode  j  dan  nilainya  selalu  positif  [7].  Nilai dari self and cross elasticity dapat dilihat pada Tabel 1 [2] .
Tabel 1
Self and Cross Elasticity Value Peak Off-peak Valley Peak -0.10 0.016 0.012 Off-peak 0.016 -0.10 0.01 Valley 0.012 0.01 -0.10
Terdapat 3 faktor yang dapat digunakan untuk  mengukur performansi  dari  pengimplementasian demand  response program , faktor-faktor tersebut adalah sebagai berikut:
1. Load Factor
Load factor adalah rasio dari nilai beban rata-rata terhadap nilai  beban  puncak  pada  suatu  periode  tertentu.  Semakin tinggi nilai dari load factor ini, maka semakin ekonomis juga kinerja dari pembangkit [4]. Nilai ideal dari faktor ini adalah 100%  yang  berarti  beban  selalu  konstan  dan  tidak  berubah dari  waktu  ke  waktu. Load  factor dinyatakan  dengan persamaan berikut:
𝐿𝑜𝑎𝑑 𝑓𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟 (%) = 100 𝑥  ( ∑ 𝑑(𝑡) 𝑇 𝑡=1 𝑇 𝑥 𝑑𝑚𝑎𝑥(𝑡) ) (16)
2. Peak to Valley
Peak to valley adalah faktor yang menunjukkan nilai rasio dari  jarak  antara peak dengan valley . Peak  to  valley dinyatakan dengan persamaan berikut:
𝑃𝑒𝑎𝑘 𝑡𝑜 𝑣𝑎𝑙𝑙𝑒𝑦 (%)   =  100 𝑥  ( 𝑑𝑚𝑎𝑥(𝑡) − 𝑑𝑚𝑖𝑛(𝑡) 𝑑𝑚𝑎𝑥(𝑡) ) (17)
3. Peak Compensate
Setelah  pengimplementasian demand  response  program , nilai  dari  beban  puncak  akan  mengalami  penurunan,  oleh karena itu, faktor ini berfungsi untuk menunjukkan seberapa besar  penurunan  dari  beban  puncak  tersebut. Peak compensate dinyatakan dengan persamaan berikut:
𝑃𝑒𝑎𝑘 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑒𝑛𝑠𝑎𝑡𝑒 (%)   =  100 𝑥  ( 𝑑 0 𝑚𝑎𝑥 (𝑡) − 𝑑 𝑚𝑎𝑥 (𝑡) 𝑑 0 𝑚𝑎𝑥 (𝑡) ) (18)

## C. Particle Swarm Optimization
Particle Swarm Optimization (PSO) merupakan algoritma optimasi  yang  berbasis  kecerdasan  buatan  yang  terinpirasi dari  perilaku  sekelompok  burung  yang  sedang  mencari sumber  makanan.  Algoritma  PSO ini  dikemukakan  oleh  J. Kennedy pada tahun 1995.
Setiap  individu  yang  ada  dalam  sekelompok  burung tersebut  disebut  sebagai  partikel,  sedangkan  untuk  populasi dari  burung  tersebut  disebut swarm .  Tempat  makanan  yang terbaik,  dianggap  sebagai  nilai  optimal.  Jika  partikel
menemukan sumber makanan, maka partikel yang lain juga akan bergerak menuju sumber makanan tersebut, dan apabila sumber makanan yang baru yang lebih baik dari sebelumnya ditemukan, maka partikel akan mengubah arah ke arah letak makanan yang lebih baik.
Dalam  proses  ketika  burung  mencari  makanan  ini,  setiap burung  akan  mengingat  lokasi  makanan  yang  telah  mereka temukan,  lokasi  dengan  nilai fitness terbaik  disebut  dengan Pbest , dan juga dalam sekelompok burung  yang terdiri dari beberapa burung, akan ditentukan lokasi yang memiliki nilai fitness  Pbest terbaik  yang  kemudian akan dijadikan sebagai Gbest [9].
Persamaan untuk kecepatan partikel adalah sebagai berikut [9]:
𝑉 𝑖 𝑘+1 = 𝜔 𝑉 𝑖 𝑘 + 𝑐 1 𝑟𝑎𝑛𝑑 1 𝑥 (𝑃𝑏𝑒𝑠𝑡 𝑖 𝑘 − 𝑥 𝑖 𝑘 ) +   𝑐 2 𝑟𝑎𝑛𝑑 2 𝑥 (𝐺𝑏𝑒𝑠𝑡 𝑘 − 𝑥 𝑖 𝑘 ) (19)
Sedangkan  untuk  persamaan  posisi  partikelnya  adalah sebagai berikut:
𝑋 𝑖 𝑘+1 =   𝑥 𝑖 𝑘 + 𝑉 𝑖 𝑘+1 (20)
Untuk 𝑉 𝑖 𝑘 merepresentasikan  kecepatan  partikel i pada saat  iterasi  k, 𝜔 adalah inertia  weight  factor, 𝑐 1 𝑐 2 adalah acceleration  coefficients ,  sedangkan  untuk 𝑟𝑎𝑛𝑑 1 𝑟𝑎𝑛𝑑 2 menyatakan nilai acak antara 0 sampai 1, 𝑥 𝑖 𝑘 merepresentasikan posisi partikel i pada saat iterasi k , 𝑃𝑏𝑒𝑠𝑡 𝑖 𝑘 adalah posisi terbaik partikel i pada saat iterasi k , dan  yang terakhir 𝐺𝑏𝑒𝑠𝑡 𝑘 merupakan posisi terbaik sebuah populasi di iterasi k .  Untuk  persamaan inertia  weight adalah  sebagai berikut:
𝑤 𝑖𝑡 =   𝑤 𝑚𝑎𝑥 − (𝑤𝑚𝑎𝑥 − 𝑤𝑚𝑖𝑛)∗𝐼𝑡 𝐼𝑡𝑚𝑎𝑥 (21)
Gambar 1. Konsep Particle Swarm Optimization

## D. Penerapan PSO
Berikut  adalah  parameter-parameter  PSO  yang  akan digunakan  pada  setiap  studi  kasus  di  tugas  akhir  ini. Parameter tersebut adalah sebagai berikut:
 Jumlah Populasi  : 100
 Jumlah Variabel  : 6
 Iterasi Maksimal  : 200
 C1           : 2
 C2           : 2
 Inertia (w) : 0.4 – 0.9
Populasi  terdiri  dari  sekumpulan  variabel  atau  partikel. Variabel adalah parameter yang akan di optimasi pada tugas akhir  ini.  Iterasi  maksimal  adalah  banyaknya  proses pengulangan,  sedangkan  untuk  c1  dan  c2  yang  merupakan social dan cognitive  constant adalah  nilai  konstanta  yang telah di tentukan di dalam algoritma PSO ini. Untuk 0.4 dan 0.9  adalah  nilai  dari 𝑤 min dan 𝑤 max ,  nilai  ini  dibutuhkan untuk mencari nilai inertia weight pada persamaan (21).
Pembacaan Data
(Jumlah Swarm, Iterasi, Data Pembangkit, Variabel, dkk) Penentuan Posisi Awal dan Kecepatan Partikel
Perhitungan dynamic economic dispatch & biaya pembangkitan
Evaluasi Nilai Fitness Penentuan Pbest dan Gbest It = Itmax? Memperbaharui Posisi Partikel Tidak Tampilkan Hasil Akhir & Kurva Konvergensi Selesai Mulai Ya
Gambar 2. Flowchart PSO
E. Algoritma  Pengerjaan  Dynamic  Economic  Dispatch Mempertimbangkan  Demand  Response  Menggunakan Particle Swarm Optimization
Input Data (Data Pembangkit, Load Curve, initial electricity
price, PEM, Data yang dibutuhkan untuk algoritma PSO)
Menentukan Nilai Insentif
Menghitung Beban DR Menghitung DED dengan Beban DR dengan Algoritma PSO, (Evaluasi fitness, dll) It = Itmax? Tidak Selesai Mulai Ya Simpan Hasil Akhir DED dengan Beban DR Cek Performansi Hasil dari Pengaruh Insentif Tampilkan Hasil Akhir DEDDR Ya Tidak Menghitung Cost DR
Gambar 3. Flowchart DED dengan DRP Menggunakan PSO

## IV. HASIL DAN ANALISIS

## A. Sistem IEEE 30 Bus
Berikut  ini  adalah  data  sistem  pembangkit  yang  digunakan [10]:
Tabel 2. Data Cost Function No. Bus Koefisien Biaya a b c 1 0 2 0.00375 2 0 1.75 0.0175 5 0 1 0.0625 8 0 3.25 0.00834 11 0 3 0.025 13 0 3 0.025 Tabel 3. Data Batasan Kemampuan Generator No. Bus Pmin (MW) Pmax (MW) DR (MW) UR (MW) 1 50 200 20 20 2 20 80 20 20 5 15 50 5 5 8 10 35 5 5 11 10 30 5 5 13 12 40 5 5

## Gambar 4. Profil Pembebanan Sistem IEEE 30 Bus (Kasus 1)
Profil  pembebanan  sistem  IEEE  30  Bus  dibagi  menjadi sebagai berikut:
1. Peak period (jam 10 – jam 16 & jam 20 – jam 24)
2. Off-peak period (jam 6 – jam 9 & jam 17 – jam 19)
3. Valley period (jam 1 – jam 5)
Parameter incentive-based DRP yang digunakan:  Incentive ( peak period) = 0.8 $/MWh (Asumsi)  𝐸(𝑡, 𝑡 ′ ) ( Self and Cross Elasticity ) = Tabel 3.1  𝑝 0 (𝑡′) ( Initial  Electricity  Price ) =  3  $/MWh  (Asumsi harga listrik pada peak hour )  𝑝(𝑡 ′ ) ( Electricity Price ) = 3.5 $/MWh (Diasumsikan harga listrik pada peak hour mengalami perubahan)
 Penalty =  0  $/MWh  (EDRP/DLC  dilaksanakan  secara sukarela sehingga tidak ada nilai penalty )
Berikut  adalah  studi  kasus  yang  akan  dilakukan  pada penelitian ini:
1. Studi Kasus 1
Pada studi kasus ini akan diperlihatkan hasil perhitungan DED tanpa implementasi incentive-based DRP
2. Studi Kasus 2
Pada studi kasus ini akan diperlihatkan hasil perhitungan dengan DED dengan implementasi incentive-based DRP dengan nilai elasticity seperti pada Tabel 1.
3. Studi Kasus 3
Pada studi kasus ini akan diperlihatkan hasil perhitungan dengan DED dengan implementasi incentive-based DRP nilai elasticity sebesar 0.5 kali dari Tabel I.
4. Studi Kasus 4
Pada studi kasus ini akan diperlihatkan hasil perhitungan dengan DED dengan implementasi incentive-based DRP dengan nilai elasticity sebesar 2 kali dari Tabel I. Berikut adalah hasil yang didapat:
Tabel 4. Perbandingan Permintaan Beban Setiap Kasus Jam Beban Kasus 1 (MW) Beban Kasus 2 (MW) Beban Kasus 3 (MW) Beban Kasus 4 (MW) 1 212.55 213.66 213.10 214.76 2 198.38 199.41 198.89 200.44 3 192.712 193.71 193.21 194.72 4 184.21 185.17 184.69 186.13 5 209.716 210.81 210.26 211.89 6 215.384 216.88 216.13 218.37 7 221.052 222.58 221.82 224.12 8 226.72 228.29 227.51 229.86 9 235.222 236.85 236.04 238.48 10 240.89 230.45 235.67 220.01 11 249.392 238.59 243.99 227.78 12 255.06 244.01 249.53 232.96 13 274.898 262.99 268.94 251.07 14 276.5984 264.61 270.61 252.63 15 266.396 254.85 260.63 243.31 16 264.6956 253.23 258.96 241.76 17 255.06 256.83 255.95 258.60 18 238.056 239.71 238.89 241.36 19 252.226 253.97 253.10 255.72 20 255.06 244.01 249.53 232.96 21 261.5782 250.24 255.91 238.91 22 277.732 265.70 271.72 253.66 23 269.23 257.56 263.39 245.90 24 257.894 246.72 252.31 235.54 Total 5790.71 5670.82 5730.77 5550.93 Tabel 5. Perbandingan Permintaan Beban Setiap Kasus Kasus Pengurangan Beban (MW) 1 - 2 119.8922
3 59.94
4 239.78
Gambar 5. Perbandingan Profil Pembebanan (Kasus 1 – 4)
Tabel 6. Perbandingan Total Biaya Pembangkitan Kasus Total Biaya Pembangkitan ($) Total Incentive ($) Total Biaya ($) 1 15264.11 - 15264.11 2 14893.83 109.19 15003.02 3 15064.72 54.6 15119.32 4 14549.23 218.36 14767.59
Tabel VII.

## Perbandingan Performansi DRP
Kasus LF (%) PV (%) PC (%) 1 86.87 33.67 - 2 88.92 30.30 4.33 3 87.88 32.02 2.17 4 89.44 28.02 6.99
Dari  hasil  simulasi  yang  didapat,  dapat  dilihat  bahwa, incentive-based DRP dapat  mengurangi  total  biaya pembangkitan  (total  biaya  kasus  2,  3,  dan  4  mengalami penurunan),  meskipun  dengan  pengimplementasian  ini menghasilkan biaya yang baru (biaya pengimplementasian), akan  tetapi  total  biaya  yang  dihasilkan  (total  biaya pembangkitan  ditambah  total  biaya  pengimplementasian) setelah pengimpelementasian incentive-based DRP ini lebih murah  daripada  total  biaya  sebelum  pengimplementasian. dan  dapat  dilihat  juga,  semakin  besar  nilai elasticity atau sensitivitas  dari  konsumen  maka  akan  semakin  besar  pula biaya  pengimplementasiannya  (total incentive ).  Pada  tabel VII pun dapat dilihat bahwa,  efek dari pengimplementasian ini, adalah dapat meningkatkan load factor , menurunkan nilai peak  to  valley (jarak  antara  beban valley dan peak semakin mengecil), dan juga didapatkan pengurangan beban pada saat peak period ( peak compensate nya bertambah).

## V. KESIMPULAN/RINGKASAN
Berdasarkan  hasil  simulasi  dari  penelitian  permasalahan DED  dengan  pengimplementasian incentive-based DRP (EDRP/DLC)  yang  diselesaikan  dengan  menggunakan metode algotritma PSO pada sistem IEEE 30 Bus, didapatkan beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil  simulasi  menunjukkan  bahwa,  setelah  dilakukan pengimplementasian,  pada  kasus  2  terjadi  penurunan biaya  sebesar $261.09 ,  pada  kasus  3  terjadi  penurunan biaya  sebesar $144.79 ,  dan  juga  pada  kasus  4  terjadi penurunan  biaya  sebesar $496.52 .  Hal  ini  menunjukkan bahwa  pengimplementasian incentive-based DRP pada permasalahan  DED menghasilkan  biaya  pembangkitan yang lebih murah dari sebelum pengimplementasian.
2. Dari hasil simulasi, total incentive yang dihasilkan pada kasus  2  adalah  sebesar $109.19 ,  pada  kasus  3  sebesar $54.6 ,  dan  pada  kasus  4  sebesar $218.36 .  Hal  ini menunjukkan  bahwa, semakin  tinggi  sensitivitas ( elasticity ) dari pada konsumen, maka semakin tinggi juga total incentive yang  harus  diberikan,  dan  begitu  juga sebaliknya.
3. Incentive-based DRP  (EDRP/DLC)  merupakan  metode yang menguntungkan bagi kedua-belah pihak, yaitu bagi pihak  konsumen  dan  juga  bagi  pihak  perusahaan pembangkitan energi listrik. Dapat dikatakan menguntungkan  kedua-belah  pihak  karena  selain menghasilkan  biaya  pembangkitan  yang  lebih  murah yang  merupakan  keuntungan  bagi  pihak  perusahaan pembangkitan  energi  listrik,  pihak  konsumen  juga mendapatkan keuntungan berupa incentive .
DAFTAR PUSTAKA
[ 1] A. J. Wood dan B. F. Wollenberg, Power generation, operation, and control , 2. ed. New York, NY: Wiley, 1996.
[2] H.  Abdi,  E.  Dehnavi,  dan  F.  Mohammadi,  “Dynamic  Economic Dispatch  Problem  Integrated  With  Demand  Response  (DEDDR) Considering  Non-Linear  Responsive  Load  Models,” IEEE  Trans. Smart Grid , vol. 7, no. 6, hlm. 2586–2595, Nov 2016.
[3] P.  Siano,  “Demand  response  and  smart  grids—A  survey,” Renew. Sustain. Energy Rev. , vol. 30, hlm. 461–478, Feb 2014.
[4] H. Saadat, Power system analysis . Boston: WCB/McGraw-Hill, 1999.
[5] J.-B. Park, K.-S. Lee, J.-R. Shin, dan K. Y. Lee, “A Particle Swarm Optimization  for  Economic  Dispatch  With  Nonsmooth  Cost Functions,” IEEE Trans. Power Syst. , vol. 20, no. 1, hlm. 34–42, Feb 2005.
[6] G. K. Gupta dan S. Goyal, “Particle swarm intelligence based dynamic economic  dispatch  with  daily  load  patterns  including  valve  point effect,” 2017, hlm. 83–87.
[7] H.  A.  Aalami,  M.  P.  Moghaddam,  dan  G.  R.  Yousefi,  “Demand response  modeling  considering  Interruptible/Curtailable  loads  and
capacity market programs,” Appl.  Energy ,  vol. 87,  no.  1, hlm.  243– 250, Jan 2010.
[8] Ferdiyansah,  Teguh. Dynamic  Economic  Dispatch  Dengan  Kurva Biaya  Pembangkitan  Yang  Tidak  Smooth  Menggunakan  Particle Swarm Optimization. Tugas Akhir Jurusan Teknik Elektro ITS. 2013 [9] Nur  Wahyudi,  Afif. Dynamc  Optimal  Power  Flow  (DOPF)  dengan Kurva  Biaya  Pembangkitan  Tidak  Mulus  Menggunakan  Particle Swarm Optimization (PSO). Tugas Akhir Jurusan Teknik Elektro ITS 2013
[10]  Kharisma, Hilmy. Dynamic Optimal Power Flow Mempertimbangkan Valve  Point  Effect  Menggunakan  Modified  Honey  Bee  Mating Optimisation. Tugas Akhir Departemen Teknik Elektro ITS 2017