Dalam suatu sistem tenaga listrik, untuk memperkecil biaya pembangkitan dibutuhkan pembebanan yang optimal dan ekonomis. Pengoptimalan pembebanan yang ekonomis harus memperhatikan batasan-batasan salah satunya adalah emission constraint. Untuk menyelesaikan masalah tersebut, perlu adanya suatu metode baik secara matematis maupun menggunakan kecerdasan buatan. Oleh sebab itu dalam penelitian ini memberikan solusi untuk mengoptimalkan pembebanan menggunakan Hybrid Crazy Particle Swarm Optimization (CPSO). Dari hasil simulasi memperlihatkan bahwa Hybrid CPSO dapat mengoptimalkan pembebanan ekonomis, biaya pembangkitan murah dan jumlah emisi yang dikeluarkan pembangkit seimbang. Tingakat konvergensi Hybrid CPSO dalam 50 kali percobaan sebessar 35,81 detik sedangkan PSO 40,98 detik.



Ilmiatul Masfufiah

Titiek Suheta

Trisna Wati

Electrical Electronics Communications Controls and Informatics System

Directory of Open Access Journals

https://jurnaleeccis.ub.ac.id/  p-ISSN : 1978-3345, e-ISSN(Online): 2460-8122 Jurnal EECCIS Vol. 13, No. 1, April 2019,  pp 46-50  Manuscript submitted at 11-10-2018, accepted and published at 30-04-2019 Pengoptimalan Pembebanan Ekonomis dengan Mempertimbangkan Emission Constraint menggunakan Hybrid CPSO Trisna Wati 1, Titiek Suheta 2, Ilmiatul Masfufiah 3 1st ,2nd, 3rd Fakultas Teknik Industri, Teknik Elektro Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya Email: trisnaw@itats.ac.id, hita@itats.ac.id, i.masfufiah@itats.ac.id  Abstract— In an electric power system, optimal and economical loading is needed to minimize energy generation costs. Economic loading optimization pays attention to existing constraints, for example emission constraints. To solve the problem, a mathematical method or using artificial intelligence is needed. This study provides a solution to optimize loading using Hybrid Crazy Particle Swarm Optimization (CPSO). Simulation results show that the Hybrid CPSO can optimize economic loading, cheapen generation costs, and balance the amount of emissions issued by the generator. The convergence rate of the Hybrid CPSO in 50 trials is 35.81 seconds while the PSO is 40.98 seconds.  Index Terms— Crazy Particle Swarm Optimization, Emission Constraint, Economic Loading.   Abstrak–- Dalam suatu sistem tenaga listrik, untuk memperkecil biaya pembangkitan dibutuhkan pembebanan yang optimal dan ekonomis. Pengoptimalan pembebanan yang ekonomis harus memperhatikan batasan-batasan salah satunya adalah emission constraint. Untuk menyelesaikan masalah tersebut, perlu adanya suatu metode baik secara matematis maupun menggunakan kecerdasan buatan. Oleh sebab itu dalam penelitian ini memberikan solusi untuk mengoptimalkan pembebanan menggunakan Hybrid Crazy Particle Swarm Optimization (CPSO). Dari hasil simulasi memperlihatkan bahwa Hybrid CPSO dapat mengoptimalkan pembebanan ekonomis, biaya pembangkitan murah dan jumlah emisi yang dikeluarkan pembangkit seimbang. Tingakat konvergensi Hybrid CPSO dalam 50 kali percobaan sebessar 35,81 detik sedangkan PSO 40,98 detik.  Kata Kunci— Crazy Particle Swarm Optimization, Emission Constraint, Pembebanan Ekonomis  I. PENDAHULUAN Setiap tahun kebutuhan konsumen akan energi listrik semakin bertambah, sehingga industri tenaga listrik berupaya meningkatkan produksi listrik untuk memenuhi kebutuhan konsumen. Dalam meningkatkan produksi terdapat hal-hal yang perlu dipertimbangkan seperti kebutuhan akan bahan bakar yang tentunya akan bertambah.  Pada umumnya pembangkit energi listrik baik di Dunia maupun di Indonesia menggunakan bahan bakar fosil. Proses dari pembangkit energi listrik yang menggunakan bahan bakar fosil menimbukan emisi gas buang berupa CO2, NO2, dan SOx, yang dapat menimbulkan kerusakan lingkungan sehingga merugikan manusia, hewan dan tumbuhan. Sehingga dalam proses pembangkitan energi listrik perlu memperhatikan biaya pembangkitan yang minimum dan meminimalkan emisi gas buang. Dalam menyelesaikan masalah pengoptimalan pembebanan dengan mempertimbangkan emisi dapat diselesaikan secara matematis menggunakan Quadratic Programming (QP) [1] dalam hal ini pengoptimalan beban dilakukan secara dinamik pada system standart IEEE, dengan mengelompokkan data konsumen dari konsumen tingkat rendah, menengah, dan atas. Biaya yang di hasilkan memiliki nominal yang relatif sama minimum dengan ketiga jenis beban yang berbeda. Namun penyelesaian secara matematis memerlukan waktu yang cukup lama jika di terapkan pada sistem yang lebih besar. Solusi yang ditawarkan selain menggunakan perhitungan secara matematis adalah menggunakan artificial intelegent. Banyak peneliti yang sedang mengembangkan berbagai macam artificial intelegent untuk menyelesaikan berbagai macam masalah pengoptimalan beban. Tabu Search Algorithm (TSA) digunakan untuk meminimalkan biaya pembangkitan dengan mempertimbangkan valve point effect dan emission constraint [3] dalam proses iterasi TSA tidak dapat menggantikan nilai iterasi sebelumnya, sehingga dalam pencarian nilai minimum akan selalu looping untuk mencari di sekitar local optimum dan sekitarnya. Pengoptimalan pembebanan dengan mengkombinasikan panas dan daya dengan memepertimbangkan emisi menggunakan Construction Particle Swarm Optimization (CPSO) [2]. Dalam hal ini peminimalan biaya dan emisi dengan tetap menjaga panas dan permintaan daya, namun tidak mempertimbangkan non convex. CPSO memiliki waktu yang cepat dalam menentukan nilai optimum, dibandingkan dengan Particle Swarm Optimitation (PSO). Untuk mempercepat waktu konvergensi dan meminimalkan biaya pembangkitan terdapat metode lain yaitu menggabungkan perhitungan matematis dengan artificial intelligence. Hybrid Chaotic Particle Swarm Optimitation (CPSO) dan Sequential Quadratic Programming (SQP) [4] digunakan untuk menyelesaikan peminimalan pembebanan dengan valve point effect dimana CPSO digunakan untuk menyelesaikan permasalahan utama kemudian disempurnakan lagi menggunakan SQP. Metode CPSO-SQP terbukti efektif untuk menghasilkan biaya yang minimum, dan tingkat konvergensinya lebih cepat di bandingkan dengan tanpa menggunakan SQP. Dengan keberhasilan Hybrid CPSO-SQP banyak peneliti yang tertarik untuk menggunakan Jurnal EECCIS Vol. 13, No. 1, April 2019, p-47 p-ISSN : 1978-3345, e-ISSN(Online): 2460-8122 hybrid seperti hybrid Evolutionary Programming (EP), Partical Swarm Optimitation (PSO), dan SQP [5] untuk menyelesaikan masalah pembebanan minimal secara dinamik dengan mempertimbangkan non-convex. Metode yang digunakan adalah pengoptimalan secara dua tahap. Tahap yang pertama adalah untuk mencari populasi awal menggunakan EP dan PSO untuk mencari solusi secara acak. Pada tahap kedua SQP akan di panggil ketika terdapat solusi yang tidak layak pada tahap pertama. Pengoptimalan secara hybrid ini menghasilkan kinerja yang lebih baik untuk mencari solusi yang komplek. Dalam paper ini menggunakan CPSO dimana untuk menentukan populasi awal menggunakan SQP kemudian hasil dari populasi awal yang telah dioptimalkan oleh SQP digunakan untuk menentukan populasi awal dari CPSO. Populasi awal telah ditentukan terlebih dahulu agar hasil yang dicari tidak terlalu acak. System yang digunakan adalah 30 bus dengan pembebanan dilakukan secara dinamik selama 24 jam. Tujuan dari oenelitian ini adalah mengoptimalkan biaya pembangkitan dengan mempertimbangkan emisi dan valve point effect. Struktur penulisan paper ini terdidi dari: bab II menjelaskan formulasi matematis emisi dan valve point effect bab III menjelaskan secara singkat tentang Sequential Quadratic Programming dan  Crazy Particle Swarm Optimitation. Bab IV metodologi, bab V hasil dan pembahasan dan bab VI adalah kesimpulan. II. PEMBEBANAN EKONOMIS DENGAN BATASAN EMISI DAN NON-CONVEX  A. Persamaan Valve Point Effect  Fungsi biaya tiap pembangkit dengan valve point effect dapat di formulasikan sebagai berikut:   𝐹𝑖(𝑃𝐺𝑖 ) = 𝑎𝑖𝑃𝐺𝑖2 + 𝑏𝑖𝑃𝐺𝑖 + 𝑐𝑖 + |𝑔𝑖𝑆𝑖𝑛 (𝑚𝑖(𝑃𝑖,𝑚𝑖𝑛 − 𝑃𝑖))|(1)  Dimana  𝐹𝑖(𝑃𝐺𝑖 ) adalah total biaya pembangkit, 𝑎𝑖 , 𝑏𝑖 ,  𝑐𝑖  koefisien biaya sedangkan  𝑔𝑖, 𝑚𝑖  adalah koefisien dari valve point effect. Fungsi biaya diminimalkan dengan memperhatikan batasan-batasan (constraints), sebagaimana di tunjukkan pada persamaan (2) dan (3).    ∑ 𝑃𝐺𝐼𝑁𝐺𝑖=1 =  𝑃𝐷 + 𝑃𝐿   (2)   𝑃𝑖,𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝑃𝑖 ≤ 𝑃𝑖,𝑚𝑎𝑥 (3) Dimana ∑ 𝑃𝐺𝑖  total system pembangkit yang diperoleh dari total beban 𝑃𝐷  di tambah dengan rugi daya 𝑃𝐿 .  B. Persamaan Emisi  Persamaan emisi dapat dituliskan dalam bentuk matematis pada persamaan (4).   𝐸𝑖(𝑃𝐺𝑖) = 𝑑𝑖𝑃𝐺𝑖2 + 𝑒𝑖𝑃𝐺𝑖 + 𝑓𝑖 (4) Dimana 𝑑𝑖 , 𝑒𝑖 , dan 𝑓𝑖 adalah koefisien emisi tiap unit pembangkit. Sedangkan persamaan biaya emisi constraint dapat dirumuskan pada persamaan (5).   𝐹𝑖(𝑃𝐺𝑖 ) = (𝑎𝑖𝑃𝐺𝑖2 + 𝑏𝑖𝑃𝐺𝑖 + 𝑐𝑖) + ℎ𝑖(𝑑𝑖𝑃𝐺𝑖2 + 𝑒𝑖𝑃𝐺𝑖 + 𝑓𝑖) (5) Dimana:   ℎ𝑖 =  𝐹𝑖𝑚𝑎𝑥/  𝐸𝑖𝑚𝑎𝑥 (6)   𝐹𝑖𝑚𝑎𝑥 = 𝑎𝑖𝑃𝐺𝑖2 𝑚𝑎𝑥 + +𝑏𝑖𝑃𝐺𝑖 𝑚𝑎𝑥 + 𝑐𝑖 (7)   𝐸𝑖𝑚𝑎𝑥 = 𝑑𝑖𝑃𝐺𝑖2 𝑚𝑎𝑥 + 𝑒𝑖𝑃𝐺𝑖 𝑚𝑎𝑥 + 𝑓𝑖 (8) III. QUADRATIC PROGRAMMING DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION A. Sequential QuadraticProgramming Sequential Quadratic Programming (SQP) adalah metode konvensional untuk menyelesaikan fungsi objectif yang linier. SQP sangat efektif untuk menyelesaikan masalah secara matematis [6]. QP dapat dimodelkan secara matematis dengan persamaan sebagai berikut:   𝑀𝑖𝑛 𝑓 (𝑥) (9)   𝑥 ∈  Ɍ𝑛 (10)  ℎ (𝑥) = 𝑐   𝑔 (𝑥) ≤ 𝑑 (11) Sequential Quadratic Programming (SQP) mempunyai persamaan equality constraint dan inequality constraint yang di tunjukkan pada persamaan (11). B. Particle Swarm Optimization Particle Swarm Optimization (PSO) adalah salah satu artificial intelegence yang mengadaptasi dari perilaku sekumpulan burung [7]. PSO memiliki beberapa parameter yang harus di selesaikan, parameter tersebut terdiri dari fitness function yang berfungsi untuk mencari posisi dan mencocokan fitness value.posisi dengan fitness value minimum disebut global best (Gbest). Setiap agen di simpan untuk mencari nilai kecocokan minimum, atau disebut juga local best (Pbest). Masing-masing agen seperti posisi dan velocity di inisialisasi secara acak. Kecepatan dalam setiap n-dimensi dapat di modelkan secara matematis pada persamaan (12).  𝑣𝑗𝑡+1 = 𝑤𝑣𝑗𝑡 + 𝑐1𝑟𝑎𝑛𝑑(𝑃𝑏𝑒𝑠𝑡𝑗 − 𝑠𝑗𝑡) +   𝑐2𝑟𝑎𝑛𝑑(𝐺𝑏𝑒𝑠𝑡 − 𝑠𝑗𝑡) (12)  Dimana 𝑣𝑗𝑡 adalah kecepatan agen j pada iterasi t, 𝑐1, 𝑐2, faktor pembobot, dan memiliki nilai acak Antara 0 dan 1; 𝑠𝑗𝑡 , posisi agen j pada iterasi 𝑃𝑏𝑒𝑠𝑡 𝑗, P best adalah agen  j; 𝐺𝑏𝑒𝑠𝑡 , w, adalah inersia pembobot. Inersia pembobot dapat di hitung seperti persamaan (13):    𝑤 =  𝑤𝑚𝑎𝑥 − (𝑤𝑚𝑎𝑥 − 𝑤𝑚𝑖𝑛) 𝑥 𝑖𝑡𝑒𝑟/𝑖𝑡𝑒𝑟𝑚𝑎𝑥(13)  Dimana, 𝑤𝑚𝑎𝑥, inisial pembobot; 𝑤𝑚𝑖𝑛, final pembobot; 𝑖𝑡𝑒𝑟𝑚𝑎𝑥, nilai maksimum iterasi. C. Crazy Particle Swarm Optimization Crazy Particle Swarm Optimization (CPSO) merupakan modifikasi dari PSO. langkah-langkah dalam Jurnal EECCIS Vol. 13, No. 1, April 2019, p-48 p-ISSN : 1978-3345, e-ISSN(Online): 2460-8122 menggunakan CPSO sama dengan PSO namun dalam kecepatan dan posisi di modifikasi sedemikian rupa sehingga dapat mempercepat iterasi. Modifikasi kecepatan dan posisi dapat di tuliskan dalam persamaan (14).   𝑣𝑗𝑡+1 = 𝑤𝑣𝑗𝑡 + 𝑐1𝑟𝑎𝑛𝑑1(𝑃𝑏𝑒𝑠𝑡𝑗 − 𝑠𝑗𝑡)   𝑐2𝑟𝑎𝑛𝑑2(𝐺𝑏𝑒𝑠𝑡 − 𝑠𝑗𝑡)   𝑠𝑗𝑡 = 𝑠𝑗 +  𝑣𝑗𝑡+1 (14)  IV. METODOLOGI PENELITIAN Dalam menyelesaikan pembebanan ekonomis dengan mempertimbangkan emisi menggunakan hybrid SQP-CPSO menggunakan langkah-langkah sebagai berikut: a) Langkah 1: Dengan menggunakan SQP masukkan Objective function economic dispatch pada persamaan (15) tanpa menggunakan emisi dan valve point effect.    𝐹𝑖(𝑃𝐺𝑖) = 𝑎𝑖𝑃𝐺𝑖2 + 𝑏𝑖𝑃𝐺𝑖 + 𝑐𝑖 (15) b) Langkah 2: setelah mendapatkan biaya yang minimum dari SQP maka langkah selanjutnya adalah memasukkan nilai output SQP ke dalam inisialisasi CPSO c) Langkah 3: inisialisasi populasi CPSO partikel P dengan ouput SQP, kemudian evaluasi fungsi fitness dengan memassukkan persamaan (1) dan (5) d) Langkah 4: If Fitness (X)> fitness (gbest)                                   X = gbest                                   If Fitness (X)> fitness (pbest)                                   X = pbest e) Langlah 5: update kecepatan (v) dan update lokasi f) Langkah 6: update inisial pembobot, persamaan (13) g) Langkah 7: cek untuk nilai kriteria, dengan parameter terbaik = gbest. Flowchart penyelesaian SQP-CPSO apat dilihat pada Gambar 1. V. HASIL DAN PEMBAHASAN Hybrid QP-PSO digunakan untuk menyelesaikan masalah pembebanan ekonomis dengan mempertimbangkan valve point effect dan emisi. Sistem yang digunakan dalam paper ini adalah 3 unit pembangkit, 6 unit pembangkit dan 30 unit pembangkit. Data koefisien biaya masing-masing unit pembangkit di sajikan pada Tabel I, Tabel II, dan Tabel 3  TABEL I KOEFISIEN BIAYA DAN KOEFISIEN EMISI PADA TIGA UNIT PEMBANGKIT G ai bi ci di ei fi Pmin Pmax 1 0.005 2.45 105 0.0126 -1.35 22.983 20 200 2 0.005 3.51 44.1 0.01375 -1.24 137.370 15 150 3 0.005 3.89 40.6 0.00765 -0.81 363.704 18 180      TABEL II KOEFISIEN BIAYA DAN KOEFISIEN EMISI PADA ENAM UNIT PEMBANGKIT G ai bi ci di ei fi Pmin Pmax 1 0.152 38.5 756.80 0.0042 0.33 13.86 10 125 2 0.106 46.2 451.32 0.0042 0.33 13.86 10 150 3 0.028 40.4 1050.0 0.0068 -0.54 40.26 35 225 4 0.035 38.3 1243.53 0.0068 -0.54 40.26 35 210 5 0.021 36.3 1658.57 0.0046 -0.51 42.92 130 325 6 0.018 38.3 1356.66 0.0046 -0.51 42.92 125 315  Dari hasil simulasi yang di lakukan pada masing-masing unit pembangkit, dengan 50 kali percobaan ditunjukkan pada Tabel IV, Tabel V, dan Tabel VI. Tabel IV menunjukkan hasil Biaya dan total emisi pada tiga pembangkit. Biaya yang diperoleh dengan menggunakan Hybrid CPSO lebih murah di bandingkan dengan PSO, demikian juga dengan total emisi lebih murah menggunakan hybrid CPSO dibandingkan dengan PSO. Grafik konvergensi biaya enam unit pembangkit dapat ditunjukkan pada Gambar 1. MulaiInisialisasi Menggunakan SQPYaMencari Nilai Biaya Minimum dari SQPEvaluasi objective function persamaan (5)Memasukkan Nilai Minimum SQP ke dalam Inisialisasi Awal CPSOUpdate Pbest dan Gbest      Kriteria Tercapai Pilih Populasi TerbaikSelesaiInisialisasi pbest, gbest, kecepatan, dan iterasiUpdate kecepatan dan posisi menggunakan persamaan (12) dan (13)Tidak   Gambar 1. Flowchart Penyelesaian SQP-PSO  Jurnal EECCIS Vol. 13, No. 1, April 2019, p-49 p-ISSN : 1978-3345, e-ISSN(Online): 2460-8122   TABEL III KOEFISIEN BIAYA DAN KOEFISIEN VALVE POINT EFFECT PADA TIGA PULUH UNIT PEMBANGKIT  Waktu yang dibutuhkan hybrid CPSO untuk konvergen sebesar 34,2 detik sedangkan PSO membutuhkan waktu 40,45 detik untuk mencapai konvergen. Tabel V menunjukkan hasil biaya dan total emisi enam unit pembangkit biaya dan emisi lebih murah menggunakan hybrid CPSO dibandingkan dengan PSO. Waktu yang dibutuhkan hybrid CPSO untuk konvergen. sebesar 35,81 detik sedangkan PSO 40,98 detik.  Tabel VI menunjukkan biaya pembangkitan dengan mempertimbangkan valve point effect. Biaya pembangkitan yang dihasilkan oleh hybrid CPSO lebih murah dibandingkan dengan PSO. Dengan waktu konvergensi yang dibutuhkan oleh hybrid PSO sebesar 35,72 detik dan PSO 41,21 detik. Grafik konvergensi tiga unit pembangkit dapat dilihat pada Gambar 2, Gambar 3, dan Gambar 4 VI. KESIMPULAN Dari hasil simulasi sebanyak 50 kali percobaan dapat disumpulkan bahwa CPSO dapat menyelesaikan permasalahan pengoptimalan pembebanan dengan Biaya total yang dihasilkan oleh pembangkit menggunakan CPSO sebesar 24309,0923 $/hr lebih murah dibandingkan dengan PSO, dengan total biaya pembangkit sebesar 24318,3942 $/hr. Sedangkan total emisi menggunakan CPSO pada enam unit pembangkit sebesar 3942,124 kg/hr. Sedangkan menggunakan PSO sebesar 4084,423 kg/hr. Total emisi pada  tiga unit pembangkit menggunakan CPSO sebesar 3430,17 kg/hr sedangkan total emisi menggunakan PSO sebesar 3448,442. Hybrid CPSO memiliki tingkat konvergensi yang cepat di bandingkan dengan PSO, hal ini dipengaruhi karena biaya di optimalisaikan terlebih dahulu menggunakan SQP kemudian dari hasil biaya yang optimal di gunakan untuk inisialisasi awal CPSO, sehingga hasil yang diperoleh tidak terlalu random. REFERENSI [1] Nnamdi Nwulu, “Emission Constrained Bid based Dynmic Economic Dispatch using Quadratic Programming,” International Conference on Energy, Communication, Data and Soft Computing (ICECDS), pp. 213-216, 2017. [2] Jyotsna, Himanshu Anand, Preeti Verma and Harinder Sandhu, ”Economic Enviromental Dispatch for Combined Head and Power using CPSO,” Indian Journal of Science and Technology, vol 10, pp 1-7. April 2017. [3] K.Senthil and K. Manikandan,” Economic Thermal Power Dispatch with Emission Constraint and Valve Point Effect Loading usingg Improved Tabu Search Algorithm,” International Journal of Computer Application. Volume 3, No 9. Juli 2010. ai bi ci gi mi Pmin Pmax 550 8.1 0.00028 300 0.035 0 550 309 8.1 0.00056 200 0.042 0 360 307 8.1 0.00056 200 0.042 0 360 240 7.74 0.00324 150 0.063 60 200 240 7.74 0.00324 150 0.063 60 200 240 7.74 0.00324 150 0.063 60 200 240 7.74 0.00324 150 0.063 60 200 240 7.74 0.00324 150 0.063 60 200 240 7.74 0.00324 150 0.063 60 200 126 8.6 0.00284 100 0.084 40 120 126 8.6 0.00284 100 0.084 40 120 126 8.6 0.00284 100 0.084 55 120 126 8.6 0.00284 100 0.084 55 120  Gambar 2. Grafik Konvergensi Tiga Unit Pembangkit 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200641664186420642264246426642864306432Nomor IterasiTotal Biaya $/h  Hybrid CPSOPSO Gambar 3. Grafik Konvergensi Enam Unit Pembangkit  0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2002.8652.872.8752.882.8852.892.8952.92.9052.912.915x 105Nomor IterasiTotal Biaya $/h  Hybrid CPSOPSO Gambar 4. Grafik Konvergensi Tiga Puluh Unit Pembangkit 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2002.432.4352.442.4452.452.455x 104Nomor IterasiTotal Biaya $/h  Hybrid CPSOPSOJurnal EECCIS Vol. 13, No. 1, April 2019, p-50 p-ISSN : 1978-3345, e-ISSN(Online): 2460-8122 [4] Jiejin Cai, Qiong Li, Lixiang Li, Haipeng Peng, and Yixian Yang,” Hybrid CPSO-SQP method for Economic Dispatch Considering the Valve-Point Effect,” Energy Conversion and Management 53, pp 175-181. September 2011. [5] S. Titus AND a. Ebenezer Jeyakumar,” A Hybrid EP-PSO-SQP Algorithm for Dynamic Economic Dispatch Considering Prohibited Operating Zones,” Electrical Power Components and Systems, 36:449-467, Januari 2015. [6] Trisna Wati, Roni Seto Wibowo and Ontoseno Penangsang,”Hybrid QP-PSO for Solving Economic Dispatch Problem,” International Seminar on Intelligent Technology and Its Application (ISITIA). 28-29 Agustus 2017. [7] K. Teerth Chaturvedi, Manjaree Pandit, and Laxmi Srivastava,” Particle Swarm Optimization with Crazy Particle for Nonconvex economic Dispatch”, Applied Soft Computing 9, pp 962-969, November 2008.     

Pengoptimalan Pembebanan Ekonomis dengan Mempertimbangkan Emission Constraint menggunakan Hybrid CPSO

https://jurnaleeccis.ub.ac.id/index.php/eeccis/article/download/574/348

Pengoptimalan Pembebanan Ekonomis dengan Mempertimbangkan Emission Constraint menggunakan Hybrid CPSO

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Directory of Open Access Journals