ACHMAD ALFARIZI, NIM. 132020123 (2026) OPTIMASI PENGELOLAAN DAYA BATERAI PADA SISTEM PEMBANGKIT LISTRIK HYBRID PLTS–PLTMH MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO). Skripsi thesis, Universitas Muhammadiyah Palembang.

Preview	Text 132020123_BAB I_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (815kB) | Preview
	Text 132020123_BAB II.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (590kB) | Request a copy
	Text 132020123_BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (319kB) | Request a copy
	Text 132020123_BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (908kB) | Request a copy
	Text 132020123_BAB V.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (124kB) | Request a copy
	Text 132020123_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (130kB) | Request a copy
	Text 132020123_LAMPIRAN.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (484kB) | Request a copy
	Text 132020123_COVER_SAMPAI_LAMPIRAN.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Pemanfaatan sistem pembangkit listrik hybrid PLTS–PLTMH memerlukan pengelolaan daya yang mampu menyesuaikan perbedaan antara daya pembangkitan dan kebutuhan beban secara efektif. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode Particle Swarm Optimization (PSO) untuk menentukan pengoperasian daya baterai berdasarkan kondisi daya pembangkitan dan beban, serta menganalisis kemampuan PSO dalam meminimalkan ketidakseimbangan daya pada sistem. Data penelitian terdiri atas 250 titik pengukuran PLTS, PLTMH, beban, dan baterai yang telah disinkronkan berdasarkan kondisi pengukuran. Daya PLTS dan PLTMH digunakan untuk membentuk total daya hybrid, sedangkan daya baterai (P_bat) ditetapkan sebagai variabel keputusan pada proses optimasi. Fungsi fitness dirumuskan dalam bentuk kuadrat residual ketidakseimbangan daya agar solusi yang diperoleh mampu mendekati kondisi keseimbangan daya. Optimasi dilakukan menggunakan 30 partikel dan 80 iterasi, dengan batas daya baterai empiris sebesar -63,415 W hingga 26,532 W serta batas State of Charge (SOC) antara 20% dan 90%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebelum kompensasi baterai diperoleh nilai MAE sebesar 18,0334 W dan RMSE sebesar 23,9512 W. Setelah optimasi PSO, nilai MAE menurun menjadi 0,0000000496 W dan RMSE menjadi 0,00000140 W, sedangkan residual maksimum berkurang dari 60,0200 W menjadi 0,0000007457 W. Dari 250 titik pengukuran, PSO menghasilkan 82 kondisi charging dan 168 kondisi discharging. Residual yang mendekati nol menunjukkan tercapainya optimum numerik pada model matematis karena kebutuhan kompensasi masih berada dalam batas ruang pencarian daya baterai. Penerapan ini menunjukkan bahwa strategi optimasi mampu memberikan respons pengaturan baterai yang sesuai terhadap kondisi daya sistem. Dengan demikian, PSO berhasil diterapkan untuk menentukan dispatch baterai dan meminimalkan ketidakseimbangan daya pada sistem hybrid PLTS–PLTMH yang diteliti.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Additional Information:	1. Dr. Feby Ardianto, S. T., M. Cs 2. Fadilah, S. T., M. T
Uncontrolled Keywords:	Particle Swarm Optimization; PLTS; PLTMH; sistem hybrid; daya baterai; ketidakseimbangan daya.
Subjects:	Elektro > Pengujian dan Pengukuran Listrik
Divisions:	Fakultas Teknik > Teknik Elektro (S1)
Depositing User:	Mahasiswa Fakultas Teknik
Date Deposited:	13 Oct 2026 02:17
Last Modified:	13 Oct 2026 02:17
URI:	http://repository.um-palembang.ac.id/id/eprint/37744

Actions (login required)

View Item