Rendi, Muhammad (2020) APLIKASI MICRO GENETIC ALGORITHM UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH ECONOMIC DISPATCH DISISTEM INTERKONEKSI IEEE 26 BUS. undergraduate thesis, universitas Muhammadiyah Gresik.
|
Text
Lembar Orisinalitas.pdf Download (788kB) | Preview |
|
|
Text
Lembar Pengesahan.pdf Download (142kB) | Preview |
|
|
Text
Lembar persutujuan publikasi.pdf Download (874kB) | Preview |
|
|
Text
HALAMAN JUDUL (1).pdf Download (8MB) | Preview |
|
|
Text
BAB 1 rendy.pdf Download (3MB) | Preview |
|
|
Text
BAB 2 rendy.pdf Download (17MB) | Preview |
|
|
Text
BAB 3 Rendy.pdf Download (8MB) | Preview |
|
![[img]](http://eprints.umg.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
BAB 4 rendy.pdf Restricted to Repository staff only Download (11MB) |
|
|
Text
BAB 5 rendy.pdf Download (1MB) | Preview |
|
|
Text
Daftar Pustaka.pdf Download (815kB) | Preview |
|
|
Text
LAMPIRAN.pdf Download (9MB) | Preview |
Abstract
Economic Dispatch(ED) adalah suatu permasalahan untuk mengoptimalkan besarnya pembangkitan sehingga bisa memenuhi kebutuhan beban dengan biaya seminimal mungkin dalam suatu operasi sistem tenaga listrik. Para peneliti umumnya menggunakan metode konvensional seperti Lagrange dan metode teknologi Artificial Intelligence seperti Particle Swarm Optimization(PSO), Genetic Algorithm(GA), untuk menyelesaikan permasalahan economic dispatch. Seiring dengan berkembangnya teknologi ArtificialIntelligence(AI), telah ditemukan sebuah metode baru yang dapat menyelesaikan permasalahan optimisasi yaitu micro-Genetic Algorithm(μ-GA). Dalam penelitianini, metode μ-GA diaplikasikan untuk menyelesaikan permasalahan Economic Dispatchdengan mempehitungkan rugi transmisi pada sistem tenaga listrik IEEE 26 bus, selanjutnya dibandingkan dengan metode Lagrange dan GA. Hasil simulasi menunjukkan metode μ-GA memberikan solusi lebih baik dalam menyelesaikan permasalahan Economic Dispatch. Pada system tenaga listrik 26 bus, μ-GA dapat menghemat biaya pembangkitan sebesar 55,49$/jam dibandingkan dengan Lagrange, dan 35,74 $/jam dibandingkan dengan metode GA.
| Item Type: | Thesis (undergraduate) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | micro-Genetic Algorithm(μ-GA), Economic Dispatch(ED) , Sistem Tenaga Listrik IEEE 26 bus |
| Subjects: | Engineering > Electronical Engineering Engineering |
| Divisions: | Faculty of Engineering > Electronical Engineering Study Program |
| Depositing User: | Muhammad Rendi |
| Date Deposited: | 27 Aug 2020 07:52 |
| Last Modified: | 27 Aug 2020 07:52 |
| URI: | http://eprints.umg.ac.id/id/eprint/3771 |
Actions (login required)
 |
View Item |
