Optimal Power Flow Pada Sistem IEEE 30-Bus Dengan Penetrasi Pembangkit Listrik Tenaga Surya Berbasis Grey Wolf Optimization (GWO)

Latar belakang. Energi listrik merupakan penggerak perekonomian negara yang penting untuk menentukan kualitas hidup masyarakat. Mayoritas dari energi listrik bersumber dari energi tak terbarukan yang tidak ramah lingkungan serta kian berkurang dan habis jika digunakan secara terus menerus. Indonesia sebagai negara tropis yang disinari matahari sepanjang tahun menjadikan Pembangkit Listrik tenaga Surya (PLTS) sebagai pembangkit energi terbarukan yang cukup diminati. Tujuan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dampak penetrasi PLTS terhadap rugi-rugi daya aktif dan profil tegangan sistem, menerapkan algoritma GWO untuk menentukan lokasi dan kapasitas PLTS optimal untuk meminimalkan rugi-rugi daya, dan mengoptimalkan pengoperasian pembangkitan pada sistem dengan mempertimbangkan penetrasi PLTS untuk meminimalkan biaya pembangkitan generator. Metode. Algoritma Gray Wolf Optimization (GWO) digunakan untuk menentukan lokasi dan kapasitas PLTS yang optimal pada studi kasus IEEE 30-Bus. Optimasi dilakukan menggunakan pendekatan multi-objektif dengan metode weighted sum yang mempertimbangkan parameter rugi-rugi daya, biaya pembangkitan dan deviasi tegangan. Simulasi yang dilakukan terbagi menjadi dua skenario utama, yaitu single PV bus dan multiple PV bus dengan variasi level penetrasi 10%, 20% dan 30% dengan jumlah 5, 7 dan 10 unit PV serta pada tiga mode fitness yang berbeda. Hasil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peningkatan penetrasi PLTS mampu menurunkan rugi-rugi daya dan biaya pembangkitan generator secara signifikan. Namun, peningkatan level penetrasi tidak selalu diikuti dengan perbaikan profil tegangan sistem. Algoritma GWO terbukti mampu menghasilkan solusi yang optimal pada skenario multiple PV bus dengan konfigurasi 10 unit PV pada penetrasi 30% menggunakan mode fitness techno-economic objective, di mana rugi-rugi daya dan biaya pembangkitan generator secara berturut-turut berhasil dikurangi sebesar 1,0427 MW dan 716,91 $/h, namun dengan nilai deviasi tegangan yang meningkat sebesar 0,24219 pu. Kesimpulan. Optimasi penempatan dan kapasitas penetrasi PLTS menggunakan algoritma GWO telah berhasil meningkatkan parameter kinerja sistem, seperti rugi-rugi daya, profil tegangan dan biaya pembangkitan generator. Namun, terdapat kompromi antara parameter kinerja sistem tersebut, sehingga pemilihan solusi optimal harus mempertimbangkan prioritas kebutuhan optimasi yang ingin dicapai pada suatu sistem tenaga listrik.