## UNIT COMMITMENT DENGAN INTEGRASI PUMP STORAGE HYDROELECTRICITY UNTUK MENGATASI MASALAH DUCK CURVE
Patria Julianto 1
1 Jurusan Teknik Elektro Universitas Borneo Tarakan, Kalimantan Utara, Indonesia
1 e-mail: patria@borneo.ac.id
Abstract—The  increase  in  PV  penetration  has  a  negative side  that  needs  to  be  anticipated  as  early  as  possible  PV  that can  only  operate  during  the  day  causes  a  decrease  in  load demand.  On  the  contrary,  at  night,  when  the  PV  is  not operating causes an increase in load demand. The phenomena will change the thermal generator's daily loading pattern and create the duck curve. In the duck curve, the gap between the load demand in the peak load period and the period outside the peak load is very large, so the operation of the electric power system  becomes  inefficient  due  to  the  low  daytime  and  high nighttime  operation  of  the  plant.  In  this  operating  pattern, many generators will be turned off or operating with low loads during the day. Many thermal generators will be turned on or operating  with  high  loads  at  night.  The  plant  operates  not optimally,  efficiency  decreases  and  generation  costs  will increase.  In  this  research,  pump  storage  hydroelectricity  is used  (PSH)  to  solving  the  duck  curve  by  balancing  the  daily load  demand.  Furthermore,  to  reduce  the  generation  costs, unit commitment is used with the integration of PV and PSH. The mixed integer programming (MIP) on unit commitment is solved using the CPLEX Solver in the GAMS software.
Keywords —Duck  curve,  high  PV  penetration,  pump  storage hydroelectricity, unit commitment .
I ntisari—Peningkatan penetrasi PV  memiliki sisi negatif yang  perlu  diantisipasi  sedini  mungkin.  PV  yang  hanya dapat  beroperasi  pada  siang  hari menyebabkan  penurunan permintaan  beban,  sebaliknya  pada  malam  hari  ketika  PV sudah tidak beroperasi menyebabkan peningkatan terhadap permintaan  beban.  Hal  tersebut  akan  mengubah  pola pembebanan  harian  dan  menghasilkan  duck  curve.  Pada duck  curve,  celah  antara  permintaan  beban  pada  periode beban  puncak  dan  diluar  beban  puncak  sangat  besar sehingga  pengoperasian  sistem  tenaga  listrik  menjadi  tidak efisien yang disebabkan oleh pengoperasian pembang-kit di siang  hari  yang  rendah  dan  malam  hari  yang  tinggi.  Pada operasi  tersebut  akan  banyak  pembangkit  yang  dimatikan atau  beroperasi  dengan  beban  rendah  pada  siang  hari  dan akan  banyak  pembangkit  termal  yang  dihidupkan  atau beroperasi dengan beban tinggi pada malam hari. Sehingga pembangkit  beroperasi  tidak  optimal,  efisiensi  turun  dan biaya  pembangkitan  akan  meningkat.  Pada  penelitian  ini, pump  storage  hydroelectricity  (PSH)  digunakan  untuk mengatasi  duck  curve  dengan  cara  menyeimbangkan permintaan  beban.  Selanjutnya,  untuk  menghemat  biaya pembangkitan digunakan unit commitment dengan integrasi PV  dan  PSH.  Masalah  mixed  integer  programming  (MIP) pada  unit  commitment  diselesaikan  menggunakan  CPLEX Solver yang terdapat pada software GAMS.
Kata  Kunci—Duck  curve,  penetrasi  PV  tinggi,  pump  storage hydroelectricity, unit commitment .

## I. PENDAHULUAN
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  harga  PV  mengalami penurunan yang cukup signifikan, sehingga menyebabkan terjadinya peningkatan penetrasi  PV di seluruh dunia  [1]. Hal  tersebut  merupakan  perkembangan  yang  positif  bagi pemanfaatan  pembangkit  berbasis  energi  baru  terbarukan (EBT).  Namun  demikian,  perkembangan  tersebut  juga memiliki  sisi  negatif  yang  perlu  diantisipasi  sedini mungkin.  PV  yang  hanya  dapat  menghasilkan  energi listrik pada siang hari  menyebabkan penurunan permintaan  beban  pada  pembangkit  termal,  sebaliknya pada  malam  hari  ketika  PV  sudah  tidak  dapat menghasilkan  energi  listrik  lagi  terjadi  peningkatan terhadap permintaan beban pada pembangkit termal.
Pada  siang  hari  baik  pembangkit  PV  maupun konsumen  dengan  PV  akan  memaksimalkan  PV  sebagai sumber  energi  listrik  utamanya,  sehingga  permintaan beban ke sistem tenaga listrik akan berkurang, sedangkan pada  malam  hari  permintaan  beban  akan  meningkat disebabkan  pembangkit  PV  dan  konsumen  dengan  PV sudah  tidak  dapat  lagi  memanfaatkan  energi  listrik  dari PV.  Hal  tersebut  akan  menyebabkan  perubahan  pada kurva  permintaan  beban  harian  menjadi  seperti  bentuk bebek  dan  saat  ini  telah  dikenal  sebagai  masalah duck curve (kurva bebek) [2]-[9].
Pada duck curve , celah antara permintaan beban pada periode  beban  puncak  dan  periode  diluar  beban  puncak sangat besar sehingga pengoperasian sistem tenaga listrik menjadi tidak efisien yang disebabkan oleh pengoperasian pembangkit  di  siang  hari  yang  rendah  dan  malam  hari yang  tinggi.  Pada  pola  operasi  tersebut  akan  banyak pembangkit yang dimatikan atau beroperasi dengan beban rendah  pada  siang  hari  dan  akan  banyak  pembangkit termal  yang  dihidupkan  atau  beroperasi  dengan  beban tinggi pada malam  hari. Sehingga pembangkit  beroperasi tidak  optimal,  efisiensi  turun  dan  biaya  pembangkitan akan meningkat.
Kondisi  tersebut  mengakibatkan  unit  pembangkit termal  lebih  sering  mengalami  kondisi  on-off  sehingga meningkatkan  start-up  cost  (SUC)  dari  unit  pembangkit termal  itu  sendiri.  Oleh  sebab  itu  diperlukan  operasi optimum berupa penjadwalan on-off dari unit pembangkit termal yang disebut  dengan unit commitment . Metode ini bertujuan  untuk  mendapatkan  sebuah  kombinasi  tertentu dari unit pembangkit termal dengan kapasitas yang cukup untuk  menanggung  permintaan  beban  dengan  biaya produksi paling murah.
Pada  penelitian  ini, pump  storage  hydroelectricity (PSH)  sebagai  sistem  penyimpanan  energi  listrik digunakan  untuk  mengatasi duck  curve dengan  cara menyeimbangkan  permintaan  beban  harian.  Pada  siang hari,  PSH  akan  menyerap  kelebihan  daya  listrik  pada sistem  untuk  mengisi  air  pada  penyimpanannya sedangkan  pada  malam  hari  PSH  akan  mensuplai  daya listrik  dengan  cara  menggerakan  turbin  air  menggunakan air yang terdapat pada penyimpanannya. Dalam penelitian ini,  untuk  menghemat  biaya  pembangkitan  dan  biaya start-up  pada  pembangkit  termal  digunakan unit commitment dengan  integrasi  PV  dan  PSH.  Selanjutnya masalah mixed  integer  programming (MIP)  pada unit commitment diselesaikan  menggunakan  CPLEX Solver yang terdapat pada software General Algebraic Modeling System (GAMS).

## II. DATA SISTEM
A. Data Pembangkit Spesifikasi  pembangkit  termal  disajikan  pada  Tabel  I dan  II,  sedangkan  spesifikasi  PSH  dapat  dilihat  pada Tabel III.
Tabel I Koefisien Biaya Pembangkit Termal Unit Koefisien Biaya Bahan Bakar Biaya Start-up a b c 1 450 19.17 0.00398 1800 2 665 27.17 0.00068 250 3 670 27.79 0.00064 250 4 700 16.60 0.00083 250 5 370 22.26 0.00079 520 6 480 27.24 0.00200 1100 7 680 16.50 0.00085 450 8 480 27.24 0.00098 520 9 660 25.92 0.00220 200 10 460 26.92 0.00291 200 Tabel II Kapasitas Pembangkit Termal Unit Pmax (MW) Pmin (MW) Min. Up Time (Jam) Min. Down Time (Jam) 1 162 25 6 6 2 55 10 1 1 3 55 10 1 1 4 55 10 1 1 5 85 25 3 3 6 130 20 5 5 7 80 15 4 4 8 75 25 1 1 9 55 10 1 1 10 55 10 1 1 Tabel III Spesifikasi PSH Parameter PSH 1 2 3 4 Keluaran daya maks. (MW) 60 48 48 36 Energi maks. (MWh) 518 415 415 311 Efisiensi (%) 85 85 85 85 Minimum up time (jam) 1 1 1 1 Minimum down time (jam) 1 1 1 1 Biaya O&M ($/MWh) 5.5 5.5 5.5 5.5

## B. Data Beban dan PV
Data beban selama 24 jam dapat dilihat pada Tabel IV dan  dalam  bentuk  grafik  sebagaimana  dapat  dilihat  pada Gambar  1,  sedangkan  untuk  rugi-rugi  saluran  diasumsi- kan sebesar 4,5%.
Sedangkan  untuk  data  PV  harian,  pada  penelitian  ini menggunakan  nilai  rata-rata  keluaran  daya  PV  harian [10],  [11]  dan  didistribusikan  secara  proporsional  pada semua  bus  disetiap  periode  penjadwalan.  Lokasi pemasangan  PV  dan  kapasitasnya  didistribusikan  ke dalam  empat  area,  seperti  ditunjukkan  pada  Tabel  V  dan dalam  bentuk  grafik  sebagaimana  dapat  dilihat  pada Gambar 2. Selanjutnya, seperti dapat dilihat pada Gambar 3,  keluaran  daya  PV  akan  membentuk duck  curve sesuai dengan  kapasitasnya.  Semakin  besar  penetrasi  PV, semakin signifikan masalah duck curve .
Tabel IV Koefisien Biaya Pembangkit Termal Jam Beban (MW) Jam Beban (MW) 1 496.00 13 439.72 2 469.08 14 448.43 3 459.53 15 445.41 4 462.57 16 483.30 5 474.08 17 541.60 6 421.04 18 589.45 5 366.66 19 659.18 8 363.36 20 683.55 9 369.03 21 656.46 10 392.20 22 619.87 11 406.56 23 586.91 12 431.02 24 540.77 Tabel V Keluaran Daya PV Jam PV Total 1 2 3 4 1 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 3 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 4 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 5 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 6 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 7 0.00 0.00 4.45 4.46 8.91 8 8.51 3.92 8.51 9.05 30.00 9 30.95 7.21 32.15  25.15 95.46 10 38.78  36.62  45.81  31.76  152.98
11 56.26  53.11  49.86  39.32  198.55
12 56.96  53.38  55.80  45.27  211.41
13 65.81  60.14  55.00  62.03  242.98
14 64.73  60.41  61.43  61.49  248.06
15 57.97  64.19  59.60  56.08  237.85
16 56.35  63.38  36.08  32.57  188.38 17 31.67  36.08  19.87  21.22  108.84
18 26.89  21.77  10.41  11.22 70.29 19 10.41  11.22 0.00 0.00 21.62 20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
Gambar 1. Permintaan beban harian

## Gambar 2. Keluaran daya PV
Gambar 3. Duck Curve

## III. UNIT COMMITMENT DENGAN INTEGRASI PSH
Unit commitment merupakan proses untuk menentukan  keputusan  mendasar  dalam  pengoperasian sistem tenaga listrik, yaitu menentukan jadwal pembangkitan energi  listrik  untuk  setiap unit pembangkit dalam  sistem  sehingga  permintaan  beban  dapat  dipenuhi dengan biaya yang paling minimum [12]. Jadwal tersebut juga  harus  memastikan  bahwa  setiap  unit  pembangkit beroperasi  dalam  batasan  teknisnya,  yaitu:  kapasitas keluaran,  minimum  up-time  dan  minimum  down-time, variasi  dari  proses  start-up,  penggunaan  bahan  bakar  dan kendala ramp.
Hasil  dari unit  commitment selanjutnya  digunakan untuk  proses economic  dispatch untuk  menentukan distribusi  beban  pada  seluruh  unit  pembangkit,  sehingga beban  sistem  tenaga  listrik  dapat  terpenuhi  pada  setiap waktu yang ditentukan.
Masalah unit  commitment mengandung  variabel keputusan  biner  dalam  jumlah  yang  besar  dan  dapat diformulasikan  menjadi  masalah  optimasi non  linier mixed-integer yang  umumnya  berskala besar dan  bersifat non-konveks.  Dengan  meningkatnya  penetrasi  sumber energi  baru  terbarukan,  khususnya  pembangkit  listrik tenaga  angin  dan  matahari  dengan  isu  utamanya  yaitu ketidakpastian,  membuat  pemodelan unit  commitment selalu berubah dan berkembang menjadi lebih kompleks.

## A. Fungsi Objektif Unit Commitment
Fungsi  objektif  pada  penelitian  ini  adalah  untuk meminimalkan  biaya  bahan  bakar  dan  biaya start-up pembangkit termal sebagaimana Persamaan (1) berikut:
min𝑓 = ∑ [∑[Cost 𝑔,𝑡 𝐹 + Cost 𝑔,𝑡 STU ] 𝑁 𝑔 𝑔=1 ] 𝑁 𝑡 𝑡=1 (1)
Keterangan:
𝑁 𝑡 : periode penjadwalan total; 𝑁 𝑔
: jumlah pembangkit termal;
Cost 𝑔,𝑡 𝐹 : biaya bahan bakar; Cost 𝑔,𝑡 STU : biaya start-up pembangkit
Untuk  biaya  bahan  bakar  pembangkit  termal  [13] dapat ditentukan menggunakan Persamaan (2) berikut:
Cost 𝑔,𝑡 𝐹 = 𝛼 𝑔 𝐹 × (𝑃 𝑔,𝑡 ) 2 + 𝛽 𝑔 𝐹 × (𝑃 𝑔,𝑡 ) + 𝛾 𝑔 𝐹 (2)
Keterangan:
𝑃 𝑔,𝑡
:  Keluaran daya pembangkit termal unit g pada
waktu t ; 𝛼 𝑔 𝐹 , 𝛽 𝑔 𝐹 , 𝛾 𝑔 𝐹 : Koefisien biaya pembangkit ternal unit g .
B. Kendala-kendala Unit Commitment Pada  penelitian  ini,  perhitungan unit  commitment harus  memenuhi  kendala-kendala  persamaan  maupun pertidak-samaan sebagaimana berikut ini:
1. Keseimbangan Daya Aktif
Kendala pertama pada penelitian ini adalah keseimbangan  daya  aktif.  Dalam  hal  ini  total  daya  yang dibangkitkan harus sama dengan permintaan beban. Pada penelitian  ini,  integrasi  PSH  pada  sistem  tenaga  listrik akan  berpengaruh  pada  keseimbangan  daya  aktif.  PSH menyerap kelebihan daya pada sistem tenaga listrik  yang digunakan untuk proses penyimpanan air ke dalam tandon dan PSH akan mengeluarkan air dari dalam tandon untuk menggerakkan  turbin  yang  terhubung  dengan  generator untuk  menghasilkan  dan  menyalurkan  daya  listrik  ke sistem tenaga listrik pada saat dibutuhkan. Keseimbangan daya  aktif  pada  sistem  tenaga  listrik  dapat  dinyatakan pada Persamaan (3) berikut:
𝑃 𝐷,𝑡 = ∑ 𝑃 𝑔,𝑡 𝑁𝐺 𝑖=1 + ∑ 𝑃 𝑃𝑉𝑖,𝑡 𝑁𝑃𝑉 𝑖=1 + ∑ 𝑃 𝑃𝑆𝐻𝑖,𝑡 × 𝜂 𝑃𝑆𝐻 𝑁𝑃𝑆𝐻 𝑖=1 − ∑ 𝑃 𝑃𝑆𝐻𝑖,𝑡 𝑁𝑃𝑆𝐻 𝑖=1 (3) Keterangan:
𝑃 𝐷,𝑡 :  Permintaan beban pada waktu t ; 𝑁𝑃𝑉 :  Jumlah titik area pembangkit PV; 𝑃 𝑃𝑉𝑖,𝑡 :  Keluaran daya pembangkit PV unit i pada waktu t ; 𝑁𝑃𝑆𝐻 :  Jumlah PSH; 𝑃 𝑃𝑆𝐻𝑖,𝑡 :  Daya listrik yang diserap atau dihasilkan oleh PSH;
𝜂 𝑃𝑆𝐻 :  Efisiensi PSH.
2. Kapasitas Pembangkit Termal
Kendala  pertidaksamaan  terkait  batasan  kapasitas pembangkit  termal,  yaitu:  batasan  minimum  dan maksimum dalam melayani permintaan beban dinyatakan pada Persamaan (4) berikut:
𝑃 𝑔 min ≤ 𝑃 𝑔,𝑡 ≤ 𝑃 𝑔 𝑚𝑎𝑥 (4)
Keterangan:
𝑃 𝑔 min :  Output minimum pembangkit termal unit g ; 𝑃 𝑔 𝑚𝑎𝑥 :  Output maksimum pembangkit termal unit g .
3. Ramping Pada Pembangkit Termal Kendala pertidaksamaan terkait ramping atau lonjakan kenaikan  atau  penurunan  beban  pada  pembangkit  termal terdiri dari dua jenis yaitu: nilai ramp-up (RU) dan ramp- down (RD)  dan  masing-masing  dihitung  oleh  unit pembangkit setiap jamnya pada periode operasi [13], [14] dinyatakan pada Persamaan (5) dan (6) berikut:
(𝑃 𝑔,𝑡+1 − 𝑃 𝑔,𝑡 ) ≤ RU 𝑔 (5)
(𝑃 𝑔,𝑡 − 𝑃 𝑔,𝑡−1 ) ≤ RD 𝑔 (6)
Keterangan:
RU 𝑔 : Nilai ramp-up pembangkit termal unit g ; RD 𝑔 : Nilai ramp-down pembangkit termal unit g .
4. Batasan Waktu Hidup dan Mati Pembangkit Termal Kendala-kendala  terkait  waktu  hidup  dan  mati pembangkit termal dapat dinyatakan dengan minimum off- time (MDT),  yaitu:  waktu  minimum  dalam  jam  pada suatu  pembangkit  termal  dalam  kondisi  hidup  boleh dimatikan  dan minimum  on-time (MUT),  yaitu:  waktu minimum dalam jam pada suatu pembangkit dalm kondisi mati  boleh  dihidupkan.  Kendala-kendala  pada  unit-unit pembangkit setiap jamnya pada periode operasi [13], [15] dinyatakan pada Persamaan (7) dan (8) berikut:
OFFT 𝑔,𝑡 ≥ MDT 𝑔 (7) ONT 𝑔,𝑡 ≥ MUT 𝑔 (8)
Keterangan: OFFT 𝑔,𝑡 : Waktu mati pembangkit termal unit g ; MDT 𝑔 : Minumum down-time pembangkit termal unit g ; ONT 𝑔,𝑡 : Waktu hidup pembangkit termal unit g ; MUT 𝑔 : Minumum up-time pembangkit termal unit g .
5. Kendala-kendala Pada PSH
Pada penelitian ini, unit commitment digunakan untuk menentukan  pola  pengoperasian  optimal  dari  PSH  [13], [16]  dengan  menerapkan  kendala-kendala  sebagaimana Persamaan (9)  berikut:
𝑃 𝑃𝑆𝐻 min ≤ 𝑃 𝑃𝑆𝐻,𝑡 ≤ 𝑃 𝑃𝑆𝐻 𝑚𝑎𝑥 (9)
Keterangan:
𝑃 𝑃𝑆𝐻,𝑡 :  Daya  listrik  yang  diserap  atau  dibangkitkan oleh PSH;
𝑃 𝑃𝑆𝐻 min :  Kapasitas minimal PSH;
𝑃 𝑃𝑆𝐻 𝑚𝑎𝑥 :  Kapasitas maksimal PSH.

## IV. HASIL SIMULASI DAN ANALISIS
Pada  bagian  ini  akan  dibahas  hasil  dari  simulasi unit commitment dengan  integrasi  PSH.  Masalah mixed integer programming yang terdapat pada perhitungan unit commitment diselesaikan  dengan  menggunakan  CPLEX Solver [17]  pada Software GAMS.  Hasil  dari  simulasi berupa  penjadwalan  pembangkit  termal  selama  24  jam, keluaran daya aktif optimal setiap unit pembangkit termal, dan  biaya  operasional  unit  pembangkit  termal  selama  24 jam.  Selain  itu,  operasi  optimal  dari  PSH  dan  kondisi penyimpanan PSH juga dihasilkan pada simulasi ini.
Hasil  simulasi unit  commitment tanpa  PSH  dapat dilihat  pada  Gambar  4  yang  menunjukkan  pola  operasi pembangkit  termal  dan  Gambar  5  yang  menunjukkan biaya start-up pembangkit  termal.  Sedangkan  untuk simulasi unit  commitment dengan  integrasi  PSH  dapat dilihat  pada  Gambar  6.  Pada  gambar  tersebut  terlihat bahwa  setelah  integrasi  PSH,  bentuk  kurva  beban  unit pembangkit  termal  menjadi  lebih  datar  dibandingkan sebelum integrasi PSH.
Simulasi  ini  juga  mengoptimalkan  pola  operasi  dari PSH,  apakah  sebagai  generator,  beban  atau  dalam  posisi siaga  sebagaimana  ditunjukkan  pada  Gambar  7.  Ketika permintaan beban pada sistem tenaga listrik rendah akibat adanya  penetrasi  PV  pada  siang  hari,  unit  pembangkit termal  tetap  beroperasi  dengan  membangkitkan  daya lebih.  Kelebihan  daya  dari  unit  pembangkit  termal tersebut  digunakan  oleh  PSH  untuk  memompa  air kembali  ke tanggul.  Selanjutnya  ketika  permintaan beban tinggi  pada  periode  beban  puncak,  PSH  membangkitkan energi  listrik  dan  menyalurkannya  kepada  konsumen dengan  cara  membuka  tanggul  untuk  menggerakkan turbin yang tehubung pada generator. PSH yang memiliki pola  pengoperasian  seperti  PLTA  pada  umumnya  akan melakukan  proses  dengan  siklus  yang  berlangsung  terus menerus setiap hari.
Untuk  level  penyimpanan  pada  masing-masing  PSH dapat  dilihat  pada  Gambar  8  sampai  dengan  11.  Level penyimpanan PSH memiliki peran yang sangat signifikan dalam  proses  optimasi  untuk  mengatasi  masalah duck curve .  Sebagai  penyeimbang  permintaan  beban  maka PSH yang diterapkan harus memiliki kapasitas penyimpanan yang sesuai dengan seberapa besar penetrasi PV pada sistem tenaga listrik.
Gambar  12  menunjukkan  perbedaan  antara  simulasi unit  commitment tanpa  PSH  dan  dengan  PSH.  Dari Gambar  tersebut  terlihat  bahwa  PSH  telah  berhasil mengatasi  masalah duck  curve dengan  cara  menyerap kelebihan  daya  listrik  pada  periode  diluar  beban  puncak dan menghasilkan daya listrik pada periode beban puncak.
Untuk  perbandingan  antara  biaya  pembangkitan tanpa  dan  dengan  PSH  dapat  dilihat  pada  Gambar  13. Dari  Gambar  tersebut  terlihat  jelas  bahwa  sistem  tenaga listrik  dengan  PSH  memiliki  biaya  pembangkitan  yang lebih murah dibandingkan dengan sistem yang tanpa PSH. Pada  sistem  dengan  PSH,  on-off  pada  pembangkit- pembangkit  termal  lebih  sedikit  dilakukan.  Hal  tersebut berpengaruh terhadap biaya start-up pembangkit- pembangkit  termal.  Selain  itu  hasil  optimasi  juga  akan menentukan keluaran daya yang paling optimal, sehingga total biaya pembangkitan juga akan berkurang.
Gambar 4. Hasil Simulasi Tanpa PSH
Gambar 5. Biaya Start-Up Tanpa PSH Gambar 6. Hasil Simulasi Dengan PSH
Gambar 7. Pola Operasi Optimal PSH
Gambar 9. Tingkat Penyimpanan PSH 2
Gambar 10. Tingkat Penyimpanan PSH 3
Gambar 11. Tingkat Penyimpanan PSH 4
Gambar 12. Perbandingan Simulasi Sistem Tanpa PSH dan Sistem Dengan PSH
Gambar 13. Perbandingan Biaya Per Jam
Gambar 14. Perbandingan Total Biaya Operasi
Selama 24 Jam
Gambar 15. Perbandingan Biaya Per MWh
Selanjutnya,  untuk  mengetahui  biaya  pembangkitan pembangkit  termal  per  MWh  dapat  menggunakan Persamaan (10) sebagaimana berikut:

## 𝐁𝐢𝐚𝐲𝐚 𝐩𝐞𝐫 𝐌𝐖𝐡
= 𝐓𝐨𝐭𝐚𝐥 𝐁𝐢𝐚𝐲𝐚 𝐎𝐩𝐞𝐫𝐚𝐬𝐢 𝟐𝟒 𝐉𝐚𝐦
𝐓𝐨𝐭𝐚𝐥 𝐁𝐞𝐛𝐚𝐧 𝟐𝟒 𝐉𝐚𝐦 (𝟏𝟎)
Hasil  perhitungan  biaya  pembangkitan  per  MWh ditunjukkan pada Gambar 15. Dari gambar tersebut dapat dilihat  bahwa  biaya  pembangkitan  per  MWh  sistem tenaga  listrik  tanpa  PSH  sebesar  $27,74,  sedangkan sistem  tenaga  listrik  dengan  PSH  berhasil  mereduksi biaya pembangkitan per MWh menjadi sebesar $27,31.

## V. KESIMPULAN
Pertumbuhan  instalasi  PV  yang  sangat  signifikan  di seluruh  dunia  terjadi  dalam  beberapa  tahun  terakhir karena  telah  menjadi  pilihan  paling  kompetitif  untuk pembangkit energi listrik. Akibatnya, permintaan pembangkit  termal menurun secara signifikan selama  PV beroperasi  sehingga  menyebabkan  terjadinya  masalah duck  curve .  Pada  kondisi  tersebut,  efisiensi  generator termal  menjadi  turun  dan  menyebabkan  biaya  bahan bakar  meningkat.  Pada  kondisi duck  curve ,  unit pembangkit  termal  lebih  sering  on-off  sehingga  dapat meningkatkan  biaya  start-up  dan  dapat  mengakibatkan kenaikan biaya pembangkitan listrik.
Penelitian ini mengembangkan optimasi unit commitment pada  pembangkit  termal  dengan  integrasi PSH sebagai sistem penyimpanan energi listrik. Dari hasil simulasi  dapat  dilihat  bahwa  model  yang  diusulkan  ini dapat  mengatasi  permasalahan duck  curve dan  fungsi objektif tercapai, yaitu: mereduksi biaya bahan bakar dan biaya start-up pembangkit termal.

## REFERENSI
[1] Renewable Capacity Statistics 2020, International Renewable Energy Agency (IRENA), 2021.
[2] P.  Denholm,  M.  O’Connel,  G.  Brinkman,  and  J. Jorgenson,  “Overgeneration  from  Solar  Energy  in California:  A  Field  Guide  to  the  Duck  Chart”,  National Renewable  Energy  Laboratory,  NREL/TP-6A20-65023,
2015.
[3] N.  Kumar,  S.  Venkataraman,  D.  Lew,  G.  Brinkman,  D. Palchak, and J. Cochran, “Retrofitting Fossil Power Plants for  Increased  Flexibility”,  In:  Proc.  of  the  ASME  2014 Power  Conference,  Baltimore,  Maryland,  USA,  pp.1-9, 2014.
[4] F.R.S. Sevilla, D. Parra, N. Wyrsch, M. Patel, F. Kienzle, and  P.  Korba,  “Techno-economic  Analysis  of  Battery Storage and Curtailment in a Distribution Grid with High PV Penetration”, Journal of Energy Storage, Vol.17, No.1, pp.73–83, 2018.
[5] R.  Torabi,  A.  Gomes,  and  F.M.  Dias,  “The  Duck  Curve Characteristic and Storage Requirements for Greening the Island of Porto Santo”, In: Proc. of IEEE ES2DE, Funchal, Portugal, pp.1-6, 2018.
[6] X. Yuan, B. Ji, Y. Yuan, R. M. Ikram, X. Zhang, and Y. Huang, “An Efficient Chaos Embedded Hybrid Approach for  Hydro-thermal  Unit  Commitment  Problem”,  Energy Conversion and Management, Vol.91, pp. 225_237, 2015.
[7] Demand  Response  and  Energy  Efficiency  Roadmap: Maximizing  Preferred  Resources,  California  Independent System Operator, 2013.
[8] R.  Jovanovic,  S.  Bayhan,  and  I.S.  Bayram,  “A Multiobjective  Analysis  of  the  Potential  of  Scheduling Electrical  Vehicle  Charging  for  Flattening  the  Duck Curve”, Journal of Computational Science, Vol.48, pp.1-9, 2021.
[9] H. O. R. Howlader, M. M. Sediqi, A. M. Ibrahimi dan T. Senjyu, “Optimal Thermal Unit Commitment for Solving Duck  Curve  Problem  by  Introducing  CSP,  PSH  and Demand Response,” IEEE Access, vol. 6, pp. 4834-4844, 2018.
[10] R.  A.  Messenger  dan  J.  Ventre,  Photovoltaic  Systems Engineering  Third  Edition,  America:  Taylor  &  Francis Group, 2010.
[11] D.  Lew  dan  N.  Miller,  “Reaching  New  Solar  Heights: Integrating  High  Penetrations  of  PV  into  The  Power System,”  IET  Renewable  Power  Generation,  vol.  11, no. 1, pp. 20-26, 2015.
[12] J.  A.  Momoh,  Smart  Grid  Fundamentals  of  Design  and Analysis, America: John Wiley & Sons Inc., 2012.
[13] A.  J.  Wood,  B.  F.  Wollenberg  dan  G.  B.  Sheble,  Power Generation,  Operation,  and  Control  Third  Edition, America: John Wiley & Sons Inc., 2014.
[14] S.  Rehman,  L.  M.  Al-Hadhrami  dan  M.  M.  Alam, “Pumped Hydro Energy Storage System: A Technological Review,”  Renewable  and  Sustainable  Energy  Reviews, vol. 44, pp. 586-598, 2015.
[15] G.  F.  Reid  dan  L.  Hasdorff,  “Economic  Dispatch  Using Quadratic  Programming,”  dalam  IEEE  PES  Winter Meeting, New York, 1973.
[16] R. C. Eberhart dan Y. Shi, “Particle Swarm Optimization : Developments,  Applications  and  Resources,”  dalam Proceedings  of  The  2001  Congress  on  Evolutionary Computation,  Seoul,  South  Korea,  2001.  Massachusetts, Amherst, MA, CMPSCI Tech. Rep. 99-02, 1999.
[17] IBM  ILOG  CPLEX  optimization  studio.  [Online]. Available  from:  https://www.ibm.  com/analytics/cplex- optimizer [accessed 2021].