Penalaan Optimal Power System Stabilizer (PSS) Menggunakan Algoritma Random Drift Particle Swarm Optimization (RDPSO) Dengan Permodelan SMIB Pada Pembangkit Listrik

Pembangkit Listrik Tenaga Uap (PLTU) Pacitan merupakan salah satu dari realisasi program percepatan pembangunan pembangkit listrik 10 MW di Indonesia. Pasca gangguan di PLTU Pacitan pada tahun 2014, Tim Peneliti Pusat Pengaturan Beban Jawa-Bali memperkirakan bahwa terjadinya perubahan rasio permintaan beban dan total daya yang dihasilkan pada sistem ini menyebabkan terjadinya osilasi pada sistem. Osilasi yang terjadi pada pembangkit Pacitan diduga juga disebabkan oleh nilai redaman yang jelek dan pembangkit menyuplai beban yang jaraknya cukup jauh dari lokasi pembangkit. Salah satu upaya untuk mengatasi osilasi adalah dengan menambahkan Power System Stabilizer pada pembangkit. Pada tugas akhir ini, dilakukan simulasi penalaan parameter PSS yang diselesaikan dengan menggunakan Random Drift Particle Swarm Optimization (RDPSO), Zeq sistem didapat dengan melakukan reduksi jaringan menggunakan metode losses concept. Dari hasil simulasi, didapatkan bahwa overshoot dan settling time dari respon frekuensi, dan respon sudut rotor pada model SMIB dengan PSS yang tertala dengan RDPSO memiliki nilai yang paling rendah dibandingkan dengan model SMIB tanpa menggunakan PSS, dan dengan PSS yang belum dioptimalkan. Frekuensi osilasi mode local plant berhasil dihilangkan. Frekuensi osilasi yang tersisa pada simulasi yang dilakukan adalah frekuensi osilasi interarea

Dynamic Economic Dispatch Considering Emission Using Multi-Objective Flower Pollination Algorithm

This paper presents dynamic economic dispatch considering emission constraint using multi-objective flower pollination algorithm (MOFPA) method. Minimizing the operating cost in economic dispatch is no longer permitted to be the only criterion for dispatching the electric power due to environmental and health consideration. Besides, dynamic constraints such as output power ramp rates have to be considered to avoid excessive fatigue in plant structure, which leads to the necessity of solving this problem using improved economic dispatch called dynamic economic emission dispatch (DEED). In this paper, fuel cost and NOx emission functions are considered as a single-objective optimization problem and both of them can be formulated by using multi-objective optimization. This multi-objective optimization function will be solved using Flower Pollination Algorithm (FPA). This algorithm is a new nature-inspired algorithm, based on the characteristics of flowering plants. Based on the literature survey, the cost function is taken as a quadratic function and solved for economic and emission dispatch problem. The IEEE 30-bus system with 6- generation units is presented as a plant to illustrate the application of the proposed problem.