Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN: 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI: 10.30736/jt.v15i2.1143 , Hal 117-124

## HSABC ALGORITHM PADA OPTIMASI PRODUKSI DAYA PEMBANGKIT BERBASIS RANDOM POPULATION DAN MIGRASI RANDOM WALK
A.N. Afandi 1 , Farrel Candra W.A. 2
1 Departemen Teknik Elektro dan Informatika, Universitas Negeri Malang
2 Smart Power and Advanced Energy Systems (SPAES) Research Center E-mail: an.afandi@um.ac.id

## ABSTRACT
Economical operation of the electric power system is very important to ensure that the supply and production of electric  power  is  guaranteed  with  the  right  combination  of  energy  producers.  This  article  aims  to  determine optimal conditions in the electric power production process through the economic dispatch optimization function with the inclusion of emission effects and operational technical conditions. Optimization is one of the important issues  in  generating  power  production  which  is  quite  complicated  to  determine  conventionally,  because  the Harvest  Season  Artificial  Bee  Colony  (HSABC)  Algorithm  is  used  as  a  tool  in  solving  optimization  problems formulated  in  the  Combined  Economic  and  Emission  Dispatch  (CEED)  statement.  CEED  is  currently  an important topic of discussion in power system operations, in line with the high value added to global emissions issues. Furthermore, the system used is the IEEE-30 bus system model adopted as a test system to determine the best  solution  to  the  CEED  problem  by  considering  all  existing  constraints,  monitoring  the  computing characteristics  of  the  HSABC  Algorithm.  To  carry  out  the  computation,  the  HSABC  Algorithm  program  was designed using a random population  which was implemented with a compromised factor in the CEED case, as well  as  a  random  walk  for  shifting  patterns  for  the  optimal  cost  calculation  solution  at  different  values  in  the random population. From the simulation results it can be understood that load demand has an impact on costs, pollutant  emissions  and  power  production  from  the  generator.  Also,  HSABC  performance  is  represented  by random movement to achieve the optimal solution with good speed.
Keywords : Cost, Harvest, Economy, Emissions, Minimum.

## ABSTRAK
Operasi ekonomis  sistem tenaga  listrik sangat penting dilakukan untuk  menjaga agar penyediaan  dan produksi daya  listrik  terjamin  dengan  kombinasi energy  producer yang  tepat.  Artikel  ini  bertujuan  menentukan  kondisi optimal pada proses produksi daya listrik  melalui fungsi optimasi economic dispatch dengan inklusi efek emisi dan kondisi teknis operasional. Optimasi menjadi salah satu  isu penting dalam produksi daya pembangkit yang cukup rumit untuk ditetapkan secara konvensional, oleh karena Harvest Season Artificial Bee Colony (HSABC) Algorithm digunakan sebagai tool dalam  menyelesaikan persoalan optimasi yang dirumuskan dalam pernyataan Combined Economic and Emission Dispatch (CEED). CEED saat ini menjadi salah satu bahasan penting dalam operasi sistem tenaga, sejalan dengan tingginya value add terhadap persoalan emisis global. Selanjutnya, sistem yang digunakan adalah model IEEE-30 bus system diadopsi sebagai sistem uji untuk menentukan solusi terbaik pada masalah CEED dengan mempertimbangkan semua constraints yang ada, memantau karakteristik komputasi pada  HSABC Algorithm .  Untuk  melakukan  komputasi,  maka  program  HSABC Algorithm dirancang  dengan menggunakan random population yang diimplementasikan dengan compromised factor pada kasus CEED, serta dengan random  walk untuk  pola  pergeseran  solusi  penghitungan  biaya  optimal  pada  nilai  yang  berbeda  dalam random population .  Dari  hasil  simulasi  dapat dipahami  bahwa  permintaan  beban  berdampak pada  biaya, emisi polutan, dan  produksi  daya  yang dihasilkan  dari  pembangkit.  Serta, performasi HSABC direpresentasikan oleh pergerakan secara acak pada pencapaian solusi optimal dengan kecepatan yang baik.
Kata kunci: Biaya, Harvest , Ekonomi, Emissi, Minimum.
1. PENDAHULUAN
Sistem tenaga listrik dibangun dengan menggunakan  struktur  yang  saling  berhubungan untuk  menyalurkan  energi  listrik  dari  lokasi pembangkit  ke  beberapa  area  beban  dengan pembagian  daya  total  untuk  memenuhi  kebutuhan pada  periode  waktu  operasi.  Salah  satu  tujuan  dari strategi  ini  adalah  untuk  mengurangi  total  biaya operasional  teknis  melalui  kombinasi  berbagai  jenis
pembangkit  listrik  yang  dapat  dinyatakan  dengan menggunakan Economic  Load  Dispatch (ELD) dengan  target  utama memperoleh  komposisi produksi daya dari setiap pembangkit yang masuk ke sistem.  Secara  umum,  tujuan  utama  ELD  adalah menjadwalkan  komitmen  unit  pembangkit  untuk memenuhi  permintaan  beban  di  bawah  beberapa batasan  operasional,  yang  mencakup  batas  daya minimal  dan  maksimal,  perubahan  tegangan, power
Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN: 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI: 10.30736/jt.v15i2.1143 , Hal 117-124
loss ,  batas  emisi  polusi  yang  diijinkan,  dan  lainnya [1], [2], [3].
Selain itu, dengan batasan terhadap perlindungan  lingkungan  dan  mengurangi  emisi atmosfer,  maka  ELD  mempertimbangkan  emisi  ke udara dari pembakaran di pembangkit listrik selama proses produksi daya berlangsung [4], dimana hal ini dimasukan dalam kajian Emission  Dispatch (EmD), yang digunakan untuk memodifikasi strategi operasi pembangkit  listrik  termal  dengan  pola  reduksi  pada jumlah  emisi  yang  dilepaskan  ke  udara  sebagai akibat proses pembakaran, serta sekaligus mengurangi  berbagai  jenis  polutan  yang  dihasilkan [5],  [6].  Oleh  karen  itu,  ELD  dan  EmD  diubah menjadi  fungsi  bersama  yang  dinyatakan  dalam Combined  Economic  and  Emission  Dispatch (CEED)  yang  dapat  diselesaikan  dengan  berbagai cara [7], [8], [5], [9], [10], [11].
Aplikasi  pemrograman  matematika  dan  teknik optimasi  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan kasus  tersebut  [12],  antara  lain  persoalan  yang mencakup economic  dispatch ; emission  dispatch ; optimasi  biaya  produksi;  optimasi  rugi  daya;  atau penempatan kompensasi daya, yang dapat dikategorikan  dalam  pendekatan  tradisional  dan evolusioner [7], [13], [14], [15], [16], [17], [5], [18], [19], [20], [21]. Namun pendekatan secara transional mengalami  berbagai  kendala  dan  kelemahan  untuk diimplementasikan  pada  sistem  yang  besar  dan untuk  rumusan  masalah  yang  komplek  atau  tidak dalam bentuk fungsi sederhana. Oleh karena itu pada kajian  ini,  metode  evolusioner  digunakan  karena keutungannya  dalam  proses  perhitungan  dengan ruang multidimensi dan mengurangi waktu komputasi [22], [23], [24], serta mampu  menangani masalah  kompleks,  dan  efektivitas  untuk  masalah optimal  dengan  multi  parameter  [25],  [26], [4], [6]. Sehingga, Harvest  Season  Artificial  Bee  Colony (HSABC) Algorithm digunakan  sebagai  suatu tool yang  berbasis Multiple  Food  Sources (MFS)  untuk menyelesaikan  rumusan  masalah  yang  ada  [27], dengan  kasus  CEED  dalam  batasan  operasional menggunakan model IEEE-30 bus system .
2. METODE
ELD dapat dirumuskan menggunakan persamaan  nonlinier  dengan  melibatkan  semua parameter  yang  ada  [28],  dimana  ELD  dinyatakan dalam  fungsi  total  biaya  penyediaan  daya  dengan emisi  polutan  sebagai  batasan  [8],  [14],  [9]. Selanjutnya, untuk memadukan target bagi ELD dan EmD,  maka penalty  factor dan weighting  factor digunakan  dalam  perumusannya,  sebagaimana  hal itu  akan  diselesaikan  menggunakan  HSABC Algorithm selama  proses  penentuan  kondisi  optimal dalam  produksi  daya  pembangkit.  Secara  khusus, rugi daya juga dimasukan dalam batasan operasional dengan  mengacu  pada  setiap  daya  unit  pembangkit pada rentang maksimal dan minimalnya [28], [29].
Selain  itu,  algoritma  HSABC  diterapkan  pada kajian ini dengan memanfaatkan Food Sources , [25], dimana  MFS  merepresentasi  sebaran Multi  Flower yang  terdiri  dari First  Food  Sources (FFS)  dan Other  Food  Sources (OFS),  dimana  posisi  OFS diarahkan  oleh Harvest  Operator (ho)  dari  FFS sebagai penunjuk atas random position yang tersebar pada harvest  season  area .  Selanjutnya,  proses HSABC Algorithm dapat  diuraikan  secara  umum bahwa  MFS  terdiri  dari  FFS  dan  OFS,  FSS  diikuti OFS,  setiap Food  Source terletak  pada  posisi  yang berbeda,  semua Food  Source berada  pada  area musim  panen.  Selanjutnya  secara  model  komputasi dan CEED diberikan berikut ini.
x ij = x minj + rand(0,1) ∗ (x maxj − x minj ) ,          (1) v ij = x ij + ∅ ij . (x ij − x kj ) ,                                   (2)
H iho = { x kj + ∅ ij (x kj − x fj ). (ho − 1), for R j < 𝑀𝑅 x kj , otherwise ,     (3)
fit i = { 1 1+F i , for F i ≥ 0 1 + abs(F i ), if F i ≤ 0 , (4)
p i = fit i ∑ fit i SN i=1 , (5)
Diama  x ij adalah  a current  food ,  i  adalah the  i th solution  of  the  food  source ,  j  {1,2,3,…,D},  D adalah the number of variables of the problem , x minj adalah the  minimum  limit  of x ij ,  x maxj adalah the maximum  limit  of x ij ,  v ij adalah a  food  position ,  x kj adalah a  random  neighbor  of x ij ,  k  {1,2,3,…,SN}, SN  adalah the  number  of  solutions ,  Ø i,j adalah a random  number  within [-1,1],  H iho adalah a  harvest season  food  position ,  ho  {2,3,…,FT},  FT  adalah the  total  number  of  flowers  for  the  harvest  season , x fj adalah a  random  harvest  neighbor  of x kj ,  f  {1,2,3,…,SN},  R j adalah a  randomly  chosen  real number  within [0,1],  MR  adalah a  modified  rate  of probability  food ,  F i adalah an  objective  function  of the i th solution of the food , fit i adalah a fitness value of the i th solution dan p i adalah the probability of the i th quality of food .
ELD minimize F tc = ∑ (c i + b i . P i + a i . P i 2 ) ng i=1 (6)
EmD minimize E t = ∑ (γ i + β i . P i + α i . P i 2 ) ng i=1 (7) h i = F i (P i max )/P i max E j (P j max )/P j max , (8)
CEED minimize  = w. F tc + (1 − w). h. E t ,  (9) ∑ P i = P D + P L ng i=1 , (10) P Gp = P Dp + V p ∑ V q nBus q=1 (G pq . cosθ pq +
B pq . sinθ pq ) , (11) Q Gp = Q Dp + V p ∑ V q nBus q=1 (G pq . sinθ pq −
B pq . cosθ pq ) , (12)
Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN: 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI: 10.30736/jt.v15i2.1143 , Hal 117-124
P L = ∑ ∑ P p . B pq . P q + ∑ B 0p . P p + B 00 ng p=1 ng q=1 ng p=1 ,
(13) P i min ≤ P i ≤ P i max
(14)
Q i min ≤ Q i ≤ Q i max , (15)
V p min ≤ V p ≤ V p max , (16)
S pq ≤ S pq max , (17)
Dimana P i adalah power outputs of i th generating unit (MW),  a i ,  b i ,  c i adalah fuel  cost  coefficients  of i th generating unit ,  F tc adalah the total  fuel  cost ($/hr), α i , β i ,  i adalah emission coefficients of i th generating unit ,  E t adalah a  total  emission  of  generating  units (kg/hr),  h i adalah each  penalty  factor  of  i th generating  units ,  h  adalah penalty  factor  from asceding order of h i , P i min adalah a minimum power output of i th generating unit , P i max adalah a maximum output  power  of  i th generating  unit ,  adalah the CEED  ($/hr),  w  adalah a  compromised  factor ,  ng adalah a  number  of  generators ,  P D adalah a  total load ,  P L adalah a total  power loss ,  P p and  P q adalah power injections at bus p and q, P Gp and Q Gp adalah power injections of load  flow at bus p,  P Dp dan  Q Dp adalah load  demands  of  load  flow  at  bus p,  V p dan V q adalah voltages  at  bus p  dan  q,  Q i max dan  Q i min adalah maximum and minimum reactive powers of i th generating  unit ,  V p max dan  V p min adalah maximum and  minimum  voltages  at  bus p,  S pq adalah the power transfer between bus p dan q, S pq max adalah a limit of power transfer between bus p dan q.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini,  kajian  diarahkan  pada penyelesaian problem CEED menggunakan algoritma HSABC untuk mendapatkan solusi terbaik dan menentukan kombinasi komitmen daya bagi unit pembangkit  berbasis  model  IEEE-30 bus  system yang disusun oleh 6 generator (G1, G2, G3, G4, G5, G6)  , dimana  ELD dan EmD  menjadi  satu kesatuan dalam  proses  perhitungan  sebagai  fungsi  utama sasaran  teknis  dengan  target  menentukan  produksi daya pembangkit dengan biaya yang paling optimal. Selain  itu,  kajian  juga  didasarkan  pada  batas operasional sistem yang mencakup beban 283.4 MW dengan  batas  perubahan  tegangan  10%  melalui keseimbangan produksi daya pada batas pembangkitan  yang ditentukan  untuk setiap tahapan iterasi  untuk  penentuan  produksi  daya  pembangkit. Sedangkan  HSABC Algorithm diekskusi  dengan parameternya  yang  menyangkut colony  size =  100, number  of  foods =  50, limit  number  of  foods =  50, total  foraging  cycles =  100,  dan  3 flowers .  Dengan kriteria  tersebut,  maka  Gambar  1  dan  Gambar  2 menunjukan  sebaran  secara  keseluruhan  dari Random  Population yang  mencakup  semua  potensi dari  populasi  dengan  kombinasi  dari  6  unit pembangkit  yang  ada  di  IEEE-30 bus  system yang
digunakan  sebagai  model  dalam  kajian  ini.  Dari Gambar  1  terlihat  bahwa  sebaran  dari  50  pasang populasi  bergerak  secara random dalam  rentang generating  unit 1-3,  hal  ini  juga  berbeda  dengan Gambar 2 dimana random path pada generating unit 3-6 memiliki karakteristik yang berbeda. Keragaman terlihat  jelas  pada  unit  pembangkit  G1  dan  unit pembangkit  G6,  dimana  lainnya  memiliki random path yang  kecil  dalam  setiap  kombinasi  satuan populasi  yang  tersedia.  Hal  ini  menunjukan  bahwa kedua  pembangkit  tersebut  memiliki  potensi  lebih besar  untuk  dioperasikan  sepajang  masa  produksi daya listrik.
Solusi akhir dari komitmen pembangkitan daya dari  unit  yang  berkombinasi  secara  optimal  dapat dilihat  pada  Tabel  1,  dengan  sebaran  potensi  daya terbangkitkan  masing-masing  unit.  Pada  table tersebut  dapat  diketahui,  setiap  komposisi  daya terbangkitkan secara optimal dengan produksi emisi yang dilepas selama pembangkit bekerja. Selain itu, daya  masing-masing generating  unit 1-6  tersebut terakumulasi  menghasilkan  produksi  daya  sebesar 297,01  MW  dengan  efek  emisi  yang  dilepaskan sekitar  583,75  kg/hr.  Kondisi  ini  juga  berimplikasi pada  biaya  produksi  dan  kompensasi  yang  harus dikeluarkan selama komitmen layanan beban dengan produksi  daya  yang  cukup,  yaitu  dengan  biaya produksi  sebesar  834,89  $/hr,  selain  itu  juga menanggung kompensasi atas pelepasan polusi yang dihasilkan sekitar 1.064,08 $/hr. Hal ini juga relevan dengan  efek  masing-masing  unit  yang  ada, sebagaimana  dalam  Gambar  3.  Secara  individu, Gambar  3  memberikan  informasi  terkait  dengan biaya  produksi  untuk  memproduksi  daya  secara optimal,  sekaligus  memberikan  biaya  kompensasi atas  pelepasan  emisi  ke  lingkungan.  Secara  parsial, pembangkit  1  membutuhkan  biaya  yang  paling besar,  sedangkan  unit  pembangkit  lainnya  relative murah dari aspek biayan produksi daya listrik.
0 50 100 150 200 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 4647 484950 G1 G2 G3 Gambar 1 . Random population untuk energy production 1-3
Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN: 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI: 10.30736/jt.v15i2.1143 , Hal 117-124
0 10 20 30 40 1 2 3 4 5 67 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 4546 4748 4950 G4 G5 G6 Gambar 2 . Random population untuk energy production 4-6 Table 1. Komitmen optimal Gen Power (MW) Emission (kg/MW) G1 230,01 436,55 G2 20,00 31,31 G3 15,00 31,43 G4 10,00 27,76 G5 10,00 27,56 G6 12,00 29,14 Total 297,01 583,75
Secara praktis, sistem megalami penetrasi yang signifikan dengan kondisi operasi optimal pada unit komitmen melalui economic  dispatch dalam produksi  daya  listrik  tersebut,  dengan  sebaran tegangan  disajikan  dalam  Gamber  4.  Kondisi optimal  dalam  memproduksi  daya  listrik  ini merupakan  proses  layanan  daya  listrik  ke  beban dengan  menggunakan  model  system  yang  ada, dimana kondisi tegangan ini merepresentasi keadaan sistem  yang  dimodelkan  dengan  IEEE-30 bus . Mayoritas bus system mengalami kenaikan tegangan,  sedangkan  lainnya  pada  level  tegangan dibawah  referensi.    Namun  demikian,  dengan mengacu  pada  batas  perubahan  tegangan  yang diterapkan,  keduanya  masih  dalam  batas  tolerasi 10%  yang  digunakan  untuk  penurunan  ataupun kenaikan  tegangan.  Hal  ini  menunjukan  bahwa system  tenaga  listrik  tersebut  masih  beroperasi dengan  normal  pada  kondisi  kombinasi  produksi daya pembangkit yang ditunjukan dalam Tabel 1.
Gambar 3 . Akumulasi biaya produksi dan kompensasi emisi
Gambar 4 . Tegangan di system IEEE-30 bus system Gambar 5 . Kecepatan komputasi HSABC 0,00 100,00 200,00 300,00 400,00 500,00 600,00 700,00 800,00 900,00 G1 G2 G3 G4 G5 G6 Pro d u k si Generator FuelCost ($/hr) EmisCost ($/hr) 0,9 0,95 1 1,05 1,1 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 Tegangan bus (pu) B u s sys tem 772,00 772,50 773,00 773,50 774,00 774,50 775,00 775,50 1 8 15 22 29 36 43 50 57 64 71 78 85 92 99 O p ti m al s o lu si Iterasi
Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN: 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI: 10.30736/jt.v15i2.1143 , Hal 117-124
Gambar 6 . Laju fitness HSABC
Gambar 7 . Perpindahan Flower 1
Gambar 8 . Perpindahan Flower 2
Gambar 9 . Perpindahan Flower 3
Hal  lain  secara  komputasi  selama  proses penentuan  produksi  daya  adalah  menyangkut performasi  pencapaian  titik  optimal,  secara  umum performasi  dari  HSABC Algorithm memiliki kecepatan  komputasi  yang  baik  sebagaimana disajikan  dalam  Gambar  5,  dengan  dukungun  laju fitness yang ditunjukan dalam Gambar 6. Gambar 5 ini  menunjukan  kecepatan  proses  pencarian  solusi optimal  pada  setiap  tahapan  iterasi  untuk  kasus CEED  yang  digunakan  sebagai  representasi  dari economic dispatch . Sehingga dengan semua parameter  HSABC Algorithm yang  digunakan menunjukan kecepatan iterasi dari metode ini sangat halus  dan  cepat  mencapai  titik  optimal,  serta memiliki ritme  fitness yang  baik  dan  cepat  pula seperti  pada  Gambar  6.  Selanjutnya  Gambar  7, Gambar  8,  dan  Gambar  9  menunjukan  pergerakan dari  proses  pencapaian  solusi  optimal  pada Algoritma  HSABC  dengam  berbagai  kecepatan komputasi yang berbeda dari setiap posisi pencapaian  solusi  yang  ada. Random  walk ini mencerminkan  perubahan  setiap  paket  solusi  atas CEED yang direpresentasi sebagai Food Source atau Flower ,  dimana  pada  kajian  ini  HSABC Algorithm menggunakan  tiga  pasang,  yang  artinya multiple solution akan  selalu  berdampingan  dalam random walk setiap perpindahan iterasi dalam komputasinya. Flower  1,  Flower  2 ,  dan Flower  3 akan  melakukan migrasi  secara  bebas  dalam  populasi  yang  ada dengan random  path yang  terjadi  dalam  setiap  pola iterasi,  sepanjang  proses  pencapaian  solusi  optimal, sebagaimana kecepatannya disajikan dalam  Gambar 5.  Pada  setiap  perpindahan  titik  solusi  dalam Food Sources memiliki  karakteristik  yang  berbeda  pada setiap pasangan kombinasi tiga flower dalam semua paket  kombinasi  dalam  populasi  yang  digunakan. Sehingga random  path ini  akan  berdampak  pada kombinasi  dari  produksi  daya  listrik  yang  dipilih dari  semua  unit  pembangkit  yang  ada,  sampai didapatkan  posisi  titik  optimal  sebagai  solusi  setiap iterasi.
0,00124 0,00126 0,00128 0,00130 0,00132 0,00134 0,00136 0,00138 0,00140 1 9 17 25 33 41 49 57 65 73 81 89 97 Fi tn es s Iterations 0 10 20 30 40 50 60 -1 1 3 5 7 Ran d o m p o si si ak h ir Random posisi Flower awal 0 10 20 30 40 50 60 0 2 4 6 8 Ran d o m p o si si ak h ir Random posisi Flower kedua 0 10 20 30 40 50 60 0 2 4 6 8 Ran d o m p o si si ak h ir Random posisi Flower ketiga
Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN: 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI: 10.30736/jt.v15i2.1143 , Hal 117-124

## 4. KESIMPULAN
Implememntasi HSABC Algorithm untuk mencari  solusi  optimal  bagi  persoalan economic dispatch yang  dirumuskan  melalui  CEED problem , dengan  menggunakan  IEEE-30 bus  system sebagai model,  memberikan  hasil  yang  bagus  dalam  aspek kecepatan  komputasi  dan  pencapaian  nilai  optimal produksi  daya  pembangkit.  Selanjutnya  dapat diketahui  pula  bahwa, random  population akan berdampak  pada  proses  perhitungan  dalam  HSABC dan  pencapaian  solusi  optimal  CEED,  yang  juga berdampak  pada  mobilitas  pelacakan  setiap  solusi iterasi,  tercermin  pada random  path setiap kombinasi  solusi  atau Flower .  Dari  segi random walk maka posisi perpindahan solusi sangat dinamis, dan  berbeda  setiap  langkah  pencapaian  produksi daya  optimal.  Selain  itu,  kajian  ini  menunjukkan bahwa  daya  mempengaruhi  komposisi  komitmen, emisi,  serta  biaya.  Dengan  mempertimbangkan komposisi ELD dan EmD, total biaya produksi dapat diperoleh  melalui  rumusan  optimasi  CEED.  Dalam kajian  lanjutan,  HSABC  memiliki  potensi  dapat diterapkan  pada  kasus  yang  lebih  luas  dan  perlu kajian dalah hal step size random walks .

## PUSTAKA
[1].  H.  Chahkandi  Nejad,  1R.  Jahani,  1M. Mohammad  Abadi,  “GAPSO-based  Economic Load  Dispatch  of  Power  System”,  Australian Journal of Basic and Applied Sciences, Vol. 5, No.7, 2011, pp. 606-611.
[2].  M.A.  Abido,  “Multiobjective  Evolutionary Algorithms  for  Electric  Power  Dispatch Problem”,  IEEE Transactions  on  Evolutionary Computation,  Vol.  10,  No.  3,  2006,  pp.  315- 329.
[3].  Samir  Sayah,  Khaled  Zehar,  “Economic  Load Dispatch  with  Security  Constraints  of  the Algerian  Power  System  using  Successive Linear  Programming  Method”,  Leonardo Journal  of  Science,  Issue  9,  July-Dec,  2006, pp.73-86.
[4].  Yunzhi  Cheng,  Weiping  Xiao,  Wei-Jen  Lee and  Ming  Yang,  “A  New  Approach  for Missions  and  Security  Constrained  Economic Dispatch”,  Proc.  NAPS,  IEEE  Conference Publication, Starkville USA, 4-6 Oct 2009, pp. 1-5.
[5].  M.A.  Abido,  “Enviranmental/economic  power dispatch  using  multiobjective  evolutionary algorithm”,  IEEE Trans. Power Systems, Vol. 18, No. 4, 2003, pp. 1529-1537.
[6].  Fahad  S.  Abu-Mouti  and  M.E.El-Hawary, “Optimal  distributed  generation  allocation  and sizing  in  distribution  system  via  artificial  bee colony algorithm”, IEEE Journal & Magazines, Vol. 26, Issue. 4, 2011, pp. 2090-2101.
[7].  A.A. El-Keib, H.Ma, and J.L. Hart, “Environmentally  constrained  ED  using  the lagrangian  relaxation  method”,  IEEE  Trans. Power  Systems,  Vol.  9,  Issue.  4,  1994,  pp. 1723-1729.
[8].  K.  Sathish  Kumar,  V.Tamilselvan,  N.Murali, R.Rajaram, N.Shanmuga Sundaram and T.Jayabarathi,  “Economic  load  dispatch  with emission  constraints  using  various  PSO algorithm,”  WSEAS  Transaction  on  Power System, Vol. 3, Issue. 9, 2008, pp. 598-607.
[9].  R.Gopalakrishnan,  A.Krishnan,  “A  novel combined  economic  and  emission  dispatch problem solving technique using non- dominated ranked genetic algorithm,” European  Journal  of  Scientific  Research,  Vol. 64, No. 1, 2011, pp. 141-151.
[10]. Yong Fu, Mohammad Shahidehpour, Zuyi Li : “AC Contingency Dispatch  Based on Security Constrained Unit Commitment”, IEEE
Transactions  on  Power  Systems,  Vol.  21,  pp. 897-908 (2006)
[11]. Yong  Fu,  Mohammad  Shahidehpour,  Zuyi  Li, “Security  constrained  unit  commitment  with AC  constraints”,  IEEE  Trans.  Power  Systems, Vol. 20, No. 3, 2005, pp. 1538-1550.
[12]. B.H. Chowdhury, Saifur Rahman, “A review of recent  advances  in  economic  dispatch”,  IEEE Trans.  On  Power  Systems,  Vol.  5,  Issue.  4, 1990, pp.1248-1259.
[13]. Ahmed  Farag,  Samir  Al-Baiyat,  T.C.  Cheng, “Economic  load  dispatch  multiobjective optimization procedures using linear programming techniques”, IEEE Trans. Power Systems, Vol. 10, Issue. 2, 1995, pp. 731-738.
[14]. Mukesh  Garg,  Surender  Kumar,  “A  survey  on environmental  economic  load  dispatch  using lagrange  multiplier  method”,  International Journal  of  Electronics  &  Communication Technology, Vol. 3, Issue. 1, 2012, pp.43-46.
[15]. S.  Subramanian,  and  S.  Ganesa,  “A  simplified approach for ED with piecewise quadratic cost functions”,  International  Journal  of  Computer and  Electrical  Engineering,  Vol.  2,  No.  5, 2010, pp. 793-798.
[16]. Ioannis  G.  Damausis,  Anastasios  G.  Bakirtzis, Petros  S.  Dokopoulos,  “Network  constrained economic  dispatch  using  real  coded  genetic algorithm”,  IEEE  Trans.  Power  Systems,  Vol. 18, No. 1, 2003, pp. 198-205.
[17]. M. A. Aziz, J. I. Musirin and T. K. A. Rahman, “Solving  dynamic  ED  using  evolutionary programming”, Proc. First International Power and Energy Conference, Putra Jaya, 28-29 Nov 2006, pp. 144-149.
[18]. T.  Yalcinoz  and  M.  J.  Short,  “Large-scale  ED using  an  improved  hopfield  neural  network”,
Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN: 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI: 10.30736/jt.v15i2.1143 , Hal 117-124
IEE  Proc.  Gener.  Transm.  Distrib,  Vol.  144,
Issue. 22, 1997, pp. 181-185.
[19]. Y. Abdelaziz, S. F. Mekhamer, M. A. L. Badr, and  M.  Z.  Kamh,  “ED  using  an  enhanced hopfield  neural  network”,  Electric  Power Components  and  Systems,  Vol.  36,  No.  7, 2008, pp. 719-732.
[20]. Z.-L.  Gaing,  “Particle  swarm  optimization  to solving  the  ED  considering  the  generator constraints”, IEEE Trans. Power Systems, Vol. 18, No. 3, 2003, pp.1187-1195.
[21]. Dervis  Karaboga,  “An  Idea  Based  on  Honey Bee  Swarm  for  Numerical  Optimization”, Technical  Report-TR06,  Erciyes  University, Turkey, 2005.
[22]. Milos Subotic,  “Artificial  Bee  Colony Algorithm for Constrained Optimization
Problems  Modified  with  Multiple  Onlookers”, International Journal and Mathematical Models and  Methods  in  Applied  Sciences,  Vol.  6, Issue. 2, 2012, pp.314-322.
[23]. Nadezda  Stanarevic,  Milan  Tuba,  Nebojsa Bacanin,  “Modified  Artificial  Bee  Colony Algorithm for
Constrained Problems Optimization”, International Journal of Mathematical Models and Methods  in  Applied Science, Vol. 5, Issue. 3, 2011, pp. 644-651.
[24]. Efren  Mezura  Montes,  Mauricio  Damian Araoz, Omar Centina Dominges, “Smart Flight and  Dynamic  Tolerances  in  the  Artificial  Bee Colony  for  Constrained  Optimization”,  Proc.
IEEE  Congress  on  Evolutionary  Computation CEC , Barcelona, 18-23 July 2010, pp. 1-8.
[25]. Karaboga  D,  Basturk  B,  “A  Powerful  and Efficient  Algorithm  for  Numerical  Function Optimization:  ABCAlgorithm,”  J.  of  Global Optimization,  Vol.  39,  No.  0925-5001,  2007, pp. 459-471.
[26]. C.  Christoper  Columbus  and  Sishaj  P.  Simon, “A  parallel  ABC  for  security  constrained economic  dispatch  using  shared  memory model”,  Proc.  2012  EPSCICON  IEEE Conference  Publication,  Thrissur  Kerala,  3-6
Jan 2012, pp. 1-6.
[27]. A.N.  Afandi,  Hajime  Miyauchi,  “Multiple Food  Sources  for  Composing  Harvest  Season Artificial  Bee Colony  Algorithm on Economic Dispatch  Problem”,  Proc.  The  2013  Annual Meeting  of  the  IEEJ,  Nagoya,  20-22  March 2013, No. 6-008, pp. 11-12.
[28]. Hadi  Saadad,  “Electric  Power  System”,  Mc. Graw Hill, New York, 1999.
[29]. H.  Shayeghi,  A.  Ghasemi,  “Application  of MOFSO  for  economic  load  dispatch  solution with  transmission  losses”,  IJTPE  Journal,  Vol. 4, No. 1, 2012, pp.27-34.
Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN: 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI: 10.30736/jt.v15i2.1143 , Hal 117-124

## HALAMAN INI SENGAJA DIKOSONGKAN