REKONFIGURASI JARING DISTRIBUSI TENAGA LISTRIK MENGGUNAKAN BREEDER GENETIC ALGORITHM (BGA)

REKONFIGURASI JARING DISTRIBUSI TENAGA LISTRIK MENGGUNAKAN BREEDER GENETIC ALGORITHM (BGA)

Kebutuhan akan daya listrik saat ini semakin meningkat, seiring dengan perkembangan teknologi, cara hidup, kebutuhan dan budaya di daerah tersebut. Untuk itu keandalan dan kontinuitas pelayanan, sistem transmisidan distribusi perlu ditingkatkan untuk memperoleh pelayanan yang optimal dengan losses t...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Cok. Gede Indra Partha
Format: Article
Language:English
Published: Universitas Udayana 2009-05-01
Series:Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
Online Access:http://ojs.unud.ac.id/index.php/JTE/article/view/220
id doaj-166f99b16a474d588777741bcca1438c
record_format Article
spelling doaj-166f99b16a474d588777741bcca1438c2020-11-24T23:21:54ZengUniversitas UdayanaMajalah Ilmiah Teknologi Elektro1693-29512503-23722009-05-0151202REKONFIGURASI JARING DISTRIBUSI TENAGA LISTRIK MENGGUNAKAN BREEDER GENETIC ALGORITHM (BGA)Cok. Gede Indra Partha0Universitas UdayanaKebutuhan akan daya listrik saat ini semakin meningkat, seiring dengan perkembangan teknologi, cara hidup, kebutuhan dan budaya di daerah tersebut. Untuk itu keandalan dan kontinuitas pelayanan, sistem transmisidan distribusi perlu ditingkatkan untuk memperoleh pelayanan yang optimal dengan losses terendah. Padapenelitian ini digunakan metode Breeder Algoritma Genetika (BGA) yang telah dikembangkan dalam optimasibeban seimbang untuk rekonfigurasi jaring distribusi tegangan menengah (JTM). Proses optimasi beban dilakukandengan cara merubah switch-switch pada penyulang (sebagai gen-gen dalam kromosom) jaring distribusi sehinggadiperoleh jaring distribusi yang paling optimal. Hasil analisis menggunakan BGA menunjukkan konfigurasi baruyang optimal dengan losses terendah serta lebih cepat konvergen jika dibandingkan dengan Genetic Algorithm(GA) biasa.http://ojs.unud.ac.id/index.php/JTE/article/view/220
collection DOAJ
language English
format Article
sources DOAJ
author Cok. Gede Indra Partha
spellingShingle Cok. Gede Indra Partha
REKONFIGURASI JARING DISTRIBUSI TENAGA LISTRIK MENGGUNAKAN BREEDER GENETIC ALGORITHM (BGA)
Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
author_facet Cok. Gede Indra Partha
author_sort Cok. Gede Indra Partha
title REKONFIGURASI JARING DISTRIBUSI TENAGA LISTRIK MENGGUNAKAN BREEDER GENETIC ALGORITHM (BGA)
title_short REKONFIGURASI JARING DISTRIBUSI TENAGA LISTRIK MENGGUNAKAN BREEDER GENETIC ALGORITHM (BGA)
title_full REKONFIGURASI JARING DISTRIBUSI TENAGA LISTRIK MENGGUNAKAN BREEDER GENETIC ALGORITHM (BGA)
title_fullStr REKONFIGURASI JARING DISTRIBUSI TENAGA LISTRIK MENGGUNAKAN BREEDER GENETIC ALGORITHM (BGA)
title_full_unstemmed REKONFIGURASI JARING DISTRIBUSI TENAGA LISTRIK MENGGUNAKAN BREEDER GENETIC ALGORITHM (BGA)
title_sort rekonfigurasi jaring distribusi tenaga listrik menggunakan breeder genetic algorithm (bga)
publisher Universitas Udayana
series Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
issn 1693-2951
2503-2372
publishDate 2009-05-01
description Kebutuhan akan daya listrik saat ini semakin meningkat, seiring dengan perkembangan teknologi, cara hidup, kebutuhan dan budaya di daerah tersebut. Untuk itu keandalan dan kontinuitas pelayanan, sistem transmisidan distribusi perlu ditingkatkan untuk memperoleh pelayanan yang optimal dengan losses terendah. Padapenelitian ini digunakan metode Breeder Algoritma Genetika (BGA) yang telah dikembangkan dalam optimasibeban seimbang untuk rekonfigurasi jaring distribusi tegangan menengah (JTM). Proses optimasi beban dilakukandengan cara merubah switch-switch pada penyulang (sebagai gen-gen dalam kromosom) jaring distribusi sehinggadiperoleh jaring distribusi yang paling optimal. Hasil analisis menggunakan BGA menunjukkan konfigurasi baruyang optimal dengan losses terendah serta lebih cepat konvergen jika dibandingkan dengan Genetic Algorithm(GA) biasa.
url http://ojs.unud.ac.id/index.php/JTE/article/view/220
work_keys_str_mv AT cokgedeindrapartha rekonfigurasijaringdistribusitenagalistrikmenggunakanbreedergeneticalgorithmbga
_version_ 1725569562519273472

Similar Items