Optimalisasi Biaya Perawatan Sistem Hybrid Turbin Angin dan Panel Surya Menggunakan Metode Linear Programming (Linprog) dan Genetic Algorithm
Main Article Content
Abstract
ABSTRACT
The hybrid system is an effort to answer the efficiency challenges of renewable energy systems. With
the hybrid system, power supply disturbances can be controlled and make the system more reliable. In this study, the hybrid system used is a combination of solar panels and wind turbines. In the process of designing a hybrid system, analysis studies for many factors are certainly needed. The aim is to optimize the minimum cost with the right energy capacity. One of them is determining the number of solar panels and wind turbines to meet the daily and annual average power. To achieve this can use the optimization method. The method used in this research is linear programming, minimum function with constraints (fmincon), and genetic algorithms. From the research results it is known that the use of the linear programming method is easier and more effective than the minimum function with constraints (fmincon), and the genetic algorithm. This is because the objective function is a simple linear function, but all three yield the same global optimal and minimum cost value
Keywords: linear programming (linprog); fmincon; genetic algorithm (ga); global optimum.
ABSTRAK
Sistem hibrid adalah salah satu upaya untuk menjawab tantangan efisiensi dari sistem energi baru terbarukan. Dengan adanya sistem hibrid stabilitas suplai daya dapat terkontrol dan menjadikan sistem lebih efisien. Pada penelitian ini sistem hibrid yang digunakan adalah gabungan antara panel surya dan turbin angin. Dalam proses perancangan sistem hibrid tentu dibutuhkan studi analisis untuk banyak faktor. Tujuannya adalah untuk optimalisasi biaya yang minimun dengan kapasitas energi yang tepat. Salah satunya adalah menentukan jumlah panel surya dan turbin angin untuk memenuhi daya rata-rata harian maupun pertahunnya. Untuk mencapai hal itu dapat menggunakan metode optimasi. Metode yang diapakai pada penelitian ini adalah linear programming, function minimum with constrain (fmincon), dan genetic algorithm (GA). Dari hasil penelitian diketahui bahwa penggunaan metode linear programming lebih mudah dan efektif daripada function minimum with constrain (fmincon), dan genetic algorithm (GA). Hal ini dikarenakan fungsi objektifnya adalah fungsi linear yang sederhana, namun ketiganya menhasilkan nilai global optimum dan nilai cost minimum yang sama.
Kata kunci: linear programming (linprog); fmincon; genetic algorithm (ga); global optimum.
Downloads
Article Details
References
[2] D. Almanda and B. P. Piliang, “Perbandingan Sistem Pendingin pada Konsentrasi Water Coolant, Air Mineral, dan Air Laut Menggunakan Panel Surya Fleksibel Monocrystaline 20 Wp,” Resist. (elektRonika kEndali Telekomun. tenaga List. kOmputeR), vol. 2, no. 2, pp. 73–82, 2019.
[3] A. Suryadi, P. T. Asmoro, and A. Solihin, “Hybrid electric power plant using wind turbine savonius helix and solar cell as an alternative power source in the lightning tower at flashing lights,” ADI J. Recent Innov., vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[4] D. K. Geleta and M. S. Manshahia, “Artificial bee colony-based optimization of hybrid wind and solar renewable energy system,” in Handbook of research on energy-saving technologies for environmentally-friendly agricultural development, IGI Global, 2020, pp. 429–453.
[5] S. S. Rao, Engineering optimization: theory and practice. John Wiley \& Sons, 2019.
[6] S. Aji, K. Soemadi, and F. H. Mustofa, “Optimisasi Keuntungan Menggunakan Linear Programming di PT Pertamina Refinery Unit (RU) VI Balongan,” REKA Integr., vol. 1, no. 3, 2013.
[7] R. H. Byrd, N. I. M. Gould, J. Nocedal, and R. A. Waltz, “An algorithm for nonlinear optimization using linear programming and equality constrained subproblems,” Math. Program., vol. 100, no. 1, pp. 27–48, 2004.
[8] N. Ploskas, N. Samaras, and others, Linear Programming Using MATLAB®, vol. 127. Springer, 2017.
[9] Y. Ye, Interior point algorithms: theory and analysis, vol. 44. John Wiley \& Sons, 2011.
[10] The Mathworks, “{MATLAB} {R}2015a {D}ocumentation.” 2015.
[11] M. Saraswat and A. K. Sharma, “Genetic Algorithm for optimization using MATLAB,” Int. J. Adv. Res. Comput. Sci., vol. 4, no. 3, pp. 155–159, 2013.
[12] N. F. Istighfarin, R. A. Rahmastati, and H. Nugroho, “Penerapan Metode Particle Swarm Optimization (PSO) Dan Genetic Algorithm (GA) Pada Sistem Optimasi Visible Light Communication (VLC) Untuk Menentukan Posisi Robot,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 11, no. 1, pp. 279–286, 2020.
[13] H. Nugroho, C. Aditya, and S. Nungsizu, “Penerapan Metode Genetic Alghorithm untuk Meminimalkan Biaya Perawatan Sistem Pembangkit Energi Hibrid Solar Panel dan Turbin Angin,” ENERGI \& KELISTRIKAN, vol. 13, no. 2, pp. 172–177, 2021.
[14] M. R. Fariez, F. G. Maulana, and H. Nugroho, “Penggunaan Metode Optimasi Genetic Algorithm dalam Penentuan Letak Turbin Angin,” J. Teknol., vol. 2, no. 2, 2020.
[15] I. Permadi and others, “Penerapan Algoritma Genetika untuk Optimasi Penjadwalan Tebangan Hutan,” JUITA J. Inform., vol. 1, no. 1, 2010.