Abstrak —  Manusia  modern  saat  ini  tidak  akan  bisa  hidup dan  bekerja  secara  efektif  dan  efisien  tanpa  energi  listrik. Energi  listrik  merupakan  energi  yang  sangat  mempengaruhi perkembangan  teknologi  dan  membutuhkan  suatu  operasi sistem untuk pembangkitan dan penyalurannya. Operasi sistem tenaga pada sistem kelistrikan diharapkan dapat menghasilkan sistem  yang  handal  dan  optimal  secara  ekonomi  untuk mengatasi  kondisi  beban  yang  fluktuatif  dalam  24  jam. Unit Commitment (UC) dapat  digunakan  untuk  melakukan penjadwalan  nyala-padam  unit  pembangkit  dalam  sistem kelistrikan  yang  terinterkoneksi  secara  optimal.  Namun UC belum  mampu  melakukan  penjadwalan  pembangkit  dengan mempertimbangkan  kapasitas  saluran  transmisi. Security
Constrained Unit Commitment (SCUC)
merupakan pengembangan  dari UC dengan  mempertimbangkan  saluran transmisi  sebagai  batasan  perhitungan.  Algortima particle swarm  optimization digunakan  untuk  menyelesaikan SCUC . Penggunaan SCUC dengan particle  swarm  optimization diharapkan  dapat  menyelesaikan  permasalahan  penjadwalan nyala-padam  unit  pembangkit  jika  sistem  tidak  memenuhi standar keamanan, dalam hal ini mempertimbangkan kapasitas saluran  transmisi.  Hasil  penelitian  ini  berupa  software perhitungan  penjadwalan  pembangkit  yang  lebih  sesuai  dan memenuhi standar sistem.
Kata  Kunci —SCUC,  Cadangan  Berputar , Transmisi, Particle Swarm Optimization, Quadratic Programming .

## I. PENDAHULUAN
ANUSIA  modern  saat  ini  tidak  akan  bisa  hidup  dan bekerja  secara  efektif  dan  efisien  tanpa  energi  listrik. Energi  listrik  merupakan  energi  yang  sangat  mempengaruhi perkembangan  teknologi  dan  membutuhkan  suatu  operasi sistem untuk pembangkitan dan penyalurannya. Pada bidang sistem tenaga listrik, umumnya total kebutuhan energi listrik yang  diperlukan  konsumen  lebih  tinggi  saat  siang-sore  hari, dimana beban industri tinggi, lampu dan  mesin-mesin listrik banyak  yang  menyala  [1].  Sebaliknya,  kebutuhan  energi listrik  menurun  saat  malam-pagi  hari,  disaat  kebanyakan masyarakat sedang tidur dan beristirahat. Untuk mengimbangi  permintaan    ketersediaan  energi  listrik dibutuhkan  kapasitas  pembangkit  listrik  yang  mengalami
peningkatan  terus  menerus  sehingga  dibutuhkan  kombinasi nyala-mati  unit  pembangkit  [2].  Jumlah  beban  yang  harus disuplai  unit-unit  pembangkit  selalu  berubah  setiap  waktu. Oleh karena itu, pada penyaluran daya listrik, jumlah energi listrik  terbangkitkan  harus  bernilai  sama  dengan  jumlah beban  yang  harus  disuplai  untuk  memperoleh  biaya pembangkitan  paling  ekonomis.  Selain  itu  penjadwalan  unit pembangkit  harus  memperhatikan  cadangan  berputar.  Jenis operasi sistem tenaga listrik area pembangkitan dapat berupa peningkatan dan penurunan daya output, serta penyalaan dan pemadaman  unit-unit  pembangkit  untuk  mengimbangi jumlah beban yang ditanggung unit-unit pembangkit [3].
Security  Constrained  Unit  Commitment  (SCUC) adalah penjadwalan nyala-mati unit-unit pembangkit yang beroperasi  pada  suatu  sistem  tenaga  listrik,  dengan mempertimbangkan  keamanan  dan  kapasitas  saluran. Penyalaan  dan  pemadaman  unit  pembangkit  pada  suatu sistem  tenaga  listrik  memiliki  banyak  pertimbangan,  seperti cadangan  berputar  ( spinning  reserve ),  waktu  nyala  minimal ( minimum  up  time ),  waktu  padam  minimal  ( minimum  down time ), dan rentang daya keluaran unit [3].
Setiap unit pembangkit memiliki karakteristik input-output yang  khas  yang  sangat  mempengaruhi  fungsi  biaya pembangkitan  unit  pembangkit.  Pada  tugas  akhir  ini  akan diusulkan  algoritma  BPSO  ( Binary Particle  Swarm Oprtimization )  untuk  menyelesaikan  permasalahan  unit commitment secara optimal.

## II. OPERASI OPTIMUM SISTEM TENAGA LISTRIK

## A. Penjadwalan Pembangkit
Pada sistem tenaga listrik penjadwalan pembangkit tenaga listrik  disebut  juga  dengan unit  commitment ,  yaitu  proses untuk  menentukan  jadwal  pembangkit  nyala  dan  mati  dalam suatu  sistem  di  setiap  jam.  Penjadwalan  pembangkit dilakukan  untuk  mengurangi  biaya  pembangkit  dan  menjaga umur  dari  pembangkit.  Parameter  –  parameter  penjadwalan pembangkit adalah sebagai berikut:

## Security Constrained Unit Commitment Mempertimbangkan Cadangan Berputar dan Kapasitas Saluran Transmisi Menggunakan Algoritma Binary Particle Swarm Optimization
Anton Frian Yohanes Reynaldo, Rony S. Wibowo, dan Adi Soeprijanto Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : anton.frian@gmail.com
M
1. Minimum Up Time Down Time :
Minimum  up  time  down  time  merupakan  parameter perhitungan  penjadwalan  pembangkit  terhadap  waktu pembangkit  beroperasi  atau  tidak  beroperasi.  Minimum  up time  merupakan  waktu  minimal  pembangkit  beroperasi. Minimum down time merupakan waktu minimal pembangkit tidak  beroperasi.  Parameter  tersebut  harus  dipenuhi  dalam penjadwalan  pembangkit  sehingga  pembangkit  tidak  dapat operasi atau tidak beroperasi pada setiap jam.
2. Start Up Cost :
Biaya  tambahan  pada  saat  penyalaan  pembangkit  baru yang terdiri menjadi dua tipe yaitu cold start up dan hot/cold start up . Cold start up adalah kondisi saat pembangkit dilepas dari  sistem  dan  temperatur boiler dibiarkan  turun  dari temperatur  kerjanya,  sehingga  pada  saat  akan  beroperasi kembali  harus  dilakukan  pemanasan  kembali.  Sedangkan hot/cold start up adalah kondisi saat pembangkit dilepas dari sistem dan temperatur boiler dijaga pada temperatur kerjanya. 3. Ramp Rate :
Batas  kerja  aman  suatu  pembangkit  berdasarkan  thermal gradient  dan  pressure  gradient  untuk  menjaga  umur pembangkit tenaga listrik. Ramp rate juga berarti maksimum penambahan  atau  pengurangan  daya  yang  dikeluarkan pembangkit di tiap jam.

## B. Dynamic Optimal Power Flow (DOPF) Arus Searah
Optimal Power Flow (OPF) adalah pembagian pembebanan unit pembangkit pada suatu sistem tenaga listrik terinterkoneksi,  dengan  memperhitungkan  aliran  daya  di saluran. DOPF arus  searah  menghitung OPF dengan  level beban yang dinamis. Optimasi dilakukan dengan meminimalkan  biaya  pembangkitan  dan  biaya  pelepasan beban pada load bus, dengan  batasan sistem.  Fungsi objektif dapat  dinyatakan  dalam  persamaan  (1)  dan  (2)  sebagai berikut:
∑ (∑ ) ∑ ∑

## ( )

## Keterangan
T : Jumlah rentang waktu beban N : Jumlah bus
P L : Daya pada load bus
k : Konstanta yang menyatakan biaya pelepasan beban P G : Daya pembangkitan generator F i (P i ) : Fungsi biaya generator pada bus i
Fungsi  objektif  diminimalkan  dengan  memperhatikan batasan:
1. Active power balance constraint ∑ [ ]
Dengan adalah daya pada load bus i saat jam ke- t, adalah daya unit pembangkit pada load bus i saat jam ke- t, dan adalah  jumlah  daya  yang  mengalir  pada saluran bus i saat jam ke- t.
2. Kapasitas saluran transmisi
| |
adalah rating kapasitas saluran bus i ke bus j , dan adalah daya saluran dari bus i ke bus j saat waktu ke-
t.
3. Ramp rate unit pembangkit
dan yaitu ramp rate pembangkit pada bus i.
4. Daya pembangkitan
dan merupakan  batas  minimal  dan maksimal daya yang mampu dibangkitkan oleh pembangkit.
5. Cadangan berputar
∑ ∑
Untuk  setiap  jamnya, bernilai  sebesar  nilai maksimal terbesar unit pembangkit.

## III. SECURITY CONSTRAINED UNIT COMMITMENT MENGGUNAKAN BINARY PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

## A. Inisialisasi Awal BPSO
Pada  tugas  akhir  ini  mengusulkan  sistem  IEEE  30  bus dengan 6 unit pembangkit.
Tabel 1.
Data batasan unit pembangkit sistem IEEE 30 bus Unit Pmax (MW) Pmin (MW) Nyala min (jam) Padam min (jam) 1 200 50 4 4 2 80 20 3 3 3 50 15 2 3 4 35 10 2 2 5 30 10 2 2 6 40 12 2 2 Tabel 2. Data biaya operasi sistem IEEE 30 bus Unit Koefisien biaya operasi Biaya penyalaan ($) Biaya padam ($) a b c Panas Dingin
(1)
(2) (3)
(4)
(5)
(6) (7) (8)
1 0,00375 2,00 0 70 176 50 2 0,01750 1,75 0 74 187 60 3 0,06250 1,00 0 110 113 30 4 0,00834 3,25 0 50 267 85 5 0,02500 3,00 0 72 180 52 6 0,02500 3,00 0 40 113 30 Tabel 3. Data pembebanan sistem IEEE 30 bus 12 jam Jam ke Beban (MW) Jam ke Beban (MW) 1 163,00 13 210,00 2 152,50 14 208,00 3 150,00 15 205,00 4 158,80 16 198,00 5 170,00 17 220,00 6 167,00 18 230,00 7 178,00 19 232,00 8 190,00 20 226,00 9 195,00 21 214,00 10 194,00 22 200,00 11 180,00 23 190,00 12 183,20 24 180,00
Parameter-parameter  yang  digunakan  pada  BPSO  tugas akhir  ini  merupakan  inisialisasi  awal  operasi  algoritma. Parameter-parameter tersebut antara lain.
Jumlah swarm      = Jumlah unit pembangkit Jumlah variabel     = 30 Iterasi maksimal    = 30 Social constant = 2
Cognitive constant = 2
Inertia (w) = 0.4 – 0.9
Partikel adalah sebuah himpunan yang terdiri dari variabel. Variabel  adalah  parameter  yang  akan  dioptimasikan  dalam tugas  akhir  ini.  Fungsi  objektif  dari  tugas  akhir  ini  adalah dengan  mencari  biaya  pembangkitan  termurah  dengan memperhatikan  batasan-batasan  yang  telah  ditentukan  dalam unit commitment .

## B. Inisialisasi Posisi dan Kecepatan Awal Partikel
Parameter  kedua  yang  diinisialisasi  adalah  posisi  dan kecepatan  awal  partikel.  Bankitkan  populasi  awal dengan rentang ( ) dan ( ) secara random sehingga didapat
... pertikel dan  kecepatan  pada  iterasi dinotasikan sebagai ( ) dan ( ) ,sehingga partikel awal dinotasikan.
( ) ( ) ( ) (10)
( ) ( ) ( ) (11)

## C. Inisialisasi Fungsi Objektif dan Constraints dari Unit Commitment
Dalam  kasus unit  commitment pada  tugas  akhir  ini,  yang menjadi fungsi objektif adalah total biaya pembangkitan dari semua  unit  pembangkit  yang  ada  selama  rentang  waktu tertentu.  Sedangkan  batasan  terdiri  dari  batasan  generator. Secara detail dapat dijelaskan sebagai berikut. a. Fungsi objektif :  Fungsi biaya unit pembangkit Fungsi biaya unit pembagkit biasanya dinyatakan dalam bentuk persamaan kuadrat 12 berikut.
( ) ( ) ( ) (12)
b. Variabel  permasalahan  :  variabel  yang  akan  dioptimasi dalam unit  commitment ini  adalah  pembangkitan  daya  aktif ( ). Jika n adalah jumlah generator, Sehingga ukuran  matrik x  adalah  [ n :1]  maka  variabel  yang  akan  dioptimasi  dapat ditulis dengan persamaan 13 berikut.
[ ] (13)
c. Constraints : batasan generator
Batasan  maksimum-minimum  pembangkitan  generator. Semua  batasan  diatas  dapat  dikelompokkan  sebagai equality constraint dan inequality constraint. equality constraint : active power balance
∑ (14)
inequality constraint
(   ) ≥ ≥ (   ) (15)

## D. Evaluasi Fitness Populasi
Evaluasi  nilai fitness populasi  adalah  proses  menentukan nilai fitness terbaik  dengan  memperhatikan  batasan-batasan pada unit commitment . Partikel yang melanggar batasan yang telah ditentukan akan diberi pinalti sehingga partikel tersebut tidak termasuk dalam pemilihan calon solusi.

## E. Penentuan Posisi Terbaik Lokal dan Global
Parameter  pemilihan fitness pada  metode  PSO  ini didasarkan pada dua  hal  yaitu posisi terbaik lokal dan posisi terbaik global. Posisi terbaik lokal adalah posisi terbaik yang dimiliki  oleh  masing-masing  partikel  sedangkan  posisi terbaik  global  adalah  posisi  terbaik  yang  dimiliki  oleh kumpulan  partikel  tersebut.  Posisi  terbaik  global  didapat dengan  cara  mencari  nilai  paling  rendah  dari  kumpulan partikel  yang  memiliki  posisi  terbaik  lokal  sendiri.  Setiap partikel  akan  mengevaluasi  dirinya  sendiri  dan  partikel  lain dalam pencarian posisi terbaik global.

## F. Pembaruan Kecepatan dan Posisi Partikel
Proses pembaruan kecepatan ini bertujuan agar metode ini dapat  mencapai  nilai  konvergensi  dalam  waktu  yang  cepat.
Setiap  partikel  memiliki  kecenderungan  tersendiri  dalam menentukan pembaruan kecepatannya. Partikel yang mengalami  perubahan  kecepatan  akan  mengalami  perubahan posisi  baru.  Pembaruan  kecepatan  partikel  dirumuskan  pada persamaan 3.28 sebagai berikut.
( ) (     ) ( (     )) ( (     )) (16)
Dimana adalah  posisi  partikel, adalah  kecepatan partikel, adalah  indeks  partikel, adalah  iterasi  ke-t, adalah posisi terbaik lokal, adalah posisi terbaik global, adalah  bobot  inersia. dan masing  masing  adalah learning  rate  untuk  kemampuan  individu  (cognitive)  dan pengaruh sosial (kawanan). dan bilangan random dalam interval    0  dan  1. dan menunjukan  bobot  dari  memory (position)  sebuah  partikel  terhadap  memory  (posisi)  dari kelompok. Nilai dan biasanya 2 sehingga perkalian dan memastikan  bahwa  partikel  akan  mendekati  target setengah selisihnya.
Untuk  menentukan  posisi  partikel  dalam  bentuk  bilangan biner  dengan  mengunakan  fungsi  sigmoid  dirumuskan  pada persamaan 3.29 seperti berikut.
( ( ))   ( ( ) ) (17)
( )   * (   )  (  ( ))
(18)

## G. Hasil Penjadwalan
Pada bagian akhir ini, akan ditampilkan hasil penjadwalan setiap  jam  yang  berupa  kondisi  nyala-mati  unit,  biaya operasi, serta total biaya pembangkitan.

## IV. S IMULASI DAN A NALISA

## A. Sistem IEEE 30  Bus
Tabel 13. Kondisi awal unit pembangkit sistem IEEE 30 bus Unit 1 2 3 4 5 6 -4 -3 -3 -3 -2 -2 Tabel 14. Penjadwalan pembangkit sistem IEEE 30 bus Jam Ke Unit 1 2 3 4 5 6 1 1 1 1 0 0 0 2 1 1 1 0 0 0 3 1 1 1 0 0 0 4 1 1 1 0 0 0 5 1 1 1 0 0 0 6 1 1 1 0 0 0 7 1 1 1 0 0 0 8 1 1 1 0 0 0 9 1 1 1 0 0 1 10 1 1 1 0 0 1
11 1 1 1 0 0 1 12 1 1 1 0 0 1 13 1 1 1 0 0 1 14 1 1 1 0 0 1 15 1 1 1 0 0 1 16 1 1 1 0 0 1 17 1 1 1 1 0 1 18 1 1 1 1 0 1 19 1 1 1 1 0 1 20 1 1 1 1 0 1 21 1 1 1 1 0 1 22 1 1 1 1 0 1 23 1 1 1 1 0 1 24 1 1 1 1 0 1 Tabel 15. Total biaya pembangkitan sistem IEEE 30 bus Biaya Operasi 13632,4904 Biaya Penyalaan 856 Biaya Pemadaman 0 Total Biaya Pembangkitan 14488,4904

## V. P ENUTUP
Algoritma  BPSO  dapat  digunakan  untuk  mengoptimisasi security constrained unit commitment dengan mempertimbangkan  2  jenis  biaya  penyalaan  yaitu  penyalaan panas  dan  penyalaan  dingin . Algoritma  BPSO  dapat digunakan  untuk  mengoptimisasi security  constrained  unit commitment dengan  mempertimbangkan  cadangan  berputar . Kondisi  awal  unit  pembangkit  mempengaruhi  total  biaya pembangkitan. Kondisi awal pembangkit nyala menghasilkan total  biaya  yang  lebih  murah  dibandingkan  dengan  kondisi awal  pembangkit  padam.  Jenis  penyalaan  yaitu  penyalaan panas  dan  penyalaan  dingin  berpengaruh  pada  total  biaya pembangkitan  dan  penjadwalan  unit  pembangkit.  Cadangan berputar  berpengaruh  pada  total  biaya  pembangkitan  dan penjadwalan unit pembangkit.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  A.  G,  Muljo  Adji,  “Gambaran  Umum  Pengelolaan Sistem Jawa Bali”, Ekspose  Sekuriti Sistem Jawa Bali, Jakarta, 2005.
[2]  Allen  J.  Wood,  Bruce  F.  Wollenberg,  “ Power, Generation,  Operation,  and  Control ”,  John  Willey  & Sons Inc, America, 1996.
[3]  R.Reddy  Gaddam ,”Optimal  Unit  Commmitment  Using Swarm  Inteligence  for  Secure  Operation  of  Solar Energy  Integrated  Smart  Grid”. Thesis  of  intenasional Institute Of Information Technologi,India,2013