Perbedaan karakteristik untuk setiap generator pada suatu unit pembangkit memiliki pengaruh penting dalam penentuan listrik yang akan dihasilkan oleh unit pembangkitan. Dalam kasus ini, perhitungan optimasi Economic Dispatch dapat diaplikasikan agar pola keluaran dari unit pembangkitan yang terdapat dalam suatu sistem kelistrikan menjadi lebih optimal dalam melakukan pembagian daya keluaran sesuai dengan batasan-batasan yang berlaku untuk memenuhi kebutuhan beban listrik. Dengan adanya optimalisasi pembagian daya, diharapkan dapat menekan biaya bahan bakar dalam operasi unit pembangkitan ketika memproduksi keluaran daya listrik. Perhitungan Static Economic Dispatch, yang digunakan dalam memperhitungkan nilai beban saat ini (dalam satu waktu), dianggap kurang memadai untuk menyelesaikan perhitungan nilai beban dalam beberapa waktu berikutnya dengan memperhatikan batasan nilai ramp-rate seperti pada perhitungan Dynamic Economic Dispatch. Pada penelitian ini dilakukan analisis mengenai perbedaan serta pengaruh dari Static Economic Dispatch dan Dynamic Economic Dispatch. Optimasi Economic Dispatch memiliki batasan equality dan inequality yang kompleks, sehingga akan lebih mudah untuk menentukan nilai optimum global dengan menggunakan pendekatan kecerdasan buatan. Particle Swarm Optimization (PSO) akan digunakan untuk menyelesaikan permasalahan optimasi. Pengujian metode PSO untuk menyelesaikan permasalahan Economic Dispatch ini diterapkan pada pembangkit termal PLN APB IV Jawa Timur, dengan jumlah unit pembangkitan sebanyak 5 unit pembangkitan serta pengambilan data beban selama 4 hari yang berbeda pada 6 rentang waktu yang sama. Hasil simulasi menunjukkan bahwa metode PSO ini cukup handal dalam menyelesaikan permasalahan Economic Dispatch dengan constraint tetap terjaga pada batasnya. Kemudian running untuk Static Economic Dispatch yang mengabaikan ramp-rate constraint menunjukkan hasil biaya operasi pembangkitan yang lebih murah dibandingkan hasil running untuk Dynamic Economic Dispatch yang mempertimbangkan ramp-rate constraint. Namun, Dynamic Economic Dispatch memiliki keandalan sistem yang lebih baik dibandingkan Static Economic Dispatch, dikarenakan perubahan nilai pembagian daya untuk rentang waktu berikutnya dibatasi oleh ramp-rate constraint, sehingga perubahan daya keluaran tidak terlalu signifikan.

Kata Kunci : Economic Dispatch, Particle Swarm Optimization.  

The difference characteristics for each generator in a generating unit has an important influence to determining the electricity that will be produced by the generation unit. Literally the calculation of the Economic Dispatch optimization can be applied so as the output pattern of the generation unit contained in the electrical system becomes more optimal in divides the output power according limits to supply the needs of the electric load. The manner optimization of power distribute, it is expected to reduce fuel costs in the operation of the generating unit when produces electrical power output. The calculation of Static Economic Dispatch, which is used in calculates the current load value (in one period), is considered insufficient to solve the calculation of the load values in the next times taking into reflects the ramp-rate constraint as in the calculation of Dynamic Economic Dispatch. On this study, did analysis about the differences and effects from Static Economic Dispatch and Dynamic Economic Dispatch. An Economic Dispatch optimization has complex equality and inequality constraint, so it will be easier to determine the global optimum value using the artificial intelligence approach. Particle Swarm Optimization (PSO) will be used to solve optimization problems. Examination the PSO method to solve the Economic Dispatch problem is applied to the PLN APB IV Jawa Timur thermal generation, by the number of generation unit is 5 generation units and load data taken for 4 different days in the same 6 range of periods. The simulation results is representing that the PSO method is reliable enough to solve Economic Dispatch with defends the constraints at the boundaries. Subsequently, results for Static Economic Dispatch which neglects ramp-rate constraints, represented cheaper generation operating costs than result for Dynamic Economic Dispatch which reflects ramp-rate constraints. However, Dynamic Economic Dispatch has better system reliability than Static Economic Dispatch, because changes on the power distribution values for the next period are limited by ramp-rate constraints, therefore the output power changes are not too significant.

Keywords : Economic Dispatch, Particle Swarm Optimization.