Penentuan Lokasi dan Pembebanan Optimal Distributed Generation Menggunakan Metode Genetic Algorithm pada Microgrid Tegangan Menengah

Zuhdy, Ilham (2016) Penentuan Lokasi dan Pembebanan Optimal Distributed Generation Menggunakan Metode Genetic Algorithm pada Microgrid Tegangan Menengah. UNSPECIFIED thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[thumbnail of 2208100117-Undergrduate-Thesis.pdf]
Preview
Text
2208100117-Undergrduate-Thesis.pdf - Published Version

Download (1MB) | Preview

Abstract

Economic dispatch (ED) dapat diterapkan untuk mengatasi masalah
penjadwalan pembangkit secara optimal ekonomi, namum jika
digunakan pada sistem dengan beban dalam rentang waktu tertentu, akan
ada beberapa pembangkitan yang melewati batas dari parameter ramp
rate pembangkit. Tugas akhir ini mengusulkan pendekatan yang
sederhana dan efisien untuk pembebanan optimal dalam microgrid
tegangan menengah dengan berbagai macam Distributed Generation
(DG). Biaya bahan bakar yang dihasilkan oleh DG ini ditentukan dengan
menggunakan fungsi kuadrat dan linear tergantung pada jenis DG.
Pendekatan metode GA (Genetic Algorithm) yang diusulkan mampu
memecahkan kendala ketimpangan berupa biaya yang lebih besar dan
selanjutnya dapat memecahkan masalah non-turunan atau fungsi biaya
bahan bakar yang jauh lebih rumit.
==================================================================================================================
Economic dispatch ( ED ) can be applied to address scheduling
problems optimally economic plants , yet if used on a system with a load
within a certain time frame , there will be some of the generation that
crossed the line of the parameter ramp rate generator . This final project
proposes a simple and efficient approach for optimal loading in medium
voltage microgrid with a wide range of Distributed Generation ( DG ) .
The cost of fuel produced by the DG is determined using quadratic and
linear functions depending on the type of DG . Approach method GA (
Genetic Algorithm ) proposed capable of solving the inequality
constraints in the form of greater cost and can further solve the problem
of non - derivative or the function of the cost of fuel is much more
complicated.

Item Type: Thesis (UNSPECIFIED)
Uncontrolled Keywords: Genetic Algorithm, Microgrid, Distributed Generation, Optimal Dispatch.
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science. EDP
Divisions: Faculty of Industrial Technology > Electrical Engineering > 20201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Users 13 not found.
Date Deposited: 06 Jul 2017 07:25
Last Modified: 18 Sep 2024 05:43
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/41900

Actions (login required)

View Item View Item