Abstrak — Pembangkit tenaga listrik yang beroperasi saat ini masih  didominasi  oleh  pembangkit-pembangkit  yang  tidak terbarukan. Pembangkit tidak terbarukan tersebut menggunakan bahan bakar fosil sehingga menghasilkan emisi karbon dioksida (CO2) ketika beroperasi. S elain itu permintaan terhadap energi listrik selalu berubah tiap waktu, se dangkan generator memiliki batas  untuk  kedinamisan  dalam  pembangkitannya.  S aat  ini, minimalisasi  biaya  pembangkitan  tidak  hanya  menjadi  satu kriteria  dalam  operasi  sistem  tenaga  listrik,  tetapi  juga mempertimbangkan aspek lingkungan dan teknis. Tugas akhir ini membahas permasalahan Dynamic Optimal Power Flow (DOPF) dengan  penambahan  sistem carbon  capture  and  storage (CCS ) pada  pembangkit.  Proses Carbon  Capture  and  Storage (CCS ) adalah rangkaian proses mulai dari pemisahan dan penangkapan CO2  hingga  menyimpannya  ke  dalam  tempat  penampungan (formasi geologi) untuk jangka waktu yang sangat lama. Metode optimasi  yang  digunakan  pada  tugas  akhir  ini  adalah Multi- Objective Particle Swarm Optimization (MOPS O). Fungsi  tujuan yang  akan  dioptimasi  adalah  biaya  pembangkitan  dan  emisi karbon dioksida (CO2). Plan yang digunakan pada optimasi ini adalah sistem IEEE 30 bus dengan modifikasi beban dinamik dan penambahan Carbon Capture and Storage Plants . Hasil pengujian menunjukkan  bahwa  metode  MOPS O  mampu  melakukan perhitungan  DOPF  mempertimbangkan Carbon  Capture  and Storage Plants .
Kata Kunci — DOPF , Multi-Objective, PSO, CCS, Emisi Karbon Dioksida (CO2)

## I. PENDAHULUAN
EBUTUHAN  energi  listrik  yang  terus  bertambah menyebabkan  energi  listrik  yang  harus  disuplai  oleh pembangkit menjadi sangat besar. Pembagkitan  tenaga listrik  di  Indonesia  pada  umumnya  masih  menggunakan pembangkit dengan bahan bakar fosil dan menghasilkan  emisi berupa  karbon  dioksida  (CO2)  yang  dibuang  ke  udara  dalam jumlah  besar.  Dan  untuk  mengurangi  emisi  karbon  dioksida (CO2)  yang  dihasilkan  pembangkit  tenaga  listrik  diperlukan teknologi penangkap karbon atau carbon capture and storage (CCS)  [1].  Selain  itu  permintaan  terhadap  energi  listrik  selalu berubah tiap waktu, sedangkan generator memiliki batas untuk kedinamisan  dalam  pembangkitannya.
Dynamic  Optimal  Power  Flow  ( DOPF ) adalah  sebuah metode untuk mencari daya yang dibangkitkan generator  agar
sesuai  dengan  permintaan  beban  yang  dibutuhkan  selama rentang waktu  tertentu, dan  sistem dapat  dioperasikan  secara ekonomis. Optimal  Power  Flow  ( OPF ) konvensional  adalah salah satu permasalahan optimisasi yang penting dalam sistem kelistrikan. OPF  bertujuan  untuk memenuhi  permintaan  beban dengan  mempertimbangkan  aspek  ekonomi,  lingkungan,  dan teknis.
Pada  tugas  akhir  ini,  dibahas  permasalahan  DOPF  dengan penambahan sistem carbon  capture  and  storage (CCS)  pada pembangkit. Metode optimasi yang digunakan pada tugas akhir ini  adalah Multi-Objective  Particle  Swarm  Optimization (MOPSO).  Metode  ini  dapat  mengoptimasi  lebih  dari  satu fungsi  tujuan  secara  bersamaan.  Diharapkan  hasilnya  dapat dipakai  sebagai  acuan  dalam  operasi  pembangkitan  dan penyaluran  daya  yang  optimal,  terutama  mengenai  biaya pembangkitan dan emisi  karbon yang dibuang ke udara.

## II. DYNAMIC OPTIMAL POWER FLOW
A. Dynamic Optimal Power Flow
Dynamic  optimal  power  flow (DOPF)    merupakan perhitungan aliran daya dengan kondisi beban berubah terhadap waktu  yang  memperhitungkan  biaya  pembangkitan  sehingga didapatkan  nilai pembangkitan yang optimal dengan meperhitungkan rugi-rugi saluran. DOPF merupakan perkembangan dari metode econimic dispatch (ED) dan optimal power  flow (OPF). Dynamic  optimal  power  flow direpresentasikan secara matimatis  sebgai berikut.
𝐹 = ∑ (∑ (𝑎 𝑖 𝑃 𝑔 𝑖 𝑡 2 + 𝑏 𝑖 𝑃 𝑔𝑖 𝑡 + 𝑐 𝑖 ) 𝑁𝑔 𝑖=1 )  $/𝑇 𝑇 𝑡=1 (1)
Keterangan,
F :  Fungsi biaya pembangkitan
P gi :  Daya yang dibangkitkan setiap unit pembangkit a i ,b i ,c i :  Koefisien biaya pembangkitan setiap unit pembangkit t :  Periode waktu pembangkitan ke t N g :  Total pembangkit
T :  Total periode waktu pembangkitan
Dalam  pengoptimasian  aliran  daya  dinamik,  ada  batasan- batasan  yang  harus  dipenuhi.  Batasan-batasan  pada  DOPF

## Dynamic Optimal Power Flow

## Mempertimbangkan Carbon Capture And Storage Plants Menggunakan Metode Multi-Objective Particle Swarm Optimization
Yauri Mahaputra, Rony Seto Wibowo,  Ni Ketut Aryani Jurusan Teknik Elektro, Fakultas  Teknologi  Industri,  Institut Teknologi  Sepuluh  Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : yauri.putra@gmail.com,  ronyseto@ee.its.ac.id, ketut.aryani@elect-eng.its.ac.id
K
dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu equalitity  constraint dan inequalitity constraint . Berikut adalah batasan-batasan DOPF. (1)  Equalitity constraint ∑ 𝑃 𝑔𝑖 𝑁𝑔 𝑖=1 (𝑡) = 𝑃 𝐷 (𝑡) + 𝑃 𝐿 (𝑡) (2)
Equalitity constraint adalah batasan dimana total daya yang dibangkitkan  ( P gi. )  sama  dengan  total  beban  ( P D. )  ditambah dengan rugi-rugi jaringan ( P L. ).
(2)  Inequalitity constraint
P gi.min ≤ P gi ≤ P gi.max (3) Q gi.min ≤ Q gi ≤ Q gi.max (4) V bi.min ≤ V bi ≤ V bi.max (5) S li ≤ S li.max (6) Ramp gi(down) ≤ P gi (t+1) - P gi ≤ Ramp gi(up) (7) Dimana P gi.min dan  P gi.max adalah batas  daya aktif  minimum dan  maksimum    keluaran  generator  ke-I; Q gi.min dan  Q gi.max adalah  batas  daya  reaktif  minimum  dan  maksimum    keluaran generator ke-I; V bi.min dan V bi.max adalah batas toleransi tegangan minimum  dan  maksimum    bus    ke-I; S li.max adalah  kapasitas hantar  maksimum  saluran  ke-i; Ramp gi( down) dan  Ramp gi( up) adalah batas ramp rate generator ke-i.
B. Emisi Karbon Diok sida dan CCS Pembangk it
Pembagkitan tenaga listrik pada umumnya masih menggunakan  pembangkit  dengan  bahan  bakar  fosil  dan menghasilkan  emisi  berupa  karbon  dioksida  (CO2)  yang dibuang  ke  udara  dalam  jumlah  besar.  Berikut  adalah persamaan emisi  karbon dioksida (CO2)  pembangkit [1].
𝐶 = ∑ (∑ (𝑑 𝑖 𝑃 𝑔𝑖 𝑡 ) 𝑁𝑔 𝑖 =1 )  𝑇𝑜𝑛/𝑇 𝑇 𝑡=1 (8)
Keterangan,
C :  Fungsi karbon dioksida yang dihasilkan pembangkitan P gi :  Daya yang dibangkitkan setiap unit pembangkit d i :  Koefisien karbon dioksida setiap unit pembangkit
t :  Periode waktu pembangkitan ke t N g :  Total pembangkit T :  Total periode waktu pembangkitan
Dan  untuk  mengurangi  emisi  karbon  dioksida  (CO2)  yang dihasilkan pembangkit tenaga listrik dipasang plan penangkap karbon atau carbon  capture  and storage (CCS) plan .  Proses Carbon Capture and  Storage (CCS)  adalah rangkaian  proses mulai  dari  pemisahan  dan  penangkapan  CO2  hingga menyimpannya  ke  dalam  tempat  penampungan  (formasi geologi) untuk  jangka waktu  yang  sangat lama.  Teknologi  ini secara  teknis  menawarkan  langkah  konkret  dalam  menangani volume  emisi  karbon  dioksida  (CO2)  dengan  menggunakan teknologi  yang  telah  ada  sebelumnya.  Dengan  demikian teknologi  yang  mampu  menjembatani  masa  transisi  menuju energi alternatif di masa depan dan memungkinkan dunia untuk tetap  menggunakan  bahan  bakar  fosil  tanpa  kekhawatiran. Pemasangan plan penangkap karbon akan membebani genrator, sehingga  daya  keluaran  generator  ke  sistem  akan  berkurang. Jika disumsikan  daya  yang  dikonsumsi oleh  plan  CCS  adalah P S dan  daya  yang  diberikan  ke  sistem  adalah P G ,  maka  daya yang dibangkitkan oleh generator dengan pemasangan plan ccs (P E ) adalah sebagai berikut. 𝑃 𝐸 = 𝑃 𝑂𝑈𝑇 (𝑆𝑌𝑆𝑇𝐸𝑀) + 𝑃 𝑠 (9)
Keterangan, P E
:  Daya yang dibangkitkan oleh generator dengan
Pemasangan plan ccs
P OUT( SYSTEM) :  Daya yang diberikan ke sistem P S :  Daya yang dikonsumsi plan ccs
𝐶 𝐸 = 𝑑 × 𝑃 𝐸 (10)
𝐶 𝑆 = 𝐶 𝐸 × 𝑛 (11) 𝑃 𝑆 = 𝛽 × 𝐶 𝑆 (12)
Keterangan,
C E :  Jumlah  karbon dioksida yang dihasilkan pembangkit dengan pemasangan plan ccs
C S :  Jumlah  karbon dioksida yang diserap
d :  Koefisien karbon dioksida pembangkit
n :  Rate carbon yang dicaprute
β :  Daya yang dikonsumsi plan ccs perton serapan
Dari persamaan (9) - (12), daya pembangkitan generator dengan pemasangan plan ccs (P E ) dapat dirumuskan sebagai berikut. 𝑃 𝐸 = 1 1−𝛽 𝑛 𝑑 𝑃 𝑂𝑈𝑇 (𝑆𝑌𝑆𝑇𝐸𝑀) (13)

## C. Efek  Pemasangan Plan CCS [1]
Pengoperasian  plan  CCS  menggunakan  energi  listrik,  dan energi  listrik  tersebut  dibebankan  pada  pembangkit  yang dipasang  sistem  CCS.  Sehingga  daya  keluaran  generator  ke sistem akan  berkurang dan  emisi karbon  dioksida (CO2)  yang dihasilkan  pembangkit  akan  berkurang.  Dalam  tugas  akhir  ini pemasangan  plan  CCS  dilettakan  pada  pembangkit  unit  1, dengan  rate  carbon  yang  dicapture n  = 85%  dan  daya dibebankan ke  pembangkit β  = 0.23 MW/Ton.  Berikut  adalah persamaaan daya yang harus dipenuhi ( equalitity- constraints) DOPF dan persamaan emisi yang dihasilakn pembangkit ketika dipasang plan CCS  pada pembangkit unit 1 [1].
∑ [𝑃 𝐸 𝑡 + ∑ 𝑃 𝑔𝑖 𝑡 𝑁𝑔 𝑖 =2 ] 𝑇 𝑡=1 = ∑ [𝑃 𝐷 𝑡 + 𝑃 𝐿 𝑡 + 𝑃 𝑆 𝑡 ] 𝑇 𝑡=1 (14)
𝐶 = ∑ [((1 − 𝑛)𝑑 1 𝑃 𝐸 𝑡 ) + (∑ (𝑑 𝑖 𝑃 𝑔𝑖 𝑡 ) 𝑁𝑔 𝑖=2 )] 𝑇 𝑡=1 (15)
Keterangan,
P E :  Daya yang dibangkitkan pembangkit unit 1
(pembangkit  tanpa Plan CCS)
P gi :  Daya yang dibangkitkan setiap unit pembangkit (pembangkit  tanpa Plan CCS)
P D :  Total beban sistem P L :  Total rugi-rugi  saluran P S :  Daya yang diserap plan CCS C :  Fungsi karbon dioksida yang dihasilkan pembangkitan d i :  Koefisien karbon dioksida setiap unit pembangkit n :  Rate carbon yang dicaprute (0.85) t :  Periode waktu pembangkitan ke t N g :  Total pembangkit T :  Total periode waktu pembangkitan

## III. PENERAPAN MOPSO PADA DOPF DENGAN CCS MEMPERTIMBANGKAN BIAYA DAN EMISI

## A. Multi Objective Optimization
Multi objective optimization merupakan pemecahan masalah optimasi dengan beberapa fungsi tujuan. Dalam pemecahannya, sering  kali  terjadi  konflik  diantara  tujuan  dan  solusinya bukanlah solusi  yang tunggal  tetapi berupa  himpunan  solusi. Pada  tugas  ini  menggunakan  metode weighted  sum untuk pemecahan masalah multi  objective  optimization .  Metode  ini mengkombinasikan  beberapa  fungsi  tujuan  ke-dalam  satu fungsi  tujuan  saja.  Metode  ini  sering  kali  digunakan  karena kesederhanaan dan  efesiensi dalam  komputasi. Berikut  adalah persamaan multi objective yang digunakan pada tugas akhir ini.
min(𝑓𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠) = 𝑤 1 . 𝑓 1 + 𝑤 2 . 𝑓 2 (16)
keterangan, fitness :  Fungsi tujuan w 1 :  Bobot (weight) fungsi biaya pembangkitan f 1 :  Fungsi tujuan biaya pembangkitan w 2 :  Bobot (weight) fungsi emisi  karbon dioksida (CO2) f 2 :  Fungsi tujuan emisi  karbon dioksida (CO2)

## B. Particle Swarm Optimization (PSO)
Particle  Swarm  Optimization  mulai  diperkenalkan  oleh Kennedy  dan  Eberhart  pada  tahun  1995.  Algoritma  PSO terinspirasi  dari  perilaku  populasi  burung  untuk  mencari sumber  makanan  yang  terbaik.  Setiap  individu  pada  populasi burung  disebut  partikel.  Letak  sumber  makanan  terbaik direpresentasikan  sebagai  nilai  yang  optimal  pada  pencarian oleh algoritma PSO. Ketika  partikel menemukan letak  makanan terbaik,  partikel  lain  akan  bergerak  ke  arah  partikel  yang menemukan  letak  makanan  terbaik  tersebut.  Bila  ada  partikel lain yang menemukan letak makanan yang lebih baik dari pada letak  sebelumnya,  partikel  yang  lain  akan  mengubah  arah  ke arah  makanan  yang  lebih  baik.  Ketika  burung  terbang  untuk mencari  makanan,  setiap  burung  menentukan  posisinya berdasarkan  pengalamannya  sendiri  (Pbest)  dan  berdasarkan pengalaman dari partikel lainnya  (Gbest)  [2]. Proses  pencarian Pbest dan Gbest dapat diilustrasikan pada Gambar  1 [3].
Gambar 1. Konsep pencarian Pbest dan Gbest dari PSO
Selama  proses  pencarian  makanan  tersebut,  terdapat  dua istilah  yang  ada  pada  algoritma  PSO  yaitu  kecepatan  partikel
dan  posisi  partikel.  Kedua  istilah  tersebut  direpresentasikan pada persamaan berikut.
𝑉 𝑖 𝑖𝑡 +1 = 𝑤 𝑖𝑡 .𝑉 𝑖 𝑖𝑡 + 𝑐 1 .𝑟. (𝑃𝑏𝑒𝑠𝑡 𝑖 − 𝑋 𝑖 𝑖𝑡 ) +𝑐 2 .𝑟. (𝐺𝑏𝑒𝑠𝑡 − 𝑋 𝑖 𝑖𝑡 ) (17)
𝑋 𝑖 𝑖𝑡 +1 = 𝑋 𝑖 𝑖𝑡 + 𝑉 𝑖 𝑖𝑡 +1 (18)
𝑤 𝑖𝑡 = 𝑤 𝑚𝑎𝑥 − (𝑤𝑚𝑎𝑥−𝑤𝑚𝑖𝑛)𝑖𝑡 𝑖𝑡𝑚𝑎𝑥 (19) Keterangan, 𝑋 𝑖 𝑖𝑡 :  Posisi partikel  ke-i,  iterasi saat ini
𝑉 𝑖 𝑖𝑡 :  Kecepatan partikel  ke-i,  iterasi saat ini
𝑋 𝑖 𝑖𝑡+1 :  Posisi partikel  ke-i,  iterasi selanjutnya
𝑉 𝑖 𝑖𝑡 +1
:  Kecepatan partikel  ke-i,  iterasi selanjutnya
𝑐 1 : Cognitive constant (learning rate) 𝑐 2 : Social constant (learning rate) 𝑟 : Nilai  random anatar 0 dan 1 𝑃𝑏𝑒𝑠𝑡 𝑖 :  Posisi terbaik  dari partikel  ke-i 𝐺𝑏𝑒𝑠𝑡 :  Posisi terbaik  dari seluruh populasi 𝑤 𝑖𝑡 :  Koefisien inersia iterasi saat ini 𝑤 𝑚𝑖𝑛 :  Koefisien inersia minmal 𝑤 𝑚𝑎𝑥 :  Koefisien inersia maksimal 𝑖𝑡 :  Iterasi yang selalu berubah dari 1,2,3,…, it max it max :  Nilai  iterasi maksimal  yang  di tentukan

## C. Penerapan MOPSO Untuk  Menyelesaik an DOPF Dengan Pemasangan Plan CCS
Metode penyelesain  yang  digunakan  dalam  tugas  akhir  ini adalah  Algoritma  MOPSO.    Bertujuan  untuk  mencari  nilai fitnes minimum dari  2 fungsi tujuan  yaitu biaya  pembangkitan dan  emisi  karbon  dengan  memperhatikan  batasan -batasan DOPF.  Diagram  Alir  MOPSO  Untuk  Menyelesaikan  DOPF dapat dilihat pada Gambar  2.

## (1)  Inisialisasi Awal
Parameter  awal  yang  digunakan  pada  tugas  akhir  ini merupakan  inisialisasi  awal  algoritma  PSO  yang  digunakan dalam  analisi  aliran  daya  optimal  pada  sistem.  Parameter tersebut adalah sebagai berikut.
Jumlah  swarm =  50 Jumlah  variable =  6 Iterasi maksimal =  100 Cognitive constant =  0.01 Social constant =  0.5 Koefisien inersia min =  0.4 Koefisien inersia max =  0.9
Pertikel adalah  sebuah  himpunan yang  terdiri  dari  variable. Variable  adalah  parameter  yang  akan  dioptimasi  dalam  tugas akhir  ini.  Fungsi  objecktif  dari  tugas  akhir  ini  mencari  nilai fitnes minimum dari  2 fungsi tujuan  yaitu biaya  pembangkitan dan  emisi  karbon  dengan  memperhatikan  batasan -batasan DOPF. Iterasi maksimal adalah banyaknya proses pengulangan yang  dilakukan  dalam  optimasi  nilai fitnes . Social dan Cognitive adalah konstanta yang telah ditetapkan dalam metode optimasi menggunakan algoritma particle swarm optimization .
Mulai Input Data (Sistem IEEE 30 Bus, Fungsi
Biaya, Fungsi Emisi Co2, Plan
CCS, Parameter PSO dan
Bobot)
Penentuan Posisi Awal dan Kecepatan Awal Partikel
Memperbarui Kecepatan Partikel Iterasi Maksimal Selesai Perhitungan Load Flow, Biaya Pembangkitan, Emisi Karbon Dioksida (Co2)
Penyeleksian Partikel yang Melanggar Batasan ( equalitity dan inequalitity constraints ) Penentuan Pbest dan Gbest Pembatasan Pergerakan Partikel Memperbarui Posisi Partikel Jam-24 Ya Tidak Tidak Output Data (Biaya Pembangkitan, Emisi Co2, Hasil Load Flow) Ya

## Gambar 2. Diagram Alir MOPSO Untuk Menyelesaikan DOPF

## (2)   Inisialisasi Kecepatan
Parameter kedua  yang  diinisialisasi adalah  kecepatan  gerak partikel.  Kecepatan  gerak  partikel  didefinisikan  menjadi  dua yaitu  kepatan  minimal  dan  kecepatan  maksimal.  Kecepatan minimal  partikel  adalah  nol  dan  kecepatan  maksimal  dari partikel adalah  nilai acak  dari setengah  selisih batas  maksimal pembangkitan dikurang batas minimal pembangkitan. Kecepatan  maksimal  partikel  dapat  dirumuskan  sebagai berikut.
𝑉 𝑚𝑎𝑥 = 0.5 × (𝑃 𝑚𝑎𝑥 − 𝑃 𝑚𝑖𝑛 ) (20)
Keterangan,
V max :  Kecepatan maksimal  partikel P max :  Daya pembangkitan maksimal  dari tiap unit pembangkit
P min :  Daya pembangkitan minimal  dari tiap unit pembangkit
(3)  Pembangk itan Posisi dan Kecepatan Awal Partik el
Pembangkitan  Posisi  dan  Kecepatan  Awal Partikel
mengunakkan  motode  pembangkitan  acak.  Pembangkitan posisi  awal  dari  tiap-tiap  partikel  (pembangkit)  tidak  boleh melebihi batas  daya  pembangkitan  minimal  dan  maksimal  dari tiap-tiap  unit.  Selain  itu,  pembangkitan  kecepatan  awal  tidak boleh  melebihi  kecepatan  maksimal.  Pembangkitan  posisi  dan kecepatan awal partikel  dapat dirumuskan sebagai berikut.
𝑋 1 = 𝑃 𝑚𝑖𝑛 + (𝑃 𝑚𝑎𝑥 − 𝑃 𝑚𝑖𝑛 ) (21)
𝑉 1 = 𝑉 𝑚𝑖𝑛 + (𝑉 𝑚𝑎𝑥 − 𝑉 𝑚𝑖𝑛 ) (22)
Keterangan,
X 1 :  Posisi awal  dari tiap partikel  (pembangkit) V 1 :  Kecapatan awal dari tiap partikel  (pembangkit)
P mi n :  Daya pembangkitan maksimal  dari tiap unit pembangkit
P max :  Daya pembangkitan minimal  dari tiap unit pembangkit V min :  Kecepatan minimal  tiap partikel  (pembangkit) V max :  Kecepatan maksimal  tiap partikel  (pembangkit) rand :  Nilai  random anatar 0 dan 1

## (4)  Evaluasi Nilai Fitness Populasi
Parameter  nilai fitness populasi  adalah  proses  menentukan nilai fitness terbaik  dengan  memperhatikan  batasan-batasan yang telah ditentukan. Batasan tersebut adalah aliran daya pada sistem,  tegangan  bus  minimal  dan  maksimal, ramp  rate . Partikel  yang  melanggar  batasan  yang  telah  d itentukan  akan diberi  tanda  sehingga  partikel  tersebut  tidak  termasuk  dalam pemilihan  calon solusi.
Cara  yang  dilakukan  untuk  penandaan  partikel  yang melanggar  batas  adalah  dengan  merubah  nilai fitness partikel tersebut  menjadi  nilai  yang  sangat  besar  sehingga  partikel tersebut tidak termasuk dalam  pemilihan  calon solusi.
(5)  Penentuan Posisi Terbaik  Lok al dan Global
Parameter  pemilihan fitness pada  metode  PSO  didasarkan pada dua hal yaitu posisi terbaik lokal dan posisi terbaik global. Posisi terbaik lokal adalah  posisi terbaik yang dimiliki  masing- masing partikel sedangakan posisi terbaik global adalah posisi terbaik yang dimiliki  oleh kumpulan partikel  tersebut.
Fungsi  tujuan  pada  tugas  akhir  ini  mencari  nilai fitness minimum dari dua fungsi tujuan yaitu biaya pembangkitan dan emisi  karbon  dioksida  (CO2)  dengan  memperhatikan  batasan - batasan yang telah ditentukan dalam DOPF. Jika partikel yang menjadi  calon  solusi  memenuhi  batasan  tersebut  maka  nilai fitness partikel tersebut akan menjadi posisi terbaik partikel itu sendiri (Pbest).
Posisi terbaik global (Gbest) didapatkan dengan cara mencari nilai paling  minimum  dari  partikel yang  memiliki  posisi  terbaik lokal.  Setiap  partikel  akan  mengevaluasi  dirinya  sendiri  dan partikel  lain dalam  pencarian posisi terbaik global.

## (6)  Pembaruan Kecepatan Partik el
Proses  pembaruan  kecepatan  masing-masing  partikel bertujuan  agar  metode  PSO  dapat  mencapai  konvergensi dengan  cepat.  Setiap  partikel  memiliki  kecenderungan tersendiri  dalam  menentukan  pembaruan  kecepatannya. Pembaruan  kecepatan  setiap  partikel  mengacu  pada  dua  hal yaitu posisi terbaik lokal partikel itu sendiri (Pbest)  atau posisi terbaik  global  dari  keseluruhan  partikel  (Gbest).  Partikel tersebut dengan  konstanta  pergerakan yang  diatur  acak  akan
cenderung  mendekati  posisi  terbaik  global  atau  cenderung menjauh dari posisi  terbaik global karena  pada iterasi  tertentu posisi  terbaik  global  tersebut  belum  tentu  akan  menjadi  nilai dengan fungsi tujuan terbaik.

## (7) Pembatasan Pergerak an Partik el
Pada setiap transisi antara akhir iterasi dan kembali ke tahap awal iterasi  selanjutnya, partikel  akan bergerak  acak  sehingga ada  kemungkinan  partikel  tersebut  menuju  daerah  yang melanggar batasan. Cara yang dilakukan untuk menghindari hal tersebut adalah dengan membatasi pergerakan partikel.

## IV. HASIL DAN ANALISIS
Pengujian
DOPF dengan
penambahan CCS mempertimbangkan  biaya  dan  emisi  pada  tugas  akhir  ini menggunakan  sistem  IEEE  30  bus  dengan  penambahan  plan CCS  pada  generator  1  dan  modifikasi  beban  menjadi  dinamik [1]. Data beban dan plan CCS yang digunakan pada simulasi ini adalah sebagai berikut.
T abel 1. Fungsi Emisi CO2 Pembangkit Sistem IEEE 30 Bus Jam Total Be ban MW MVAR 1 202 89.95201 2 190 84.60833 3 181 80.60056 4 183 81.49118 5 191 85.05363 6 200 89.0614 7 232 103.3112 8 252 112.2174 9 255 113.5533 10 267 118.897 11 269 119.7876 12 252 112.2174 13 233 103.7565 14 246 109.5455 15 236 105.0924 16 253 112.6627 17 268 119.3423 18 279 124.2406 19 283.4 126.2000 20 275 122.4594 21 272 121.1235 22 253 112.6627 23 237 105.5378 24 225 100.1941
T abel 2.
Data Plan Carbon Capture and Storage (CCS)
Pe masangan Β (MW/Ton) n (% ) Generator 1 0.23 85
Pengujian  dibagi  menjadi  dua  kasus  utama,  kasus  pertama DOPF  tanpa  pemasangan  plan  CCS  dan  kasus  kedua  DOPF dengan pemasangan plan carbon capture and storage (CCS). Pada  tiap  kasus  utama  dilakukan  11  percobaan  dengan pembobotan  yang  berbeda-beda.  Hasil  percobaan  ini ditunjukkan pada Tabel 3 dan Tabel 4 Dari hasil tabel tersebut dibuat kurva  biaya  dan  emisi  kardon  dioksida  (CO2)  tiap-tiap kasus yang ditunjukkan pada Gambar  3  - 5.
T abel 3.

## Hasil Kasus 1 T anpa Plan CCS
Pe rcobaan W 1 (Biaya) W 2 (C O 2) Biaya ($) C O 2 (Ton) 1 1.00 0.00 15602.97430 6432.06551 2 0.90 0.10 15604.56089 6383.96610 3 0.80 0.20 15609.46395 6336.75593 4 0.70 0.30 15647.88817 6228.15730 5 0.60 0.40 15735.19425 6071.69699 6 0.50 0.50 15879.21720 5909.70828 7 0.40 0.60 16109.26702 5716.17566 8 0.30 0.70 16374.95994 5573.61257 9 0.20 0.80 16814.00346 5437.36924 10 0.10 0.90 17215.58921 5355.10182 11 0.00 1.00 18910.18984 5313.84688 T abel 4. Hasil Kasus 2 Dengan Plan CCS Pe rcobaan W 1 (Biaya) W e 2 (C O 2) Biaya ($) C O 2 (Ton) 1 1.00 0.00 18199.67698 3750.80980 2 0.90 0.10 18201.20424 3686.70938 3 0.80 0.20 18216.24478 3610.02021 4 0.70 0.30 18244.98728 3517.44624 5 0.60 0.40 18325.28275 3381.79884 6 0.50 0.50 18493.31273 3198.29830 7 0.40 0.60 18804.15266 2945.45443 8 0.30 0.70 19269.49936 2694.04982 9 0.20 0.80 19417.97398 2668.27866 10 0.10 0.90 19544.52003 2635.15374 11 0.00 1.00 19568.82365 2631.23970
Gambar 3. Kurva Biaya dan Emisi CO2 Kasus T anpa Plan CCS
Gambar 4. Kurva Biaya dan Emisi CO2 Kasus Dengan Plan CCS
Gambar 5. Kurva (Plot) Biaya dan Emisi CO2 Gabungan
Berdasarkan hasil percobaan tersebut dapat diketahui bahwa pemasangan  plan carbon  capture  and  storage (CCS)  akan memperbesar biaya pembangkitan dan dapat mengurangi emisi karbon dioksida (CO2). Variasi pembobotan sangat mempengaruhi biaya pembangkitan dan emisi karbon  dioksida (CO2).  Dimana,  semakin  besar  nilai  bobot  yang  diberikan untuk  biaya  pembangkitan  atau  emisi  karbon  dioksida  (CO2), maka  biaya  pembakitan  atau  karbon  dioksida  (CO2)  semakin kecil.  Sebaliknya,  Semakin  kecil  nilai  bobot  yang  diberikan untuk  biaya  pembangkitan  atau  emisi  karbon  dioksida  (CO2), maka  biaya  pembakitan  atau  karbon  dioksida  (CO2)  semakin besar.

## V. KESIMPULAN
Pengujian  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  DOPF tanpa pemasangan plan carbon capture and storage (CCS) dan DOPF dengan pemasangan  plan carbon  capture and  storage (CCS).  Hasil  simulasi  membuktikan  bahwa  pemasangan  plan carbon  capture  and  storage (CCS)  akan  memperbesar  biaya pembangkitan  dan  dapat  mengurangi  emisi  karbon  dioksida (lihat Gambar  5).
Semakin  besar  nilai  bobot  yang  diberikan  un tuk  biaya pembangkitan,  maka  biaya  pembangkit  akan  semakin  murah yaitu sebesar  $18199.67698  dan sebaliknya  semakin  kecil  nilai bobot  yang  diberikan  untuk  biaya  pembangkit,  maka  biaya pembangkitan  akan semakin mahal  yaitu sebesar $ 19568.82365  (kasus pembobotan yang sama).
Sebaliknya  ketika  nilai  bobot  yang  diberikan  untuk  emisi karbon  dioksida  (CO2)  semakin  besar,  maka  emisi  karbon dioksida (CO2) yang dihasilkan pembangkit akan semakin kecil yaitu  sebesar  2631.23970  Ton  dan  sebaliknya  semakin  kecil nilai bobot yang diberikan untuk emisi karbon dioksida (CO2), maka emisi karbon dioksida (CO2) yang dihasilkan pembangkit akan  semakin  besar  yaitu  sebesar  3750.80980  Ton  (kasus pembobotan yang sama).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Yupeng Xiang, Zhinong Wei,  Guoqiang Sun, Yonghui Sun,  Haixiang Zang. Multi-Objective Dynamic Optimal Power Flow using Fuzzy Sets T heory Incorporating a Carbon Capture Power Plant. Hohai University.
China : 2015
[2] Santosa  Budi,  Willy  Paul,  “ Metoda  Meteheuristik  Konsep  dan Implementasi”, Prima Printing, Surabaya, 2011
[3] Wahyudi Afif  Nur,  Wibowo  Rony  Seto,  Robandi  Imam,  “Dynamic Optimal Power Flow  dengan kurva biaya  pembangkitan tidak  mulus menggunakan Particle Swarm Optimizat ion”, Institut T eknologi Sepuluh Nopember, Indonesia, 2014