## Penetrasi Fotovoltaik dengan Metode MILP dan Pertimbangan Pembebanan Minimal Teknis
Alfi Bahar 1 , Muhammad Yasirroni 2 , Sarjiya 3 , M. Isnaeni Bambang Setyonegoro 4
1,2,3,4 Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada,  Jln. Grafika No 2, Bulaksumur, Yogyakarta 55281 (tel: 0274-552305; fax: 0274- 552305;e-mail: 1 alfibahar@mail.ugm.ac.id, 2 muhammad.yasirroni@mail.ugm.ac.id, 3 sarjiya@ugm.ac.id, 4 isnaeni@ugm.ac.id)
[Diterima: 20 Juni 2022, Revisi: 9 Desember 2022] Corresponding Author : Alfi Bahar
INTISARI — Perkembangan teknologi dan turunnya biaya instalasi mengakibatkan cepatnya pertumbuhan pembangkit listrik tenaga surya (PLTS) di Indonesia. Perusahaan Listrik Negara (PLN) terus berusaha untuk mencapai bauran energi terbarukan hingga  23%  pada  2025.  PLTS  memiliki  karakteristik  unik,  yaitu  hanya  menghasilkan  daya  pada  siang  hari.  Hal  ini menyebabkan PLTS yang terhubung dengan sistem grid akan mengubah profil daya sistem Jawa-Bali. Pada makalah ini, penetrasi PLTS akan mengubah penjadwalan sistem Jawa-Bali karena penetrasi PLTS pada pembebanan minimal teknis dari pembangkit listrik existing (yang sudah ada). Jika penetrasi terlalu besar, dapat terjadi kegagalan penjadwalan pembangkit listrik  termal. Unit  commitment dan economic  dispatch dengan  metode mixed-integer  linear  programming (MILP) menggunakan  CPLEX  dan  Python  dilakukan  untuk  menghitung  biaya  bahan  bakar  dan  biaya  pembangkitan  per  kWh, sebelum  dan  sesudah  penetrasi  PLTS.  MILP  digunakan  untuk  menyelesaikan  persamaan  biaya  bahan  bakar,  sebuah persamaan campuran bilangan bulat dan nonlinear yang sulit diselesaikan dengan metode pemrograman nonlinear standar. Karena menggunakan MILP unit commitment (MILP-UC), semua persamaan fungsi tujuan ( objective function ) dan fungsi kekangan harus berupa fungsi linear. Simulasi pengujian dilakukan selama tiga tahun, dari tahun 2023 hingga 2025. Hasil simulasi pada sistem Jawa-Bali menunjukkan bahwa kapasitas PLTS yang  masuk pada sistem Jawa-Bali terhadap beban puncak  adalah  52%  pada  2023,  52%  pada  2024,  dan  50%  pada  2025.  Sementara  itu,  penetrasi  PLTS  pada  pembebanan minimal teknis dari pembangkit listrik existing menyebabkan turunnya biaya bahan bakar sebesar 23% pada 2023 serta 22% pada 2024 dan 2025.  Biaya pembangkitan per kWh menurun sebanyak 8% pada 2023 dan 7% pada 2024 serta 2025.
KATA KUNCI — Penetrasi PV, MILP, Pembebanan Minimal Teknis, Unit Commitment , Economic Dispatch .

## I. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  listrik  di  sistem  Jawa-Bali  mengalami peningkatan  sebesar  3,9%  per  tahun  [1],  [2].  Sistem  listrik Jawa-Bali didominasi oleh pembangkit listrik tenaga batu bara. Pada tahun 2025, pembangkit listrik tenaga batu bara diprediksi akan mendominasi sistem listrik Jawa-Bali sebesar 67% [3].
Pada  skala  nasional,  Perusahaan  Listrik  Negara  (PLN) berusaha  mencapai  bauran  energi  dengan  energi  terbarukan hingga  23%  pada  tahun  2025.  PLN  juga  mendukung  bagian energi terbarukan hingga lebih dari 50%. Di wilayah Jawa dan Bali,  PLN  mencoba  mencapai  bauran  energi  surya  sebanyak 6%  pada  2025  sebagai  bagian  dari  rencana  PLN  tahun  2025, yang  menargetkan  pembangkitan  listrik  energi  baru  dan terbarukan (EBT) sebesar 17,1%, pembangkit listrik tenaga gas sebesar 15,3%, pembangkit listrik tenaga uap (berbahan bakar batu bara) sebesar 67,4%, dan pembangkit listrik tenaga bahan bakar  minyak  (BBM)  sebesar  0,2%.  Pada  2030,  PLN menargetkan  pembangkitan  listrik  EBT  sebesar  16,1%, pembangkitan  listrik  tenaga  gas sebesar  17,1%,  persentase pembangkit  listrik  tenaga  batu  bara  menurun 0,8%  hingga hanya 66,6%, dan pembangkit listrik tenaga BBM hanya 0,2% [4]. Penambahan PLTS kini mengalami penurunan harga akibat perkembangan  teknologi  dan  investasi,  sehingga  mengalami pertumbuhan instalasi yang sangat baik [5]−[8]. Pembangunan PLTS adalah usaha pemerintah Indonesia untuk mempercepat pembangunan  pembangkit  listrik  EBT  [9].  Pemerintah Indonesia berencana mengurangi produksi emisi sebesar 29% pada  2030  [10].  Saat  ini,  PLN  sedang  berusaha  mencapai netralitas  karbon  pada  2060,  yang  diimplementasikan  dalam Rencana  Usaha  Penyediaan  Tenaga  Listrik  (RUPTL) 2021−2030. PLN akan memanfaatkan berbagai macam sumber energi  terbarukan,  dari  energi  air, biofuel ,  energi  panas  bumi (termasuk skala kecil/modular), energi cahaya matahari, energi
angin, energi biomassa dan sampah, dan energi-energi lainnya, serga  mendukung usaha renewable energy based on industrial development (RE-BID).
PLN  juga  terus  menjaga  jumlah  bauran  energi  dengan energi terbarukan di atas 23% setelah tahun 2025 [11]. Bauran energi  dengan  energi  terbarukan  akan  mencapai  angka  lebih dari  24%  di  akhir  2030.  Jumlah  pembangkit  listrik  bertenaga batu  bara  diperkirakan  akan  turun  pada  2026.  Pembangkit listrik  tenaga  diesel  diharapkan  tetap  pada  kondisi  minimal setelah  2025  dan  hanya  menyuplai  pada  kebutuhan  puncak serta daerah terpencil.
Dalam  penetrasi  PLTS  pada  pembangkit existing (yang sudah  ada),  PLN  mensyaratkan  waktu  operasi  PLTS. Pembangkit  lain  harus  mengurangi  produksinya,  tetapi  tidak melebihi batas trip atau pembebanan minimal teknis ( technical minimum  loading ,  TML).  PLTS  akan  mengalami  penurunan produksi  pada  sore  hari,  sehingga  akan  terjadi  peningkatan beban.  Pembangkit existing harus  memenuhi  kebutuhan  daya dengan cepat, sehingga pembangkit listrik akan membutuhkan kemampuan puncak yang signifikan.
Penetrasi  PLTS  juga  akan  mengubah  profil  beban.  PLTS akan  menghasilkan  beban  negatif  dan  kebutuhan  sistem dikurangi beban negatif menghasilkan beban bersih [12], [13]. Penetrasi PLTS yang lebih besar akan menyebabkan kebutuhan yang lebih rendah pada siang hari [14], [15]. Unit commitment dan economic dispatch menunjukkan status pembangkit listrik yang online dan offline tiap  jam. Unit  commitment dan economic dispatch bertujuan meminimalkan biaya operasional pembangkit  listrik.  Namun, unit  commitment merupakan  hal yang  sulit  karena  formulasi  campuran  bilangan  bulat  dan nonlinear yang kompleks.
Di sisi lain, telah banyak penelitian yang dilakukan untuk menentukan  penetrasi  PLTS  pada  sistem.  Penelitian
sebelumnya  telah  meneliti  peningkatan  kualitas  daya  dari penetrasi  PLTS  [16],  [17].  Penelitian  yang  lain  mempelajari penetrasi  PLTS  untuk  tujuan  tertentu,  seperti  pengisian  daya kendaraan listrik [18], [19].
Penelitian-penelitian  tentang  kasus  aktual  penetrasi  PLTS di beberapa negara dan kota menunjukkan bahwa di Texas, AS, tegangan  keluaran  dapat  turun  drastis  ketika  kapasitas konverter  habis  [20].  Di  Malta,  simulasi  Monte  Carlo menunjukkan  bahwa  tidak  ada  masalah  yang  terjadi  sampai penetrasi PLTS sebesar 40% [21]. Di Yordania, penetrasi PLTS dianalisis menggunakan DIgSILENT, dengan tingkat pertumbuhan  kebutuhan  energi  listrik  sebesar  7%.  Hasil analisis  menunjukkan  bahwa  penetrasi  PLTS  maksimum adalah  26,5%  pada  2020  [22].  Di  Vietnam,  penetrasi  PLTS sebesar  35  MW  menunjukkan  hasil  positif  dalam  menjaga kestabilan frekuensi dan tegangan pembangkit existing [23]. Di Siprus, gabungan PLTS 25 kWp dan baterai 50 kWh dipasang untuk  membuat  sistem  penyimpanan  komunitas  [24].  Sebuah penelitian  lain  menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan mixed-integer quadratic programming (MIQP), batas penetrasi PLTS  dapat  mencapai  68%  dari  kebutuhan  sebelum load ramping lebih  tinggi  daripada maximum  ramping  capability . Biaya  operasi  pembangkit  juga  turun  40%  karena  instalasi PLTS [25].
Penelitian  ini  menggunakan  metode mixed-integer  linear programming ( MILP) karena penelitian-penelitian sebelumnya menunjukkan  bahwa  terdapat  berbagai  macam  metode optimasi untuk menyelesaikan permasalahan unit commitment , seperti genetic algorithms (GA), Lagrangian relaxation (LR), evolutionary programming (EP), hybrid Lagrangian relaxation and  genetic  algorithms (LRGA), enhanced  adaptive Lagrangian  relaxation (ELR),  dan priority  list (PL).  MILP memiliki  efisiensi  yang  paling  baik  dalam  komputasi,  dalam hal kecepatan komputasi. Selain itu, biaya operasional paling rendah  juga  dihasilkan  oleh  metode  MILP  [26] . Terakhir, penetrasi  PLTS  dapat  mengurangi  biaya  bahan  bakar pembangkit existing [27], [28]. Penelitian ini bertujuan menemukan batas penetrasi PLTS berdasarkan  TML  serta  penjadwalan  pembangkit  tidak  boleh melampaui  batasan  operasional  sistem  dan  batasan  fisik pembangkit.

## II. MATERIAL

## A. KONDISI PEMBANGKIT LISTRIK DI JAWA-BALI
Sistem  Jawa-Bali  terdiri  atas  244  pembangkit  listrik, termasuk pembangkit bertenaga  batu bara, pembangkit listrik tenaga panas bumi, pembangkit listrik tenaga gas, pembangkit listrik tenaga uap, pembangkit listrik tenaga air, dan sebagian kecil pembangkit listrik tenaga diesel. Sistem Jawa-Bali masih didominasi oleh pembangkit listrik bertenaga batu bara sebagai pembangkit dengan kapasitas terbesar. Spesifikasi fotovoltaik ( photovoltaic ,  PV)  yang  umum  digunakan  di  PLTS  di Indonesia  adalah  230WP-500WP.  Data  karakteristik  dari pembangkit  Jawa-Bali  yang  digunakan  dalam  makalah  ini adalah  daya  minimum  atau  TML  ( Pmin ),  daya  maksimum ( Pmax ), ramp-up (RU), ramp-down (RD), minimum  uptime (MUT),  dan minimum  downtime (MDT),  yang  akan  menjadi batasan dalam menghitung dan mengoptimasi unit commitment dan economic dispatch .
B. BEBAN JAWA-BALI 2023 –2025
Sistem pembangkit Jawa-Bali menghasilkan energi sebesar 187.726  GWh  pada  Desember  2020.  Sementara  itu,  sistem Jawa-Bali  mengalami  beban  puncak  tertinggi  sebesar  27.927
MW  pada  2020.  Sistem  Jawa-Bali  diperkirakan  akan mengalami pertumbuhan listrik sebesar 4,02% pada 2021-2025 dan sebesar 3,98% pada 2030 [1].
Karakteristik beban sistem Jawa-Bali adalah beban puncak terjadi pada pukul 19.00 dan beban terendah terjadi pada pukul 04.00. Data profil beban sistem Jawa-Bali ini merupakan data beban puncak tertinggi dalam tiga tahun, dari 2023 hingga 2025, dengan  durasi  beban  selama  satu  jam.  Profil  beban  sistem Jawa-Bali ditunjukkan pada Gambar 1, sedangkan peningkatan beban sistem Jawa-Bali ditunjukkan pada Gambar 2.
Penelitian  ini menggunakan  profil beban  puncak  tertinggi tiap tahun. Beban puncak tertinggi  diturunkan menjadi beban per jam berdasarkan kurva profil beban harian. Profil beban per jam akan menjadi referensi penelitian ini ketika PLTS masuk pada beban.

## C. PENETRASI PLTS
Penetrasi PLTS yang digunakan dalam penelitian ini adalah sistem  tipikal  PV  profil.  PV  profil  membangkitkan  daya  dari pukul  06.00  sampai  18.00  dan  mencapai  puncak  pada  pukul 12.00  [29].  Penetrasi  PLTS  pada  sistem  ditunjukkan  pada Gambar 3.
Gambar 1 . Profil beban Jawa-Bali tahun 2023-2025.
Gambar 2 . Peningkatan beban puncak pada 2023 hingga 2025.
Gambar 3 . Profil iradiasi matahari.

## III. METODOLOGI

## A. DESAIN SISTEM
Penelitian  dimulai  dengan  tinjauan  pustaka  untuk menemukan penelitian-penelitian sebelumnya tentang penetrasi  PLTS  pada  pembangkit  Jawa-Bali  yang  sudah  ada. Hasilnya dapat digunakan sebagai referensi untuk memvalidasi penelitian  ini.  Tinjauan  pustaka  juga  digunakan  untuk menentukan dasar teori yang mendukung penelitian ini.
Selanjutnya,  dilakukan  formulasi  masalah  yang  telah  ada kemudian  menjadikannya  model  matematika.  Lalu,  dibuat source  code dari unit  commitment dan economic  dispatch dengan perangkat lunak Python, dimulai dari membuat MILP untuk  menentukan  biaya  bahan  bakar  optimal  yang  nantinya dapat diproses dengan program Python. Dalam penelitian ini, metode  MILP  menggunakan  CPLEX  dan  Python  untuk memperoleh  solusi  optimal  bagi unit  commitment dan economic dispatch . Unit  commitment dan economic  dispatch terlebih  dahulu dilakukan  tanpa  penetrasi  PLTS.  Hasilnya  akan  digunakan sebagai referensi pada perbandingan data sebelum dan sesudah penetrasi PLTS.
Hal  yang  pertama  dilakukan  pada  penetrasi  PLTS  adalah menentukan  jumlah  TML  keseluruhan  pembangkit  listrik beban  dasar  sistem  Jawa-Bali.  Jumlah  TML  akan  digunakan sebagai referensi untuk menentukan besarnya penetrasi PLTS terhadap beban puncak pada penelitian ini.
Setelah  jumlah  TML  dari  pembangkit  listrik  beban  dasar dan  jumlah  kapasitas  PLTS  diketahui, unit  commitment dan economic dispatch dilakukan pada pembangkit existing untuk mendapatkan  besarnya  perbedaan  daya  yang  dibangkitkan, perubahan  daya  akibat  penetrasi  PLTS,  dan  biaya pembangkitan sebelum dan sesudah penetrasi PLTS.
Selanjutnya, unit commitment and economic dispatch yang dilakukan  pada  pembangkit  setelah  penetrasi  PLTS  diperiksa terhadap  batasan  yang  ada,  baik  pada  sisi  kekangan  sistem maupun kendali daya pembangkit, khususnya pada pembangkit bertenaga batu bara. Hal ini disebabkan pembangkit bertenaga batu  bara  memiliki  banyak  kekangan,  seperti ramping yang relatif  lambat  dan  MUT/MDT  yang  lebeih  lama  daripada pembangkit jenis lain.
Diasumsikan  terdapat  sebuah  pelanggaran  batasan pembangkit listrik dan tidak ada solusi yang dapat dilakukan. Maka,  simulasi  harus  dihentikan  dan  pembangkit  akan melakukan  modifikasi online / offline sampai  tidak  ada  lagi pelanggaran batasan pembangkit (MUT/MDT, ramp-up ramp- down , power  balance ,  dan generation  limit )  dan  solusi ditemukan.  Terakhir,  dilakukan  dokumentasi  penetrasi  PV maksimal setelah solusi ditemukan. Diagram alir penelitian ini diperlihatkan pada Gambar 4.

## B. FUNGSI OBJEKTIF
Fungsi  objektif  optimasi economic  dispatch dapat  dilihat sebagai fungsi biaya bahan bakar dari unit pembangkit.
𝑀𝑖𝑛𝑖𝑚𝑖𝑧𝑒 ∑ ∑ ((𝑓(𝑃 𝑖,𝑡 )𝑈 𝑖,𝑡 ) + 𝑆𝑈 𝑖,𝑡 + 𝑆𝐷 𝑖,𝑡 ) 𝐼 𝑖=1 𝑇 𝑡=1 (1)
dengan 𝑃 𝑖,𝑡 merepresentasikan pembangkitan unit i pada waktu t dalam  MW  dan 𝑈 𝑖,𝑡 adalah  status  unit i pada  waktu t . U bernilai  1  jika pembangkit on dan bernilai  0 jika  pembangkit off . Parameter t adalah indeks yang menunjukkan waktu dalam jam, dari 1 hingga interval waktu yang ditentukan; dan i adalah indeks  yang  menunjukkan  jumlah  unit  pembangkit  listrik termal.  Fungsi 𝑓(𝑃 𝑖,𝑡 ) adalah  biaya  bahan  bakar  unit i (Rp/j)
yang  merupakan  sebuah  fungsi  daya  keluaran  pembangkit, yang ditunjukkan pada (2).
𝑓(𝑃 𝑖,𝑡 ) = 𝑎 𝑖 (𝑃 𝑖,𝑡 ) 2 + 𝑏 𝑖 (𝑃 𝑖,𝑡 )+𝑐 𝑖 (2)
dengan a i , b i , dan c i merepresentasikan koefisien biaya bahan bakar unit i . 𝑆𝑈 𝑖,𝑡 dan 𝑆𝐷 𝑖,𝑡 adalah  biaya  menyalakan  dan  mematikan pembangkit i pada  waktu t .  Ketika 𝑈 𝑖,𝑡 bernilai  1  dan 𝑈 𝑖,𝑡−1 bernilai  0,  nilai 𝑆𝑈 𝑖,𝑡 dihitung  menggunakan  (3).  Jika 𝑈 𝑖,𝑡 bernilai  0  dan 𝑈 𝑖,𝑡−1 bernilai  1,  nilai 𝑆𝐷 𝑖,𝑡 dihitung menggunakan (4).
𝑆𝑈 𝑖,𝑡 = 𝐶 𝑠𝑡𝑎𝑟𝑡 (𝑈 𝑖,𝑡 −   𝑈 𝑖,𝑡−1 ) (3)
𝑆𝐷 𝑖,𝑡 = 𝐶 𝑑𝑜𝑤𝑛 (𝑈 𝑖,𝑡−1 −   𝑈 𝑖,𝑡 ) . (4)
Persamaan  biaya  bahan  bakar  merupakan  sebuah persamaan  gabungan  bilangan  bulat  dan  nonlinear  yang  sulit diselesaikan  dengan  metode  pemrograman  nonlinear  standar. Maka,  persamaan  biaya  bahan  bakar  harus  diubah  ke  MILP- unit  commitment .  Karena  digunakan  metode  MILP- unit commitment ,  semua  persamaan  fungsi  objektif  dan  fungsi kekangan  harus  berupa  fungsi  linear.  Oleh  karena  itu, persamaan  biaya  bahan  bakar  harus  terlebih  dahulu diproyeksikan  ke  dalam  fungsi  linear  menggunakan  metode piecewise .

## C. CADANGAN PUTAR (SPINNING RESERVE)
Cadangan  putar  ( spinning  reserve )  adalah  jumlah  daya yang  tersedia  dari  semua  unit  yang  tersinkronisasi  dengan sistem  dikurangi  beban  yang  disuplai  pada  waktu  tersebut, untuk berjaga-jaga jika ada masalah dengan pembangkit yang lain.
Gambar 4 . Diagram alir penetrasi PLTS.
∑ 𝑃𝑚𝑎𝑘𝑠 𝑖 𝐼 𝑖=1 𝑈 𝑖,𝑡 > 𝐷 𝑡 + 𝑆𝑅 𝑡 (5)
dengan 𝑃𝑚𝑎𝑘𝑠 𝑖 adalah batas maksimum daya pembangkit; 𝐷 𝑡 adalah  kebutuhan  beban  pada  waktu t ;  dan 𝑆𝑅 𝑡 adalah  daya cadangan pada waktu t .

## D. BATASAN POWER BALANCE
Daya aktif total yang dihasilkan tiap jam harus memenuhi kebutuhan beban pada jam tersebut.
∑ 𝑃 𝑖,𝑡 𝐼 𝑖=1 𝑈 𝑖,𝑡 = 𝐷 𝑡 (6)
dengan 𝑃 𝑖,𝑡 adalah daya pembangkit dan 𝐷 𝑡 adalah kebutuhan beban pada waktu t .

## E. BATAS PEMBANGKITAN
Daya aktif yang dibangkitkan oleh sebuah unit pembangkit harus berada dalam batas daya aktif minimum dan maksimum unit pembangkit.
𝑃𝑚𝑖𝑛 𝑖 ≤ 𝑃 𝑖,𝑡 ≤ 𝑃𝑚𝑎𝑘𝑠 𝑖 (7)
dengan 𝑃𝑚𝑖𝑛 𝑖 adalah  batas  daya  minimum  unit i ; 𝑃 𝑖,𝑡 adalah daya keluaran unit i pada waktu t ; dan 𝑃𝑚𝑎𝑘𝑠 𝑖 adalah keluaran maksimum unit i .
F. MINIMUM UP-TIME DAN MINIMUM DOWN-TIME
Minimum  up-time adalah  waktu  minimum  sebuah  unit pembangkit  harus online atau on setelah  unit  dinyalakan (sebelum  dapat  dimatikan),  sedangkan minimum  down-time adaah  waktu  minimum  pembangkit  harus offline sebelum pembangkit dapat dinyalakan.
𝑇 𝑜𝑛 𝑖 ≥ 𝑀𝑈𝑇 𝑖 (8)
𝑇 𝑜𝑓𝑓 𝑖 ≥ 𝑀𝐷𝑇 𝑖 (9)
dengan 𝑇 𝑜𝑛 adalah durasi unit i dalam keadaan on ; 𝑇 𝑜𝑓𝑓 adalah durasi unit i dalam keadaan off ; 𝑀𝑈𝑇 𝑖 adalah minimum up-time unit I ; dan 𝑀𝐷𝑇 𝑖 minimum down-time unit i .

## G. RAMP-UP DAN RAMP-DOWN
Ramp-up dan ramp-down adalah  kondisi  sebuah pembangkit  dapat  menambah  dan  mengurangi  daya  keluaran (dalam MW) selama interval waktu tertentu.
𝑃 𝑖,𝑡 − 𝑃 𝑖,𝑡−1 ≤ 𝑅𝑈 𝑖 (10)
𝑃 𝑖,𝑡−1 − 𝑃 𝑖,𝑡 ≤ 𝑅𝐷 𝑖 (11)
dengan 𝑃 𝑖,𝑡 adalah  daya  pembangkit i pada  waktu t ; 𝑃 𝑖,𝑡−1 adalah  daya  pembangkit i pada  waktu t -1; 𝑅𝑈 𝑖 adalah  batas ramp-up pembangkit i ;  dan 𝑅𝐷 𝑖 adalah ramp-down pembangkit i .

## H. DAYA PV
Daya  maksimum  yang  dihasilkan  PV  bergantung  pada cahaya matahari. Kondisi ini mengakibatkan daya PV terbatas dari kapasitas PV yang dipasang.
𝑃 𝑠 ≤ 𝑃 𝑠 𝑚𝑎𝑥 (12)
dengan 𝑃 𝑠 adalah  daya  keluaran  PV  dan 𝑃 𝑠 𝑚𝑎𝑥 adalah kapasitas maksimum PV.

## IV. ANALISIS

## A. UNIT COMMITMENT SISTEM JAWA-BALI SEBELUM PENETRASI PLTS
Tahap  pertama  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan unit commitment dan economic  dispatch pada  sistem  Jawa-Bali
tanpa  penetrasi  PLTS.  Tahap  ini  menggunakan  tiga  profil beban yang merupakan puncak tertinggi profil beban dari tahun 2023 sampai 2025. Profil beban sistem Jawa-Bali menunjukkan bahwa  beban  puncak  terjadi  pada  pukul  19.00,  sedangkan beban  terendah  terjadi  pada  pukul  04.00.  Peningkatan  profil beban  terjadi  pada  pukul  05.00  sampai  12.00  dan  terjadi penurunan beban sementara selama satu jam, yaitu dari pukul 12.00  hingga  13.00.  Profil  beban  kembali  meningkat  setelah pukul  13.00  sampai  15.00,  lalu  secara  bertahap  turun  hingga pukul 17.00. Kenaikan profil beban mulai terjadi setelah pukul 17.00  dan  terjadi  beban  puncak  pada  19.00,  lalu  beban  turun secara  bertahap  sampai  kembali  ke  titik  terendah  pada  pukul 04.00.

## B. PERUBAHAN PROFIL BEBAN SISTEM JAWA-BALI AKIBAT PENETRASI PLTS TERHADAP BATAS TML
Penetrasi PLTS hingga batas TML pembangkit Jawa-Bali dilakukan  untuk  memaksimalkan  kapasitas  PLTS  yang  dapat dipasang  dan  mengurangi  ketergantungan  pada  pembangkit listrik  termal  ( existing ).  Makin  besar  kapasitas  PLTS  yang terpasang, makin besar pula kapasitas pembangkit listrik termal yang  dapat  dimatikan.  Dengan  makin  kecilnya  kapasitas pembangkit listrik termal (beroperasi pada batas TML), biaya bahan  bakar  dan  biaya  pembangkitan  per  kWh  pembangkit Jawa-Bali diharapkan dapat berkurang.
TML  total  pembangkit  Jawa-Bali  diambil  dari  data spesifikasi  pembangkit  listrik  beban  dasar.  Sementara  itu, penetrasi  PLTS  tertinggi  terjadi  pada  pukul  12.00,  yang menembus kebutuhan sistem Jawa-Bali. TML total pembangkit beban  dasar  digunakan  sebagai  data  referensi  untuk menentukan  jumlah  penetrasi  PLTS,  yang  dinyatakan  dalam persen.
Masuknya  penetrasi  PLTS  akan  mengubah  profil  beban sistem  Jawa-Bali.  PLTS  yang  masuk  akan  dikategorikan sebagai  beban  negatif.  Beban  negatif  akan  menyebabkan kebutuhan  sistem  berkurang.  Perubahan  kebutuhan  mulai terjadi pada pukul 05.00, ketika PLTS masuk ke dalam sistem. Kebutuhan terhadap pembangkit existing akan menurun secara bertahap  karena  penetrasi  PLTS  akan  mulai  meningkat  pada siang hari.
Siang hari, pada pukul 12.00, merupakan puncak tertinggi penetrasi  PLTS  pada  sistem.  Penetrasi  PLTS  tertinggi  akan menyebabkan  kebutuhan  terhadap  pembangkit existing mencapai  titik  terendah  (mencapai  TML  pembangkit  listrik beban dasar existing ) dalam satu hari.
Setelah  pukul  12.00,  intensitas  sinar  matahari  mulai menurun,  yang  menyebabkan  penetrasi  PLTS  juga  menurun. Penurunan penetrasi PLTS menyebabkan  kebutuhan  terhadap pembangkit existing mulai meningkat kembali. Peningkatan ini akan  terus  berlangsung  sampai  PLTS  dilepaskan  dari  sistem saat  matahari  terbenam.  Kebutuhan  beban  yang  semula dipenuhi  oleh  PLTS  akan  disuplai  oleh  pembangkit existing . Peningkatan  beban  akan  terus  berlangsung  sejak  matahari terbenam (sejak keluarnya penetrasi PLTS dari sistem) sampai pukul 19.00, ketika terjadi beban puncak pada sistem. Jumlah penetrasi PLTS ditunjukkan pada Tabel I dan Gambar 5.
T ABEL I
P ENETRASI P EMBANGKIT L ISTRIK T ENAGA S URYA Tahun 2023 2024 2025 Kebutuhan (MW) 30.335 31.583 32.972 Total TML (MW) 12.483 12.873 14.063 Maksimal PV (MW) 15.772 16.544 16.648 Persentase 52% 52% 50%

## C. UNIT COMMITMENT SISTEM JAWA-BALI SETELAH PENETRASI PLTS
PLTS dalam kapasitas besar yang memasuki sistem Jawa- Bali  akan  menyebabkan unit  commitment dan economic dispatch berubah. Pembangkit listrik follower yang beroperasi pada pagi hari akan mulai dimatikan karena adanya penetrasi PLTS. Pada siang hari, akan makin banyak pembangkit listrik follower yang  dimatikan  dan  pembangkit  listrik  beban  dasar juga  akan  mengurangi  produksinya  hingga  mencapai  TML. Pada  pukul  12:00,  PLTS  akan  mencapai  puncak  operasinya. Ketika  PLTS  berada  pada  kondisi  puncak,  semua  kebutuhan terhadap  pembangkit follower akan  digantikan  oleh  PLTS, yang  menyebabkan  semua  pembangkit follower offline . Penetrasi  PLTS  sampai  batas  TML  pembangkit  beban  dasar juga akan menyebabkan pembangkit beban dasar memproduksi listrik hanya sampai batas TML.
Di  sore  hari,  produksi  listrik  PLTS  akan  menurun. Pembangkit  listrik  beban  dasar  akan  mulai  meningkatkan produksinya melampaui batas TML dan pembangkit follower akan  mulai  dinyalakan  untuk  membantu  pembangkit  listrik beban  dasar.  PLTS  akan offline saat  matahari  terbenam. Dengan  keluarnya  PLTS  dari  sistem,  seluruh  pembangkit existing akan  beroperasi  seperti  biasa  untuk  memenuhi kebutuhan  sistem  dan  terus  meningkatkan  produksinya  untuk menyuplai kebutuhan beban puncak pada pukul 19.00.
Hasil  simulasi  menunjukkan  bahwa  di  tahun  2023,  biaya bahan  bakar  pembangkit existing adalah  Rp364,2  miliar  dan biaya  pembangkitan  adalah  Rp523.  Setelah  penetrasi  PLTS, biaya bahan bakar berkurang sebanyak 23% menjadi Rp280,4 miliar  dan  biaya  pembangkitan  berkurang  8%  menjadi Rp481/kWh.  Di  tahun  2024,  biaya  bahan  bakar  pembangkit existing adalah Rp373,5 miliar, sedangkan biaya pembangkitan adalah Rp515. Setelah penetrasi PLTS, biaya bahan bakar turun 22% menjadi Rp290,8 miliar dan biaya pembangkitan turun 8% menjadi Rp480/kWh. Terakhir, pada tahun 2025, biaya bahan bakar  pembangkit existing adalah  Rp375,7  miliar,  sedangkan biaya  pembangkitan  sebesar  Rp496.  Setelah  penetrasi  PLTS, biaya  bahan  bakar  menurun  22%  menjadi  Rp293,1  miliar, sedangkan  biaya  pembangkitan  menurun  7%  menjadi Rp460/kWh.  Penurunan  biaya  bahan  bakar  dan  biaya pembangkitan  per  kWh  sistem  Jawa-Bali  ditunjukkan  pada Gambar 6 dan Gambar 7.

## D. BATASAN CADANGAN PUTAR
Penelitian ini menggunakan 5% cadangan beban. Cadangan sistem dan pembangkitan maksimal ( max gen ) disajikan dalam Tabel  II.  Rangkuman  beban  puncak  dan  cadangan  tersebut masih di bawah kapasitas maksimum semua pembangkit dalam tiga tahun.

## E. BATASAN POWER BALANCE
Daya aktif total yang dihasilkan tiap jam harus memenuhi kebutuhan beban pada jam tersebut. Beban puncak terjadi pada pukul  19.00.  Semua  kapasitas  pembangkitan  beban  puncak harus  tetap  di  bawah  kapasitas  maksimum  pembangkit.  Dari Gambar  5  dan  Gambar  8,  PLTS  tidak  memengaruhi power balance sistem Jawa-Bali.

## F. BATAS PEMBANGKITAN
Pembangkit memiliki batas atas  dan batas bawah operasi. Jika  semua  pembangkit  dinyalakan,  kebutuhan  beban  total harus  berada  di  bawah  kapasitas  total  pembangkit.  Beban maksimum terjadi pada pukul 19.00 dan beban tersebut masih berada  di  bawah  kapasitas  keluaran  maksimum  semua
Gambar 5 . Penetrasi PV pada sistem Jawa-Bali.
Gambar 6 . Biaya bahan bakar pembangkit Jawa-Bali.
Gambar 7 . Biaya pembangkitan per kWh.
Gambar 8 . Batas pembangkit Jawa-Bali. T ABEL II C ADANGAN P UTAR Tahun 2023 2024 2025 Kebutuhan (MW) 30.335 31.583 32.972 Kebutuhan + Cadangan (MW) 32.003 33.320 34.785 Kapasitas Maksimal Gen (MW) 38.076 39.076 41.396

## ID-26
Alfi Bahar: Penetrasi Fotovoltaik dengan Metode ...
pembangkit. Sementara itu, beban minimum terjadi pada pukul 04.00  dan  masih  berada  di  atas  kapasitas  keluaran  minimum semua pembangkit.
Pada 2023, beban maksimum adalah 32,003 MW, masih di bawah kapasitas keluaran total semua generator, yaitu 38,076 MW, sedangkan beban minimum adalah 24,961 MW, masih di atas  kapasitas  keluaran  minimum  semua  generator,  yaitu 19,245 MW. Di tahun 2024, beban maksimum adalah 33,320 MW, masih di bawah kapasitas keluaran total semua generator, yaitu  39,076  MW,  dan  beban  minimum  adalah  25,988  MW, masih  di  atas  kapasitas  keluaran  minimum  semua  generator, yaitu 19,635 MW. Pada tahun 2025, beban maksimum adalah 34,785 MW, di bawah kapasitas keluaran total semua generator, yaitu 41,396 MW,  sedangkan beban minimum  adalah  27,131 MW,  di  atas  kapasitas  keluaran  minimum  semua  generator, yaitu  20,435  MW.  Batas  pembangkitan  sistem  Jawa-Bali ditunjukkan pada Gambar 8.

## V. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini, unit  commitment dan economic dispatches diselesaikan  menggunakan  metode  MILP.  Solusi unit  commitment harus  memenuhi  persyaratan  beban  dan sekaligus  mempertimbangkan  batasan-batasan  fisik  dan operasional  pembangkit.  Di  sistem  Jawa-Bali,  dengan pendekatan  TML,  rata-rata  kapasitas  PLTS  yang  masuk  di sistem  Jawa-Bali  terhadap  beban  puncak  dalam  tiga  tahun adalah  50%.  Penelitian  ini  juga  menunjukkan  bahwa kemungkinan kapasitas PLTS maksimum yang dapat masuk ke sistem Jawa-Bali jauh di atas 6% yang direncanakan PLN.
Efek  penetrasi  PLTS  pada  profil  beban  sistem  Jawa-Bali adalah  PLTS  menekan  kerja  pembangkit  beban  dasar  sampai batas TML. PLTS akan mematikan pembangkit listrik follower karena kebutuhan daya telah terpenuhi oleh PLTS. Pembangkit listrik beban dasar akan membangkitkan listrik hanya sebesar batas TML. Makin besar kapasitas pembangkitan PLTS yang dipasang, makin besar beban negatif yang dialami sistem Jawa- Bali.  Makin  besarnya  beban  negatif  akan  makin  mengurangi kebutuhan terhadap pembangkit Jawa-Bali yang sudah ada.
Penetrasi  PLTS  dapat  mengurangi  biaya  bahan  bakar pembangkit existing sebesar  23%  pada  2023  dan  22%  pada 2024  dan  2025.  Sementara  itu,  biaya  pembangkitan  per  kWh pembangkit existing juga  berkurang  karena  penetrasi  PLTS, dengan  penurunan  sebesar  8%  pada  2023  dan  7%  pada  2024 dan 2025.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Penulis  makalah  The  writer  of  this  paper,  “Penetrasi Fotovoltaik  dengan  Metode  MILP  dan  Pertimbangan Pembebanan Minimal Teknis” menyatakan bahwa makalah ini bebas dari konflik kepentingan.

## KONTRIBUSI PENULIS
Konseptualisasi,  Alfi  Bahar,  Muhammad  Yasirroni,  M. Isnaeni  Bambang  Setyonegoro,  dan  Sarjiya;  metodologi,  Alfi Bahar,  Muhammad  Yasirroni,  M.  Isnaeni  Bambang Setyonegoro,  dan  Sarjiya;  perangkat  lunak,  Muhammad Yasirroni;  penulisan—penyusunan  draf  asli,  Alfi  Bahar; penulisan—peninjauan dan penyuntingan, Muhammad Yasirroni, M. Isnaeni Bambang Setyonegoro, dan Sarjiya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih disampaikan kepada Bapak M. Isnaeni Bambang  Setyonegoro,  Bapak  Sarjiya,  serta  Departemen Teknik  Elektro  dan  Teknologi  Informasi  Universitas  Gadjah
Mada  atas  dukungannya  dalam  penelitian  dan  penyusunan makalah ini.

## REFERENSI
[1]  “RUPTL - Rencana Usaha Penyediaan Tenaga Listrik PT. PLN (Persero) 2019-2028,” PT. PLN (Persero), 2019.
[2]  “Rencana Usaha Penyediaan Tenaga Listrik (RUPTL) PT PLN (Persero) 2021-2030,” PT. PLN (Persero), 2021.
[3]  “Statistik Ketenagalistrikan 2019,” Direktorat Jenderal Ketenagalistrikan Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral, 2020.
[4]  “Diseminasi RUPTL 2021-2030,” PT PLN (Persero), 2021.
[5]  M. Sun, C. Feng, dan J. Zhang, “Factoring Behind-the-Meter Solar into Load  Forecasting:  Case  Studies  Under  Extreme  Weather,” 2020  IEEE Power Energy Soc. Innov. Smart Grid Technol. Conf. (ISGT) , 2020, hal. 1–5, doi: 10.1109/ISGT45199.2020.9087791.
[6]  R. Zhang dkk., “Forecast of Solar Energy Production - A Deep Learning Approach,” 2018 IEEE Int. Conf. Big Knowl. (ICBK) , 2018, hal. 73–82, doi: 10.1109/ICBK.2018.00018.
[7]  M. Upasani dan S. Patil, “Grid Connected Solar Photovoltaic System with Battery Storage for Energy Management,” 2018 2nd Int. Conf. Inventive
Syst., Control (ICISC) , 2018, hal. 438–443, doi:
10.1109/ICISC.2018.8399111.
[8]  International Renewable Energy Agency, “Renewable Power Generation Costs in 2020,” 2020. [Online]. https://www.irena.org/- /media/Files/IRENA/Agency/Publication/2021/Jun/IRENA_Power_Gen eration_Costs_2020.pdf.
[9]  “Pengesahan  Paris  Agreement  to  the  United  Nations  Framework Convention on Climate Change,” Undang-Undang RI, No. 16, 2016.
[10]  “Intended  Nationally  Determined  Contribution  Republic  of  Indonesia,” Pemerintah RI, 2015.
[11]  “Diseminasi RUPTL 2021-2030,” Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral RI, 2021.
[12]  Y.  Wang  dkk.,  “Data-Driven  Probabilistic  Net  Load  Forecasting  with High  Penetration  of  Behind-the-Meter  PV,” IEEE  Trans.  Power  Syst. , Vol. 33, No. 3, hal. 3255–3264, Mei 2018, doi:
10.1109/TPWRS.2017.2762599.
[13]  Z. Xuan dkk., “PV-Load Decoupling Based Demand Response Baseline Load Estimation Approach for Residential Customer with Distributed PV System,” IEEE  Trans.  Ind.  Appl. ,  Vol.  56,  No.  6,  hal.  6128–6137, Nov./Des. 2020, doi: 10.1109/TIA.2020.3014575.
[14]  S.E.  Razavi  dkk.,  “From  Load  to  Net  Energy  Forecasting:  Short-Term Residential Forecasting for the Blend of Load and PV Behind the Meter,” IEEE  Access ,  Vol.  8,  hal.  224343–224353,  Des.  2020,  doi: 10.1109/ACCESS.2020.3044307.
[15]  N.  Nigmatulina,  A.  Mashlakov,  N.  Belonogova,  dan  S.  Honkapuro, “Techno-Economic Impact of Solar Power System Integration on a DSO,” 2020  17th Int.  Conf.  Eur.  Energy  Mark.  (EEM) ,  2020,  hal.  1-6,  doi: 10.1109/EEM49802.2020.9221951.
[16]  K. Alboaouh dan S. Mohagheghi, “Voltage and Power Optimization in a Distribution  Network  with  High  PV  Penetration,” 2018  IEEE/PES Transmiss.,  Distrib.  Conf.,  Expo.  (T&D) ,  2018,  hal.  1–5,  doi: 10.1109/TDC.2018.8440384.
[17]  J.F.C.  Acero,  H.P.  Viveros,  N.J.B.  Castanon,  dan  R.C.  Yucra, “Improvement  of  Power  Quality  for  Operation  of  the  Grid-Connected Photovoltaic  Energy  System  Considering  the  Irradiance  Uncertainty,” 2020 IEEE XXVII Int. Conf. Electron. Elect. Eng., Comput. (INTERCON) , 2020, hal. 1-4, doi: 10.1109/INTERCON50315.2020.9220222.
[18]  A.  Haque,  V.S.B.  Kurukuru,  dan  M.A.  Khan,  “Energy  Management Strategy  for  Grid  Connected  Solar  Powered  Electric  Vehicle  Charging Station,” 2019 IEEE Transp. Electrific. Conf. (ITEC-India) , 2019, hal. 1– 6, doi: 10.1109/ITEC-India48457.2019.ITECIndia2019-44.
[19]  O.M. Abdelwahab dan M.F. Shaaban, “PV and EV Charger Allocation with  V2G  Capabilities,” 2019  IEEE  13th  Int.  Conf.  Compat.  Power Electron.,  Power  Eng.  (CPE-POWERENG) ,  2019,  hal.  1–5,  doi: 10.1109/CPE.2019.8862370.
[20]  J. Till, S. You,  Y. Liu,  dan  P.  Du, “Impact of High PV Penetration on Voltage  Stability,” 2020  IEEE/PES  Transmiss.,  Distrib.  Conf.,  Expo. (T&D) , 2020, hal. 1–5, doi: 10.1109/TD39804.2020.9299973.
[21]  Y.  Gabdullin  dan  B.  Azzopardi,  “Impacts  of  High  Penetration  of Photovoltaic Integration in Malta,” 2018 IEEE 7th World Conf. Photovolt. Energy Convers. (WCPEC) (A Joint Conf. 45th IEEE PVSC, 28th PVSEC & 34th EU PVSEC) , 2018, hal. 1398–1401, doi:
10.1109/PVSC.2018.8548256.
[22]  S. Qutaishat, A. Al-Salaymeh, dan H. Obeid, “Maximum PV Penetration Level Integrated to the National Transmission Grid of Jordan, Particularly 132 KvBusbar,” 2021 12th Int. Renew. Eng. Conf. (IREC) , 2021, hal. 1– 3, doi: 10.1109/IREC51415.2021.9427859.
[23]  M.Q.  Duong,  N.T.N.  Tran,  dan  C.A.  Hossain,  “The  Impact  of Photovoltaic  Penetration  with  Real  Case:  ThuaThienHue-Vietnamese grid,” 2019  Int.  Conf.  Robot.  Elect.,  Signal  Process.  Techn.  (ICREST) , 2019, hal. 682–686, doi: 10.1109/ICREST.2019.8644338.
[24]  G.  Pattichis  dkk.,  “Mediterranean  Region,”  dalam Management  of Recreation and Nature Based Tourism in European Forests , U. Pröbstl, V. Wirth, B.H.M. Elands, dan S. Bell, Eds., London, Inggris: Springer, 2010, hal. 97–114, doi: 10.1007/978-3-642-03145-8_5.
[25]  P.R. Mara, Sarjiya, L.M. Putranto, dan M. Yasirroni, “Determination of Maximum Grid-Connected Photovoltaic Penetration Level Based on Unit Commitment Solution,” Int. J. Electr. Eng. Inform. , Vol. 11, No. 3, hal. 610–621, Sep. 2019, doi: 10.15676/ijeei.2019.11.3.11.
[26]  M.  Carrión  dan  J.M.  Arroyo,  “A  Computationally  Efficient  Mixed- Integer Linear Formulation for the Thermal Unit Commitment Problem,” IEEE Trans. Power Syst. , Vol. 21, No. 3, hal. 1371–1378, Agu. 2006, doi: 10.1109/TPWRS.2006.876672.
[27]  N. Dhlamini dan S.P.D. Chowdhury, “Solar Photovoltaic Generation and Its Integration Impact on the Existing Power Grid,” 2018 IEEE PES/IAS
PowerAfrica , 2018, pp. 710–715, doi: 10.1109/PowerAfrica.2018.8521003.
[28]  G. Yudhaprawira, Sarjiya, dan S.P. Hadi, “Unit Commitment for Power Generation  System  Including  PV  and  Batteries  by  Mixed  Integer Quadratic Programming,” 2012  Int.  Conf.  Power  Eng.,  Renew.  Energy (ICPERE) , 2012, hal. 1–5, doi: 10.1109/ICPERE.2012.6287247.
[29]  A.  Jahid,  M.K.H.  Monju,  M.S.  Hossain,  dan  M.F.  Hossain,  “Hybrid Power Supply Solutions for Off-Grid Green Wireless Networks,” Int. J. Green  Energy ,  Vol.  16,  No.  1,  hal.  12–33,  Okt.  2019,  doi: 10.1080/15435075.2018.1529593.