Optimasi Unit Commitment PLTMG Duri Menggunakan Binary Particle Swarm Optimization Dengan Mempertimbangkan Kendala Operasi

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengembangkan model Unit Commitment (UC) berbasis Binary Particle Swarm Optimization (BPSO) yang mengintegrasikan karakteristik heat rate dengan kendala operasi aktual PLTMG Duri, yaitu inefisiensi start-up, derating temporer, dan gas trip, serta membandingkan hasil Unit Commitment yang diperoleh dengan pola Unit Commitment eksisting. Fungsi biaya bahan bakar tujuh unit dibentuk melalui curve fitting data heat rate, kemudian dipadukan dengan tiga komponen ekspektasi biaya kendala operasi ke dalam fungsi objektif. Selanjutnya, algoritma BPSO diterapkan dengan mekanisme repair untuk memperbaiki solusi yang melanggar batasan operasi, seperti batas kapasitas unit, jadwal pemeliharaan, dan keseimbangan daya, sehingga dihasilkan jadwal Unit Commitment berupa status ON/OFF unit yang optimal selama satu minggu simulasi (1–7 Mei 2026) menggunakan data historis operasi PLTMG Duri selama enam bulan. Hasil optimasi menunjukkan bahwa algoritma BPSO mencapai konvergensi pada iterasi ke-270 dengan total biaya operasional sebesar Rp9.447.787.193,61, lebih rendah dibandingkan Unit Commitment eksisting sebesar Rp9.552.661.959,47, sehingga menghasilkan penghematan sebesar Rp104.874.765,86 tanpa mengurangi energi yang disalurkan (9.424,66 MWh). Meskipun frekuensi start-stop meningkat dari 49 menjadi 83 kali, hasil optimasi mampu membentuk prioritas operasi unit yang lebih ekonomis. Temuan ini dapat menjadi dasar bagi PT PLN Nusantara Power dalam menyusun strategi Unit Commitment PLTMG Duri yang lebih efisien, dengan kebaruan berupa integrasi kendala operasional granular berbasis kejadian lapangan ke dalam formulasi UC-BPSO.