Salah satu hal yang penting pada aktivitas operasi sistem tenaga listrik adalah perencanaan operasi. Perencanaan operasi yang baik dapat memberikan transaksi energi listrik yang optimal. Salah satu langkah perencanaan operasi adalah peramalan beban listrik. Jaringan saraf tiruan adalah salah satu metode peramalan beban. Jaringan saraf tiruan memiliki kemampuan generalisasi terhadap pola saat pembelajaran dan memberikan respon yang bisa diterima terhadap pola yang serupa. Algoritma genetika adalah teknik optimasi yang didasarkan pada evolusi biologis. Pada penelitian ini dirancang sebuah peramalan beban jangka pendek menggunakan metode jaringan saraf tiruan – algoritma genetika. Algoritma genetika digunakan untuk menentukan jumlah neuron pada lapisan tersembuyi jaringan saraf tiruan. Variabel yang digunakan peramalan beban ini adalah beban puncak listrik harian. Hasil peramalan dari metode tersebut akan dibandingkan dengan beban aktual. Persentase kesalahan absolut rerata terbaik peramalan jaringan saraf tiruan dengan metode trial & error sebesar 1,517 %. Persentase kesalahan absolut rerata peramalan metode jaringan saraf tiruan – algoritma genetika terbaik sebesar 1,412 %. sedangkan hasil dari peramalan PT PLN adalah 1,917 %.
Copyrights © 2017