Show simple item record

dc.contributor.authorSolichan, Achmad
dc.contributor.authorPrasetyo, Moh Toni
dc.date.accessioned2014-01-02T08:35:32Z
dc.date.available2014-01-02T08:35:32Z
dc.date.issued2013-11-23
dc.identifier.citationBillinton, Roy & Allan, Ronald N., (1996),Reliability Evaluation Of Power Systems, 2 Edition, Plenum Press,New York and London. Cakraborty R.C., (2010),Fundamentals of Genetic Algorithm-Artificial Intelligence, AI Course Lecture 39 – 40, notes, slides www. myreaders.info. Cheng, Danling, (2009),Integrated System Model Reliability Evaluation and Prediction for Electrical Power Systems: Graph Trace Analysis Based Solutions, Virginia. De Jong, K.A., Soears, W.M., (1989),Using GA for NP-Complete Problems, proceedings 3rd international conference on GA, George Mason Univ. Gen, Mitsuo & Cheng, Runwei, (2000),Genetic Algorithms and Engineering Optimization, John Willey & Sons, Inc Hamzah, Hilal, (2005),Metode Programming Linier Untuk Menyelesaikan Problem Pembangkitan Ekonomis Pada Sistem Tenaga Listrik, Prosiding Semiloka Teknologi Simulasi dan Komputasi serta Aplikasi. Haupt, R.L.& Haupt,S.E.,(2004),Practical Genetic Algorithms, John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey. Kapoor,V., Dey,S., Khurana, A.P., (2011),An Empirical Study of the Role of Control Parameters of Genetic Algorithms in Function Optimization Problems,International Journal of Computer Applications (0975 – 8887) Volume 31– No.6, October 2011. Kementrian ESDM, (2009),Master Plan Pembangunan Ketenagalistrikan 2010 s.d. 2014, Jakarta. Marsudi, Djiteng, (2006),Operasi Sistem Tenaga Listrik, Graha Ilmu. Mathew, Tom V., (2001),Genetic Algorithm, handbook, Indian Institute of Technology, Bombay, Mumbai. Meliopoulos, S., Taylor,D. dan Singh,Ch., (2005),Comprehensive Power System Reliability Assessment, PSERC Publication 05-13. Mitchell, Melanie, (1995),Genetic Algorithms: An Overview, handbook, Santa Fe Institute Nath,Baikunth,(2007), Genetic Algorithms,Evolutionary&NeuralComputation, handbook Computer Science and Software Engineering, The University of Melbourne. Prada, José Fernando, (1999),The Value Of Reliability In Power Systems - Pricing Operating Reserves -, Massachusetts Institute of Technology Sarmady, Siamak, (2007), An Investigation on Genetic Algorithm Parameters, School of Computer Science, Universiti Sains Malaysia. Subekti, M., Sudibyo, U.B. dan Ardit, I.M, (2008), Analisis Keandalan Sistem Perencanaan Pembangkit Listrik PLN Region 3 Tahun 2008-2017, Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Indonesia. Thierens, D. & Goldberg, D., (1994),Convergence Models Of Genetic Algorithm Selection Schemes, Springler, Berlin. Weise, Thomas, (2009),Global Optimization Algorithms, Theory And Application, handbook. Whitley, Darrel, (1994),A Genetic Algorithm Tutorial, Computer Science Department, Colorado State University, Fort Collins, CO 80523, USA. Zein, Hermagasantos, (2006), Perkiraan Pasokan Daya Sistem Jawa-Madura-Bali Sampai Tahun 2016 Berdasarkan Indeks LOLP Satu Hari Per Tahun, POLBAN, Bandung.en_US
dc.identifier.issn2339028X
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11617/4138
dc.description.abstractKemajuan teknologi dan konsumsienergi listrik yang meningkat dengan cepat menuntut adanya peningkatan kualitas keandalan sistem tenaga listrik. Untuk mendapat kuantitas daya sistem diperlukan pengoperasian unit pembangkit sebanyak mungkin sedangkan untuk mendapat kualitas daya sistem diperlukan pemeliharaan unit pembangkit sebaik mungkin. Jadwal operasi dan pemeliharaan pembangkit yang tepat menghasilkan keandalan sistem yang optimal antara kuantitas dan kualitas. Kendala yang dihadapi yaitu kesulitan untuk mendapatkan jadwal yang paling tepat karena pengaturan jadwal dilakukan secara manual. Masalah penjadwalan bersifat kombinatorial dan probabilistik sangat tepat diselesaikan dengan sistem optimasi menggunakan kecerdasan buatan algoritma genetika. Penelitian ini bertujuan membuat rancang bangun sistem optimasi penjadwalan operasi dan pemeliharaan unit pembangkit tenaga listrik. Metode optimasi yang digunakan yaitu algoritma genetika dan fungsi objektif berupa LOLE minimal, operator yang dipakai yaitu crossover (0,6), mutasi (0,001) dan elitisme (1). Hasil penelitian menunjukkan metode algoritma genetika dapat menyelesaikan masalah optimasi penjadwalan pemeliharaan dan operasi sistem tenaga listrik.en_US
dc.publisherUniversitas Muhammadiyah Surakartaen_US
dc.subjectalgoritma genetikaen_US
dc.subjectjadwal pemeliharaanen_US
dc.subjectoptimasien_US
dc.titleOptimasi Jadwal Operasi dan Pemeliharaan Pembangkit Tenaga Listrik Menggunakan Metode Algoritma Genetikaen_US
dc.typeArticleen_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record