## OPTIMALISASI PID POWER SYSTEM STABILIZER MENGGUNAKAN FIRE FLY ALGORITHM PADA SISTEM PEMBANGKIT LISTRIK JAWA-BALI

## Adi Kurniawan
Jurusan Teknik Sistem Perkapalan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya e-mail: adi.kurniawan@ne.its.ac.id
Abstrak —Perubahan nilai beban menyebabkan terjadinya osilasi frekuensi dan tegangan pada generator di  sistem  pembangkit  listrik  multi  mesin.  Oleh  sebab  itu,  kompensator  diperlukan  untuk  meningkatkan kestabilan frekuensi dan tegangan, sehingga osilasi terjadi dalam waktu yang singkat dan dengan amplitudo rendah. Pada makalah ini, diusulkan sebuah kontroler untuk meningkatkan kestabilan dinamik pada sistem pembangkit listrik Jawa-Bali. Kontroler yang diusulkan adalah PID Power System Stabilizer (PSS) yang dituning dengan Fire Fly Algorithm (FFA). Hasil simulasi menunjukkan bahwa kontroler yang diusulkan dapat meredam osilasi secara cepat dan dengan amplitudo yang rendah bila dibandingkan dengan sistem tanpa kontroler pada sistem pembangkit listrik Jawa-Bali.
Kata Kunci :  Power System Stabilizer, Fire Fly Algorithm , Pembangkit Multi Mesin, Kontroler PID,

## Osilasi Frekuensi
Abstract —The  change  of  load  value  causes  oscillation  on  frequency  and  voltage  of  the  generator  in  a multi-machine  power  generation  system.  Therefore,  compensator  is  necessary  to  increase  the  frequency and  voltage  stability,  so  that  oscillation  occurs  in  a  short  time  and  with  low  amplitude.  In  this  paper,  a controller to improve the dynamic stability of Java-Bali power generator system is proposed. The proposed controller  is  PID  Power  System  Stabilizer  (PSS)  which  is  tuned  by  Fire  Fly  Algorithm  (FFA).  The simulation  results  show  that  the  proposed  controller  can  dampen  oscillations  quickly  and  with  lower amplitude when compared to the system without a controller on Java-Bali power generation system.
Keywords  :  Power  System  Stabilizer,  Fire  Fly  Algorithm,  Multi  Machine  Generator,  PID  Controller,

## Frequency Oscillation

## I. PENDAHULUAN
Contoh Kestabilan merupakan masalah yang membutuhkan perhatian lebih, dalam perencanaan  sistem  tenaga  listrik.  Selama sistem  dalam  operasi  normal,  komponen- komponen dari sistem tenaga listik memberikan  keseimbangan  antara  kebutuhan dari  suplai daya reaktif  dan  aktif. Kestabilan sistem  tenaga  listik  terkait  dengan  komponen- komponen  pada  sistem  tenaga  listrik    dalam memberikan  keseimbangan  tersebut.  Jika terjadi    perubahan    secara    mendadak,    ada kemungkinan keseimbangan tersebut terganggu  sehingga  mengakibatkan  sistem tenaga  listrik  tidak  dapat  kembali  pada  titik keseimbangan normal Salah satu efek gangguan adalah  osilasi  elektromekanik  yang  jika  tidak diredam  dengan  baik  maka  sistem  akan terganggu  dan  dapat  keluar  dari  area kestabilannya sehingga mengakibatkan
pengaruh yang lebih buruk seperti  pemadaman total.
Terdapat  dua  macam  gangguan  yang mempengaruhi  kondisi  kestabilan  sistem  yaitu gangguan  transien  dan  gangguan  dinamik. Gangguan transien adalah gangguan besar yang terjadi  seperti  hubung  singkat  ataupun  putus jaring transmisi. Sedangkan gangguan dinamik adalah  gangguan  kecil  yang  sering  terjadi  dan dapat  mengganggu  kestabilan.  Salah  satu penyebab gangguan dinamik adalah perubahan beban. Gangguan dinamik ini dapat menyebabkan performa dinamik sistem menjadi  terganggu  bahkan  dapat  membawa sistem ke daerah tidak stabil [1].
Dinamika  sistem  tenaga  terkait  dengan kondisi  dinamik  dari  mesin  sinkron  yang terhubung secara interkoneksi dengan jaringan [2].  Perubahan  beban  akan  menyebabkan perubahan  sudut  rotor  dari  generator  yang terhubung  dengan  jaringan.  Perubahan  sudut
rotor  ini  umumnya  dilalui  dengan  adanya osilasi. Osilasi pada perubahan sudut generator akan menyebabkan terjadinya osilasi frekuensi dan tegangan yang dapat menyebabkan jaringan listrik  menjadi  tidak  stabil  dan  dapat  merusak peralatan elektronik pada sisi beban.
Osilasi  sistem  elektromekanik  merupakan salah  satu  fenomena  paling  kompleks  pada dinamika  sistem  tenaga  listrik.  Kompleksitas dari osilasi elektromekanik dan kesulitan dalam pengontrolannya, merupakan akibat dari frekuensi  dan  pola  osilasi  yang  bervariasi. Osilasi  pada  sistem  elektromekanik  dapat dibagi  menjadi  2  jenis,  yaitu  osilasi  lokal  dan osilasi  inter  area.  Osilasi  lokal  merupakan osilasi  dari  sebagian  kecil  generator  terhadap keseluruhan sistem. Frekuensi dari osilasi lokal umumnya  antara  1  hingga  2  Hz.  Osilasi  inter area  adalah  osilasi  yang  melibatkan  banyak generator, dimana antara satu generator dengan yang  lain  saling  berosilasi.  Frekuensi  dari osilasi inter area umumnya antara 0,1 hingga 1 Hz [3].
Dalam sistem multimesin, perubahan keadaan  suatu  mesin  akan  mempengaruhi keadaan  mesin  lainnya.  Hal  ini  disebabkan karena  antara  mesin  yang  satu  dengan  mesin lainnya  terhubung  secara  elektrik  melalui jaringan transmisi [4].
Pada sistem multi-machine yang peredaman osilasinya  kurang  baik,  harus  digunakan beberapa  PSS.  Untuk  sistem  kelistrikan berskala besar yang mempunyai banyak mesin terinterkoneksi,  tuning  parameter  dari  PSS merupakan  hal  yang  sangat  kompleks.  Untuk mengatasi  hal  ini,  para  periset  mencoba  untuk menyederhanakan  permasalahan  ini  dengan merang  prosedur  tuning  yang  sederhana  dan intuisif  berdasarkan  pengalaman  dan  analisis sistem [5].
Pada  makalah  ini,  diusulkan  metode tuning  PSS  dengan  menggunakan  kecerdasan buatan,  yaitu  FFA,  kemudian  PSS  tersebut dikombinasikan dengan kontroler PID. Dengan mengkombinasikan  PSS  dan  kontroler  PID, didapatkan respon dinamik ang lebih stabil pada sistem pembangkit listrik Jawa-Bali.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Fire  fly  algorithm  (FFA)  adalah  sebuah teknik optimisasi yang diinspirasi oleh kelakuan
dari kunang-kunang dan fenomena komunikasi bioluminescent [6].
Formula dari algoritma ini adalah sebagai berikut:
1. Semua kunang-kunang dianggap unisexual,  sehingga  seekor  kunang- kunang  akan  tertarik  dengan  semua kunang-kunang yang lain.
2. Tingkat  ketertarikan  sebanding  dengan tingkat  kecerahan,  dan  untuk  dua  ekor kunang-kunang,  seekor  yang  kurang cerah  akan  tertarik  ke  yang  lebih  cerah dan  bergerak  ke  arah  kunang-kunang yang  lebih  cerah.  Namun  tingkat kecerahan  akan  berkurang  ketika  jarak semakin bertambah
3. Jika tidak ada kunang-kunang yang lebih cerah  daripada  kunang-kunang  inisial, kunang-kunang  tersebut  akan  bergerak secara acak.
Tingkat  kecerahan  tersebut  diasosiakan dengan  objective  function  dari  permasalahan yang diteliti.
Ada  dua  hal  yang  berkaitan  dan  sangat penting dalam firefly algorithm yaitu intensitas cahaya  dan  fungsi  keatraktifan.  Tingkat intensitas  cahaya  pada  seekor  kunang-kunang dapat dituliskan sebagai:
( ) ( ) I x f x  (1)
Dimana  I(x)  merupakan  tingkat  intensitas cahaya  dari  kunang-kunang  dan  dan  f(x) merupakan tujuan permasalahan yang dicari.
Tingkat keatraktifan β bernilai relative. Hal ini  disebabkan  intensitas  cahaya  dinilai  oleh kunang-kunang yang lain. Hasil penilaian akan berbeda tergantung jarak antara kunang-kunang yang  satu  dengan  yang  lain  (r ij ).  Fungsi keatraktifan dapat dituliskan sebagai berikut:
( ) 0 ( ) , 1 m ij r ij r e m       (2)
dimana γ adalah tingkat absorsi.
Jarak  antara  kunang-kunang  i  dan  j  dapat ditentukan  dengan  persamaan  dalam  diagram kartesius sebagai berikut:
    2 2 ij i j i j r x x y y     (3)
Pergerakan kunang-kunang i menuju tingkat intensitas  cahaya  terbaik  dapat  dilihat  dari persamaan berikut:
2 1 ( ) ( ) 2 ij r i i j x x e x x a rand         (4)
dimana x i adalah posisi awal kunang-kunang, β 0 adalah  tingkat  keatraktifan  awal  dari  kunang- kunang dan α adalah bilangan antara 0 dan 1.
Pada  makalah  ini, fitness  function atau tujuan  permasalahan  yang  dicari  adalah  sudut dari  PSS  ditambah  dengan  sudut  dari exciter mendekati 0.
Parameter  dari  FFA  yang  digunakan  pada makalah ini adalah sebagai berikut:
Jumlah kunang-kunang = 20 Jumlah iterasi maksimum = 100 α = 0.25 β 0 = 0.2 γ = 1
Dengan mengaplikasikan teknik FFA, akan didapatkan parameter-parameter dari PSS yang digunakan.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Pada makalah ini, sistem pembangkit yang akan  diperbaiki  kestabilannya  adalah  sistem pembangkit  Jawa  Bali  yang  terdiri  dari  8  unit pembangkit dengan 25 bus. Struktur dari setiap unit pembangkit ditunjukkan oleh Gambar 1.
Governor + Turbin Generator AVR & Sistem Eksitasi PSS-PID Vt generator Vkontrol
Gambar 1. Struktur Unit Pembangkit
Parameter  dinamik  dari  unit  pembangkit pada sistem disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Parameter Dinamik Mesin Unit Xd (p.u.) Xd’ (p.u.) Xq (p.u.) Xq’ (p.u.) 1 2.23 0.297 2.19 0.487 2 2.23 0.297 2.19 0.487 3 2.23 0.297 2.19 0.487 4 2.23 0.297 2.19 0.487 5 2.23 0.297 2.19 0.487 6 2.23 0.297 2.19 0.487 7 2.23 0.297 2.19 0.487 8 2.23 0.297 2.19 0.487
Selain  parameter  dinamik,  data  lain  yang perlu diketahui adalah parameter governor dan sistem eksitasi. Parameter governor dan sistem eksitasi disajikan pada Tabel 2 .
Tabel 2 . Parameter Governor dan Sistem Eksitasi Unit H (det) Kg (p.u) Tg (p.u) K A (p.u) T A (det) Tdo (det) 1 5.19 20 1 400 0.05 9.45 2 1.82 20 1 100 0.02 9.45 3 2.86 18 2 100 0.04 9.99 4 1.64 18 2 100 0.02 8 5 3.2 20 1 100 0.05 4.57 6 2.54 20 1 300 0.04 9.45 7 4.42 20 1 400 0.05 7.9 8 2.76 20 1 100 0.04 9.45
Komponen  pada  sistem  ekstasi  bersifat statis.  Rectifier  statis  menyuplai  arus  eksitasi melalui belitan medan generator.
Data impedansi saluran dari masing-masing unit pembangkit ke bus terdekat disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Parameter Impedansi Saluran Unit Pembangkit Unit R+JX(p.u) 1 0.00063+j0.00701 2 0.00282+j0.02711 3 0.00147+j0.01417 4 0.00196+j0.02190 5 0.01353+j0.15141 6 0.00139+j0.01340 7 0.00444+j0.04962 8 0.00399+j0.04460
Pada  makalah  ini,  kontrol  peredam  yang digunakan adalah PSS yang ditala dengan FFA dan  dikombinasikan  dengan  kontroler  PID. Kontroler  ini  diletakkan  pada  setiap  mesin
dengan  parameter  yang  berbeda-beda  Desain dari kontroler yang digunakan ditunjukkan oleh Gambar 2.
PID Vkontrol
Gambar 2. Desain Kontroler PSS dan PID
Input  dari  kontroler  PSS-PID  adalah deviasi  dari  sudut  rotor.  PSS  yang  digunakan terdiri dari 4 unit lead-lag networks . Output dari kontroler  adalah  tegangan  kontrol  (Vkontrol) yang  akan  dikurangkan  dengan  tegangan referensi, lalu menjadi input AVR.
Untuk mendapatkan parameter dari komponen  PSS  masing-masing  pembangkit, data  setiap  pembangkit  yang  belum  dipasang kontroler  PID  ditune  dengan  FLA.  Hasil  dari tuning  FLA  adalah  komponen-komponen penyusun  PSS.  Hasil  tuning  FLA  dituliskan pada Tabel 4.
Tabel 4. Parameter PSS
Setelah  PSS  dipasang  dan  parameter  PSS diisi sesuai dengan tuning FLA, kontroler PID dipasang  pada  sistem.  Nilai  dari  parameter penyusun kontroler PID didapatkan dengan PID tuner  yang  terdapat  pada  perangkat  lunak Matlab.  Nilai  parameter  penyusun  kontroler PID dituliskan pada Tabel 5.
Tabel 5. Parameter PID Unit Kp Ki Kd 1 5 1 1 2 20 1 5 3 30 1 15 4 75 15 15 5 100 1 1 6 5 0.1 0.5 7 50 1 10 8 50 5 15
Tuning  parameter  PID  dilakukan  satu persatu.  Nilai  parameter  tiap  mesin  berbeda- beda untuk mendapatkan respon terbaik.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada makalah ini, dilakukan perbandingan antara sistem tanpa kontrol peredam dan sistem dengan kombinasi kontroler PSS dan PID. Hasil simulasi yang diamati adalah deviasi sudut rotor dari  masing-masing  unit  pembangkit.  Seperti telah  disebutkan  pada  bagian  pendahuluan, perubahan beban akan menyebabkan pergeseran  sudut  rotor.  Pergeseran  tersebut tidak dapat dilalui secara mulus dan menyebabkan osilasi pada sudut rotor.
Pada  awal  simulasi,  sistem  belum  diberi beban. Pada detik ke 5, beban sebesar 0.05 p.u. diberikan  pada  masing-masing  pembangkit, baik pada sistem tanpa kontroler maupun pada sistem  dengan  kontroler  PSS-PID.  Hasil simulasi  deviasi  sudut  rotor  masing-masing pembangkit,  baik  sistem  tanpa  kontroler  dan sistem  dengan  kontroler  ditunjukkan  pada Gambar  3,  Gambar  4,  Gambar  5,  Gambar  6, Gambar  7,  Gambar  8,  Gambar  9  dan  Gambar 10.  Pada  masing-masing  gambar  ditunjukkan perbandingan  secara  langsung  respon  deviasi sudut  rotor  antara  sistem  tanpa  kontroler  dan sistem dengan kontroler.
Gambar 3. Deviasi Sudut Rotor Generator 1
Gambar 5. Deviasi Sudut Rotor Generator 3
Hasil  simulasi  pada  Gambar  3 hingga Gambar  10 menunjukkan  bahwa  pada  sistem tanpa  kontroler,  deviasi  sudut  rotor  terjadi cukup  lama  walaupun  akhirnya  dapat  kembali ke  kondisi steady-state .  Namun  dapat  dilihat pula  bahwa  sistem  yang  menggunakan kontroler  PSS-PID  mampu  mengembalikan sudut  rotor  jauh  lebih  cepat  dan  dengan overshoot yang  lebih  rendah  pada  hampir seluruh mesin dibandingkan pada sistem tanpa kontroler. Perkecualian terjadi pada generator 4 dimana pada sistem dengan kontroler PSS-PID, overshoot sedikit  lebih  tinggi  dibandingkan pada sistem tanpa kontroler. Namun untuk
Gambar 4. Deviasi Sudut Rotor Generator 2
Gambar 6. Deviasi Sudut Rotor Generator 4 kecepatan  kembali  ke steady-state ,  sistem dengan  kontroler  pada  generator  4  tetap mempunyai performa yang lebih baik dibanding dengan sistem tanpa kontroler.
Kecepatan  kembali  ke steady-state yang tinggi serta overshoot yang rendah pada sistem dengan  kontroler  PSS-PID  membuat  sistem tersebut dapat dikatakan  lebih stabil dan aman dari  resiko  gangguan  dan  resiko  terbawa  ke daerah tidak stabil.
Gambar 7. Deviasi Sudut Rotor Generator 5

## Gambar 9. Deviasi Sudut Rotor Generator 7

## IV. KESIMPULAN
Pada  makalah  ini,  diusulkan  cara  baru mengenai peningkatan kestabilan dinamik pada sistem  multi  mesin.  Metode  yang  diusulkan adalah  penggunaan  PSS  yang  ditune  dengan FLA, kemudian dikombinasikan dengan kontroler  PID  yang  ditune  dengan  tuner  pada perangkat lunak matlab. Sistem yang dipasang kontroler  dan  sistem  tanpa  kontroler  diuji dengan  simulasi  pemberian  beban.  Hasil simulasi  menunjukkan  bahwa  sistem  yang menggunakan  kontroler  PSS-PID  mampu mengembalikan  sudut rotor  ke  kondisi steady- state jauh lebih cepat dibanding dengan sistem
Gambar 8. Deviasi Sudut Rotor Generator 6
Gambar 10. Deviasi Sudut Rotor Generator 8
tanpa  kontroler.  Overshoot  pada  sistem dengan  kontroler  juga  lebih  rendah dibandingkan  dengan  pada  sistem  tanpa kontroler.      Dengan  demikian  sistem  yang diberi  kontroler  PSS-PID  lebih  stabil  dan aman  dari  resiko  gangguan  dibanding dengan sistem tanpa kontroler.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Diantoro,  I.W., Perbaikan  Kestabilan Dinamik  Menggunakan  Unified  Power Flow Controller (UPFC) Berbasis Particle Swarm  Optimization  (PSO)  Pada  Sistem
Tenaga  Listrik ,  Thesis  Jurusan  Teknik
Elektro Institut Teknologi Sepuluh
Nopember (2012).
[2]   Vournas,  C.D.,  Sauer,  P.W.,    Pai,  M.A. Relationships  between  voltage  and  angle stability  of  power  systems ,  Electrical
Power  and  Energy  Systems,  18,  493-500 (1996). [3]   Rouco, L., Coordinated design of multiple controllers  for  damping  power  system oscillations, Electrical  Power  and  Energy Systems , 23, 517-530 (2001). [4]   Soeprijanto, A., Pemodelan Untuk Kestabilan  Dinamik, Diktat  Mata  Kuliah
Kestabilan Sistem Tenaga Listrik, ITS.
[5]   Bhattacharya,  K.,  Kothari,  M.L.,  Nanda, J.,    Aldeen,  M.,    Kalam,  A., Tuning  of power system stabilizers in multi-machine systems  using  ise  technique , Electrical Power  Systems  Research,  46,  119-131 (1998). [6]   Lukasik, S., Zak, S., Firefly Algorithm for
Continuous  Constrained  Optimization Task , Polish Academy of Sciences, System Research Institute (2009).

## Biodata Penulis
Adi  Kurniawan, lahir  di  Surabaya,  pada tanggal  29  April    1989.  Penulis  menamatkan pendidikan  S1  di  Jurusan  Teknik  Elektro  ITS pada tahun 2011 dan S2 di institusi yang sama pada tahun 2013. Pada saat ini penulis menjadi staf  pengajar  di  Jurusan  Teknik  Sistem Perkapalan ITS.