Electronic Theses and Dissertation

Tingginya rugi daya dan penurunan profil tegangan pada sistem tenaga listrik yang disebabkan dominasi beban induktif menjadi permasalahan utama dalam menjaga efisiensi operasi sistem, salah satu solusi yang digunakan adalah pemasangan kapasitor bank untuk menyuplai daya reaktif secara lokal. penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan lokasi dan kapasitas kapasitor bank menggunakan metode grey wolf optimizer (gwo) serta membandingkannya dengan particle swarm optimization (pso) pada sistem uji ieee 14 bus dengan analisis aliran daya newton raphson. proses optimasi dilakukan dengan fungsi objektif minimasi rugi daya aktif dengan mempertimbangkan batasan sistem seperti tegangan bus dan nilai standar kapasitas kapasitor. hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua metode mampu memperbaiki profil tegangan dan mengurangi rugi daya sistem. namun, gwo memberikan kinerja yang lebih baik dibandingkan pso. pada skenario pemutusan saluran, gwo mampu menurunkan rugi daya aktif sebesar 1,7 mw serta meningkatkan tegangan minimum dari 0,88 pu menjadi 0,98 pu dengan pemasangan 10 kapasitor bank, sedangkan metode pso hanya menurunkan rugi daya sebesar 1,51 mw dan meningkatkan tegangan minimum hingga 0,98 pu. pada skenario peningkatan daya reaktif, gwo menghasilkan penurunan rugi daya sebesar 1,92 mw dan peningkatan tegangan minimum dari 0,90 pu menjadi 0,98 pu, sementara pso menurunkan rugi daya sebesar 1,7 mw dan meningkatkan tegangan menjadi 0,98 pu dengan 8 kapasitor. adapun pada skenario kombinasi pemutusan saluran dan peningkatan daya reaktif, gwo menunjukkan kinerja terbaik dengan penurunan rugi daya sebesar 2,51 mw serta peningkatan tegangan minimum dari 0,83 pu menjadi 0,98 pu, dibandingkan pso yang hanya menurunkan rugi daya sebesar 2,22 mw dan meningkatkan tegangan minimum menjadi 0,98 pu dengan 12 kapasitor. dengan demikian, metode gwo menunjukkan potensi yang lebih baik dibandingkan pso dalam menentukan lokasi dan kapasitas kapasitor bank untuk meningkatkan efisiensi dan kualitas tegangan sistem pada tenaga listrik.

High power losses and voltage profile degradation in power systems due to the dominance of inductive loads are major issues in maintaining system operational efficiency. One of the solutions to overcome these problems is the installation of capacitor banks to provide local reactive power compensation. This study aims to optimize the location and capacity of capacitor banks using the Grey Wolf Optimizer (GWO) algorithm and compare its performance with Particle Swarm Optimization (PSO) on the IEEE 14-Bus test system using the Newton-Raphson power flow analysis. The optimization process was carried out using an objective function to minimize active power losses while considering system constraints, including bus voltage limits and standard capacitor capacity values. The results show that both methods are capable of improving the voltage profile and reducing system power losses. However, GWO demonstrates better performance than PSO. In the transmission line outage scenario, GWO reduced active power losses by 1.70 MW and increased the minimum bus voltage from 0.88 pu to 0.98 pu using 10 capacitor banks, whereas PSO reduced power losses by 1.51 MW and increased the minimum voltage to 0.98 pu. In the increased reactive power scenario, GWO achieved a 1.92 MW reduction in power losses and improved the minimum voltage from 0.90 pu to 0.98 pu, while PSO reduced power losses by 1.70 MW and increased the minimum voltage to 0.98 pu using 8 capacitor banks. In the combined scenario of a transmission line outage and increased reactive power, GWO achieved the best performance by reducing power losses by 2.51 MW and improving the minimum voltage from 0.83 pu to 0.98 pu, whereas PSO reduced power losses by 2.22 MW and increased the minimum voltage to 0.98 pu using 12 capacitor banks. Therefore, the GWO method demonstrates greater potential than PSO in determining the optimal location and capacity of capacitor banks to improve the efficiency and voltage quality of electric power systems.