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.