## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
Vol. 7 No. 3 Desember 2021
Penerapan Harmony Search Algorithm untuk Menyelesaikan Economic Dispatch dengan Memperhitungkan Rugi-Rugi Transmisi
Purwoharjono #1
# Program Studi Teknik Elektro, Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura Jalan Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Pontianak 78124
1 purwo.harjono@ee.untan.ac.id Abstrak— Penelitian
ini bertujuan untuk menyelesaikan  masalah  Economic  Dispatch  (EC) menggunakan metode Artificial Intelligence (AI). Salah satu  metode  AI  tersebut  adalah  Metode  Harmony Search  Algorithm  (HSA).  HSA  ini  merupakan  suatu metode yang terinspirasi dari nada-nada musik yang di dengar.  Simulasi  HSA  ini  akan  di  implementasikan pada    sistem  6  unit  generator  425  MW  yang  ada  di IEEE.  Hasil  simulasi  menggunakan  metode  HSA  dan metode Quadratic Programming (QP) dengan rugi-rugi transmisi adalah hasil metode HAS memperoleh biaya bahan  bakar  sebesar  24057,9070  $/h  dan  rugi-rugi transmisi sebesar 7,1246 MW. Sedangkan menggunakan  metode  QP  memperoleh  biaya  bahan bakar  sebesar  24059,4257  $/h  dan  rugi-rugi  transmisi 7,1626  MW.  Simulasi  menggunakan  metode  HSA memperoleh biaya bahan bakar dan rugi rugi transmisi yang  lebih  kecil  di  bandingkan  dengan  menggunakan metode QP.
Kata kunci — Economic Dispatch, Artificial Intelligence, Harmony Search Algorithm, Quadratic Programming

## I. P ENDAHULUAN

## A. Latar Belakang
Sejak lama pemakaian energi listrik ini mempunyai arti penting untuk industri. Sehingga pada dasawarsa terakhir, perhatian terhadap masalah energi menjadi sangat serius, di tengah kekhawatiran kemungkinan akan habisnya sumber energi ini di masa mendatang.
Di  Indonesia,  potensi  minyak  bumi  yang  kita  miliki mempunyai  peranan  yang  cukup  penting,  khususnya  jika kita  tinjau  dari  segi  pemanfaatannya  bagi  pembangkit tenaga listrik. Pemakaian dan pengelolaan energi di negeri ini  perlu  dilaksanakan,  dengan  salah  satu  tujuan  dapat memberikan arti dan manfaat bagi kesejahteraan manusia.
Seiring  pertumbuhan  energi  listrik  dari  tahun  ke tahun ini menuntut pihak PT. PLN (Persero) untuk terus menerus berupaya meningkatkan penyediaan daya listriknya. Upaya
ini  antara  lain  adalah  dengan  memperbesar  daya pembangkit  listrik  atau  menambah  jumlah  unit  mesin pembangkit  listrik  pada  suatu  pusat  pembangkit  sehingga akan  diperoleh  daya  listrik  yang  lebih  besar  agar  dapat mengantisipasi  perkembangan  beban.  Peningkatan  daya listrik terpasang ini, didukung potensi sumber energi yang di  miliki,  baik  sumber  tenaga  air,  uap,  gas,  panas  bumi maupun sumber energi yang lain [1].
Pengoperasian  secara  ekonomis  pembangkitan  tenaga listrik ini dimaksudkan dapat mengatur daya keluaran dari pada  mesin  pembangkit  sedemikian  rupa  sehingga  biaya operasi  pembangkitan  tersebut  dapat  ditekan  seminimal mungkin  yang  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan analisis Economic  Dispatch .  Dengan  menggunakan Economic  Dispacth ini,  pengoperasian  secara  ekonomis pembangitan  tenaga  listrik  ini  dapat  memberikan keuntungan-keuntungan  sebagai  berikut:  pengurangan biaya operasi yang pada gilirannya dapat mengurangi biaya produksi  energi  listrik;  penghematan  konsumsi  bahan bakar  sehingga  dapat  membantu  mensukseskan  program pemerintah dalam kampanye hemat energi dan konservasi energinya;  Pengurangan  rugi-rugi  energi  listrik  total sehingga  dapat  meningkatkan  kualitas  pelayanan  tenaga listrik; dan memperpanjang umur (masa pakai) dari mesin- mesin pembangkit [2].
Metode  konvensional  yang  biasa  digunakan  untuk penyelesaian  hal  ini  adalah  metode Lagrange ,  metode Gradien , Quadratic  Programing dan  metode Newton Rapshon [1-3].
Beberapa  penelitian    yang  menggunakan  metode  AI, seperti: Equilibrium  Optimizer [4], Particle  Swarm Optimization [5-6], bat algorithm [7], Neurocomputing [8], ACO-ABC-HS optimization algorithm [9].
Salah satu dari  AI ini adalah metode HSA. Metode HSA ini  ditemukan  oleh Zong  Woo  Geem pada  tahun  2001. Metode HSA ini merupakan metode yang terinspirasi dari nada-nada musik yang di dengar [10-15].
Hasil  simulasi  dari  metode  HSA  ini  diharapkan  nilai rugi-rugi daya listriknya  lebih kecil di bandingkan dengan menggunakan metode QP.

## B. Urgensi Penelitian
Pengoperasian yang didasarkan pada  operasi  ekonomis menjadi semakin penting dan populer akibat meningkatnya biaya operasi secara signifikan. Peningkatan biaya operasi ini  adalah  naiknya  harga  bahan  bakar  yang  dipicu  oleh adanya  krisis  energi  dan  moneter.  Biaya  bahan  bakar merupakan komponen utama dari biaya operasi pembangkitan  tenaga  listrik.  Biaya  bahan  bakar  ini  dapat mencapai 75% s/d 85% dari total biaya operasi.
Metode  konvensional  yang  biasa  digunakan  untuk penyelesaian masalah ini adalah metode Lagrange , metode Gradien , dan metode Newton Raphson . Pada penelitian ini akan melakukan  inovasi baru dalam penyelesaian masalah tersebut menggunakan AI. Salah satu dari AI ini adalah metode HSA .

## II. M ETODE
Langkah  penyelesaian  masalah Economic  Dispatch menggunakan HSA adalah  sebagai berikut :
1. Data  Masukkan  yang  dimaksud  adalah  data  yang berupa  dari  data  HSA  yaitu  berdasarkan  dari  HMS, Bandwith ,  HMCR,  dan  PAR.  Sedangkan  untuk  data sistem berupa dari  koefesien generator, P min dan P max generator, dan rugi-rugi transmisi;
2. Membentuk  Inisialisasi  Parameter  awal  berfungsi untuk mengatur nilai awal dari data HSA;
3. Decode HSA adalah menjalankan program yang sudah diatur saat setelah mensetting data HSA;
4. Dalam Tahap ini telah menghitung biaya pembangkit dan  kesetimbangan  daya  untuk  dianalisa  agar  tidak melewati  batas  batas  daya  pembangkit  yang  telah ditentukan;
5. Untuk  tahap  ini  setelah  didapatkan  nilai  yang diinginkan  akan  dievaluasi  nilai Harmony untuk
dimasukkan kedalam Harmony Memory;
6. Operator  algoritma  akan  melakukan  improvisasi, pergantian, dan pemberhentian kriteria guna mendapatkan  hasil  yang  terbaik  dari Harmony Memory;
7. Pada  tahap  ini  akan  dievaluasi  lagi  mana  yang  akan diambil  untuk  dijadikan  nilai  yang  optimal  dari  baik menjadi  yang  lebih  baik,  jika  nilai  masih  belum terkonvergensi  maka akan  dilakukan inisialisasi  awal sehingga mendapatkan hasil yang terbaik;
8. Hasil  dari  nilai  HSA  terbaik  dengan  keluaran  harga yang beragam selama 15 kali diuji untuk dipilih yang mana lebih ekonomis;
9. Setelah  didapatkan  hasil  biaya  bahan  bakar  yang optimal untuk metode HSA, maka langkah selanjutnya mencari  biaya  bahan  bakar  dengan  menggunakan metode Quadratic Programming;
10. Langkah  pertama  untuk  mengimplementasikan  QP kedalam Economic  Dispatch dengan  membuat inisialisasi  awal  yaitu membuat prosedur dan batasan terendah dari setiap unit pembangkit;
11. Menentukan  alokasi  daya  dari  masing-masing pembangkit dengan melakukan subtitusi;
12. Hitung  rugi-rugi  daya  dan  bila  tanpa  menggunakan rugi rugi  matrik rugi-rugi diberi nilai 0;
13. Periksa konvergensi sehingga  mencapai  nilai  yang optimal;
Hasil  dari  HSA  dan  QP  selanjutnya  akan  dianalisa untuk mendapatkan biaya bahan bakar yamg optimal, maka akan dibandingkan untuk setiap selisih harga dalam setiap pengujian yang dilakukan;

## MULAI
DATA MASUKAN 1. Data HSA 2. DATA SISTEM Operator Algoritma( Improvisasi, replacment, Pemberhentian kriteria) Mengevaluasi Harmony dengan fungsi fitness Harmony = Harmony +1 Mencetak data keluaran Menghitung biaya pembangkit dan kesetimbangan daya Decode Parameter HSA Membentuk Inisialisasi awal Harmony = Harmony Terbaik? SELESAI

## Gambar 1. Diagram alir menggunakan HSA

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Data Sistem 6 Unit Generator
Karakteristik  unit  pembangkit  ditunjukan  oleh  suatu fungsi yang menjelaskan akan kebutuhan bahan bakar dari suatu  unit  pembangkit  dalam  menghasilkan  daya.  Data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  pada sistem  6  unit generator dengan  standar  IEEE  ( Institue  of Electrical and Electronics Engineers ). Data tersebut terdiri dari data jumlah unit Generator , batasan unit generator dan koefesien biaya bahan bakar pada tiap unit generator . Adapun  untuk  parameter  kontrol  HSA  adalah  sebagai berikut :
TABEL I P ARAMETER HSA TABEL II D ATA S ISTEM 6 U NIT G ENERATOR Uni t Pi Min (MW) Pi Max (MW) a i ($/MW) b i ($/MW) c i ($/MW) 1 10 125 0,15247 38,53973 756,79886 2 10 150 0,10587 46,15616 451,32513 3 35 225 0,02803 40,39655 1049,9977 4 35 210 0,03546 38.30553 1243,5311 5 130 325 0,02111 36.32782 1658,5696 6 125 315 0,01799 38.27041 1356,6592 Dimana :
Pi Min : batas daya generator yang paling rendah Pi Max : batas daya generator yang paling tinggi Adapun  koefisien  matriks  rugi-rugi  transmisi  dikali 10 −3 adalah :
𝐵 𝑖𝑗 = [ 0,140 0,017 0,015 0,019 0,026 0,022
0,017 0,060 0,013 0,016 0,015 0,020 0,015 0,013 0,065 0,017 0,024 0,019 0,019 0,016 0,017 0,071  0,030  0,025 0,026 0,015 0,024  0,030  0,069  0,032
0,022 0,020 0,019  0,025  0,032  0,085 ]

## B. Karakteristik Konvergensi Menggunakan Metode HSA
Hasil  simulasi  sistem  6  unit  generator  menggunakan Metode Harmony Search Algorithm ini dikatakan berhasil jika  karakterisiknya konvergen ,  seperti  dapat  dilihat  pada gambar 2.
Gambar  2.  Karakteristik  konvergensi  menggunakan  metode harmony search algorithm
Pada  Gambar  2.  terlihat  bahwa  simulasi  sistem  6  unit generator menggunakan Metode HSA ini dapat digunakan untuk  melakukan  simulasi  pembangkitan  ekonomis  pada system 6 unit generator .
C. Hasil  Simulasi  Menggunakan  Metode HSA dengan Rugi-Rugi Transmisi
Hasil  simulasi  sistem  6  Unit Generator menggunakan metode  HSA  dengan  rugi-rugi  transmisi  ini  dilakukan sebanyak 15 kali tes uji. Dari hasil simulasi ini diambil nilai biaya  bahan  bakar  pembangkitan  terendah,  seperti    pada Tabel 3.
TABEL III
H ASIL S IMULASI M ENGGUNAKAN M ETODE HSA DENGAN R UGI -R UGI
T RANSMISI No Unit Generator Daya Beban (MW) 1 P1 16,9611 2 P2 10,0001 3 P3 54,8451 4 P4 69,6748 5 P5 154,1144 6 P6 126,5291 7 Biaya Bahan Bakar ($/h) 24057,9070 8 Rugi-Rugi Transmisi (MW) 7,1246 9 Komputasi (detik) 0,790512
Pada  Tabel  3  terlihat  bahwa  hasil  simulasi    6  Unit Generator menggunakan Metode HSA dengan Rugi-Rugi Transmisi pada Daya Beban 425 MW ini, diambil dari hasil simulasi dengan nilai biaya bahan bakar pembangkitan nya paling rendah, yaitu sebesar 24057.9070 $/h dan rugi-rugi transmisi sebesar 7.1246 MW.
D. Hasil  Simulasi  menggunakan  Metode HSA Tanpa Rugi-Rugi Transmisi
Hasil  simulasi  system  6  Unit Generator menggunakan metode  HSA  tanpa  rugi-rugi  transmisi  ini  dilakukan sebanyak 15 kali tes uji. Dari hasil simulasi ini diambil nilai biaya  bahan  bakar  pembangkitan  terendah,  seperti    pada Tabel 4.
TABEL IV
H ASIL S IMULASI M ENGGUNAKAN M ETODE HSA T ANPA R UGI -R UGI
T RANSMISI No Unit Generator Daya Beban (MW) 1 P1 14,5607 2 P2 10,0000 3 3 46,0813 4 P4 65,9100 5 P5 157,5569 6 P6 130,8911 7 Biaya Bahan Bakar ($/h) 23747,5650 8 Rugi-Rugi Transmisi (MW) 0,0000 9 Komputasi (detik) 0,247017
Pada  Tabel  4  terlihat  bahwa  hasil  simulasi    6  Unit Generator menggunakan Metode HSA dengan Rugi-Rugi Transmisi pada Daya Beban 425 MW ini, diambil dari hasil simulasi dengan nilai biaya bahan bakar pembang kitan nya paling rendah, yaitu sebesar 23747,5650 $/h dan rugi-rugi transmisi sebesar    0 MW.
E. Hasil Simulasi Menggunakan Metode QP dengan Rugi- Rugi Transmisi
Hasil  simulasi  system  6  Unit Generator menggunakan metode  QP  dengan  rugi-rugi  transmisi  ini  dilakukan sebanyak 15 kali tes uji. Dari hasil simulasi ini diambil nilai
PARAMETER Simbol Nilai( HSA) Harmony Memory Size HMS 100 Bandwith Bw 0,1 Harmony Memory Consindering rate HMCR 0.95 Pitch Adjusment Rate PAR 0.3 Jumlah maksimal iterasi Maxitr 10000
biaya  bahan  bakar  pembangkitan  terendah,  seperti    pada Tabel 5.
TABEL V H ASIL S IMULASI M ENGGUNAKAN M ETODE QP DENGAN R UGI -R UGI
T RANSMISI No Unit Generator Daya Beban (MW) 1 P1 16,2516 2 P2 10,0000 3 P3 55,4772 4 P4 69,7205 5 P5 154,3874 6 P6 126,3259 7 Biaya Bahan Bakar ($/h) 24059,4257 8 Rugi-Rugi Transmisi (MW) 7,1626 9 Komputasi (detik) 0,030999
Pada  Tabel  5  terlihat  bahwa  hasil  simulasi    6  Unit Generator menggunakan  metode  QP  dengan  Rugi-Rugi Transmisi    pada  Daya  Beban  425  MW  ini,  diambil  dari hasil simulasi dengan nilai biaya ahan bakar pembangkitan nya paling rendah, yaitu sebesar 24059,4257 $/h dan rugi- rugi transmisi sebesar 7,1626 MW.
F. Hasil Simulasi menggunakan Metode QP Tanpa Rugi- Rugi Transmisi
TABEL VI
H ASIL S IMULASI M ENGGUNAKAN M ETODE QP T ANPA R UGI -R UGI T RANSMISI No Unit Generator Daya Beban (MW) 1 P1 14,5607 2 P2 10,0000 3 P3 46,0813 4 P4 65,9100 5 P5 157,5569 6 P6 130,8911 7 Biaya Bahan Bakar ($/h) 23747,5650 8 Rugi-Rugi Transmisi (MW) 0,0000 9 Komputasi (detik) 0,060730
Hasil  simulasi  system  6  Unit Generator menggunakan metode  QP  tanpa  rugi-rugi  transmisi  ini  dilakukan sebanyak 15 kali tes uji. Dari hasil simulasi ini diambil nilai biaya  bahan  bakar  pembangkitan  terendah,  seperti    pada Tabel 6.
Pada  Tabel  6  terlihat  bahwa  hasil  simulasi    6  Unit Generator menggunakan  metode  QP  Tanpa  Rugi-Rugi Transmisi pada Daya Beban 425 MW ini, diambil dari hasil simulasi dengan nilai biaya bahan bakar pembangkitan nya paling rendah, yaitu sebesar 23747,5650 $/h dan rugi-rugi transmisi sebesar 7,1626 MW.
G. Perbandingan  Hasil Simulasi  sistem 6 unit Generator menggunakan  Metode  HSA  dan  Metode  QP  Dengan Rugi-Rugi Transmisi
Hasil  simulasi  system  6  Unit Generator menggunakan Perbandingan  Metode  HSA  dan  metode  QP  dengan  rugi- rugi transmisi, seperti  pada Tabel 7.
TABEL VII P ERBANDINGAN H ASIL S IMULASI 6 U NIT G ENERATOR M ETODE HSA DAN QP PADA D AYA B EBAN 425 MW DENGAN R UGI -R UGI T RANSMISI No Uraian HSA QP 1 Biaya bahan bakar($/h) 24057,9070 24059,4257 2 Dengan Rugi-Rugi Transmisi (MW) 7,1246 7,1626 4 Komputasi (Detik) 0,790512 0,030999
Pada Tabel 7 ini, hasil simulasi untuk beban 425 MW dengan memperhitungkan rugi-rugi transmisi metode HSA memiliki  harga  biaya  bahan  bakar  yang  ekonomis dibandingkan  dengan  metode  QP  dengan  selisih  nilainya sebesar  1,5187  $/h  dan  memiliki  selisih  harga  ekonomis yang sedikit kecil dari metode QP yang dibandingkan.
H. Perbandingan  Hasil Simulasi  sistem 6 unit Generator menggunakan  Metode  HSA dan Metode  QP  Tanpa Rugi-Rugi Transmisi
Hasil  simulasi  system  6  Unit Generator menggunakan Perbandingan  Metode  HAS  dan  metode  QP  dengan  rugi- rugi transmisi, seperti  pada Tabel 8.
TABEL VIII P ERBANDINGAN H ASIL S IMULASI M ENGGUNAKAN M ETODE HSA DAN QP T ANPA R UGI -R UGI T RANSMISI
No Uraian HSA QP 1 Biaya bahan bakar($/h) 23747,5650 23747,5650 2 Tanpa Rugi-Rugi Transmisi (MW) 0 0 4 Komputasi (Detik) 0,247017 0,060730
Pada Tabel 8 ini, hasil simulasi untuk beban 425 MW tanpa  memperhitungkan  rugi-rugi  transmisi  metode  HSA memiliki  harga  biaya  bahan  bakar  yang  sama    ekonomis dengan metode QP.

## IV. K ESIMPULAN
Dari hasil simulasi penelitian ini  menggunakan metode HAS  dan  metode  QA  dengan  rugi-rugi  transmisi  adalah metode  HAS  memperoleh  biaya  bahan  bakar  sebesar 24057,9070 $/h dan rugi-rugi transmisi sebesar        7,1246 MW.  Sedangkan  menggunakan  metode  QP  memperoleh biaya  bahan  bakar  sebesar  24059,4257  $/h  dan  rugi  rugi transmisi  7,1626 MW.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Kami sangat berterima kasih kepada Kementrian Riset, Teknologi dan Pendidikan Indonesia dan Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura dan Laboratorium Distribusi dan Sistem  Transmisi  Fakultas  Teknik  Untan  untuk  semua fasilitas  dan  dana  DIPA  yang  disediakan  selama  periode penelitian ini.

## R EFERENSI
[1] Arnawan  Hasibuan,  Robi  Kurniawan,  Muzamir  Isa,  Mursalin, “Economic  Dispatch  Analysis  Using  Equal  Incremental  Cost Method with Linear Regression Approach,” Journal of Renewable Energy, Electrical, and Computer Engineering , Vol.1, No.1, March 2021.
[2] M. S. P. Subathra, S. E. Selvan, T. A. A. Victoire, A. H. Christinal, and U. Amato, “A hybrid with cross-entropy method and sequential
quadratic programming to solve economic load dispatch problem,” IEEE Systems Journal, vol. 9, no. 3, pp. 1031–1044, 2015.
[3] R. P. Parouha and K. N. Das, “A novel hybrid optimizer for solving Economic  Load  Dispatch  problem,”  International  Journal  of Electrical Power & Energy Systems, vol. 78, pp. 108–126, 2016.
[4] Osea  Zebua,  I Made  Ginarsa,  I  Made  Ari  Nrartha,  “Penyelesaian Masalah Economic Dispatch Menggunakan Equilibrium Optimizer,” Jurnal Teknik Elektro, vol.13, no.1, Januari-Juni 2021. [5] Jianxia Zhang, Jianxin Zhang, Feng Zhang, Minglu
Chi, and Linbin  Wan,  “An  Improved  Symbiosis  Particle  Swarm Optimization  for  Solving  Economic  Load  Dispatch  Problem,” Journal of Electrical and Computer Emgimeering, 05 Januari 2021.
[6] J.  B.  Park,  Y.  W.  Jeong,  and  J.  R.  Shin,  “An  improved  particle swarm optimization for nonconvex economic dispatch problems,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 25, no. 1, pp. 156–166, 2020.
[7] B.  R.  Adarsh,  T.  Raghunathan,  T.  Jayabarathi,  and  X.-S.  Yang,
“Economic dispatch using chaotic bat algorithm,” Energy, vol. 96, pp. 666–675, 2016.
[8] X. He, Y. Rao, and J. Huang, “A novel algorithm for economic load dispatch of power systems,” Neurocomputing, vol. 171, pp. 1454– 1461, 2016.
[9] T.  Sen  and  H.  D.  Mathur,  “A  new  approach  to  solve  Economic Dispatch  problem  using  a  Hybrid  ACO-ABC-HS  optimization algorithm,”  International  Journal  of  Electrical  Power  &  Energy Systems, vol. 78, no. 78, pp. 735–744, 2016.
[10] Mahima Dubey, Vijay Kumar, Manjit Kaur, Thanh-Phong Dao, “A Systematic  Review  on  Harmony  Search  Algorithm:  Theory, Literature,  and  Applications,”  Mathematical  Problems  in Engineering, 16 April 2021.
[11] J. Yi, C. Lu, and G. Li, “A literature review on latest developments of  Harmony  Search  and  its  applications  to  intelligent manufacturing,” Mathematical Biosciences and Engineering, vol. 16, no. 4, pp. 2086–2117, 2019.
[12] Y.-W.  Jeong,  S.-M.  Park,  Z.  W.  Geem,  K.-B.  Sim,  and  “, “Advanced  parameter-setting-free  harmony  search  algorithm,” Applied Sciences, vol. 10, no. 7, 2020.
[13] G.  Li  and  H.  Wang,  “Improved  harmony  search  algorithm  for global optimization,” Chinese Control and Decision, vol. 21, 2018.
[14] H.-B. Ouyang, L.-Q. Gao, S. Li, X.-Y. Kong, Q. Wang, and D.-X. Zou,  “Improved  harmony  search  algorithm:  LHS,”  Applied Mathematics and Computation, vol. 53, pp. 133–167, 2017.
[15] M.  Shafaati  and  H.  Mojallali,  “IIR  filter  optimization  using improved chaotic harmony search algorithm,” Automatika, vol. 59, no. 3-4, pp. 331–339, 2018.