Blog Archives
Optimasi Dispatch Energi pada Microgrid Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO)
Perkembangan teknologi energi terbarukan mendorong munculnya microgrid, yaitu sistem kelistrikan berskala kecil yang dapat beroperasi secara terhubung ke grid (grid-connected) maupun mandiri (islanded). Microgrid mampu meningkatkan keandalan suplai listrik, mengurangi emisi karbon, dan mendukung diversifikasi sumber energi. Namun, karakteristik PV dan WT yang bersifat fluktuatif menimbulkan tantangan dalam penjadwalan daya (dispatch) agar pasokan selalu sesuai dengan permintaan beban.
Salah satu pendekatan yang banyak digunakan untuk menyelesaikan permasalahan ini adalah optimasi berbasis metaheuristik. Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) menjadi salah satu metode populer karena kemampuannya menemukan solusi global dengan konvergensi yang cepat, mudah diimplementasikan, dan robust terhadap fungsi objektif yang kompleks.
-read more->
Penerapan Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) Pada Kasus Prediksi
Particle Swarm Optimization (PSO) merupakan algoritma berbasis populasi yang mengeksploitasi individu dalam pencarian. Dalam PSO populasi disebut swarm dan individu disebut particle. Setiap partikel berpindah dengan kecepatan yang diadaptasi dari daerah pencarian dan menyimpannya sebagai posisi terbaik yang pernah dicapai.
PSO didasarkan pada perilaku sosial sekawanan burung atau sekumpulan ikan. Perilaku sosial terdiri dari tindakan individu dan pengaruh dari individu-individu lain dalam suatu kelompok.
Berikut ini merupakan contoh penerapan algoritma PSO pada kasus prediksi. PSO diimplementasikan untuk mengoptimasi algoritma jaringan syaraf tiruan backpropagation dalam memprediksi Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Langkah-langkah pemrogramannya adalah sebagai berikut:
Pemrograman Matlab 