Abstrak —Kebutuhan  daya  listrik  yang  semakin  meningkat seiring  berkembangnya  jaman  berbanding  terbalik  dengan ketersediaan  sumber  energi  yang  tidak  dapat  diperbaharui seperti  minyak  dan  batu  bara.  Adanya  inovasi  dengan pengoptimalan  energi  terbarukan  yang  mulai  digunakan menjadi    solusi  dari  permintaan  kebutuhan  daya  listrik  yang semakin  tinggi.  Dengan  cakupan  wilayah  yang  semakin  luas, juga diperlukan pembangkit tenaga listrik yang  mampu  untuk memenuhi  permintaan  tersebut.  Berbanding  lurus  dengan permintaan  daya  listrik,  suatu  sistem  diharapkan  mampu menyuplai  beban  dengan  optimal  dan  ekonomis.  Dengan penggunaan Dynamic  Economic  Dispatch  (DED) ,  suatu pembangkit dapat  dioptimalkan  agar  diperoleh  biaya pembangkitan yang minimal terhadap permintaan daya listrik. Pada  penelitian  ini,  digunakan  perhitungan  menggunakan  file Matpower yang  ada  pada  MATLAB  dengan  metode  quadratic programming.  Batasan  yang  dimasukkan  adalah  terkait keseimbangan  daya  pembangkit,  ramp  rate  ataupun  charging discharging yang ada pada media penyimpanan energi (baterai). Penelitian  ini  diharapkan  mampu  diperoleh  pengaruh penambahan  pembangkit  renewable  terhadap  total  biaya pembangkitan  dan mengetahui lifetime dari baterai dari sistem tenaga listrik.
Kata  Kunci — DED, Batasan  Operasi, Quadratic  Programming, Lifetime baterai.

## I. PENDAHULUAN
ONSUMSI  energi  listrik  yang  semakin  meningkat, membutuhkan  permintaan  energi  yang  juga  semakin besar  .  Untuk  mengatasi  permasalahan  yang  semakin menipisnya energi berbahan bakar seperti fosil, pengembangan  energi  terbarukan  adalah  solusinya.  Sudah bukan  hal  umum  ketika  energi  terbarukan  sedang diperbincangkan  terkait  pengoptimalannya  sebagai  solusi pengganti energi yang tak dapat diperbaharui. Salah satunya dengan  wind  turbine  dan  media  penyimpanan  energi  untuk memenuhi  konsumsi  kebutuhan  listrik  sehari-hari.  Berbagai upaya  dilakukan  dalam  bidang  teknologi  agar  mampu memaksimalkan energi terbarukan ini. Dengan adanya  wind turbine  dan  media  penyimpanan  energi  ini,  diharapkan mampu  menjadi  pembangkit  yang  dapat  menopang  kinerja pembangkit thermal dalam memenuhi permintaan daya listrik bagi  konsumen.  Selain  itu  dengan  adanya  pembangkit renewable ini, diharapkan mampu meminimalisir total biaya pembangkitan agar lebih ekonomis dan terjangkau.

## II. PEMODELAN SISTEM
A. Wind Turbine
Wind  turbine adalah  suatu  pembangkit  listrik  terbarukan yang memanfaatkan energi angin dan dirubah menjadi energi
listrik. Desain wind turbine terdiri dari dua hal penting yang harus diperhitungkan yaitu ketersediaan angin dan kurva daya dari wind turbine itu sendiri. Keluaran daya dari wind turbine merupakan  fungsi  dari  kecepatan  angin.  Memodelkan performansi  dari wind  turbine ,  kurva  daya  harus  diperoleh. Berikut  adalah  kurva  daya  dari  keluaran wind  turbine tipe Siemens  SWT-2.3-82  - Manufacturers and turbines dengan rating 2.3 MW :

## Gambar 1. Kurva Daya Wind Turbine Siemens SWT-2.3-82
Dari model kurva daya tersebut dapat diperoleh persamaan sebagai berikut :
P WT = 0, V ac < V ci (1)
P WT = aV 3 ac +  bV 2 ac + cV ac + d, V ci ≤ V ac ≤ V r (2)
P WT,r = V r, V r ≤ V ac dan V co > V ac (3)
Dimana , P WT adalah  daya  keluaran  dari wind  turbin e  dalam (MW), P co adalah daya saat cut-out dalam (MW), V r adalah rating kecepatan  angin  dalam  (m/s), V ac adalah  kecepatan  angin  aktual dalam (m/s), V ci adalah kecepatan cut-in dalam (m/s) dan V co adalah kecepatan cut-out dalam (m/s).

## B. Media Penyimpanan Energi
Pada  sistem  kelistrikan  ini  yang  disambungkan  dengan media penyimpanan energi (baterai), baterai mampu menjadi pensuplai  daya  maupun  beban,  tergantung  dari  besar pembangkitan pembangkit thermal dan renewable yaitu wind turbine. Baterai  memiliki  kemampuan  untuk  menyimpan kelebihan daya dari pembangkitan renewable dan memberikan  pasokan  daya  ketika  sistem  mengalami kekurangan daya.
Strategi  yang  digunakan untuk  melakukan  penghematan adalah dengan mengatur penggunaan baterai, hal tersebut juga akan  berimbas  pada  kerja  sistem  kelistrikan  secara keseluruhan.  Pada  setiap  waktu state  of  charge (SOC) dari baterai  harus  memenuhi  persyaratan  yang  ditunjukkan  oleh persamaan berikut:
𝑆𝑂𝐶𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝑆𝑂𝐶 ≤ 𝑆𝑂𝐶𝑚𝑎𝑥 (4) -𝑃 𝑐ℎ𝑎 _ 𝑚𝑎𝑥 ≤ 𝑃 𝑏𝑎t𝑡 ≤ 𝑃 𝑑𝑖𝑠𝑐ℎ𝑎 _ 𝑚𝑎𝑥
(5)

## Dynamic Economic Dispatch pada Sistem dengan Wind Turbine dan Media Penyimpanan Energi Mempertimbangkan Energy Cycle Limit
Galih Budi Virgiansyah, Rony Seto Wibowo, dan Dedet Candra Riawan Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : galihbudiv.7@gmail.com
K
Besarnya  nilai charging atau discharging pada  saat (t) tertentu  diperoleh  dengan  perhitungan  matematis  sebagai berikut :
𝐸 𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝐸(𝑡) −   ∑ 𝑃 𝑏𝑎𝑡𝑡 𝑘 𝑠=0 ∆𝑡 ≤   𝐸 𝑚𝑎𝑥 (6)
Dimana, E min adalah energi minimum pada baterai (MWh) dan E max adalah energi maksimum pada baterai (MWh). Dan pada  penelitian  ini  menggunakan  baterai  dengan  tipe  Li-Ion Battery 12.8 V, 300 Ah yang akan dihubungkan  pada sistem dengan wind turbine.

## C. Energy Cycle Limit
Pada  penelitian  ini  yang  dimaksud  dengan  energy  cycle limit adalah batas energi yang digunakan pada baterai dalam proses  charging  discharging  untuk  dapat  mengetahui perputaran energi yang ada pada baterai atau batas energi yang dilalui pada baterai dalam seumur hidup ( Qlifetime ). Seperti persamaan yang ada di bawah ini : ESS, energy cycle limit :
∑ 𝐸 𝑏𝑎𝑡𝑡 ≤ 𝑄 𝑙𝑖𝑓𝑒𝑡𝑖𝑚𝑒 (7)
Dimana ,  E batt adalah    energi  pada  baterai  pada  periode waktu  (h)  (MWh) Q lifetim e adalah  energi  yang  dilalui  pada baterai dalam seumur hidup (MWh).
Total  energi  yang  ada  pada  baterai  saat  proses charging discharging akan  dikonversikan  dalam  bentuk cycle baterai, yang  nantinya cycle baterai  ini  akan  digunakan  untuk menghitung lifetime dari baterai tersebut. Batas minimum dan maksimum dari SOC pada baterai juga menjadi faktor utama yang  mempengaruhi  lama  lifetime  baterai  selain  dilihat  dari kapasitas  dari  baterai  tersebut.  Berikut  adalah  persamaan dalam menentukan cycle dari baterai :
𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 (𝑑𝑎𝑦) = ∑ 𝑃 𝑐ℎ ,𝑃 𝑑𝑖𝑠 𝑛 𝑖=0 𝐶𝑏𝑎𝑡𝑡 (8)
Dimana , C batt adalah kapasitas baterai (MWh), P ch adalah daya yang masuk pada baterai pada periode waktu (h) (MW) , dan P dis adalah  daya  yang  keluar  pada  baterai  pada  periode waktu (h) (MW).
D. Quadratic Programming Pada Dynamic Economic Dispatch
Quadratic programming merupakan salah satu fungsi pada MATLAB  untuk  menyelesaikan  fungsi  kuadrat.  Dalam penelitian  ini  untuk  melakukan  penyelesaian  pada dynamic economic dispatch yaitu dengan menggunakan Matpower.
1) Input Argumen
Terdapat  fungsi  qps_matpower  yang  ada  pada  Matpower untuk pengembangan dari quadratic programming itu sendiri. Input argumen tersebut adalah sebagai berikut:
•  H= Matriks simetris yang menyatakan bentuk kuadratik dari persamaan 1/2*x’*H*x+c’x
•   c= Merupakan vektor yang menyatakan bentuk linier dari persamaan 1/2*x’*H*x+c’x
•  A= Matriks yang menyatakan koefisien linier dari equality dan inequality constraint A*x≤b
• lb =  Vektor  yang  menyatakan  batas  bawah  dari permasalahan lb≤x≤ub
• ub = Vektor yang menyatakan batas atas dari permasalahan lb≤x≤ub
• x 0 =  Optional  vektor  yang  menyatakan  initial  point  dari algoritma quadprog

## E. Sintaksis Quadratic Programming Pada Matpower
Perintah yang dapat digunakan untuk memanggil program dengan input argument dalam qps_matpower adalah sebagai berikut:
•  x = qps_matpower (H, c, A, l, u) Meminimalkan vektor x terhadap inequality dan equality constraint  l ≤ A*x ≤ u, H dan c merupakan fungsi objektif quadratic programming.
•  x = qps_matpower (H, c, A, l, u, xmin, xmax) Meminimalkan vektor x terhadap inequality dan equality constraint    l  ≤  A*x  ≤  u  dan  terdapat  batasan  nilai  x maksimal  dan  x  minimal.  H  dan  c  merupakan  fungsi objektif quadratic programming.
•  x = qps_matpower (H, c, A, l, u, xmin, xmax, x0) Menyelesaikan  permasalahan  quadratic  programming dengan  inisialisasi  nilai  awal  x0  untuk  mempercepat proses pencarian.
F. Inisiasi Permasalahan Dynamic Economic Dispatch
Nilai  objective  function  sebagai  fungsi  kuadratik  yang berasal  dari  koefisien  biaya  tiap  pembangkit  akan  diproses oleh  quadratic  programming  dengan  persamaan  sebagai berikut :
Min OF = ∑ (∑ (𝑎 ℎ𝑡 𝑃 ℎ𝑡 2 + 𝑏 ℎ𝑡 𝑃 ℎ𝑡 + 𝑐 ℎ𝑡 ) 𝑛 ℎ=1 ) $/ℎ 𝑇 𝑡=1 (10)
Dimana , a , b , dan c adalah koefisien biaya generator dan P ht daya yang dibangkitkan pembangkit h pada periode  waktu (t) (MW).
1) Equality Constraint
Active Power Balance 𝑃 𝐿𝑖 𝑡 − 𝑃 𝐺𝑖 𝑡 + 𝑃 𝐼𝑁 𝑖 𝑡 = 0 (11)
𝑃 𝐼𝑁 𝑡 =   ∑ 1 𝑥𝑖𝑗 [𝛿 𝑖 − 𝛿 𝑗 ] (12)
Dimana, P IN adalah  daya  yang  mengalir  pada  saluran  dari bus i ke bus j , P Li adalah daya pada load bus i, P Gi adalah daya pembangkitan generator pada bus i , δ adalah sudut  tegangan, dan x adalah nilai reaktansi saluran.
2) Inequality Constraint
Ramp Rate −𝛿 𝑖 ≤ 𝑃 𝐺𝑖 𝑡+1 − 𝑃 𝐺𝑖 𝑡 ≤ 𝛿 𝑖 (13)
Daya Pembangkitan
𝑃 𝐺𝑖 𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝑃 𝐺𝑖 ≤ 𝑃 𝐺𝑖 𝑚𝑎𝑥 (14)

## Charging Discharging
𝐸𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝐸(𝑡) +   ∑ 𝑃𝑏𝑎𝑡𝑡 𝑘 𝑠=0 ∆𝑡 ≤ 𝐸𝑚𝑎𝑥 (15)

## III. STUDI KASUS
Beberapa  kasus  ini  akan  dilakukan  dengan  menggunakan sistem IEEE 30 bus dengan metode penyelesaiannya berupa quadratic  programming pada dynamic  economic  dispatch. Berikut  single  line  diagram  dari  sistem  IEEE  30  bus  pada gambar 2:

## Gambar 2. Single Line Diagram IEEE 30 Bus.
Total  beban  yang  diperoleh  untuk  penelitian  ini  adalah selama  24  jam  dan  terdapat  dua  profil  beban  yang dugunakan  yaitu  pada  weekdays  dan  weekend.  Dua perbedaan  profil  beban  ini  hanya  akan  mengetahui perbedaan  permintaan  beban  pada  hari  biasa  dan  akhir pekan.  Dan  berikut  adalah  kurva  beban  yang  digunakan pada  penelitian  ini  pada  gambar  3  dan  total  beban  harian pada tabel 1
:
Gambar 3. Kurva Pembebanan Weekdays dan Weekend
Tabel 1. Total Pembebanan Weekdays dan Weekend JAM Total Beban (MW) Weekdays Total Beban (MW) Weekend TOTAL 4606.9066 4589.3847
Dari  data  pembebanan  yang  diperoleh  dari  tabel  diatas, terdapat adanya perbedaan permintaan beban antara weekdays dan weekend . Untuk permintaan beban pada weekdays lebih besar  dikarenakan  daya  tenaga  listrik  yang  digunakan  lebih tinggi  akibat  aktivitas  yang  sering  dilakukan  seperti  beban yang  ada  pada  industri-industri  yang  beraktivitas  pada  hari- hari aktif ( weekdays ).

## A. Studi Kasus 1
Studi  kasus  1    akan  merepresentasikan  keadaan  sistem IEEE 30 bus yang tidak terhubung dengan wind turbin e dan baterai  dalam  periode  waktu  24  jam.  Terdapat  6  generator yang  ditinjau  pada  studi  kasus  ini  dan  akan  diperoleh  total biaya pembangkitan pada masing-masing periode waktu.
Diperoleh total biaya pembangkitan  adalah sebesar :
Total biaya = $ 13,845.44 weekdays

## Total biaya = $ 13,749.28 weekend
Dari  hasil  simulasi  diperoleh  perbedaan  total  biaya  pada weekdays dan weekend dari  pembangkitan  6  generator  yang ada  pada  sistem  tersebut.  Hal  itu  dikarenakan  permintaan beban pada weekdays dan weekend yang berbeda. Permintaan beban berbanding lurus dengan biaya pembangkitan dari tiap generator  ditinjau  dari  biaya  bahan  bakar  masing-masing generatornya.

## B. Studi Kasus 2
Pada  Studi  kasus  ini  akan  ada  penambahan wind  turbin e yang terhubung pada sistem sebanyak 3 buah dengan asumsi kecepatan  angin  yang  ada  berubah-ubah  setiap  periode waktunya  (24  jam).  Data  yang  dimasukkan  menggunakan IEEE  30  bus  dengan  inputan  kecepatan  angin  ditunjukkan pada gambar 4 :
Gambar 4. Grafik Kecepatan Angin
Dan  diperoleh  total  biaya  pembangkita  pada  masing- masing  periode  waktu  ketika  terdapat  penambahan wind turbine adalah sebesar : Total Biaya = $ 12,898.17 weekdays
Total biaya = $12,808.13 weekend
Kecepatan  angin  yang  berubah-ubah  terhadap  periode waktu mempengaruhi daya pembangkitan yang ada pada wind turbine itu sendiri. Didapatkan total biaya pembangkitan yang lebih  murah  pada  studi  kasus  2  dibandingkan  studi  kasus  1 baik  itu  pada weekdays dan weekend .  Penambahan wind turbin e di dalam sistem bertujuan untuk meminimalisir total biaya  pembangkitan  yang  ada  pada  pembangkit  thermal. Dikarenakan  pada wind  turbine sendiri  tidak  adanya cost function ataupun biaya bahan bakar yang dikeluarkan, dengan ketentuan batasan biaya operasi dan maintenance pembangkit renewable diabaikan.

## C. Studi Kasus 3
Pada  studi  kasus  ini  akan  ada  penambahan  media penyimpanan energi (baterai) pada sistem. Melanjutkan yang ada pada studi kasus 2 untuk data masukan pada pembahasan kasus  ini,  pada  studi  kasus  ini  akan  mengetahui  pengaruh penambahan  baterai  pada  sistem.  Dalam  penelitian  ini  akan dibahas  mengenai  charging  discharging  baterai  yang  akan mempengaruhi  lifetime  dari  baterai  sendiri.  Terdapat  total 5 baterai  dengan  kapasitas  masing-masing  sebesar  38.4  MWh yang akan dihubungkan pada sistem. bab studi kasus 3 ini.
Pada  studi  kasus  3  ini  akan  mengetahui  kemampuan baterai  saat  charging  discharging.  Akan  diperoleh  total charging dan discharging baterai pada periode waktu 24 jam yang  akan  menentukan  berapa cycle baterai  selama  periode waktu  tersebut.  Sebagai  masukan  untuk  studi  kasus  3  ini adalah  data  baterai  yang  meliputi  kapasitas  baterai, SOC max , SOC min ,  dan P max baterai  pada  tabel  2  dan  charging discharging pada baterai ditunjukkan pada gambar 5 & 6:
Tabel 2.

## Data Masukan Baterai
Case Data Baterai (MWh) SOCmax 100% SOCmin 20% SOCawal 20% Emax 3840Wh 38.4 Emin 768Wh 7.68
0 2 4 6 8 10 1 11 21 K e ce p atan An gi n (m /s) Waktu (jam)
Eo 768Wh 7.68 Pchmax 7.68 Pdismax 3.84 Kapasitas baterai
38.4
Gambar 5. Charging Discharging Baterai Saat Weekdays

## Gambar 6. Charging Discharging Baterai Saat Weekend
Diperoleh  total  biaya  pembangkitan  dari  hasil  simulasi sebesar:
Total Biaya = $ 12,892.81 weekdays Total Biaya = $ 12,799.19 weekend
Dari  hasil  simulasi  studi  kasus  3  yang  terdapat penambahan  media  penyimpanan  energi  pada  sistem, didapatkan perubahan biaya pembangkitan yang tidak terlalu signifikan  dengan  studi  kasus  2.  Hal  ini  dikarenakan  tidak adanya  biaya  bahan  bakar  yang  ada  pada  baterai  sehingga biaya pembangkitan hanya ada pada pembangkit thermal yang ada  pada  sistem.  Namun,  dapat  dilihat  proses  charging discharging  baterai  pada  saat weekdays dan weekend mengalami perbedaan.

## IV. HASIL ANALISA DAN KESIMPULAN
Dari  perhitungan  dengan  tiga  studi  kasus  yang  berbeda, diperoleh total biaya pembangkitan yang berbeda-beda antara studi  kasus  1,  2  dan  3.  Total  biaya  dari  hasil  simulasi menggunakan  Matpower  pada  MATLAB  akan  ditunjukkan pada tabel 3:
Tabel 3. Cost Function Hasil Simulasi Cost ($) Sistem IEEE 30 bus Wind Tubine Baterai Wind turbin e Baterai Wind turbin e Baterai No No Yes No Yes Yes Weekdays $13,845.44 $12,898.17 $12,892.81
Weekend $13,749.28 $12,808.13 $12,799.19
Dengan penambahan wind turbin e pada studi kasus 2 dan pada studi kasus 3 penambahan wind turbin e dan baterai, jelas diperoleh cost  function hasil  simulasi  dari  periode  waktu weekdays dan weekend menjadi  lebih  murah.  Hal  ini dikarenakan tidak adanya biaya bahan bakar dari wind turbine dan baterai ataupun biaya maintenance dari kedua pembangkit tersebut.  Berbeda  dengan  pembangkit  thermal  berjumlah  6 buah  yang  memiliki  karakteristik  yang  berbeda-beda  dilihat dari biaya bahan bakar dari masing-masing pembangkit.
Tabel 4. Data Hasil Simulasi Baterai Case Weekend Weekdays Total charging/batt 20.79 21.49 Total discharging/batt 20.801 21.503 Cycle/week 0,54 0,56 Years 7,43
Hasil  simulasi  diatas  diperoleh  bahwa  pada  studi  kasus yang  ada  pada  baterai  terkait  kapasitas  baterai,  terdapat perbedaan cycle baterai di setiap simulasi pada weekdays dan weekend .  Hal  tersebut  dikarenakan  pengaruh  dari  total charging discharging baterai terhadap permintaan beban yang ada.  Dan  hal  tersebut  mempengaruhi state  of  charge  (SOC) pada  baterai  untuk  setiap  periode  waktunya.  Dan  diperoleh hasil  akumulasi  selama  per  pekan  untuk  total cycle baterai seumur  hidup  (sekali  pemakaian  baterai)  dari  tabel  4.  adalah dalam kurun waktu sekitar 7.43 tahun ( lifetime baterai).
Berdasarkan  hasil  simulasi  dari  penelitian  ini  dengan menggunakan quadratic  programming pada  analisis dynamic economic  dispatch dalam  suatu  sistem  IEEE  30  bus  dengan variasi penambahan pembangkit renewable (wind turbine) dan media  penyimpanan  energi  (baterai)  diperoleh  beberapa kesimpulan adalah sebagai berikut:
1. Dengan quadratic  programming dapat  diperoleh  hasil yang  paling  minimal  pada  pembangkitan  dengan menetukan pembebanan pada tiap pembangkit.
2. Penambahan  adanya  wind  turbine  dan  baterai  dapat memberikan  pengaruh  yang  cukup  signifikan  terhadap perhitungan total biaya pembangkitan
3. Dapat  menghemat  sekitar  7%  dari  total  biaya pembangkitan  ketika  sistem  ditambahkan wind  turbine dan baterai, baik itu saat weekdays ataupun weekend
4. Dengan  penggunaan  baterai  dengan  total  pembebanan yang  berbeda  pada weekdays dan weekend akan didapatkan bahwa total pembebanan saat weekdays akan membuat cycle baterai  lebih  kecil  dibandingkan  total pembebanan  saat weekend .  Hal  ini  dikarenakan  total pembebanan  berbanding  lurus  dengan cycle yang  ada pada baterai (kapasitas baterai).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  S.  Matee  and  G.  Radman,  “Determination  of  optimum  economic power  commitment  by  wind  farms  equipped  with  energy  storage system,” in SOUTHEASTCON 2014, IEEE, 2014, pp. 1–6.
[2] W. Liu, Z. Luan, Y. Yang, R. Gan, and H. Zhao, “The application of the improved Particle Swarm Optimization on dynamic economic dispatch of  power  system  with  wind  farms,”  in  TENCON  2015-2015  IEEE Region 10 Conference, 2015, pp. 1–6.
[3] N.  Yan,  Z.  X.  Xing,  W.  Li,  and  B.  Zhang,  “Economic  Dispatch Application  of  Power  System  With  Energy  Storage  Systems,”  IEEE Trans. Appl. Supercond., vol. 26, no. 7, pp. 1–5, Oct. 2016.
[4] L.  Xiaoping,  D.  Ming,  H.  Jianghong,  H.  Pingping,  and  P.  Yali, “Dynamic economic dispatch for microgrids including battery energy storage,”  in  Power  Electronics  for  Distributed  Generation  Systems (PEDG), 2010 2nd IEEE International Symposium on, 2010, pp. 914– 917.
[5] Y.  Zhang,  N.  Rahbari-Asr,  J.  Duan,  and  M.-Y.  Chow,  “Day-Ahead Smart  Grid  Cooperative  Distributed  Energy  Scheduling  With Renewable and Storage Integration,” IEEE Trans. Sustain. Energy, vol. 7, no. 4, pp. 1739–1748, Oct. 2016.
[6] N. Yan, Z. X. Xing, W. Li, and B. Zhang, “Economic dispatch analysis of  wind  power  integration  into  power  system  with  energy  storage systems,” in Applied Superconductivity and Electromagnetic Devices (ASEMD), 2015 IEEE International Conference on, 2015, pp. 141–142.
[7] C.-L.  Nguyen,  T.-W.  Chun,  and  H.-H.  Lee,  “Determination  of  the optimal  battery  capacity  based  on  a  life  time  cost  function  in  wind farm,” in Energy Conversion Congress and Exposition (ECCE), 2013 IEEE, 2013, pp. 51–58.