Distributed generation (DG) application is one of the solution to improve quality of electrical distributionsystem.This researchaimed to find a solution for multi DG placement and capacity with Flower PollinationAlgorithm (FPA) to reduce losses and increase voltage profile in system. FPA optimization method is adaptinghow flower pollinated by pollinator in nature where the pollinated flower is the best flower. This research use aradial distribution system 33 buses from IEEE as a model. The result of this research is thatthe power lossesdecrease as much as 132,5092 kW and voltage profile increase from its lowest value 0,9134 pu into 0,9729 pu forDG installed on 14th, 24th, and 30th buses with 759 kW, 1,071 kW and 1,099 kW sequential capacities. Thus it canbe conclude that multi DG application can drop the losses and increase voltage profile in IEEE 33 buses radialdistribution system.Pemasangan Distributed Generation (DG) adalah salah satu solusi untuk memperbaiki atau meningkatkankualitas sistem distribusi listrik. Penelitian ini mencoba menemukan solusi terbaik pemasangan multi DG padasistem distribusi terkait posisi dan kapasitas DG menggunakan metode optimasi Flower Pollination Algorithm(FPA) untuk mengurangi rugi-rugi daya serta meningkatkan profil tegangan. Metode FPA adalah metodeoptimasi dengan meniru fenomena penyerbukan (polinasi) bunga di alam, tentu saja bunga yang terpolinasimerupakan bunga dengan penampilan terbaik. Model penelitian yang digunakan adalah sistem distribusi radialIEEE 33 bus. Dari penelitian, optimasi penempatan serta kapasitas multi DG didapatkan rugi-rugi daya padasistem turun sebesar 132,5092 kW dan profil tegangan naik dari nilai terendahnya 0,9134 pu menjadi 0,9729 puuntuk penempatan DG pada bus ke-14, 24, dan 30 dengan kapasitas berurutan 759 kW, 1.071 kW dan 1.099kW. Dari hasil optimasi dapat disimpulkan pemasangan multi DG mampu menurunkan losses danmeningkatkan profil tegangan pada sistem distribusi radial IEEE 33 bus

Augusta, Yoga Alif

Pramono, Wahyudi Budi

Indonesian

Publikasi Jurnal Universitas Islam 45

17    OPTIMASI PENEMPATAN DAN KAPASITAS MULTI DG PADA SISTEM DISTRIBUSI DENGAN METODE FLOWER POLLINATION ALGORITHM (FPA)  Yoga Alif Augusta1, Wahyudi Budi Pramono2 Prodi Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia 1)14524073@students.uii.ac.id, 2)wahyudi_budi_p@uii.ac.id Abstrak Pemasangan Distributed Generation (DG) adalah salah satu solusi untuk memperbaiki atau meningkatkan kualitas sistem distribusi listrik. Penelitian ini mencoba menemukan solusi terbaik pemasangan multi DG pada sistem distribusi terkait posisi dan kapasitas DG menggunakan metode optimasi Flower Pollination Algorithm (FPA) untuk mengurangi rugi-rugi daya serta meningkatkan profil tegangan. Metode FPA adalah metode optimasi dengan meniru fenomena penyerbukan (polinasi) bunga di alam, tentu saja bunga yang terpolinasi merupakan bunga dengan penampilan terbaik. Model penelitian yang digunakan adalah sistem distribusi radial IEEE 33 bus. Dari penelitian, optimasi penempatan serta kapasitas multi DG didapatkan rugi-rugi daya pada sistem turun sebesar 132,5092 kW dan profil tegangan naik dari nilai terendahnya 0,9134 pu menjadi 0,9729 pu  untuk penempatan DG pada bus ke-14, 24, dan 30 dengan kapasitas berurutan 759 kW, 1.071 kW dan 1.099 kW. Dari hasil optimasi dapat disimpulkan pemasangan multi DG mampu menurunkan losses dan meningkatkan profil tegangan pada sistem distribusi radial IEEE 33 bus.  Kata Kunci: Distributed Generation, Multi DG, Flower Pollination Algorithm. Abstract Distributed generation (DG) application is one of the solution to improve quality of electrical distribution system.This researchaimed to find a solution for multi DG placement and capacity with Flower Pollination Algorithm (FPA) to reduce losses and increase voltage profile in system. FPA optimization method is adapting how flower pollinated by pollinator in nature where the pollinated flower is the best flower. This research use a radial distribution system 33 buses from IEEE as a model. The result of this research is thatthe power losses decrease as much as 132,5092 kW and voltage profile increase from its lowest value 0,9134 pu into 0,9729 pu for DG installed on 14th, 24th, and 30th buses with 759 kW, 1,071 kW and 1,099 kW sequential capacities. Thus it can be conclude that multi DG application can drop the losses and increase voltage profile in IEEE 33 buses radial distribution system.  Keywords: Distributed Generation, Multi DG, Flower Pollination Algorithm PENDAHULUAN  Perkembangan teknologi yang berbanding lurus dengan konsumsi daya listrik, menyebabkan jaringan listrik khususnya sistem distribusi mengalami penurunan kualitas. Penurunan kualitas pada sistem distribusi berhubungan dengan nilai rugi-rugi daya dan profil tegangan. Salah satu penyelesaian dalam masalah penurunan kualitas pada jaringan kelistrikan adalah dengan pemasangan Distributed Generation (DG). DG sendiri didefinisikan sebagai pembangkit listrik skala kecil, dengan kapasias pembangkitan dari beberapa kilo Watt (kW) hingga beberapa Mega Watt (MW) (Moradi and Abedini, 2016). Pemasangan DG pada saluran distribusi listrik dapat meningkatkan efisiensi, meningkatkan keandalan dan juga memperbaiki kualitas daya pada sistem (Luthfi dan Handoko 2013).  Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimasi penempatan dan kapastitas multi DG untuk mengurangi rugi-rugi daya aktif serta meningkatkan profil tegangan pada sistem. Penelitan akan dilakukan dengan model sistem distribusi 33 bus dengan standar IEEE dan menggunakan metode Flower Pollination Algorithm (FPA). FPA merupakan metode optimasi sistem yang terinspirasi oleh proses penyerbukan pada bunga yang disebabkan oleh pollinator di alam. Metode FPA digunakan karena telah diteliti pada penelitian sebelumnya, bahwa lebih efisien dibandingkan dengan metode yang sering digunakan pada proses optimasi seperti metode Genetic Algorithm (GA) dan Particle Swarm Optimization (PSO) (Yang 2012). Distributed Generation (DG)  DG merupakan pembangkit listrik dengan kapasitas pembangkitan berskala kecil, dan ditempatkan dekat dengan sumber beban. Menurut Institute of Electrical and Electronics Engineering (IEEE), DG didefinisikan sebagai pembangkit energi listrik yang berkapasitas tidak lebih tinggi dari pembangkit listrik pusat pada sistem tenaga listrik, sehingga dimungkinkan untuk DG dapat ditempatkan hampir di semua sistem tenaga listrik. Jenis dan kapasitas DG mulai dari Mikro sampai Besar memiliki kapasitas antara 1 W sampai 300 MW (Santosa dkk, 2016). 18     Sistem Distribusi Radial  Sistem distribusi merupakan sub sistem tenaga listrik yang terdekat dengan sumber beban. Sistem distribusi listrik merupakan lanjutan dari jaringan transmisi, dimana level tegangan tinggi atau tegangan ekstra tinggi pada jaringan transmisi diturunkan ke level tegangan sistem distribusi primer. Selanjutnya adalah sistem distribusi sekunder, dengan level tegangan 240 V dan 120 V. pada sistem distribusi sekunder daya akan mengalir ke rumah-rumah konsumen untuk digunakan pada beban alat elektronik ataupun fasilitas publik (D. Steven Jr, 1990).   Model sistem distribusi yang digunakan pada penelitian ini adalah sistem distribusi IEEE 33 bus dengan tegangan kerja 12,66 kV, total beban 3,715 MW, dan 2,3 MVAR. Diagaram garis tunggal untuk rangkaian sistem distribusi IEEE 33 bus dapat dilihat pada Gambar 1.                 Gambar 1. Sistem Distribusi Radial IEEE 33 bus  Flower Pollination Algorithm (FPA)  Metode optimasi FPA merupakan metode optimasi dengan meniru konsep penyerbukan (polinasi) pada bunga. Inti dari proses penyerbukan bunga adalah bagaimana serbuk sari jatuh ke kepala putik. Jatuhnya serbuk sari ke kepala putik tentu dengan berbagai alasan seperti tertiup angin, terbawa oleh serangga bahkan burung. Subjek yang membantu proses penyerbukan, disebut Polinator. Pada metode ini tentu saja bunga yang terpilih untuk dihinggapi polinator merupakan bunga dengan penampilan terbaik, atas dasar tersebut metode FPA dijalankan.  Pada metode FPA terdapat dua langkah kunci yaitu polinasi lokal dan polinasi global. Polinasi lokal adalah polinasi yang dilakukan oleh polinator abiotik seperti angin dan hujan, polinasi lokal terjadi saat serbuk sari suatu bunga jatuh pada putik bunga itu sendiri. Polinasi global adalah polinasi yang dilakukan oleh polinator biotik seperti serangga yang melakukan gerakan unik serangga (Levy Flights) dimana serbuk sari dapat jatuh pada putik dibunga lain(Djalal dkk 2017). Pada polinasi global serbuk sari dapat dengan jauh dibawa oleh polinator, hal tersebut untuk memastikan suatu solusi dengan hasil terbaik, solusi terbaik (fitness) di representasikan dengan 𝑔∗. Hubungan tersebut dapat dinyatakan dengan persamaan (1)  𝑥 = 𝑥 + 𝐿(𝑥 − 𝑔∗), (1)  Dimana :  𝑥  = serbuk sari 𝑖 atau solusi vektor 𝑥  pada itersasi ke- 𝑡, 𝐿 = persamaan jarak terbang serangga (polinator). 𝐿  pada persamaan (1) biasa disebut dengan fungsi Levy. Parameter 𝐿merupakankekuatan dari penyerbukan. Fungsi Levy dapat dinyatakan dengan persamaan (2).  𝐿~𝜆𝛤(𝜆) sin𝜋.1𝛿, (𝛿 ≫ 𝛿 > 0) (2)   19    Untuk penyederhanaan, diasumsikan setiap tumbuhan hanya memiliki satu bunga dan bunga tersebut hanya memproduksi satu serbuk sari, dapat disimpulkan sebuah solusi 𝑥  sebanding dengan jumlah bunga. Pada Tabel 1 terlampir istilah dalam metode optimasi FPA (Djalal, 2017).  Tabel 1. Istilah dalam Metode FPA Istilah  Metode FPA Fenomena Penyerbukan Pemasalahan Optimasi Populasi Bunga Data Bus dan Saluran Tingkat Kecocokan Bunga Fungsi Objektif DG Usaha Penyerbukan Iterasi Kemungkinan Terjadinya Polinasi Global atau Lokal Probability Switch Banyaknya Solusi yag ingin Didapatkan Dimensi  METODE PENELITIAN   Penelitian ini menggunakan data IEEE 33 bus sebagaimana Tabel 2 dan Tabel 3. Diagram alur metode optimasi FPA dapat dilihat pada Gambar 2, adapun penjelasan dari gambar tersebut adalah sebagai berikut:  1. Memasukkan beberapa parameter metode FPA seperti populasi, jumlah iterasi probability switch, dan dimensi, serta memasukkan data bus.  2. Melakukan perhitungan aliran daya pada sistem IEEE 33 bus. 3. Memulai metode FPA dimana proses dilakukan untuk mendapatkan solusi serta nilai fungsi terbaik dengan persamaan, dimana solusi merupakan bagian dari persamaan tersebut. 4. Mengambil solusi dan nilai fungsi terbaik pada suatu iterasi. 5. Apa bila nilai iterasi belum mencapai jumlah iterasi yang ditentukan diawal maka akan dilakukan proses optimasi FPA. Apabila iterasi telah mencapai jumlah iterasi yang ditentukan maka akan berlanjut pada tahap berikutnya. 6. Mengambil solusi serta nilai fungsi terbaik dari yang terbaik pada keseluruhan iterasi. Nilai solusi dan fungsi terbaik akan ditampilkan sebagai hasil akhir dari metode FPA.  Tabel 2. Data Bus IEEE 33 Bus Bus  P (kW) Q(kVAR) Bus  P (kW) Q(kVAR) 1 0 0 18 90 40 2 100 60 19 90 40 3 90 40 20 90 40 4 120 80 21 90 40 5 60 30 22 90 40 6 60 20 23 90 50 7 200 100 24 420 200 8 200 100 25 420 200 9 60 20 26 60 25 10 60 20 27 60 25 11 45 30 28 60 20 12 60 35 29 120 70 13 60 35 30 200 600 14 120 80 31 150 70 15 60 10 32 210 100 16 60 20 33 60 40 17 60 20          20     Tabel 3. Data Line IEEE 33 Bus Dari  bus  ke bus R(Ω) X(Ω) Dari  bus  ke bus R(Ω) X(Ω) 0 – 1 0 0 17 – 18  0,732 0,574 1 – 2 0,0922 0,047 2 – 19  0,164 0,1565 2 – 3 0,493 0,2511 19 – 20  1,5042 1,3554 3 – 4 0,366 0,1864 20 – 21  0,4095 0,4784 4 – 5 0,3811 0,1941 21 – 22  0,7089 0,9373 5 – 6 0,819 0,707 3 – 23  0,4512 0,3083 6 – 7 0,1872 0,6188 23 – 24 0,898 0,7091 7 – 8 0,7114 0,2351 24 – 25  0,896 0,7011 8 – 9 1,03 0,74 6 – 26  0,203 0,1034 9 – 10 1,044 0,74 26 – 27  0,2842 0,1447 10 – 11 0,1966 0,065 27 – 28  1,059 0,9337 11 – 12 0,3744 0,1238 28 – 29  0,8042 0,7006 12 – 13 1,468 1,155 29 – 30  0,5075 0,2585 13 – 14 0,5416 0,7129 30 – 31  0,9744 0,963 14 – 15 0,591 0,526 31 – 32 0,3105 0,3619 15 – 16 0,7463 0,545 32 – 33  0,341 0,5302 16 – 17 1,289 1,721                                                  Gambar 2. Diagram Alur Metode Optimasi FPA Mulai Masukan Parameter (Populasi, Probability Switch, Dimensi, Jumlah Iterasi, Data Bus, Data Saluran) Hitung Aliran Daya Pada Sistem 33 Bus Memulai Optimasi FPA Iterasi Telah mencapai Nilai Iterasi yang Ditentukan diAwal?  Mengambil Nilai Solusi dan Fungsi (Solusi) terbaik saat ini Tampilkan Solusi dan Nilai Fungsi Terbaik Dari Seluruh Iterasi Selesai Iterasi +1 Tidak Ya 21    HASIL DAN PEMBAHASAN  Optimasi ini dilakukan dengan kekangan kapasitas DG tidak melebihi 5 MW dan profil tegangan setelah optimasi harus bernilai 0,95 pu – 1,05 pu. Data hasil studi aliran daya dari sistem distribusi radial IEEE 33 bus sebagaimana Tabel 4. Dari hasil studi aliran daya didapatkan rugi-rugi daya aktif total pada sistem distribusi radial IEEE 33 bus sebesar 201,8925 kW dan profil tegangan terendah berada pada bus ke-18 dengan nilai 0,9134 pu, hal tersebut disebabkan bus ke-18 adalah bus terjauh dari bus utama (Gardu Induk).  Tabel 4. Hasil Studi Aliran Daya Sistem Distribusi Radial 33 bus Dari Bus ke bus Ploss (kW) Qloss (kVAR) V (pu) Sudut Fase 0 – 1  0 0 1 0 1 – 2  12,1927 6,2154 0,997 0,0003 2 – 3  51,5711 26,2668 0,983 0,0017 3 – 4  19,7934 10,0806 0,9755 0,0029 4 – 5  18,5931 9,4697 0,9682 0,0041 5 – 6  38,0256 32,8256 0,9498 0,0025 6 – 7  1,9131 6,3238 0,9463 -0,0015 7 – 8  4,8342 1,5976 0,9415 -0,0009 8 – 9  4,1773 3,0012 0,9352 -0,0023 9 – 10  3,5575 2,5216 0,9294 -0,0035 10 – 11  0,5531 0,1829 0,9286 -0,0033 11 – 12 0,8802 0,2911 0,9271 -0,0032 12 – 13  2,6638 2,0958 0,921 -0,0048 13 – 14  0,7286 0,959 0,9187 -0,0063 14 – 15  0,3569 0,3176 0,9173 -0,0069 15 – 16  0,2813 0,2054 0,916 -0,0074 16 – 17  0,2515 0,3358 0,914 -0,0088 17 – 18  0,0531 0,0416 0,9134 -0,0089 2 – 19  0,161 0,1536 0,9965 0,0001 19 – 20  0,8322 0,7498 0,9929 -0,0011 20 – 21  0,1008 0,1177 0,9922 -0,0015 21 – 22 0,0436 0,0577 0,9916 -0,0018 3 – 23  3,1812 2,1737 0,9794 0,0012 23 – 24  5,1432 4,0613 0,9727 -0,0004 24 – 25  1,2873 1,0073 0,9694 -0,0012 6 – 26  2,594 1,3213 0,9479 0,0032 26 – 27  3,3211 1,6909 0,9453 0,0043 27 – 28  11,2766 9,9424 0,9339 0,0059 28 – 29  7,818 6,8108 0,9257 0,0074 29 – 30  3,8881 1,9805 0,9222 0,0093 30 – 31  1,5928 1,5742 0,918 0,0079 31 – 32  0,2131 0,2484 0,9171 0,0075 32 – 33  0,0132 0,0205 0,9168 0,0074  201,8925    Optimasi Multi DG  Optimasi multi DG dilakukan dengan jumlah DG sebanyak 3 unit. Optimasi dengan menggunakan metode FPA dijalankan hingga mencapai nilai konvergen.Konvergensi tercapai saat 4000–5000 kali iterasi. Dari hasil optimasi multi DG didapatkan data Tabel 5. Posisi optimal untuk pemasangan DG adalah pada bus 14, 24 dan 30 dengan kapasitas berurutan 759,0857 kW, 1.071,1179 kW, dan 1.099,9134 kW. Hasil optimasi dapat dilihat pada Tabel 5.Penempatan DG pada bus 14 dimaksudkan untuk mengkompensasi drop tegangan pada bus ke-18, penempatan DG pada bus ke 24 dimaksudkan untuk mengampu beban pada bus ke 23 dan 25 yang cukup besar, sedangkan pemasangan DG pada bus ke-30 adalah untuk mengkompensasi drop tegangan serta mengampu beban pada cabang bus 26 – bus 33. Hasil studi aliran daya setelah dilakukan pemasangan 3 unit DG terlampir pada Tabel 6, adapun perbedaan rugi-rugi daya dan profil tegangan sebelum dan setelah pemasangan multi DG terlampir pada Tabel 7, sedangkan grafik profil tegangan terlampir pada Gambar 3.  22     Tabel 5. Hasil Optimasi Multi DG Iterasi ke- No. Bus Kapasitas DG (kW) 500 24 29 12 917,3225 1032,0773 865,5638 1000 24 30 14 992,7769 1128,1994 770,6284 1500 24 24 30 742,3753 1067,9138 1119,0965 2000 30 14 24 1100,2132 759,6622 1070,8141 2500 14 24 30 759,111 1071,0551 1099,8965 3000 14 24 30 759,1174 1071,1379 1099,9444 3500 14 24 30 759,0822 1071,1112 1099,929 4000 14 24 30 759,085 1071,1164 1099,9319 4500 14 24 30 759,0855 1071,1179 1099,9312 5000 14 24 30 759,0857 1071,1179 1099,9134  Tabel 6. Hasil Studi Aliran Daya Sistem Distribusi Radial 33 bus Setelah Pemasangan Multi DG Dari Bus ke bus Ploss (kW) Qloss (kVAR) V (pu) Sudut Fase 0 – 1  0 0 1 0 1 – 2  3,4374 1,7522 0,9989 0,0011 2 – 3  13,9302 7,0951 0,9948 0,0072 3 – 4  6,2289 3,1723 0,9922 0,0106 4 – 5  5,7180 2,9123 0,9899 0,014 5 – 6  11,6941 10,0949 0,9826 0,0213 6 – 7  0,4330 1,4313 0,9802 0,0208 7 – 8  0,8270 0,2733 0,9791 0,0225 8 – 9  0,6794 0,4881 0,9784 0,025 9 – 10  0,7012 0,4971 0,9781 0,0277 10 – 11  0,1445 0,0478 0,9783 0,0281 11 – 12 0,2880 0,0952 0,9787 0,0289 12 – 13  1,3014 1,0239 0,9804 0,033 13 – 14  0,5769 0,7593 0,981 0,0353 14 – 15  0,3127 0,2783 0,9796 0,0348 15 – 16  0,2465 0,1800 0,9783 0,0345 16 – 17  0,2203 0,2942 0,9764 0,0335 17 – 18  0,0465 0,0365 0,9758 0,0334 2 – 19  0,1603 0,1530 0,9984 0,0009 19 – 20  0,829 0,7470 0,9948 -0,0002 20 – 21  0,1004 0,1173 0,9941 -0,0006 21 – 22 0,0435 0,0575 0,9935 -0,0009 3 – 23  0,6327 0,4323 0,9943 0,0088 23 – 24  1,2082 0,9540 0,9939 0,0121 24 – 25  1,2327 0,9646 0,9906 0,0114 6 – 26  1,2288 0,6259 0,9823 0,0227 26 – 27  1,6844 0,8576 0,982 0,0247 27 – 28  6,1989 5,4654 0,9792 0,0329 28 – 29  4,7329 4,1232 0,9776 0,0393 29 – 30  2,9297 1,4923 0,9781 0,0427 30 – 31  1,4147 1,3981 0,9741 0,0418 31 – 32  0,1892 0,2206 0,9732 0,0415 32 – 33  0,0117 0,0182 0,9729 0,0414   69,3831        23    Tabel 7. Perbandingan Total Rugi-Rugi Daya Aktif dan Profil Tegangan pada Sistem Sebelum dan Setelah Pemasangan Multi DG Metode FPA  Sebelum Pemasangan DG Setelah Pemasangan DG Ploss Total (kW) 201,8925 69,3833  Profil Tegangan (pu) 0,9134  0,9729                  Gambar 3. Grafik Profil Tegangan Sebelum (Merah) dan Setelah (Biru) Pemasangan Multi DG PENUTUP Simpulan Dari penelitian yang dilakukan, dapat diambil kesimpulan bahwa optimasi penempatan dan kapasitas DG dengan menggunkan Metode FPA pada sistem radial IEEE 33 bus terbukti dapat menurunkan rugi-rugi daya aktif sebesar 132,5092 kW serta meningkatkan profil tegangan pada sistem dari nilai terendahnya 0,9134 pu menjadi 0,9729 pu. Penempatan DG yang optimal terletak pada bus 14, dengan kapasitas 759,0857 kW, bus 24 dengan kapasitas 1.071,1179 kW, dan bus 30 dengan kapasitas 1.099,9134 kW. Saran Berdasarkan hasil pembahasan serta kesimpulan, penulis dapat menentukan beberapa saran sebagai berikut 1. Penelitian selanjutnya dapat dilakukan dengan metode optimasi ataupun jenis sistem distribusi yang berbeda agar dapat dibandingkan dengan penelitian ini. 2. Penelitian selanjutnya dapat mengimplementasi hasil penelitian ini pada sistem distribusi secara langsung, dan dapat dibuktikan apakah metode optimasi secara teori dapat seuai dengan praktiknya. DAFTAR PUSTAKA D. Steven Jr, William. 1990. Analisis Sistem Tenaga Listrik. 4 ed. diedit oleh K. Idris. Bandung: Erlangga. Djalal, M.Ruswandi, Yusuf Yunus, dan Andi Imran. 2017. “Flower Pollination Algorithm Pada Pengendalian Kecepatan Motor Induksi.”, Vol. 15, No. 1. Luthfi, Nur Ilham dan Susatyo Handoko. 2013. “Optimasi Penempatan Distributed Generation Pada IEEE 30 Bus System Menggunakan Bee Clony Algorithm Metode.” ejournal3.undip.ac.id, hal. 757–63. M.Rifki Ali, Sarijiya, Avrin Nur W. 2015. “Optimasi Penempatan Dan Kapasitas Distributed Generation Dengan Metode Flower Pollination Algorithm.” etd.repository.ugm.ac.id. Moradi, M. H. dan M. Abedini. 2016. “Electrical Power and Energy Systems A novel method for optimal DG 24     units capacity and location in Microgrids.” International Journal of Electrical Power and Energy SystemsNo.75, hal. 236–44.  Pinilla, Henry Giovanni dan Carlos Andrés Forero. 2016. “Modeling of Distributed Generators in 13 Nodes IEEE Test Feeder.”, Vol. 4, No. 2. Prakash, D. B. dan C. Lakshminarayana. 2016. “Multiple DG Placements in Distribution System for Power Loss Reduction Using PSO Algorithm.” Procedia Technology 25(Raerest), hal. 785–92. Reddy, B.Venkatesh. 2014. “Sizing of DG Units Using Exact Loss Formula to Improve Efficiency of Radial Distribution System.”, hal. 10. Santosa, Erwin Prawira, Ontoseno Penangsang, dan Ni Ketut Aryani. 2016. “Optimasi Penentuan Lokasi Kapasitor dan Distributed Generation ( DG ) Dengan Rekonfigurasi Jaringan Untuk Meningkatkan Keluaran Daya Aktif DG Pada Sistem Distribusi Radial Menggunakan Genetic Algorithm ( GA ).”, Vol. 5, No.2. Yang, Xin-she. 2012. “Flower Pollination Algorithm for Global Optimization.” Unconventional Computation and Natural Computation: 11th International Conference, hal.  240–49.      

OPTIMASI PENEMPATAN DAN KAPASITAS MULTI DG PADA SISTEM DISTRIBUSI DENGAN METODE FLOWER POLLINATION ALGORITHM (FPA)

https://jurnal.unismabekasi.ac.id/index.php/sinergi/article/download/1131/1003

OPTIMASI PENEMPATAN DAN KAPASITAS MULTI DG PADA SISTEM DISTRIBUSI DENGAN METODE FLOWER POLLINATION ALGORITHM (FPA)

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Publikasi Jurnal Universitas Islam 45