Abstrak — Kendaraan  listrik  telah  menjadi  salah  satu alternatif  dalam  menangani  isu  krisis  energi  dalam  bidang transportasi.  Peningkatan  jumlah  kendaraan  listrik  yang  tidak diiringi oleh sistem manajemen stasiun pengisian yang baik akan memberikan  dampak  negatif  ke  sistem  distribusi  pada  jaringan seperti  fluktuasi  tegangan,  drop  tegangan,  stress  tegangan, rendahnya kontinuitas daya sistem, bahkan dapat  menyebabkan terjadinya blackout . Diperlukan desain manajemen energi untuk kendaraan  listrik  pada  stasiun  pengisian  sehingga  didapatkan model  aliran  daya  yang  optimal  antara  stasiun  pengisian  dan grid .  Dalam  tugas  akhir  ini  akan  dirancang  desain  dan  analisis pengisian  optimal  dengan  mempertimbangkan  estimasi  aliran daya  antara  stasiun  pengisian  dengan grid dan  kondisi  beban pada grid ( off-peak  /  peak )  menggunakan  kontroler fuzzy  logic . Manajemen pengisian ini menggunakan konsep vehicle to vehicle (V2V), vehicle to grid (V2G), maupun grid to vehicle (G2V) yang diatur  oleh  indek  dan  rating  pengisian  hasil  skoring  rule fuzzy . Dengan  dua  masukan  tersebut  di  atas,  hasil  simulasi menunjukkan  bahwa  sistem  berbasis fuzzy dapat  meratakan kurva  beban  puncak  kendaraan  listrik,  mengurangi  dampak beban  puncak  ke grid ,  dan  dapat  memberikan  keuntungan  dari segi biaya berupa saving cost .
Kata  Kunci —Kendaraan  Listrik,  Pengisian  Optimal, Fuzzy Logic  Controller,  Vehicle  to  Vehicle,  Vehicle  to  Grid,  Grid  yo Vehicle.

## I. P ENDAHULUAN
ENIPISAN  cadangan  energi  fosil  telah  memberikan dampak  serius  di  berbagai  bidang  kehidupan,  khususnya dalam  sektor  transportasi.  Berdasarkan  data  dari Energy Information  Administration  (EIA) ,  bahwa  pada  tahun  2035 jumlah  konsumsi  energi  fosil  meningkat  hingga  54%  dan harga  energi  fosil  akan  terus  naik  dalam  kurun  waktu  dua dekade mendatang [1]. Berbagai usaha yang berkaitan dengan pengurangan jumlah konsumsi energi fosil mulai bermunculan.  Dalam  sektor  transportasi,  kendaraan  listrik telah  menjadi  solusi  yang  menjanjikan  dalam  usaha pengurangan  energi  fosil  dan  kendaraan  listrik  terus berkembang menjadi pasar utama dalam industri otomotif.
Peningkatan jumlah kendaraan listrik yang signifikan dapat memberikan  dampak  positif  maupun  negatif  ke  sistem jaringan distribusi. Kendaraan listrik berpotensi menjadi solusi dalam  usaha peak  shaving dan valley  filling grid dalam kondisi peak  load dengan  melakukan  transfer  energi  dari baterai  kendaraan  listrik  ke grid di  bawah  konsep  layanan
vehicle  to  grid (V2G)  [2].  Di  sisi  lain,  sistem  pengisian kendaraan  listrik  yang  acak  dan  tidak  terkontrol  dapat menyebabkan  dampak  yang  serius  bagi  jaringan  distribusi seperti  fluktuasi  tegangan, stres pada  sistem  distribusi, degradasi  kontinuitas  daya,  masalah  teknis,  degradasi  sistem ekonomi, dan dapat menyebabkan blackout [3].
Untuk  menanggulangi  masalah  tersebut,  beberapa  studi terkait  manajemen  aliran  daya  antara  stasiun  pengisian  dan grid telah  dilakukan.  Pada  referensi  [4],  dijelaskan  studi terkait  manajemen  aliran  daya  secara real  time pada smart grid dengan  mempertimbangkan  efisiensi  harga  dan  rugi  – rugi  daya.  Namun,  studi  ini  tidak  melibatkan  sumber  energi terbarukan  pada  sistem,  padahal  penetrasi  sumber  energi terbarukan  merupakan  salah  satu  usaha  dalam  pengurangan konsumsi  energi  fosil.  Selain  itu,  strategi  kontrol  tidak berdasarkan  level  prioritas  kebutuhan,  tetapi  berdasarkan seberapa banyak owner kendaraan dapat membayar dan sistem juga  tidak  membertimbangkan  SOC  ( state  of  charge ), sehingga efisiensi dari layanan sistem vehicle to vehicle (V2V) dan vehicle  to  grid (V2G)  sangat  rendah.  Pada  referensi  [5], dijelaskan  tentang  proses  manajemen  transfer  energi  antara stasiun  pengisian  dan grid dengan  memanfaatkan  kendaraan listrik  sebagai energy  storage  unit (ESU),  di  mana  baterai kendaraan  listrik  dapat  mentransfer  daya  ke grid atau sebaliknya.  Namun,  proses  aliran  daya  dan state  of  charge (SOC) tidak dipertimbangkan selama proses ini.
Dalam Tugas Akhir ini, didesain sebuah sistem manajemen energi dengan mempertimbangkan estimasi aliran daya antara stasiun  pengisian  dan grid .  Pada grid ,  diperhatikan  kondisi peak atau off  peak dari  profil  beban  harian  gardu  induk. Kontroler  logika fuzzy digunakan  untuk  memutuskan  level proritas  dan  rating  pengisian  yang  diperlukan  oleh  kendaraan listrik yang terparkir sesuai dengan SOC ( state of charge ) dan lama parkir ( parking duration ). Sistem kontroler ini juga dapat memutuskan mode yang paling efisien untuk memaksimalkan penggunaan  energi photovoltaic ,  meminimalisir  penggunaan grid ,  dan  pemenuhan  SOC  kendaraan  listrik  dengan mengaktifkan  mode vehicle  to  vehicle (V2V), vehicle  to  grid (V2G), atau grid to vehicle (G2V).
Desain Pengisian Optimal Kendaraan Listrik Berdasarkan Kebutuhan Daya Grid dan Kondisi Grid pada Stasiun Pengisian Kendaraan Listrik Menggunakan Kontroler Logika Fuzzy a Fuzzy
Onang Surya Nugroho, Dimas Anton Asfani, dan Daniar Fahmi Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111
E-mail : onang.nugroho@gmail.com , anton@ee.its.ac.id , daniarfahmi@ee.its.ac.id
P

## II. DASAR TEORI

## A. Stasiun Pengisian Kendaraan Listrik
Stasiun  pengisian  kendaraan  listrik  merupakan  sebuah infrastruktur  sumber  eksternal  untuk  pengisian  kendaraan listrik  [6].  Beberapa  klasifikasi  stasiun  pengisian  yang  telah banyak  digunakan  diantaranya residental  charging  station, charging while parked, fast charging, dan battery swaps.
Sumber  energi  listrik  stasiun  pengisian  kendaraan  listrik ITS  berasal  dari grid (PLN)  dan  panel  surya  ( photovoltaic ) yang  dilengkapi  media  penyimpanan  berupa  baterai charging station ,  sehingga  ketiga  sumber  ini  disebut hybrid  charging station .  Terdapat  tiga  slot  untuk  pengisian  kendaraan  listrik yaitu dua untuk mobil listrik ( ezzy 1 dan ezzy 2) dan satu untuk bus  listrik.  Panel  surya  ( photovoltaic )  sebagai  energi terbarukan  terdiri  dari  10  modul  dengan  kapasitas  keluaran 2.000  Watt  peak  (5  pararel  dan  2  seri).  Sedangkan  baterai charging  station sebagai  media  penyimpanan  terdiri  dari  12 baterai  ( VRLA )  2  Volt  dengan  rating  kapasitas  total  sebesar 1.500 Ah
Gambar 1. Skema hybrid stasiun pengisian ITS
B. Manajemen  Aliran  Daya  pada  Stasiun  Pengisian Kendaraan Listrik
1. Manajemen Aliran Daya Berdasarkan Mode Operasi
Didasarkan  pada  sistem hybrid stasiun  pengisian,  di  mana sumber berasal dari panel surya  dan grid PLN. Mode operasi ini  digunakan  untuk  menyesuaikan  kebutuhan  beban  dengan ketersediaan sumber pada sistem.
2. Manajemen Aliran Daya Berdasarkan Harga Grid
Manajemen  aliran  daya  ini  menggunakan  pertimbangan kondisi  harga grid ,  di  mana  harga grid diasumsikan  berbeda- beda  setiap  waktu  (harga  lebih  mahal  ketika  kondisi grid puncak).  Selanjutnya  harga grid ini  akan  menjadi  masukan fuzzy logic controller bersama  dengan  daya  pada  bus  yang juga terdiri dari dua sumber yakni grid dan panel surya. 3. Manajemen Berdasarkan Peak Shaving dan Valley Filling Merupakan konsep manajemen aliran daya untuk mengurangi  kurva  beban  puncak.  Peak  shaving  merupakan pemotongan  kurva  beban  puncak  dengan  memberikan  daya pada grid ,  di  mana  sistem  pada  stasiun  pengisian  kendaraan listrik  mengalami  proses discharging ,  sehingga  daya dialokasikan  ke grid untuk  mengurangi  kurva  beban  puncak. Sedangkan  untuk valley  filling merupakan  kebalikan  dari sistem peak shaving dengan cara sistem pada stasiun pengisian kendaraan  listrik  mengalami  proses charging untuk  membuat kurva beban pada kondisi yang diinginkan.
C. Power Flow Regulation pada Sistem V2G 1. Agregator dan Stasiun Pengisian
Agregator dibangun  untuk  memenuhi  regulasi  aliran  daya pada stasiun pengisian skala besar untuk menyediakan layanan charging  /  discharging [7].  Untuk  memenuhi  tujuan  tersebut, agregator diharuskan memperoleh informasi tentang kapasitas daya  dari  masing  –  masing  kendaraan  listrik  yang  terparkir dan  kemudian  menentukan  besar  daya  yang  harus  disediakan oleh grid untuk ditransfer ke kendaraan listrik.
Gambar 2. Agregator pada stasiun pengisian 2. Study of Driving Patterns
Untuk  memprediksi  penggunaan  energi  dari owner kendaraan  listrik,  pembelajaran  tentang  driving  behaviours sebaiknya  dilakukan  untuk  mendapatkan  pemahaman  tentang seberapa  banyak  energi  yang  dibutuhkan  oleh  kendaraan listrik  dan  seberapa  banyak  energi  dapat  ditransfer  ke grid meliputi  jarak  tempuh  kendaraan  listrik  per  hari,  konsumsi energi  dari  kendaraan  listrik,  dan  SOC  ( state  of  charge ) baterai ketika mobil tiba di tujuan. 3. Stasiun Pengisian Berfungsi sebagai penghubung antara kendaraan listrik dan grid , stasiun pengisian mempunyai peran yang sangat penting dalam  hal  komunikasi.  Stasiun  pengisian  juga  menjadi  pusat kontrol dalam mengatur aliran daya di antara kendaraan listrik dan grid .
Gambar 3. Sistem V2G pada stasiun pengisian
D. Fuzzy Logic Controller Fuzzy dikenal  sebagai  kabur  /  samar-samar. Fuzzy merupakan  nilai  yang  dapat  bernilai  benar  atau  salah  secara bersamaan  [8].  Namun  seberapa  besar  kebenaran  dan kesalahannya  tergantung  pada  derajat  keanggotaannya (rentang 0 –  1).  Logika fuzzy digunakan untuk menterjemahkan suatu besaran yang diekspresikan menggunakan bahasa (linguistik), misalkan besaran kecepatan laju  kendaraan  yang  diekspresikan  dengan  pelan,  agak  cepat, cepat,  dan  sangat  cepat.  logika fuzzy menunjukkan  sejauh mana  suatu  nilai  itu  benar  dan  sejauh  mana  suatu  nilai  itu salah.

## III. PERANCANGAN SIMULASI PENGISIAN OPTIMAL STASIUN PENGISIAN KENDARAAN LISTRIK

## A. Perancangan Sumber
Perancangan  sumber  pada  penelitian  ini  menggunakan  tiga buah  sumber  yaitu,  panel  surya  dengan  kapasitas  total  pada kondisi  irradiance  maksimum  adalah  2.000  Watt  peak, grid , dan  baterai charging  sation. Untuk  mendapatkan  hasil pengisian  optimal  pada  stasiun  pengisian  kendaraan  listrik dibutuhkan penetrasi dari sumber energi terbarukan, sehingga kecenderungan  sistem  untuk  mengambil  daya  dari grid akan berkurang karena adanya penetrasi sumber energi terbarukan.

## B. Perancangan Beban
Perancangan  beban  dimodelkan  dengan  menggunakan referensi  spesifikasi  dari  bus  listrik  ITS,  mobil ezzy 1,  dan mobil ezzy 2 sesuai Tabel 1.
Tabel 1. Beban maksimum kendaraan listrik No Beban Kebutuhan 1 Bus Listrik 36 kW 2 Mobil Ezzy 1 20 kW 3 Mobil Ezzy 2 20 kW

## C. Perancangan Mode Operasi
Dari Gambar 4, dapat diketahui bahwa proses perancangan aliran  daya  untuk  pengisian  optimal  kendaraan  listrik  adalah sebagai berikut:
1. Ketika  kendaraan  listrik  memasuki  area  parkir,  masing  – masing torch akan  menghitung  waktu  kedatangan  ( arrival time –  At), sensing SOC  dari  kendaraan,  dan owner akan  set waktu  kepergian  (departure  time  -  Dt),  sehingga  torch  akan menghitung  lama  parkir  ( parking  duration –  PD)  yang dibutuhkan oleh masing – masing kendaraan listrik.
(9)
Gambar 4. Flowchart pengisian optimal
2.   Perhitungan  daya  dilakukan  pada  masing  –  masing  torch sehingga  didapatkan  kebutuhan  dari  masing  –  masing kendaraan  listrik  (persamaan  10).  Setelah  itu  akan  dihitung kebutuhan daya total atau kebutuhan beban.
(10)
3.   Dengan  melakukan sensing Ppv,  P Batt (daya  baterai charging  station ),  dan    PEV_ Need_Total (beban  keseluruhan mobil),  maka  akan  didapatkan  kemungkinan  mode  operasi aliran daya pada charging station.
Untuk  mode  operasi  dari  aliran  daya  yang  mungkin  terjadi selama proses pengisian optimal kendaraan listrik dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Mode operasi pengisian kendaraan listrik Mode Operasi Aliran Daya Kondisi Mode Operasi 1 P pv to ( Load + Baterai) P pv > Pload && SOC <= 20% Mode Operasi 2 P pv to  ( Load +  Baterai  + Grid ) P pv > Pload && SOC > 20% Mode Operasi 3 Vehicle to Vehicle Grid to Vehicle Vehicle to Grid P pv < Pload && SOC
<= 20%
Mode
Operasi 4 (P pv + Baterai) to Load
Vehicle to Vehicle Grid to Vehicle
Vehicle to Grid P pv < Pload && SOC > 20%
Mode  operasi  3  dan  4  memungkinkan  terjadinya  layanan V2V,  V2G,  dan  G2V  dengan  menggunakan  rating  pengisian pada Tabel 3.
Tabel 3. Rating pengisian Level Power Requirement Charging / Discharging Rate A 10 kW ≤ PEV_Need < 15
kW 11 kW
B 5 kW ≤ PEV_Need <  10
kW
4.75 kW + 4 kW * index C 2  kW  ≤ PEV_Need <  5 kW
5 kW * index D PEV_Need < 2 kW -3 kW + 5 kW * index
D. Perancangan Fuzzy Logic Controller K ontroler  logika fuzzy digunakan  untuk  mengatur  transfer daya  yang  terjadi  antara  stasiun  pengisian  dan grid baik berupa vehicle  to  vehicle , vehicle  to  grid ,  maupun grid  to vehicle untuk  mendapatkan  nilai  optimal  dengan  tujuan mengurangi  beban grid ketika  terjadi  penetrasi  kendaraan listrik  dalam  jumlah  banyak.  Kontroler  logika fuzzy yang digunakan adalah tipe fuzzy-mamdani . Gambar  5  menunjukkan membership  function dari P gridtotal dengan range [9198  1.55e+04].  Gambar  6  menunjukkan membership  function P grid dengan range [-3.3e+04  0] , dan membership  function  index  charging ditunjukkan  pada Gambar  7.  Sedangkan  tampilan  untuk surface  fuzzy dapat dilihat pada Gambar 8. Penentuan rule fuzzy menggunakan 25 rule yang  terbagi menjadi tabel 5 x 5 seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4.
Gambar 5. Membership function P gridload Gambar 6. Membership function P grid
Gambar 7. Membership function Index Charging
Gambar 8. Surface fuzzy
Tabel 4. Rule pada fuzzy Pgrid Pgridload Negative Big Negative Negative Medium Negative Small Positive Very Small PB P P P Z Small PB P P Z Z Average P P P Z Z Big NB
N N N Z Very Big NB NB N N Z

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Penentuan Kondisi
Simulasi  dilakukan  pada  dua  jenis  kondisi  yakni  kondisi  1 sistem dibebani dengan 3 buah mobil dengan kapasitas baterai sesuai dengan mobil ezzy ITS 20 kWh. Mobil A dengan SOC 0 % dengan parking duration 1 jam, mobil B dengan SOC 20
% dengan parking duration 3 jam, mobil C dengan SOC 80 % dengan parking  duration 5  jam.  Sedangkan  kondisi  2  sistem dibebani  dengan  3  buah  kendaraan  listrik  yang  terdiri  dari sebuah  bus  dan  dua  buah  mobil.  Bus  memiliki  SOC  90  % dengan parking  duration 6  jam,  mobil  A  memiliki  SOC  0% dengan parking duration 1 jam, dan mobil B memiliki SOC 0 % dengan parking duration 1.5 jam. Simulasi dilakukan pada sistem  menggunakan fuzzy dan  tanpa  menggunakan fuzzy . Grafik  perbandingan  total  kebutuhan  beban  pada  Gambar  9 menunjukkan  perbandingan  kebutuhan  baik  ketika  sistem tidak menggunakan fuzzy maupun ketika sistem menggunakan fuzzy.
Gambar 10. Perbandingan SOC mobil A kondisi 1
Gambar 11. Perbandingan SOC mobil B kondisi 1
Pada  setengah  jam  pertama  (17:00  –  17:30)  dapat  diketahui bahwa  sistem  berbasis fuzzy dapat  menurunkan  daya  sebesar 0,64  kW  dari  17,77  kW  ke  17,13  kW.  Sedangkan  pada setengah jam berikutnya (17:30 – 18:00), sistem berbasis fuzzy dapat  menurunkan  daya  sebesar  9,34  kW  dari  17,49  kW  ke 8,15 kW.
Gambar 11. Perbandingan SOC mobil C kondisi 1
Gambar 12. Perbandingan kebutuhan daya grid kondisi 1
Hal ini terjadi karena ada kontribusi transfer daya ( vehicle-to- vehicle )  dari  mobil  C  ke  mobil  lainnya,  sehingga  kebutuhan daya dari grid dapat ditekan seminimal mungkin. Pemotongan permintaan  beban  juga  terus  terjadi  pada  jam  18:00  –  20:00 karena  kontribusi  transfer  daya  dari  mobil  C.  Beban  puncak pada  sistem  menggunakan fuzzy terjadi  pada  setengah  jam terakhir  ketika  mobil  C  akan  mencapai departure  time . Meskipun  permintaan  beban  dari  mobil  C  tergolong  besar namun  beban  puncak  tersebut  tidak  berdampak  pada grid dikarenakan grid pada  kondisi  normal.  Gambar  10 menunjukkan  perbandingan  SOC  dari  mobil  A.  Dari  grafik tersebut  dapat  diketahui  bahwa  baik  sistem  menggunakan fuzzy maupun tidak menggunakan fuzzy sama-sama menghasilkan  SOC  akhir  sebesar  61,11%  dan  kedua  grafik identik  sama.  Sedangkan  perbandingan  SOC  dari  mobil  B dapat  dilihat  pada  Gambar  11.  Sistem  menggunakan fuzzy maupun  tidak,  menghasilkan  SOC  akhir  yang  sama  sebesar 100%. Perbedaannya bahwa ketika sistem menggunakan fuzzy , grafik  terlihat  lebih  landai.  Hal  tersebut  terjadi  karena kontroler  FLC  mengatur  permintaan  beban  sesuai  dengan kondisi grid sehingga dapat mengurangi dampak berlebihan ke grid . Gambar 11 menunjukkan perbandingan SOC dari  mobil C.  Sistem  baik  menggunakan fuzzy maupun  tidak, menghasilkan  SOC  akhir  sebesar  100%.  Perbedaan  terletak pada karateristik sistem menggunakan fuzzy , di mana pada jam 17:30  sistem  berbasis fuzzy mengontrol  mobil  C  untuk melakukan discharge dan transfer daya ke mobil lain ( vehicle- to-vehicle ),  sedangkan  sistem  tidak  menggunakan fuzzy tidak mempunyai  kemampuan  untuk vehicle-to-vehicle .  Gambar  12 menunjukkan  perbandingan  kebutuhan  daya grid dari keseluruhan  beban  mobil.  Dari  grafik  dapat  terlihat  bahwa sistem menggunakan fuzzy dapat mengurangi permintaan daya dari grid sebesar 9.34 kW pada setengah jam ke dua (17:30  – 18:00)  dan  terus  berlanjut  sampai  19:30.  Selain  itu,  sistem menggunakan fuzzy mempunyai kemampuan untuk melakukan layanan vehicle-to-grid (V2G)  dan  dari  grafik  telihat  bahwa V2G  terjadi  pada  jam  18:00  –  18:30.  Sistem  berbasis fuzzy akan  meratakan  permintaan  beban  puncak  sesuai  dengan kondisi grid .
Grafik  perbandingan  total  kebutuhan  beban  pada  Gambar 13  menunjukkan  perbandingan  kebutuhan  baik  ketika  sistem tidak menggunakan fuzzy maupun ketika sistem menggunakan fuzzy kondisi  2.  Pada  jam    17:30  –  18:00  dapat  diketahui bahwa  sistem  berbasis fuzzy dapat  menurunkan  daya  sebesar 6,98 kW dari 22,44 kW ke 15,51 kW.
Gambar 13. Perbandingan kebutuhan daya grid kondisi 2
61.11%
61.11%
0:00 5:00 10:00 20:00 15:00 0:00 5:00 10:00 20:00 15:00
100%
100% 0:00 5:00 10:00 20:00 15:00 0:00 5:00 10:00 20:00 15:00 100% 100% 0:00 5:00 10:00 20:00
15:00
0:00 5:00 10:00 20:00 15:00
Gambar 14. Perbandingan SOC mobil A kondisi 2
Gambar 15. Perbandingan SOC mobil B kondisi 2
Gambar 16. Perbandingan SOC Bus
Gambar 17. Perbandingan kebutuhan daya grid kondisi 2
Sedangkan  pada  setengah  jam  berikutnya  (18:00  –  18:30), sistem berbasis fuzzy dapat menurunkan daya sebesar 2,88 kW dari 11,38 kW ke 8,5 kW. Hal ini terjadi karena ada kontribusi transfer  daya  ( vehicle-to-vehicle )  dari  bus  ke  mobil  lainnya, sehingga  kebutuhan  daya  dari grid dapat  ditekan  seminimal mungkin.  Beban  puncak  pada  sistem  menggunakan fuzzy terjadi pada sekitar dua jam terakhir ketika bus akan mencapai departure  time .  Meskipun  permintaan  beban  dari  bus tergolong  besar  namun  beban  puncak  tersebut  tidak berdampak  pada grid dikarenakan grid pada  kondisi  normal.
Gambar  14  menunjukkan  perbandingan  SOC  dari  mobil  A. Dari  grafik  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  baik  sistem menggunakan fuzzy maupun  tidak  menggunakan fuzzy sama- sama  menghasilkan  SOC  akhir  sebesar  61,11%  dan  kedua grafik  identik  sama.  Perbandingan  SOC  dari  mobil  B  dapat dilihat  pada  Gambar  15.  Sistem  menggunakan fuzzy maupun tidak,  menghasilkan  SOC  akhir  yang  sama  sebesar  91,67% dan  grafik  keduanya  identik  sama.  Gambar  16  menunjukkan perbandingan  SOC  dari  bus.  Sistem  baik  menggunakan fuzzy maupun  tidak,  menghasilkan  SOC  akhir  sebesar  100%. Perbedaan  terletak  pada  karateristik  sistem  menggunakan fuzzy ,  di  mana  pada  jam  16:00  sistem  berbasis fuzzy mengontrol bus untuk melakukan discharge dan transfer daya ke grid ( vehicle-to-grid ) dan  pada jam 17:30  – 18.30 transfer daya  mobil  lain  ( vehicle-to-vehicle ),  sedangkan  sistem  tidak menggunakan fuzzy tidak  mempunyai  kemampuan  untuk melakukan layanan vehicle-to-vehicle . Gambar 17
menunjukkan  perbandingan  kebutuhan  daya grid dari keseluruhan beban kendaraan listrik. Dari grafik dapat terlihat bahwa  sistem  menggunakan fuzzy dapat  mengurangi permintaan daya dari grid sebesar 5,56 kW pada jam 17:30  – 18:00  dan  terus  berlanjut  sampai  18:30  dengan  besar  daya 2,88  kW.  Selain  itu,  sistem  menggunakan fuzzy mempunyai kemampuan  untuk  melakukan  layanan vehicle-to-grid (V2G) dan  dari  grafik  telihat  bahwa  V2G  terjadi  pada  jam  16:00  – 17:00  sebesar  3  kW.  Sistem  berbasis fuzzy akan  meratakan permintaan beban puncak sesuai dengan kondisi grid .

## B.  Analisis Performansi Biaya
Dalam  menganalisis  performansi  biaya  diperlukan  grafik perbandingan kebutuhan daya grid dari kondisi 1 dan kondisi 2, harga jual per kWh dari PLN, harga beli per kWh dari PLN, dan  karateristik  kondisi grid .  Untuk  kondisi grid digunakan data  dari  gardu  Sukolilo  I  pada  yang  dibagi  menjadi  5 klasifikasi  beban  ( very  small,  small,  average,  big, dan very big ) seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Klasifikasi beban dan Faktor K Klasifikasi Beban (kW) Faktor K VS 9198 - 10457.4 1 S 10457.4 - 11716.8 1 AVG 11716.8 - 12976.2 1 B 12976.2 - 14235.6 1.4 VB 14235.6 - 15495 2
Sedangkan untuk harga jual per kWh dari PLN digunakan data tariff  adjusment dari  PT  PLN  Persero  untuk  kelas  tegangan menengah  dengan  harga  (K  x  Rp.  959.84,-  per  kWh)  ketika kondisi  waktu  beban  puncak  dan  Rp.  959.84  ketika  kondisi luar waktu beban puncak. Untuk harga beli per kWh dari PLN diasumsikan  sama  dengan  harga  beli  dari  PLN  (K  x  Rp. 959.84,- per kWh) ketika kondisi waktu beban puncak dan Rp. 959.84,-  ketika  waktu  di  luar  beban  puncak.  Analisis performansi  biaya  menunjukkan  untuk  kondisi  1  sistem sebelum menggunakan fuzzy menghabiskan biaya sejumlah Rp 32.313,509,-  dan  setelah  menggunakan  sejumlah  Rp. 27.199,11 sehingga sistem berbasis fuzzy dapat saving sebesar Rp. 5.114,399,-. Untuk biaya kondisi 2 sebelum menggunakan fuzzy sejumlah Rp. 28.631,36,- dan setelah menggunakan fuzzy sejumlah Rp. 21.868,5 sehingga dapat saving Rp. 6.752,86,-.
0:00 5:00 10:00 20:00 15:00 0:00 5:00 10:00 20:00 15:00 0:000: 00
5:005: 00
10:00 10:00 20:00
20:00 15:00 15:00 0:00 5:00 10:00 20:00 15:00 61.1% 61.1% 91.67% 91.67% 100% 100%

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  simulasi  dari  pengisian  optimal kendaraan listrik berdasarkan estimasi aliran daya dan kondisi beban grid menggunakan  kontroler  logika fuzzy ,  dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut sesuai hasil analisis kondisi  1  dan  kondisi  2.  Sistem  berbasis fuzzy dapat memenuhi  kebutuhan  SOC  dari  kendaraan  listrik  saat departure  time hingga  mencapai  maksimal  100%  tergantung dari berapa lama waktu pengisian, sistem berbasis fuzzy dapat menurunkan  beban  puncak  kendaraan  listrik,  sistem  berbasis fuzzy dapat  mengurangi  dampak  ke grid dengan  adanya peak shaving dan valley filling berdasarkan kondisi grid , dan sistem berbasis fuzzy dapat  menghemat  pengeluaran  biaya  jika dibandingkan dengan sistem tidak  menggunakan fuzzy seperti pada kondisi 1 dapat saving 15,8% dan kondisi 2 dapat saving 23,6%.

## D AFTAR P USTAKA
[1] www.eia.gov diakses pada Maret 2016
[2] Mukesh  Singh,  Student  Member,  IEEE,  Praveen  Kumar,  Member, IEEE, and Indriani Kar, Member IEEE, “ A Multi Charging Station for Electric  Vehicles  and  Its  Utilization  for  Load  Management  and  the Grid  Support ”,  IEEE  Transaction  on  Smart Grid .,  Vol.  4,  no.  2,  June 2013 [3] Tan Ma, Osama A . Mohammed, Fellow, IEEE, “ Optimal Charging of Plug-in  Electric  Vehicles  for  a  Car-Park  Infrastructure ”,  IEEE Transactions  On  Industry  Applications,  Vol.  50,  No.  4,  July/August 2014.
[4] S.  Deilami,  A.  S.  Masoum,  P.  S.  Moses,  and  M.  A.  S.  Masoum,
“Realtime Coordination of Plug-In Electric Vehicle Charging in Smart Grids to  Minimize  Power  Losses and  Improve  Voltage  Profile”, IEEE Trans. Smart Grid , vol. 2, no. 3, pp. 456–467, Sep. 2011.
[5] Preetham  Goli,  Student  member,  IEEE,  and  Wajiha  Shireen,  Senior member,  IEEE,  “ Photovoltaic  Charging  Station  for  Plug-In  Hybrid Electrical Vehiclees in a Smart  Grid Environment”. IEEE Transaction on Smart Grid ., 978-1-4577-2159-5.
[6] www.wikipedia.org/Charging_Station diakses pada Maret 2016
[7] Juan  Jesús  Alonso  Ayuso, “Real-Time  Modeling  of  Vehicle  to  Grid System” .  Student  Report.  Ingenieria  Industrial  (ICAI).  Aalborg University.  Pontoppidanstræde. 2012-2013
[8] Martin Hellmann, “ Fuzzy Logic Introduction ”, March, 2001