Peramalan beban jangka pendek untuk hari libur nasional menggunakan interval type-2 fuzzy inference system (studi kasus : sistem kelistrikan Jawa-Bali)

Kebutuhan energi listrik sangat dipengaruhi oleh perilaku beban yang tidak menentu. Di sisi lain, penyedia energi listrik dituntut harus mampu menjamin kontinuitas kebutuhan beban untuk saat ini dan meramalkan kebutuhan beban untuk masa yang akan datang. Perbedaan hari libur dan hari biasa mengakibatkan karakteristrik beban listrik menjadi sangat kompleks dan nonliniear, Oleh karena itu masalah peramalaan beban jangka pendek sangat perlu didukung oleh metode komputasi untuk simulasi dan validasi. Fuzzy logic adalah metode yang handal untuk peramalan beban pada sistem yang kompleks dan non-liniear karena dapat mengubah variabel sistem ke bentuk linguistik dalam reasoning approximation. Interval type-2 fuzzy inference system (IT2FIS) merupakan pengembangan metode Interval type-1 fuzzy inference system (IT1FIS) yang sangat tepat untuk digunakan pada peramalan beban karena mempunyai kelebihan yang sangat fleksibel dalam perubahan footprint of uncertainty (FOU), sehingga sangat mendukung untuk membentuk pemrosesan awal data time series, komputasi, simulasi dan validasi model sistem. Pada penelitian ini dilakukan simulai peramalan beban jangka pendek menggunakan Interval type-2 fuzzy logic toolbox (IT2FLT). Performansi error hasil prediksi yang diperoleh dari perbandingan nilai peramalan dengan nilai-nilai aktualnya ditunjukkan oleh nilai mean absolute percentage error (MAPE). Akurasi yang didapat dari hasil forecasting beban jangka pendek dengan metode permodelan fuzzy type -2 dihasilkan error secara umum lebih kecil dibandingkan dengan metode type-1. Metode peramalan tersebut memiliki MAPE terendah pada tahun 2010 yaitu sebesar 1,2658% sedangkan MAPE tertinggi terjadi pada tahun 2011yaitu sebesar 5,782%. ==================================================================================================== The electrical energy requirement is strongly influenced by uncertain behavior of the load. On the other side, the electric energy provider is required to be able to ensure continuity of load demand at this time, and forecast for the future. The difference of holidays and ordinary days resulted characteristics of the electrical load becomes very complex and nonlinear, therefore the problem of short-term load forecasting very need to be supported by computational methods for simulation and validation. Fuzzy logic is a reliable method for forecasting the load on the system that complex and non-linear because it can change system variables into linguistic form through reasoning approximation. Interval type-2 fuzzy inference system (IT2FIS) as the development of methods of Interval type-1 fuzzy inference system (IT1FIS), it is appropriate to be used in load forecasting because it has the advantages that very flexible on the change of the footprint of uncertainty (FOU), so it supports to establish initial processing of the data time series , computing, simulation and validation of system models. In this research carried out simulations of short-term load forecasting using Interval type-2 fuzzy logic toolbox (IT2FLT). The error performance of the prediction result obtained from the comparison of the value of forecasting against actual values indicated by the mean absolute percentage error (MAPE). The accuracy of the results obtained from short-term load forecasting using fuzzy type-2 method, generally resulting error is smaller than the type-1 method. The forecasting method has the lowest MAPE in 2010 in the amount of 1.2658% while the highest MAPE occurred in 2011 in the amount of 5.782%

Rekonfigurasi Jaringan Distribusi Radial Menggunakan Modified Firefly Algorithms (MFA) Pada Penyulang Tanjung Rayon Jombang

Abstract -  Reconfiguring a distribution network is necessary to reduce power loss and increase system reliability.Different distribution forms will affect the large power losses so that it is necessary to reset the network configuration.Reconfiguration is done by opening and closing switches on the best distribution network.The amount of feeder and bus on the network will be difficult and require a very long time if calculated manually.The repeater of Tanjung Rayon Jombang consists of 41 Buses and 44 feeders.Therefore it is necessary to solve the problem by using artificial intelligence or Artificial Intelligent (AI).Firefly Algorithms (FA) widely used research in solving the optimization problem.Modified Firefly Algorithms (MFA) is an FA modification designed to solve discrete combination optimization problems.MFAs can search for the best network reconfiguration so that it can reduce 12,0866 kWatt or 12,6881% in Cape repeater.With the end voltage before reconfiguration 0.92959 pu to 0.94072 pu.This method can later use other artificial intelligence or can be applied to other repeater, thus reducing the losses of electrical energy

Optimizing Single Axis Tracking for Bat Algorithm-based Solar Cell

Adding the solar tracking control system was an attempt to increase the efficiency of solar panels. The solar tracking control system was a control system that follows the sun position. The purpose of this solar tracking system was to position the cross-section always to face the sun. The Single Axis system in solar tracking was intended to follow the sun’s angle or solar azimuth angle from the east to the west. There needed a control optimization to get the position as desired. Optimization often used artificial intelligence to obtain the automatic best optimization, such as Bat Algorithm (BA). This research compared several methods: without control, using PID control, using PID-Auto control, and using PID-BA control. The simulations showed that the smallest elevation angle deviation was found in PID-BA controller. In conclusion, PID-BA was the best controller in this research. This research could be used as a future reference with other controllers to get the most optimized controller

Aplikasi Algoritma Differential Evolution untuk Desain Optimal Load Frequency Control pada Pembangkit Listrik Tenaga Hibrid Angin dan Diesel

Perubahan fluktuasi frekuensi sangat mempengaruhi kualitas daya pada sumber energi terbarukan turbin angin yang dihibrid dengan diesel. Sistem hibrid adalah jaringan terkontrol dari beberapa pembangkit tenaga energi terbaharukan seperti : turbin angin, sel surya, mikrohidro dan sebagainya. Ada beberapa permasalahan yang dapat meningkatkan osilasi frekuensi rendah, seperti tidak optimalnya setting gain dan kecilnya waktu konstan pada Automatic Voltage Regulator, Terlalu banyak jaringan transmisi yang panjang sehingga kemampuan lemah (weak line). Dalam penerapannya sistem wind-diesel dikontrol dengan kontroler PID, namun dalam penyetelan nilai gain dari PID masih dalam metode trial-error saja, sehingga sulit untuk mendapatkan nilai optimum dari PID. Dalam penelitian ini diterapkan desain kontrol dengan menggunakan Metode Cerdas dalam mencari nilai optimum Proporsional Intergral Derivatif (PID) untuk mengatur frekuensi beban dengan program Matlab/ Simulink. Pemodelan wind-diesel menggunakan fungsi transfer dari diagram turbin angin dan diesel. Respon sistem dengan Simulink/ Matlab dengan membandingkan dengan sistem tak terkontrol dan dengan metode PID-Trial Error, menunjukkan bahwa besar overshoot dan respon keadaan mantap (Settling Time) pada sistem terkontrol Differential Evolution (DEVO) menjadi berkurang dan lebih cepat. Abstract Changes in load frequency greatly affect the power quality of renewable wind turbine energy sources with diesel. Hybrid power system is a network consisting of several renewable energy plants such as wind power, solar power, hydro power, and others. Some problems can increase the low frequency oscillations in the system, such as gain settings and small time constants of the non-optimal Automatic Voltage Regulator, long transmission lines so that their capabilities are weak (weak line). In some previous studies, the wind-diesel system is controlled by conventional Proportional, Integral, Derivative (PID) controllers, but the PID gain setting is still in the trial-error method, making it difficult to obtain optimal PID values. In this research, we proposed a method of optimizing PID parameters in wind-diesel by using intelligent method based on Differential Evolution (DEVO). The objective function of this research is to minimize Time Absolute Error (ITAE), so that the overshoot will be muted properly. Wind-diesel modeling uses the diagram of the transfer function of wind-diesel. From the analysis results obtained optimal PID parameters respectively, Kp = 79.9999, Ki = 59.9998, Kd = 9.9006. The smallest resulting overshoot is -7.932e-05 to 6.792e-10 pu where the smallest overshoot value is compared to other controller models. The frequency response obtained by optimal PID tuning will dampen the frequency oscillation due to load changes, indicated by small overshoot and fast settling time to steady state conditions

APLIKASI METODE CERDAS UNTUK OPTIMASI CONTROLLER PID MOTOR DC BERBASIS FIREFLY ALGORITHM

Pengontrolan kecepatan motor dc merupakan hal yang sangat penting untuk menjaga stabilitas operasi motor. Salah satu metode pengontrolan yang sering digunakan adalah kontroler proportional integral derivative (PID). Agar dapat beroperasi dengan optimal, kontroler PID membutuhkan penalaan parameter yang tepat. Salah satu permasalahan dalam penggunaan kontroler PID adalah penentuan parameter PID yang tepat. Dalam penentuan parameter kontroler PID selama ini masih dilakukan secara konvensional, sehingga kinerja PID menjadi tidak optimal. Untuk itu pada penelitian ini akan diusulkan salah satu metode penalaan parameter PID dengan menggunakan metode cerdas berbasis Firefly Algorithm (FA), untuk mengoptimasi dan menentukan parameter yang tepat dari PID. FA adalah salah satu metode cerdas yang terinspirasi dari perilaku firefly yang bergerak dimalam hari dengan kebiasaan berkedip, yang kemudian diadaptasi dan diterapkan menjadi algoritma cerdas untuk menyelesaikan masalah optimasi. Dari hasil yang diperoleh metode Firefly dapat dengan baik menala parameter PID, sehingga overshoot yang dihasilkan tidak ada dan settling time sangat cepat. Sebagai pembanding, pada penelitian ini juga akan dibahas penggunaan metode cerdas berbasis Bee Colony dan Cuckoo Search