Abstrak -  Pemilihan  topologi  jaringan  distribusi  mesh merupakan  salah  satu  hal  yang  sangat  penting  dalam penyaluran sistem tenaga listrik. Apabila terjadi gangguan pada  suatu  saluran  maka  saluran  yang  lain  dapat menggantikan  untuk  penyalurkan  daya  listrik.  Akibat adanya gangguan dari suatu saluran diperlukan koordinasi proteksi  yang  baik  pada  sistem  mesh.  Di  samping  itu, dengan adanya injeksi dari distributed generator pada sistem distribusi  mesh,  koordinasi  proteksi  yang  dilakukan  harus mempertimbangkan  nilai  arus  gangguan  dan  arah  arus gangguan. Arah arus gangguan harus diperhitungkan, baik dalam  arah forward maupun reverse .  Dari  permasalahan tersebut  diperlukan  sebuah  metode  penyelesaian  untuk mengurangi  kompleksitas  koordinasi  proteksi  pada  sistem mesh.  Dalam  hal  ini  algoritma Modified  Adaptive  Particle Swarm  Optimization (MAPSO)  digunakan  sebagai  metode optimasi untuk mengurangi kompleksitas dari perhitungan koordinasi proteksi pada sistem distribusi mesh. Algoritma MAPSO  digunakan  dalam  optimasi  koordinasi  antar Directional Over Current Relay (DOCR). Parameter yang di optimasi  adalah  TDS  ( Time  Dial  Setting )  dan  waktu  kerja rele.
Kata  Kunci — Distributed  generator , Modified  Adaptive Particle  Swarm  Optimization ,  Sistem  jaringan  distribusi mesh.
1 I.    PENDAHULUAN
enyediaan listrik di suatu negara akan meningkat seiring dengan  kebutuhan  listrik  yang  meningkat  pula.  Hal  ini disebabkan oleh bertambahnya jumlah penduduk setiap harinya yang menggunakan listrik. Kontinuitas daya listrik yang di kirim untuk  para    penduduk  juga  harus  tetap  dijaga,  baik  dari  aspek kualitas daya dan jumlah daya  yang di terima. Dalam hal ini , salah  satu  hal  penting  yang  harus  diperhatikan  untuk  menjaga kontinuitas daya listrik yaitu koordinasi proteksi yang baik pada sistem  penyaluran  tenaga  listrik.  Proteksi  pada  sistem penyaluran  tenaga  listrik  dilakukan  untuk  menjaga  stabilitas penyaluran  daya  listrik.  Sistem  koordinasi  proteksi  sistem penyaluran  tenaga  listrik  yang  handal  sangat  diperlukan  untuk menjaga  peralatan  dari  kerusakan  dimana  pada  hal  ini selektivitas rele sangat diperlukan dalam menangani gangguan yang terjadi pada sistem penyaluran tenaga listrik.
Salah  satu  kendala  yang  terjadi  pada  saat  melakukan  studi koordinasi proteksi adalah penentuan waktu operasi rele primer
dan rele back-up . Waktu operasi yang diinginkan oleh rele back- up untuk  melakukan back-up terhadap  rele  primer  adalah secepat  mungkin  dengan  mempertimbangkan  parameter  CTI (Coordination  Time  Interval) .  Hal  ini  dilakukan  untuk meminimalisir  efek  dari  gangguan  pada  peralatan  listrik  dari keadaan arc flash . Hal ini menjelaskan bahwa kegagalan dalam koordinasi proteksi salah satunya disebabkan karena hasil waktu operasi dari rele back-up terhadap rele primer tidak mencakup nilai CTI (Coordination Time Interval) yang tepat [1].
Plant IEEE  dengan  8-Bus  dengan  DG (Distributed Generator) merupakan suatu sistem tenaga listrik menggunakan jaringan mesh . Dimana jaringan mesh memiliki tingkat kesulitan yang  jauh  lebih  tinggi  dibandingkan  jaringan  radial  dalam  hal koordinasi proteksi. Kesulitan ini juga ditambah dengan adanya DG (Distributed Generator) pada sistem mesh tersebut. Hal ini disebabkan  karena  DG (Distributed  Generator) memberikan arus kontribusi gangguan yang berbeda dalam keadaan on dan off .  Penggunaan  rele  yang  tepat  juga  sangat  berpengaruh terhadap  keberhasilan  koordinasi  proteksi  pada  jaringan  mesh. Rele  yang  diperlukan  untuk  koordinasi  proteksi  pada  sistem jaringan  mesh  adalah  rele  DOCR (Directional  Over Current Relay).
Dalam  hal  mengurangi  kesulitan  dalam  studi  koordinasi proteksi  pada  sistem mesh ,  beberapa  cara  digunakan  untuk mengoptimalisasi  beberapa  parameter  koordinasi  proteksi. Parameter  yang  dioptimalkan  diantaranya  adalah  nilai  TDS (Time  Dial  Setting) ,  CTI (Coordination  Time  Interval) ,  dan waktu  operasi  pada  setiap  rele  primer  dan  rele back-up .
Beberapa  cara  yang  telah  diusulkan  untuk  proses  optimasi parameter  tersebut  adalah  LP (Linier  Programming) [3],  PSO
(Particle Swarm Optimization) , NLPP (Nonlinear Programing Problem) ,  GA (Genetic  Algorithm) ,  dan  EA (Evolutionary Algorithm) . MAPSO (Modified  Adaptive  Particle  Swarm  Optimization) adalah modifikasi dari PSO dimama pada algoritma ini memiliki beberapa hal yang meningkatkan proses optimasi sebagai solusi masalah dari tingginya tingkat kesulitan dari koordinasi proteksi pada sebuah sistem mesh. Hal tersebut adalah parameter velocity parameter dan  pertukaran  posisi  terbaik  dari  masing-masing fungsi objektif.
2 II.    DASAR TEORI
A. Sistem Distribusi Mesh

## Optimisasi Koordinasi Directional Over Current Relay (DOCR) pada Sistem Distribusi Mesh Menggunakan Modified Adaptive Particle Swarm Optimization (MAPSO) dengan

## Pembangkit Tersebar
Aditya Descara Putra, Ardyono Priyadi, dan Margo Pujiantara Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jalan Arif Rahman Hakim, Keputih, Surabaya – 6011
Email : adityadescaraputra@yahoo.co.id, priyadi@ee.its.ac.id, margo@ee.its.ac.id
P
Gambar 1 Sistem Distribusi Mesh
Sistem  distribusi  mesh  adalah  suatu  sistem  distribusi pada  sistem  tenaga  listrik  yang  terdiri  atas  gabungan antara  sistem  radial  dan  sistem loop .  Sistem  ini mempunyai  beberapa  keuntungan  dibandingkan  dengan konfigurasi sistem jenis lain di antaranya adalah :
1) Kontinuitas  penyaluran  daya  listrik  sangat  terjaga dapat memenuhi kebutuhan beban.
2) Apabila terjadi gangguan pada salah satu saluran maka saluran  lain  tidak  akan  terganggu  dalam  hal penyaluran daya listriknya.
Sistem distribusi mesh tetap masih memiliki kekurangan pada saat  perancangan  maupun  desain.  Biaya  konstruksi  yang dikeluarkan  untuk  pembuatan  sistem  mesh  masih  tergolong sangat  mahal.  Dalam  hal  desain,  tingkat  kesulitan  dalam melakukan studi koordinasi proteksi sangat tinggi. Kesulitan ini dapat dilihat dari peralatan yang saling terhubung satu sama lain serta pembangkit yang terhubung pula satu sama lain.

## B. Proteksi dalam Sistem Tenaga
Pada  penyaluran  daya  listrik  di  suatu  sistem  tenaga  listrik diperlukan  adanya  studi  yang  membahas  tentang  pengamanan sistem tenaga listrik. Hal ini dilakukan utuk menjaga kontinuitas penyaluran  daya  listrik  ke  bebas  tetap  terjaga.  Di  samping  itu proteksi  dalam  sistem  tenaga  listrik  dilakukan  untuk  menjaga peralatan listrik yang tersambung dengan sistem dari kerusakan akibat terjadinya gangguan pada sistem.

## C. Gangguan pada Sistem Tenaga
Pada sistem tenaga listrik terdapat beberapa jenis gangguan yang  terjadi  pada  sistem  penyaluran  daya  listrik.  Gangguan tersebut  adalah  gangguan  hubung  singkat  ( short  circuit )  dan gangguan beban lebih ( overload ).
 Gangguan Hubung Singkat
Gangguan pada jenis terjadi dibagi atas dua jenis gangguan hubung  singkat,  yaitu  gangguan  hubung  singkat  simetri  dan gangguan  hubung  singkat  asimetri.  Gangguan  hubung  singkat simetri  merupakan  gangguan  hubung  singkat  pada  tiga  fasa sedangkan  gangguan  hubung  singkat  lainya  merupakan gangguan hubung singkat asimetri.
Gangguan  hubung  singkat  asimetri  akan  menyebabkan kenaikan  nilai  arus  pada  fasa  yang  mengalami  gangguan  dan nilai  tegangan  pada  fasa  yang  tidak  mengalami  gangguan. Gangguan  yang  sering  terjadi  pada  sistem  penyaluran  daya tenaga listrik adalah gangguan asimetri. Hal ini disebabkan oleh hubung singkat satu fasa ke tanah, hubung singkat dua fasa, dan hubung  singkat  antara  dua  fasa  ke  tanah.  Gangguan  jenis  ini menyebabkan  kerusakan  pada  peralatan–peralatan  listrik, berkurangnya  stabilitas  sistem,  dan  terhentinya  kontinuitas penyaluran daya listrik.

## D. Rele Arus Lebih (Overcurent Relay)
Rele  arus  lebih  adalah  rele  yang  bekerja  ketika  arus  yang mengalir  pada  suatu  saluran  sistem  tenaga  listrik  melebihi batasan nilai arus yang ditentukan. Rele akan bekerja ketika If > Ip  dan  rele  akan  tidak  bekerja  ketika  If  <  Ip.  Di  mana  Ip merupakan  nilai  arus  yang  dinyatakan  terhadap  gulungan sekunder CT ( Current Transformer ) dan If merupakan nilai arus gangguan  yang  dinyatakan  terhadap  gulungan  sekunder  CT ( Current  Transformer ).  Rele  arus  lebih  dapat  berupa  rele  arus lebih waktu tertentu ( definite ), rele arus lebih waktu invers , dan rele arus lebih waktu instant .

## 1) Rele Arus Lebih Waktu Tertentu
Rele  arus  lebih  waktu  tertentu  merupakan  rele  yang  dapat diatur  waktu  operasinya  berdasarkan level arus  yang  berbeda. Rele jenis ini sering digunakan untuk memutus aliran daya pada gangguan  yang  paling  dekat  dengan  cepat  sesuai  dengan time delay yang  telah  di setting .  Rele  ini  bekerja  ketika  arus  yang terbaca oleh rele tersebut melebihi pickup setpoint- nya sehingga semua semua level arus yang melewati batas pickup setpoint -nya akan  diputus  pada  waktu  yang  sama  juga  [5].  Gambar  2 menunjukan karakteristik dari rele arus lebih waktu tertentu.
t(s)
t 1
I(A)
I 1
2) Rele Arus Lebih Waktu Invers
Rele  arus  lebih  waktu  invers  mempunyai  cara  kerja  yang berbanding  terbalik  antara  waktu  operasi  rele  dengan  arus gangguan. Hal ini ditunjukan ketika terdapat nilai arus gangguan yang  sangat  besar  makan  waktu  operasi  rele  tersebut  adalah cepat  atau  kecil  begitu  pula  sebaliknya.  Hubungan  dari  kedua parameter  ini  direpresentasikan  dengan  sebuah  kurva  TCC ( Time Current Curve ). Kurva ini diperlengkapi oleh skala time dial . Dimana semakin lama waktu time dial, maka semakin lama waktu operasi dari rele tersebut begitu juga sebaliknya.
Pada  standar  IEC  60255-3  dan  BS  142  ,  karakteristik  dari sebuah  rele  arus  lebih  waktu  inversi  dijelaskan.  Proteksi  pada waktu invers dibedakan oleh gradient kurvanya, yaitu standard inverse , very inverse , dan extremely inverse [6]. Karakteristik ini dapat dilihat pada Gambar 3. Selain itu, kurva invers ini sering didapatkan  dengan inverse  definite  minimum  time (IDMT) dimana  seiring  dengan  arus  yang  bertambah  besar,  waktu operasi akan turun semakin cepat seolah akan mendekati waktu definite minimumnya.
inverse Very inverse Extremely inverse I(A) t(s)

## Gambar 3 Karakteristik Standard Inverse, Very Inverse dan Extremely Inverse
3) Rele Arus Lebih Waktu Instan Rele arus lebih waktu instan bekerja dengan tidak adanya penundaan  waktu  operasi  dari  rele.  Pada  umumnya  rele  ini bekerja pada waktu kurang dari 0,08 detik ,tetapi rele ini masih
Gambar 2 Karakteristik Rele Arus Lebih Waktu Tertentu
dapat bekerja pada waktu 0,1 detik. Karakteristik dari rele arus lebih waktu instan dapat dilihat pada Gambar 4.
t(s) t 1 = 0,08s I f I(A)
4) Penyetelan Arus Lebih
 Setting Rele Arus Lebih Waktu Invers
Batasan yang diperbolehkan pada saat penyetelan arus lebih adalah tidak bekerja ketika beban pada kondisi maksimum. Oleh sebab itu setelan atau setting arus pada rele harus lebih besar dari arus  beban  maksimum.  Penyetelan  rele  arus  lebih  untuk mengatur  besarnya  arus pickup ditentukan  dengan  pemilihan tap . Pemilihan nilai tap dapat didapatkan dengan rumus sebagai berikut :
Tap = 𝐼 𝑠𝑒𝑡 CT 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜 (2.4)
Dimana  I set merupakan  arus pick  up dalam  ampere  dengan batasan  1.05In<I set <1.4In . .  Batasan  tersebut  diambil  dari standar British yaitu BS142. CT ratio merupakan nilai arus CT yang  melewati  rele  pada  gulungan  primer  CT  atau  gulungan sekunder CT.
Adapun  setelan  untuk time  dial untuk  menetukan  waktu operasi dari rele. Penentuan time dial dari masing-masing kurva karakteristik invers dapat dicari dengan rumus sebagai berikut :
t d = k x TDS [( I sc max I set ) ∝ - 1 ] (2.5)
Di mana : td = waktu operasi (detik) TDS = Time Dial Setting I scmax =arus hubung singkat maksimum (A) I set = arus pickup (A) k = koefisien invers 1 (lihat Tabel 2.1) α = koefisien invers 2 (lihat Tabel 2.1)
 Setting Rele Arus Lebih Waktu Instan
Rele arus lebih instan akan bekerja jika arus  yang  mengalir pada  rele  melebihi  batasan  arus  yang  diizinkan.  Dalam menentukan setting arus pickup instan  ,  arus  yang  digunakan dalam  perhitungan  adalah  Iscmin  2  fasa  pada  pembangkitan minimum.  Dimana  batasan  penyetalan  I set adalah  I set < 0,8I scmin .
 Koordinasi Rele Berdasarkan Arus dan Waktu
Pada saat melakukan koordinasi proteksi suatu sistem tenaga
, koordinasi rele dengan mempertimbangkan urutan rele primer dan  rele backup adalah  sangat  penting.  Hal  ini  dilakukan  agar
tidak terjadi miskoordinasi seperti trip secara bersamaan. Sesuai dengan  standar  IEEE  242  tentang  selisih  waktu  antara  rele primer dan rele backup , ∆t yang diperbolehkan adalah 0,2 – 0,5
detik. Dengan spesifikasi peralatan sebagai berikut : Waktu buka CB : 0,04 – 0,1s (2-5 cycle) Overtravel dari Rele  : 0,01 s Faktor keamanan : 0,12 – 0,22 s Untuk rele berbasis microprosessor , Overtravel time dari rele dapat diabaikan sehingga waktu yang diperlukan adalah 0,2- 0,3s.[4]

## 5) Rele Directional Over Current Relay
Rele  arah  memiliki  fungsi  untuk  membedakan  arah  suplai arus  apakah  menuju  arah  seharusnya  atau  menuju  arah  yang lainnya. Arah yang dimaksud adalah arah forward dan reverse .
Kemudian  rele  arah  ini  sering  diintegrasikan  dengan  rele  arus lebih  sehingga  menjadi  rele  arus  lebih  berarah.  Rele  jenis  ini menggunakan  hubungan  antara  fasa  arus  dan  fasa  tegangan untuk menentukan arah gangguan.
Dalam  penentuan  daerah trip ,  rele  arus  lebih  berarah  ini dilengkapi  dengan  setelan  sudut  dari  koneksi  rele  yang menghasilkan  torsi  maksimum.  Setelan  sudut ini  biasa disebut sebagai maximum torque angle (MTA).
6) Pembangkit Tersebar (Distributed Generator)
Pada umumnya Distributed Generator merupakan pembangkitan  dalam  skala  kecil  (1  kW  –  50  MW)  yang menghasilkan  listrik  pada  suatu  tempat  yang  dekat  dengan pelanggan  pada  sistem  jaringan  distribusi. Distributed Generator direpresentasikan  oleh  beberapa  jenis  pembangkit  , seperti  generator  induksi, microturbines , fuel  cells , solar photovoltaic ,  dan wind  turbines .  Beberapa  keuntungan menggunakan DG di antaranya adalah :
1. Membantu  pemenuhan  kebutuhan  listrik  ke  pelanggan pada tempat yang jauh dari sumber listrik.
2. Mengurangi tekanan yang dapat mengganggu kontinuitas daya pada jaringan distribusi dan transmisi.
3. Mengurangi  biaya  pemakaian  listrik  pada  waktu terjadinya  beban  puncak  karena  sebagian  beban ditanggung oleh DG.
4. Sebagai sumber listrik cadangan atau backup pada suatu tempat sehingga meningkatkan keandalan sistem tenaga listrik.
5. Apabila  dioperasikan  dengan  teknologi  yang  baik,  DG dapat menghasilkan hampir tidak ada polusi pada suatu lingkungan.
7) Algoritma MAPSO (Modified Particle Swarm Optimization) Modified  Adaptive  Particle  Swarm  Optimization memiliki kesamaan  sifat  dengan  teknik  komputasi  seperti  Algoritma Genetika  ( Genetic  Algorithm ).  Sistem  PSO  diinisialisasi  oleh sebuah populasi solusi secara acak dan selanjutnya mencari titik optimum  dengan  cara  meng-update  tiap  hasil  pembangkitan. Metode  optimasi  yang  didasarkan  pada swarm  intelligence ini disebut  algoritma behaviorally  inspired sebagai  alternatif  dari algoritma  genetika,  yang  sering  disebut evolution-based procedures .
Dalam konteks optimasi multivariabel, kawanan diasumsikan mempunyai  ukuran  tertentu  atau  tetap  dengan  setiap  partikel posisi  awalnya  yang  terletak  di  suatu  lokasi  yang  acak  dalam ruang  multidimensi.  Setiap  partikel  diasumsikan  memiliki  dua parameter, yaitu posisi dan kecepatan. Setiap partikel bergerak dalam ruang tertentu dan mengingat posisi terbaik yang pernah dilalui  atau  ditemukan  terhadap  sumber  makanan  yang  akan dituju atau nilai fungsi objektif. Setiap partikel menyampaikan informasi  atau  posisi  terbaiknya  kepada  partikel  yang  lain
Tabel 1.
Koefisien Invers Time Dial Tipe Kurva Koefisien k ∝ Standard Inverse 0,14 0,02 Very Inverse 13,50 1,00 Extremely Inverse 80,00 2,00
Gambar 4 Karakteristik Rele Arus Lebih Waktu Instan
R1 R3 R10 R4 R11 R5 R12 R7 R6 R13 R8 R14 Lump1 3 MVA Lump4 1 MVA Lump2 3 MVA Lump1 2 MVA Gen1 5 MW Gen2 5 MW T1 6 MVA T2 6 MVA R2 R9 Bus 2 Bus 4 Bus 5 Bus 3 Bus 7 Bus 6 R1 R3 R10 R4 R11 R5 R12 R7 R6 R13 R8 R14 Lump1 3 MVA Lump4 1 MVA Lump2 3 MVA Lump1 2 MVA Gen1 5 MW Gen2 5 MW 800 kW DG T1 6 MVA T3 1 MVA T2 6 MVA R2 R9 Bus 2 Bus 4 Bus 5 Bus 3 Bus 7 Bus 6 Gambar 5 Single Line Diagram dengan DG
Gambar 6 Single Line Diagram tanpa DG
sehingga partikel lain dapat menyesuaikan posisi dan kecepatan masing-masing berdasarkan informasi yang diterima mengenai informasi posisi terbaik  tersebut.
 Proses Inisiasi
Inisialisasi sekumpulan particle secara random dimana setiap particle merepresentasikan solusi yang mungkin untuk masalah optimasi.  Pada  tahap  ini  biasanya  beberapa  parameter particle memiliki batasan-batasan pada masing-masing kasus yang akan dioptimasi.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mencegah  nilai  random inisialisasi yang terlalu jauh.
Parameter yang sangat penting diinisialisasi pada algoritma PSO adalah posisi dari setiap particle (X i ) ,kecepatan dari setiap particle (V i ), dan posisi terbaik dari setiap particle (P i ). Ketiga parameter ini dapat berupa lebih dari satu parameter yang akan dioptimasi atau biasa disebut dengan multi objective . Kemudian parameter  lainnya  yang  harus  diinisialisasi  adalah  nilai-nilai konstanta, seperti c 1, c 2 , c 3 , r 1 , dan r 2 . Keempat konstanta tersebut dapat diperbaharui setiap iterasi nantinya atau hanya ditentukan sebuah angka (0 sampai 1).
 Proses Iterasi dan Updating  Parameter
Pada  proses  ini  parameter-parameter  penting  yang  sudah diinisiasi  pada  tahap  sebelumnya  masuk  ke  dalam  tahap pembahuruan  nilai-nilai  parameter  untuk  mendapatkan  nilai yang  terbaik.  Adapun  formula  untuk  menghitung  nilai-nilai parameter  yang  akan  diperbaharui  pada  tahap  iterasi  adalah sebagai berikut : 𝑣 𝑘+1 = 𝑤 k 𝑣 𝑘 +   𝑐 1 𝑟 1 × (𝑃 𝑏𝑒𝑠𝑡 − 𝑥 𝑘 ) + 𝑐 1 𝑟 2 × (𝑥 𝑘 − 𝑃 𝑛𝑜𝑡𝑏𝑒𝑠𝑡 ) +  𝑐 2 𝑟 3 (𝐺 𝑏𝑒𝑠𝑡 −   𝑥 𝑘 ) (2.6)
Dimana :
w k = inertia weight c 1 = faktor learning untuk particle c 2 = faktor learning untuk swarm r 1 = random nilai 1 (0 sampai 1) r 2 = random nilai 2 (0 sampai 1) r 3 = random nilai 3 (0 sampai 1) v k = kecepatan setiap particle x k = posisi setiap particle v k+1 = kecepatan baru setiap particle P best = posisi terbaik dari particle P notbest = posisi bukan terbaik dari particle G best = posisi terbaik dari populasi Nilai  dari  w k disesuaikan  dengan  permasalahan  optimasi yang  diinginkan.  Hal  ini  dikarenakan  nilai  dari  formula  untuk mencari nilai w k adalah beragam. Pemilihan nilai w k yang tepat akan  mempercepat  proses  optimasi  pada  permasalahan  yang diambil  karena  peran  dari  w k adalah  pengontrol  keseimbangan antara eksplorasi global dan local.
Dalam  algoritma  MAPSO  terdapat update pembatas kecepatan.  Hal  ini  merupakan  salah  satu  pembaharuan  dari algoritma  MAPSO  dibandingkan  algoritma  PSO.  Hal  ini dilakukan untuk mempercepat proses konvergensi [10]. Formula untuk  membatasi  kecepatan  pada  algoritma  MAPSO  adalah sebagai berikut :
R       = R initial + (R final – R initial )* ( 𝑖𝑡𝑒𝑟 𝑖𝑡𝑒𝑟 𝑚𝑎𝑥 ) (2.7) V j,max = R x (X j,max – X j,min ) ( 2.8)
Diimana :
R initial > R final Setiap  nilai  dari  posisi  setiap particle (X i )  dimana  X i ditentukan  nilai  fluktuasinya  sesuai  dengan  permasalahan optimasinya  akan  dibandingkan  dengan  nilai  terbaik  yang dicapai  oleh local  best (P i ).  Jika  nilai  dari  fluktuasi  X i <  P best maka P best diganti dengan nilai fluktuasi dari X i sedangkan jika nilai  fluktuasi  X i >  P best maka  P notbest diganti  dengan  nilai fluktuasi dari X i . Selain itu, setiap nilai fluktuasi dari particle
akan  dibandingkan  dengan  nilai  terbaik  yang  dicapai  dalam populasi G best .
3 III.    PERANCANGAN SISTEM

## A. Sistem Kelistrikan Distribusi Mesh
Berikut  ini  adalah  Gambar  5  dan  Gambar  6  yang menggambarkan  sistem  kelistrikan  distribusi  mesh  IEEE  8-Bus yang telah direkonfigurasi ke dalam jaringan distribusi dengan DG dan tanpa DG pada tugas akhir ini.

## B. Pasangan Rele Utama dan Rele Backup
Pasangan rele utama dan rele backup dapat ditentukan dengan mententukan  arah  arus  yang  mengalir  pada  sistem.  Arah  arus pada sistem distribusi mesh berasal dari beberapa sumber yang ada pada sistem. Hal ini menyebabkan rele-rele pengaman pada sistem distribusi mesh tergantung pada arah reverse dan forward dari  sebuah  arus.  Dimana  arah forward ditentukan  dari  arah koordinasi proteksi yang searah dengan jarum jam (clock wise) dan reverse ditentukan  dari  arah  koordinasi  proteksi  yang berlawanan dengan jarum jam (counter clock wise) . Pasangan rele utama dan rele backup pada sistem distribusi mesh di tugas akhir ini dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Pasangan rele utama dan rele backup
No Forward (CW) No Reverse (CCW) Rele utama Rele backup Rele utama Rele backup 1 1 2 9
8 13 2 2 3 10 9 8 3 3 4 11 9 14
Mulai Data DG = On/DG = Off
Full Load Ampere , Iscmax primer, Iscmax backup , dan CT ratio Proses Inisiasi xTDS, xIp, P best TDS, P notbest TDS dan G best TDS Evaluasi Fitness
Grading time = min( w i .t i ) Parameter MAPSO N,w max ,w min ,c1_ initial ,c2_ initial ,c1_ final ,c2_ final ,r1,r2, dan r3
Update posisi dan kecepatan Update xTDS dan vTDS Cek constraint Update P best TDS , P notbest TDS, dan G best TDS P best TDS = xTDS dan P notbest TDS = P notbest TDS awal Fitness _sekarang< Fitness _awal it < maxit Hasil TDS optimal dan waktu kerja rele optimal Selesai Ya Tidak Ya Tidak R1 R3 R10 R4 R11 R5 R12 R7 R6 R13 R8 R14 Lump1 3 MVA Lump4 1 MVA Lump2 3 MVA Lump1 2 MVA Gen1 5 MW Gen2 5 MW 800 kW DG T1 6 MVA T3 1 MVA T2 6 MVA R2 R9 Bus 2 Bus 4 Bus 5 Bus 3 Bus 7 Bus 6 R1 R3 R10 R4 R11 R5 R12 R7 R6 R13 R8 R14 Lump1 3 MVA Lump4 1 MVA Lump2 3 MVA Lump1 2 MVA Gen1 5 MW Gen2 5 MW 800 kW DG T1 6 MVA T3 1 MVA T2 6 MVA R2 R9 Bus 2 Bus 4 Bus 5 Bus 3 Bus 7 Bus 6 R1 R3 R10 R4 R11 R5 R12 R7 R6 R13 R8 R14 Lump1 3 MVA Lump4 1 MVA Lump2 3 MVA Lump1 2 MVA Gen1 5 MW Gen2 5 MW 800 kW DG T1 6 MVA T3 1 MVA T2 6 MVA R2 R9 Bus 2 Bus 4 Bus 5 Bus 3 Bus 7 Bus 6 Gambar 7Flowchart Algoritma MAPSO Gambar 8 Loop I pada Sistem Distribusi Mesh dengan DG Gambar 9 Loop II pada Sistem Distribusi Mesh dengan DG Gambar 10 Loop III pada Sistem Distribusi Mesh dengan DG 4 4 5 12 10 9 5 5 6 13 11 10 6 5 7 14 12 11 7 6 1 15 13 12 8 7 2 16 14 12

## C. Optimasi Koordinasi Proteksi Menggunakan MAPSO
Pada  saat  melakukan  optimasi  koordinasi  proteksi  pada sistem  distribusi  mesh  menggunakan  algoritma  MAPSO, dilakukan beberapa langkah guna untuk mencapai nilai TDS dan waktu  operasi  yang  optimal. Flowchart dalam  penggunaan algoritma MAPSO pada koordinasi rele DOCR dilakukan untuk mempermudah  penyusunan  algoritma. Flowchart algoritma MAPSO disusun seperti Gambar 7

## IV. HASIL SIMULASI DAN ANALISA

## A. Koordinasi  Proteksi  pada  Sistem  Distribusi  Mesh  dengan

## DG Menggunakan Perhitungan Manual
Perhitungan  manual  koordinasi  proteksi  pada  sistem distribusi  mesh  digunakan  sebagai  hasil  pembanding perhitungan  koordinasi  proteksi  pada  sistem  distribusi  mesh menggunakan  algoritma  MAPSO.  Pada  perhitungan  ini dilakukan setting lowset untuk  rele.  Hal  ini  digunakan  untuk mengamankan sistem dari gangguan bus dan overload .
Pada perhitungan manual ini, sistem distribusi mesh dengan DG dibagi menjadi 3 bagian. Bagian-bagian tersebut adalah loop I  , loop II  ,  dan loop III.  Pembagian  daerah loop pada perhitungan  ini  digunakan  sebagai  perhitungan  secara  akurat untuk  semua  arus  kontribusi  dari  pembangkit.  Perhitungan  ini dilakukan dalam beberapa iterasi sampai hasil nilai TDS setiap rele konvergen pada iterasi selanjutnya.

## B. Koordinasi  Proteksi  pada  Sistem  Distribusi  Mesh  dengan DG Menggunakan Algoritma MAPSO
Pada program simulasi ditentukan nilai – nilai dari parameter MAPSO adalah sebagai berikut :
1) Maksimum Iterasi  = 100 2) Ukuran populasi = 500 3) W max = 0,9 4) W min = 0,4
Fitness yang  digunakan  pada  program  algoritma  MAPSO adalah  total  operasi  semua  rele.  Kondisi  yang  berlaku  pada fitness tersebut adalah jika total waktu operasi semua rele pada iterasi ke- n lebih kecil dari total waktu operasi semua rele pada iterasi  ke  –  (n-1)  maka fitness dan  beberapa  parameter  diubah sesuai dengan fitness pada iterasi ke – n.

## Gambar 11 Kurva Konvergensi Algoritma MAPSO dengan DG
Gambar 12 Kurva Konvergensi Algoritma MAPSO tanpa DG

## C. Hasil dan Analisa Simulasi Koordinasi Proteksi pada Sistem Mesh dengan Menggunakan Algortima MAPSO
Hasil  simulasi  MATLAB  R2014b  dari  optimasi  koordinasi proteksi  DOCR dengan DG menggunakan algoritma MAPSO dan perhitungan manual dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil perhitungan manual dan algoritma MAPSO Rele TDS MAPSO TDS Manual Waktu Operasi MAPSO Waktu Operasi Manual 1 0,086 0,041 0,104 0,050 2 0,084 0,138 0,487 0,797 3 0,090 0,119 0,372 0,492 4 0,089 0,025 0,044 0,013 5 0,063 0,115 0,053 0,098 6 0,054 0,095 0,377 0,665 7 0,087 0,093 0,368 0,391 8 0,090 0,134 0,558 0,831 9 0,089 0,152 0,067 0,115 10 0,079 0,062 0,033 0,026 11 0,074 0,058 0,197 0,154 12 0,058 0,097 0,409 0,683 13 0,076 0,060 0,231 0,183 14 0,068 0,096 0,373 0,523 Total 1,087 1,285 3,673 5,021
Dari  Tabel  3  dapat  dilihat  bahwa  total  waktu  operasi  hasil optimasi  menggunakan  algoritma  MAPSO  lebih  cepat dibandingkan  dengan  total  waktu  operasi  dengan  perhitungan manual. Total nilai TDS dari algoritma MAPSO juga lebih kecil dibandingkan dengan total nilai TDS dari perhitungan manual.
Nilai margin antara rele primer dan rele backup serta waktu operasi  rele  primer  yang  didapatkan  dari  hasil  optimasi algoritma MAPSO koordinasi proteksi dengan DG dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Waktu Operasi Rele menggunakan MAPSO No Rele Primer Rele Backup t primer t backup CTI 1 1 2 0,1038 0,6238 0,5200 2 2 3 0,4878 1.0838 0,5960 3 3 4 0,3724 0,8594 0,4870 4 4 5 0,0445 0,3755 0,3310 5 5 6 0,0533 0,6513 0,5980 6 5 7 0,0533 0,6793 0,6260 7 6 1 0,3774 1,2004 0,8230 8 7 2 0,3686 1,0086 0,6400 9 8 13 0,5586 1,8686 1,3100 10 9 8 0,0674 0,6774 0,6100 11 9 14 0,0674 0,5254 0,4580 12 10 9 0,0332 0,3782 0,3450 13 11 10 0,1972 0,9992 0,8020 14 12 11 0,4090 1,7090 1,3000 15 13 12 0,2309 0,6899 0,4590 16 14 12 0,373 0,9250 0,5520
Dari  Tabel  4  dapat  dilihat  bahwa  nilai  waktu  operasi  rele primer telah memenuhi constraint yang telah ditentukan , yaitu t primer < 1 s. Selain itu, nilai CTI ( Coordination Time Interval ) dari  waktu  operasi  rele  primer  dan  rele backup sesuai  dengan constraint CTI ≥ 0,2. Adapun waktu rele primer yang bekerja di bawah  0,1  s  disebabkan  oleh rating FLA  yang  melewati  rele tersebut jauh lebih kecil dari besarnya arus gangguan maksimum yang  melewati  rele  tersebut  sehingga setting arus  pada  rele tersebut juga kecil.
Dalam  melakukan  suatu  proses  optimasi  menggunakan algoritma  diperlukan  kurva  konvergensi.  Hal  ini  dilakukan untuk mengetahui iterasi yang dibutuhkan oleh suatu algortima untuk  mengoptimalkan  suatu  parameter.  Kurva  konvergensi algoritma  MAPSO  untuk  koordinasi  proteksi  dengan  DG  dan tanpa DG dapat dilihat pada Gambar 4.4 dan Gambar 4.5.
4

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  simulasi  dan  analisa  koordinasi Directional Over Current Relay menggunakan MAPSO dengan DG  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  diambil  beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1) Directional Over Current Relay dapat digunakan sebagai rele  arus  lebih  dengan  arah  yang  dapat  ditentukan berdasarkan keadaan forward atau reverse .
2) DG  yang  terhubung  pada  sistem  distribusi  mesh menyebabkan  adanya  penambahan  arus  hubung  singkat maksimum yang terbaca pada beberapa rele.
3) Nilai  total  TDS  hasil  optimasi  algoritma  MAPSO  relatif lebih kecil dibandingkan perhitungan manual
4) Nilai  rata-rata  waktu  operasi  rele  primer  menggunakan MAPSO adalah sebesar 0,262 detik
5) Tingkat  konvergensi  algoritma  MAPSO  terhitung  cepat karena  dari  hasil  percobaan,  rata-rata fitness akan konvergen pada iterasi ke- 50.
6) Urutan tripping rele  koordinasi  proteksi  pada  sistem distribusi dengan DG dan tanpa DG adalah sama.
5 VI .    DAFTAR PUSTAKA
[1] Zahra Moravej, Mostafa Jazaeri, dan Mehdi Gholamzadeh, “Optimal  coordination  of  distance  and over-current relays in series compensated systems based on MAPSO”, Energy  Conversion  and  Management,  56 (2012) 140 – 151
[2] V.V.S.N Murty dan Ashwani Kumar, “Mesh distribution system analysis in presence of distributed generator with time varying load model” , Electrical Power and Energy Systems 62 (2014)
[3] H.  B.  Elrafie,  M.R.  Irving,  “ Liniear  programming  for directional overcurrent relay coordination in interconnected power systems with constraint relaxation” ,  Electric  Power  Systems  Research,  27 (1993) 209-216
[4] Wahyudi, “Diktat  Kuliah  Pengaman  Sistem  Tenaga Listrik” , Teknik Elektro ITS, Surabaya, Bab 2, 2004
[5] Phadke,  Arun  G,  dan  Thorp,  James  S, “Computer Relaying for Power System” , John Wiley and Sons, Ltd., England, Ch.2, 2009
[6] Prévé, Christophe, “Protection of Electrical Networks”
, ISTE Ltd., London, Ch. 7 , 9 , 2006
[7] Cahier Technique No.158, “Calculation of Short-circuit Currents” , Schneider Electric, 2005
[8] Thomas  Ackerman,  Goran  Andersson,  dan  Lennart Soder,  “ Distributed  Generator:  a  definition” , Electric Power Systems Research 57, Elsevier, 2001, pp.195-204
[9] Mohamed  M.Mansour,  Said  F.  Mekhamer,  dan  Nehad El-sherif  El-Kharbawe, “A  Modified  Particle  Swarm Optimizer  for  the  Coordination  of  Directional Overcurrent  Relays” ,  IEEE  Transactions  on  Power Delivery, Vol.22, No.3, July 2007
[10] Nima Amjady dan Hassan Rezai Soleymanpour, “Daily Hydrothermal Generator Scheduling by a new Modified
Adaptive  Particle  Swarm  Optimization  technique” , Electric Power Systems Research 80 (2010) 723-732

## 6 BIOGFRAFI PENULIS
Aditya  Descara  Putra  lahir  di  Jakarta pada  tanggal  02  Januari  1994.  Penulis mengawali pendidikan sekolah dasar di
SD  Tunas  Jaka  Sampurna  Bekasi selama  6  tahun,  kemudian  penulis melanjutkan pendidikan sekolah menengah pertama di SMP Santa Lusia Bekasi pada tahun 2005 selama 3 tahun ,  setelah  itu  penulis  melanjutkan pendidikan  formal  sekolah  menengah atas di SMAN5 Bekasi pada tahun 2008 selama 3 tahun. Setelah lulus  dari  pendidikan  SMA  pada  tahun  2011  ,  penulis melanjutkan pendidikan kuliah jenjang S1 di Institut Teknologi Sepuluh  Nopember  Surabaya,  Jurusan  Teknik  Elektro,  Bidang
Studi Teknik Sistem Tenaga. Semasa perkuliahan penulis aktif di berbagai organisasi luar kampus dan dalam kampus. Penulis juga  aktif  menjadi  asisten  di  Laboratorium  Instrumentasi Pengukuran  dan  Identifikasi  Sistem  Tenaga  (LIPIST).  Untuk membutuhkan informasi, penulis juga dapat dihubungi melalui email: adityadescaraputra@yahoo.co.id