Intelligent Fuzzy Logic - Cuckoo Search Algorithm Method for Short-Term Electric Load Forecasting in 150 kV Sulselrabar System
Abstrak
Peramalan beban listrik menjadi hal yang penting, karena dapat memperkirakan konsumsi listrik pada rentang waktu tertentu. Ketelitian dalam peramalan beban listrik dapat meningkatkan keamanan dan kehandalan dalam pengoperasian sistem tenaga listrik seperti pengiriman daya (load flow), pemeliharaan unit pembangkit dan penjadwalan unit pembangkit. Pada penelitian ini digunakan studi kasus sistem Sulselrabar, yang saat ini semakin berkembang, namum masih belum banyak yang membahas tentang kondisi sistem saat ini dan yang akan datang. Beberapa metode untuk memprediksi beban listrik sudah banyak digunakan, mulai dari konvensional sampai berbasis metode cerdas. Pada penelitian ini akan diusulkan metode kecerdasan buatan untuk peramalan beban Jangka Pendek pada sistem Sulselrabar. Metode yang digunakan adalah berbasis Fuzzy Logic dan Cuckoo Search Algorithm. Kombinasi metode Fuzzy logic dan Cuckoo Search dipilih karena kombinasi keduanya menghasilkan optimasi derajat keanggotaan fuzzy logic yang optimal, sehingga hasil peramalan memiliki error yang sangat kecil. Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa hasil peramalan beban dengan menggunakan metode Fuzzy Logic yang dioptimasi menggunakan Cuckoo Search Algorithm (FL-CSA) lebih baik dibandingkan dengan Fuzzy Logic yang tidak dioptimasi. Hasil analisa menggunakan data input 3 bulan sebelum hari H, untuk meramal beban selama satu minggu pada tanggal 1 januari sampai 7 januari 2014, dan sebagai pembanding digunakan data hari H yang diramal. Dari hasil simulasi menunjukkan mean absolute percentage error (MAPE) lebih kecil menggunakan FLCSA, untuk MAPE yang paling kecil pada 1 januari 2014 sebesar 0,06785208%. Sedangkan MAPE tertinggi pada tanggal 4 Januari 2014 sebesar -0,44973%.
##plugins.generic.usageStats.downloads##
Referensi
[2] A. Ramadhani, Agus Dharma, & Imam Robandi, "Optimization FOU of Interval Type-2 Fuzzy Inference System Using Big Bang – Big Crunch Algorithm for Short Term Load Forecasting on National Holiday Case Study: South and Central Kalimantan-Indonesia," International Review of Electrical Engineering (IREE), vol. 10, pp. 123-130, 2015.
[3] P. P. Manoj and A. P. Shah, "Fuzzy logic methodology for short term load forecasting."
[4] D. Ali, M. Yohanna, M. Puwu, and B. Garkida, "Long-term load forecast modelling using a fuzzy logic approach," Pacific Science Review A: Natural Science and Engineering, vol. 18, pp. 123-127, 2016.
[5] F. Tuaimah, "Iraqi Short Term Electrical Load Forecasting Based On Interval Type-2 Fuzzy Logic," World Academy of Science, Engineering and Technology, International Science Index 92, International Journal of Electrical, Computer, Energetic, Electronic and Communication Engineering, vol. 8, pp. 1255 - 1261, 2014.
[6] I. C. L. P. C. Taylor, "Memetic Type-2 Fuzzy System Learning for Load Forecasting," 2015.
[7] A. Imran, "Prediksi Beban Puncak Hari Libur Nasional Berbasis Radial Basis Function Neural Network," Tesis Unhas, 2012.
[8] Harifuddin, "Estimasi Kebutuhan Daya Listrik Sulawesi Selatan Sampai Tahun 2017," Media Elektrik, vol. 2, 2007.
[9] E. H. Chang, G. N. Zhu, and J. W. Chen, "A combined model based on cuckoo search algorithm for electrical load forecasting," in Applied Mechanics and Materials, 2015, pp. 278-282.
[10] F.-A. P. Pooria Lajevardy, Hassan Rashidi, Hossein Rahimi, "A Hybrid Method for Load Forecasting In Smart Grid Based On Neural Networks and Cuckoo Search Optimization Approach," International Journal of Renewable Energy Resources, vol. 5, 2015.
[11] W. Tan, M. Hassan, M. Majid, and H. A. Rahman, "Allocation and sizing of DG using Cuckoo Search algorithm," in Power and Energy (PECon), 2012 IEEE International Conference on, 2012, pp. 133-138.
[12] W. Buaklee and K. Hongesombut, "Optimal DG allocation in a smart distribution grid using Cuckoo Search algorithm," in Electrical Engineering/Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology (ECTI-CON), 2013 10th International Conference on, 2013, pp. 1-6.
[13] M. R. Djalal, D. Ajiatmo, A. Imran, and I. Robandi, "Desain Optimal Kontroler PID Motor DC Menggunakan Cuckoo Search Algorithm," SENTIA 2015, vol. 7, 2015.
The Authors submitting a manuscript do so on the understanding that if accepted for publication, the copyright of the article shall be assigned to Jurnal Lontar Komputer as the publisher of the journal. Copyright encompasses exclusive rights to reproduce and deliver the article in all forms and media, as well as translations. The reproduction of any part of this journal (printed or online) will be allowed only with written permission from Jurnal Lontar Komputer. The Editorial Board of Jurnal Lontar Komputer makes every effort to ensure that no wrong or misleading data, opinions, or statements be published in the journal.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
