Universitas Syiah Kuala | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

    SKRIPSI
ARIF ILHAM RAMADHAN KADAFI, PENERAPAN STOCHASTIC GRADIENT DESCENT UNTUK MINIMALISASI MISMATCH PADA METODE NEWTON-RAPHSON DALAM ANALISIS ALIRAN DAYA. Banda Aceh Fakultas Teknik Elektro,

Analisis aliran daya memiliki peran penting dalam perencanaan, pengembangan operasi, dan evaluasi rugi-rugi pada sistem tenaga listrik. namun, metode newtonraphson (nr) masih dapat mengalami kegagalan konvergensi ketika menggunakan inisialisasi flat start atau saat sistem berada pada kondisi yang lebih sulit secara numerik. penelitian ini mengusulkan metode hibrida yang menggabungkan stochastic gradient descent (sgd) sebagai tahap inisialisasi awal (warm start) dengan metode newton-raphson (nr) sebagai penyelesaian akhir. pengujian dilakukan menggunakan matlab pada sistem ieee 14-bus melalui empat skenario, yaitu kondisi normal, pemutusan satu saluran, pemutusan dua saluran, dan pemutusan tiga saluran. hasil penelitian menunjukkan bahwa metode nr hanya berhasil konvergen pada skenario c, sedangkan pada skenario a, b, dan d metode ini gagal dan berhenti pada iterasi maksimum. sebaliknya, metode sgd+nr berhasil mencapai konvergensi pada seluruh skenario. pada kondisi terberat, yaitu pemutusan tiga saluran, metode hibrida mampu mencapai konvergensi dengan waktu komputasi 0,0190 detik dan menghasilkan rugi-rugi daya aktif sebesar 20,1553 mw. sebagai analisis pendukung, continuation power flow (cpf) digunakan untuk meninjau margin kestabilan tegangan sistem. hasil cpf menunjukkan bahwa skenario pemutusan tiga saluran memiliki margin kestabilan paling kecil, sehingga merupakan kondisi yang paling dekat ke titik kritis. dengan demikian, penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan sgd sebagai warm start efektif meningkatkan keandalan konvergensi metode nr, sedangkan analisis cpf membantu menjelaskan keterkaitan antara kegagalan metode numerik dan kondisi fisik sistem yang mendekati batas kestabilan tegangan.



Abstract

Power flow analysis plays an important role in planning, operational development, and loss evaluation in electric power systems. However, the Newton-Raphson (NR) method can still experience convergence failure when using a flat-start initialization or when the system is under numerically challenging conditions. This study proposes a hybrid method that combines Stochastic Gradient Descent (SGD) as an initial warm-start stage with the Newton-Raphson (NR) method as the final solving stage. The method is tested in MATLAB on the IEEE 14-Bus system under four scenarios: normal condition, single line outage, double line outage, and triple line outage. The results show that the NR method converges only in Scenario C, while in Scenarios A, B, and D it fails and stops at the maximum iteration limit. In contrast, the SGD+NR method successfully converges in all scenarios. Under the most severe condition, namely the triple line outage, the hybrid method achieves convergence with a computation time of 0.0190 seconds and produces an active power loss of 20.1553 MW. As a supporting analysis, Continuation Power Flow (CPF) is used to examine the system’s voltage stability margin. The CPF results indicate that the triple line outage scenario has the smallest stability margin, making it the scenario closest to the critical operating point. Therefore, this study shows that using SGD as a warm start effectively improves the convergence reliability of the NR method, while CPF helps explain the relationship between numerical failure and the physical condition of the system approaching the voltage stability limit.



    SERVICES DESK