## REKONFIGURASI JARINGAN DISTRIBUSI RADIAL UNTUK MINIMISASI RUGI DAYA MENGGUNAKAN BINARY PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (BPSO)
1 Niken Adriaty Basyarach, 2 Ontoseno Penangsang
1 Teknik, Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya
2 Teknologi Elektro,  Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
1 nikenbasyarach@untag-sby.ac.id, 2 ontoseno_376@yahoo.com

## Abstrak
Dalam  penyaluran  sistem  tenaga  listrik  diperlukan  saluran  distribusi  untuk  menyalurkan tenaga  listrik  ke  pusat-pusat  beban.  Salah  satu  permasalahan  pada  jaringan  distribusi  yang kerap  terjadi  adalah  kerugian  daya  dimana  kerugian  daya  tersebut  mempengaruhi  kualitas dalam  pelayanan  penyedia  daya  kepada  konsumen.  Konfigurasi  jaringan  distribusi  radial  ini dapat  diubah  menjadi  beberapa  konfigurasi  radial  lainnya  dengan  cara  rekonfigurasi.  Yakni mengatur ulang konfigurasi jaringan dengan cara membuka dan menutup switch yang terdapat pada  jaringan  distribusi  radial.  Pada  penilitian  ini  menggunakan  metode  algoritma  binary particle  swarm  optimization  (BPSO)  yang  diaplikasikan  pada  sistem  16  bus.  Hasil  simulasi menunjukkan  penurunan  rugi  daya  nyata  yang  signifikan.  Metode  BPSO  ini  mampu mengurangi 5,3% dari rugi daya awal pada system 16 bus. Dan dengan menggunakan metode ini mampu menujukkan performa konvergen yang baik daripada algoritma PSO biasa.
.
Keywords : BPSO, Distribution, Reconfiguration, Radial

## Pendahuluan
Sistem  distribusi  merupakan  salah satu  bagian  terpenting  dalam  sistem  tenaga listrik karena sistem distribusi berhubungan langsung  dengan  konsumen  dalam  hal pemakaian energi listrik. Adapun konsumen tersebut yakni konsumen jaringan tegangan menengah dan konsumen jaringan tegangan rendah.  Energi  listrik  merupakan  sumber energi  utama  dalam  menunjang  taraf kehidupan  manusia,  dengan  adanya  energi listrik  maka  segala  kebutuhan  aktivitas manusia dapat terpenuhi.
Dengan seiring meningkatkan kebutuhan  manusia  dan  juga  bertambah padatnya pemukiman
penduduk, penambahan beban  pada  jaringan  baru membuat sistem distribusi menjadi semakin kompleks. Permasalahan yang sering timbul pada  jaringan  distribusi  adalah  rugi  daya dan  jatuh  tegangan.  Permasalahan  tersebut jika  dibiarkan  akan  berpengaruh  pada kualitas  daya  dan  biaya  operasi  saluran. Maka dari itu untuk mengatasi permasalahan jaringan distribusi diperlukan upaya  untuk  meminimisasi  kerugian  daya,
salah  satu  cara  untuk  mengatasinya  yaitu rekonfigurasi jaringan.
Pada  jaringan  distribusi  terdapat beberapa penyulang (feeder), setiap penyulang  memiliki  saklar  yakni  :  saklar penghubung (tie-switch) dan saklar pemisah
(sectionalizing switch). Rekonfigurasi jaringan  distribusi  adalah  mengatur  ulang status  atau  lokasi  saklar,  tanpa  merubah sturuktur  jaringan  radial  yang  ada,  tanpa merubah  posisi  transformator  dan  jumlah saluran. Adapun tujuan rekonfigurasi untuk meminimalisasi kerugian daya. Sedangkan  tujuan  lain  dari  rekonfigurasi jaringan distibusi adalah dapat
meningkatkan  keandalan  sistem  distribusi sehingga  konsumen  energi listrik  dapat terlayani dengan baik. Maka pada penelitian ini  mengusulkan  metode  yang  digunakan adalah  metode  kecerdasan  buatan  yaitu Binary Particle Swarm Optimization (BPSO) untuk rekonfigurasi jaringan distribusi radial.
Kajian Pustaka Sistem Distribusi Radial
Sistem  distribusi  radial  adalah sistem  yang  memiliki  struktur  yang sederhana,  karena  meliputi  penyulang- penyulang  atau  rangkaian-rangkaian  yang terpisah.  Biasanya  tiap  penyulang  hanya melayani satu area saja. Penyulang tersebut dapat  terdiri  dari  cabang  utama  yang  mana di  dalam  cabang  utama  tersebut  terdapat cabang  yang  lebih  kecil  (lateral). Pada distribusi  radial  baiasanya  memiliki  biaya yang  lebih  murah  dan  lebih  mudah  untuk pengoperasiannya [1].

## Aliran Daya
Aliran daya digunakan untuk menentukan atau menghitung daya, tegangan  maupun  arus  yang  terdapat  pada berbagai  titik  suatu  jaringan  distribusi. Untuk  penelitian  ini  tidak  dibahas  secara mendetail  karena  hanya  dijadikan  acuan untuk  melakukan  rekonfigurasi  jaringan distribusi radial.

## Rekonfigurasi Jaringan
Rekonfigurasi  jaringan  merupakan mengatur  ulang  bentuk  konfigurasi  yang sudah ada dengan mengoperasikan pensaklaran dengan cara membuka maupun menutup  saklar  dalam  kondisi  operasi normal.  Tujuan  dilakukan  rekonfigurasi yakni  :  dapat  mengurangi  rugi-rugi  daya pada jaringan distribusi dan dapat menyeimbangkan  beban.  Rekonfigurasi  ini tetap  harus  memperhatikan  batasan-batasan operasi  seperti  batasan  tegangan,  arus saluran  yang  mengalir  (arus  maksimum) dan  tetap  mempertahakankan  struktur jaringan  radial  pada  kondisi  normal  tanpa merubah  posisi  transformator  dan  jumlah saluran  di  jaringan  distribusi.  Pada  satu konfigurasi  radial rugi-rugi  total penyulang dapat  dituliskan  pada  persamaan  berikut [2]:
(1)
Dimana P loss (i, i+1)  menyatakan  rugi-rugi satu  bagian  saluran  yang  menghubungkan bus i dan bus i + 1 dinyatakan dengan :
(2)
Rekonfigurasi  untuk  minimisasi  rugi-rugi daya  kemudian  dapat  dirumuskan  sebagai berikut :
min (P total loss ) (3)
Dengan fungsi batasan :
V i, min  V i  V i, max (4) Metode Penelitian Algoritma Binary Particle Swarm Optimization (BPSO) Binary Particle Swarm Optimization  (BPSO)  ini  merupakan  suatu pengembangan algoritma kecerdasan
buatan  dari  Particle  Swarm  Optimization (PSO).  Algoritma  PSO  ini  diperkenalkan oleh J.  Kennedy dan Ebenhart pada  tahun 1995 [3]. Yaitu algoritma yang berdasarkan tingkah  laku  kawanan  burung.    Perilaku kawanan  burung  tersebut  yang  kita  adopsi saat  mereka  mencari  makan.  Jadi  dengan kata  lain,  perilaku  sosial  dari  tindakan individu maupun tindakan yang terpengaruh individu  lain  dalam  suatu  kelompok.  Pada PSO,  ada  yang  disebut  dengan partikel. Kata partikel disini  menunjukkan  bahwa seekor  burung  yang  berada  dalam  suatu kelompok  (swarm).  Setiap  individu  atau partikel berperilaku  secara  terdistribusi dengan  cara  menggunakan  kecerdasannya sendiri  dan  bisa  juga  dipengaruhi  oleh perilaku  kelompoknya.  Kumpulan swarm diawali secara acak [4].
Setiap partikel
diasumsikan memiliki  dua  karakteristik  yakni  kecepatan dan  juga posisi.  Setiap  partikel  akan bergerak pada ruang tertentu dan mengingat posisi  terbaik  yang  pernah  dilalui atau  bisa disebut  dengan  pbest.  Setiap  partikel  juga menyampaikan  informasi  tersebut  kepada partikel  yang  lain  dan  menyesuaikan  posisi dan kecepatan masing-masing. Berdasarkan informasi  yang  diterima  partikel  pada populasi  bisa  disebut  dengan  gbest.  Model ini  lah  yang  akan  disimulasikan  dalam ruang  dan  dimensi  tertentu  dan  dengan sejumlah iterasi yang dibatasi. Jadi di setiap iterasi,  posisi  partikel  atau  seekor  burung tersebut  akan  semakin  mengarah  kepada target  yang  dituju  (makanan  misalnya).  Ini
Rekonfigurasi Jaringan Distribusi Radial Untuk Minimisasi Rugi Daya Menggunakan Binary Particle Swarm Optimization (Bpso)
dilakukan hingga mencapai batas maksimum iterasi yang dicapai.

## Diagram Alir Penelitian
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan beberapa  langkah  yang  dapat  dilihat  pada gambar 1.
START Pengumpulan Literartur Tentang Rekonfigurasi Jaringan Distribusi Inisialisasi parameter BPSO Memasukkan data-data sistem distribusi
Merumuskan fungsi obyektif ( losses ) yang akan dioptimasi

## Update velocity, update particle’s coordinate
Menghitung fitness function setiap partikel dengan running load flow radial Apakah fitness function lebih baik dari sebelumnya
Nilai losses minima l

## STOP
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Pada tahap ini, BPSO digunakan untuk rekonfigurasi jaringan distribusi sehingga losses yang  dihasilkan  yang paling minimal. Langkah 1  : Inisialisasi parameter Binary Particle Swarm Optimization (BPSO) merupakan tahapan untuk menentukan  nilai  awal  dari setiap parameter-parameter pada  BPSO.  Parameter – parameter  tersebut  antara  lain velocity, inertia weight, maximum  iteration,  kandidat – kandidat switches yang dibentuk secara kelompok berdasarkan  loop,  koefisien akselerasi. Langkah 2  : Memasukkan data dari sistem distribusi yaitu resistansi  (R),  reaktansi(X), konfigurasi  sistem  distribusi dan beban di tiap bus. Langkah 3  : Merumuskan fungsi obyektif  yaitu  losses  yang minimal. Langkah 4  : Melakukan update  velocity kemudian  menghitung  update particle’s coordinate. Langkah 5  : Dari velocity dan particle’s coordinate,  dilakukan  running loadflow radial pada kombinasi open  switches yang baru untuk mendapatkan fitness function (losses). Langkah 6 : Evaluasi  hasil fitness  function dengan update Pbest  dan update  Gbest.  Apabila  hasil fitness function yang baru lebih baik  maka  kombinasi open switch yang baru menggantikan kombinasi sebelumnya,  sehingga losses minimal didapatkan. Langkah 7 : Cek kriteria penghentian iterasi.  Jika  kriteria  belum dipenuhi  maka  kembali  ke langkah ke-4. Kriteria penghentian menggunakan jumlah iterasi maksimum. Langkah 8 : Output  algoritma  ini  adalah pola  optimum open-close dari switches pada  sistem yang menghasilkan losses yang minimum.

## Data Penelitian
Sistem yang digunakan pada penelitian  ini  adalah  sistem  IEEE  16-bus dengan  16  saluran  yang  terdiri  dari  13
saklar  pemisah  (normally  close)  dan  3 saluran tie-lines (normally  open)  seperti terlihat pada gambar 1. tiga saluran tie-lines terdapat  pada  saluran  14  sampai  dengan saluran  16  dan  13  saklar  pemisah  terdapat pada  saluran  1  sampai  dengan  saluran  13. Setiap saluran (kabel) pada sistem memiliki saklar  pemisah  berupa Circuit  Breaker untuk  keperluan  rekonfigurasi.  Tegangan yang  digunakan  pada  sistem  ini  adalah  23 kV. Sistem  16  bus  ditunjukkan  pada gambar 2 berikut :
Gambar 2.
Konfigurasi Jaringan Distribusi IEEE 16-Bus Hasil Penelitian Dan Pembahasan Tahap ini dilakukan penataan ulang saluran penghubung antar bus pada
penyulang sehingga penataan ulang saluran bisa  mendapatkan losses yang  minimal daripada  kondisi  sebelum  penataan  ulang.
Pada sistem radial 16-bus setelah rekonfigurasi  analisis  aliran  daya.  Setelah rekonfigurasi  saluran tie-switch dengan status  membuka  adalah  16  dan  saluran saluran tie  switch dengan  status  menutup adalah  14,  15.  Dan  saklar  pemisah  dengan status  membuka  adalah  8,  7.  Untuk  detail jaringan distribusi setelah dilakukan rekonfigurasi dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Rekonfigurasi Jaringan Distribusi
IEEE 16-Bus
Hasil  perhitungan  algoritma  aliran daya  sistem  16-bus  setelah  rekonfigurasi dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Tegangan Sistem 16-bus Setelah
Rekonfigurasi
Tabel 2. Rugi- Rugi Saluran Sistem 16-bus Setelah Rekonfigurasi
Line Losses from to kW kVAR 1 2 248.88 231.84 2 3 3.94 5.42 2 4 4.65 9.29 4 5 0.47 0.47 1 6 238.83 244.47 6 7 29.95 41.08 No Bus Rekonfigurasi Tegangan(pu) Deg(derajat) 1 1 0 2 0.9876 -0.2819 3 0.9863 -0.3306 4 0.9856 -0.3673 5 0.9853 -0.3659 6 0.9792 -0.4003 7 0.9757 -0.5196 8 0.9790 -0.4023 9 0.9862 -0.3342 10 0.9737 -0.582 11 0.9847 -0.3139 12 0.9842 -0.3243 13 0.9833 -0.3484 14 0.9829 -0.3565
Rekonfigurasi Jaringan Distribusi Radial Untuk Minimisasi Rugi Daya Menggunakan Binary Particle Swarm Optimization (Bpso)
6 8 0.64 18.96 7 9 0.05 0.05 7 10 6.32 8.66 1 11 59.25 80.01 11 12 0.43 0.57 11 13 3.38 4.64 13 14 0.69 0.69 Total losses 454.122 544.912 Dari  hasil  analisis  aliran  daya sistem 16-bus pada kondisi setelah rekonfigurasi  didapatkan  total losses daya aktif  sebesar 454.122kW  dan  total losses daya reaktif sebesar 544.912 kVAR.

## Kesimpulan
Dari  hasil  simulasi  pada  sistem distribusi  radial  IEEE  16-bus  didapat beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Setelah direkonfigurasi dengan menggunakan  BPSO,  hasil  simulasi menunjukkan bahwa untuk memperoleh  rugi-rugi  sistem  yang minimal  dilakukan  dengan  cara mengubah switch 14  dan switch 15 dari  status normally  open (NO) menjadi normally  closed (NC). Sedangkan, switch 8  dan switch 7 dari normally  closed (NC)  menjadi normally open (NO). 2. Setelah dilakukan rekonfigurasi
terjadi  penurunan  rugi – rugi  saluran pada  sistem  dari  semula 382.8099 kW menjadi 329.2534 kW.

## Referensi
1. Saadat,
H. “ Power System Analysis” ,  McGraw-Hill  Book  Co.
Singapore, 1999
2. Gonen,  Turan.  “ Electric  Power Distribution” ,  McGraw-Hill  Inc,
1986
3. Suhadi,  dkk.  “Teknik  distribusi tenaga  listrik  SMK”,  Direktorat
Pembinaan Sekolah Menengah
Kejuruan, Jilid I, Jakarta, 2008.
4. L,  Shivakumar.  Kumar,  Kiran.  H,
Marulasiddappa “ Implementation of network  reconfiguration  technique for  loss  minimization  on  a  tandard 16 bus distribution system”.
International Journal of Soft Computing and Engineering (IJSCE), Volume 3. Januari, 2014. 5. Baran,  E  Mesut.  Wu,  Felix. “ Network reconfiguration in distribution system for loss reduction  and  load  balancing” , IEEE transaction on Power Delivery, Vol.4, No.2, April 1989. 6. Debapriya Das, “ A fuzzy multiobjective approach for network reconfiguration of distribution  system”, IEEE  Trans. Power Del. Vol 21, No.1, Jan. 2006 7. Basyarach, Niken. “ Optimal capacitor  placement  and  sizing  in radial  distribution  system  using accelerated particle swarm optimization”, Seminar  ISITIA. 2017.