Semua kelas Silabus Optimasi Distributed Generation PSO-GWO · Episode 5 dari 6

Kelas Optimasi Distributed Generation PSO-GWO #5: Hybrid PSO-GWO untuk Lokasi & Ukuran Distributed Generation

0 kali dilihat

Kelas hybrid PSO-GWO dengan Python bahasa Indonesia untuk optimasi lokasi dan ukuran distributed generation pada IEEE 33-bus: rugi daya turun hampir 65%. Episode 5 seri optimasi distributed generation.

Software: Python (NumPy, Metaheuristik)
Level: Mahir
Durasi: ± 10 menit
Total seri: 1 jam · 6 video
Terbit: 25 Oktober 2026

Episode 5 dari 6 · lihat silabus

Unduh PDF (5 halaman PDF)

0 kali diunduh

Unduh File Project· 13 KB Buka Semua Kelas Premium ▶ Tonton video praktik0 kali ditonton

▶ Video Praktik

Lihat semua langkah di atas dipraktikkan langsung, lengkap dengan narasi.

0 kali ditonton

Buku kelas

Halaman 1 / 5

Kelas Optimasi Distributed Generation PSO-GWO #5: Hybrid PSO-GWO untuk Lokasi & Ukuran Distributed Generation: Sampul: Kelas Optimasi Distributed Generation PSO-GWO #5: Hybrid PSO-GWO untuk Lokasi & Ukuran Distributed Generation

Kelas Optimasi Distributed Generation PSO-GWO #5: Hybrid PSO-GWO untuk Lokasi & Ukuran Distributed Generation: Sebelum mulai, daftar langkah, dan Langkah 1

Kelas Optimasi Distributed Generation PSO-GWO #5: Hybrid PSO-GWO untuk Lokasi & Ukuran Distributed Generation: Langkah 2: Optimasi lokasi & ukuran 3 DG

Kelas Optimasi Distributed Generation PSO-GWO #5: Hybrid PSO-GWO untuk Lokasi & Ukuran Distributed Generation: Langkah 3: Konvergensi & profil tegangan

Selesai

Sampul: Kelas Optimasi Distributed Generation PSO-GWO #5: Hybrid PSO-GWO untuk Lokasi & Ukuran Distributed Generation

Klik halaman atau ◀ ▶ untuk membalik · geser di HP · untuk memperbesar

Ingin belajar lebih dalam?

Ikuti kursus kami atau tanyakan langsung lewat WhatsApp.

Unduh PDF· 0 kali diunduh Lihat silabus lengkap 6 episode Lihat Kursus Optimasi Sistem Tenaga Tanya via WhatsApp

Kelas yang direkomendasikan untuk Anda

Dipilih dari software, topik, dan level “Kelas Optimasi Distributed Generation PSO-GWO #5: Hybrid PSO-GWO untuk Lokasi & Ukuran Distributed Generation”.

6 episodeAda gratis

Python · Menengah–Mahir

PID & FOPID Metaheuristik

6 episode video + PDF, total 52 menit. Dimulai dari: Sistem Kendali: Fungsi Alih, Respon Step, dan Spesifikasi Kinerja.

52 menit 1 0

Lihat kelas

Klasifikasi Gangguan Kualitas Daya Wavelet

6 episodeAda gratis

Python · Menengah–Mahir

Klasifikasi Gangguan Kualitas Daya Wavelet

6 episode video + PDF, total 40 menit. Dimulai dari: Jenis Gangguan Kualitas Daya: Sag, Swell, Harmonik, Transien, Flicker.

40 menit 1 0

Lihat kelas

6 episodeAda gratis

Python · Menengah–Mahir

Manajemen Energi Microgrid MPC

6 episode video + PDF, total 54 menit. Dimulai dari: Komponen Microgrid & Profil PV, Angin, Beban, dan Tarif Listrik.

54 menit 0 0

Lihat kelas

Kelas MATLAB: Water Cycle Algorithm (WCA) untuk Optimasi Microgrid Hibrid

Premium

MATLAB R2025b · Menengah

Kelas MATLAB: Water Cycle Algorithm (WCA) untuk Optimasi Microgrid Hibrid

Kelas MATLAB dari proyek kosong: menerapkan Water Cycle Algorithm untuk menentukan jumlah panel surya, turbin angin, baterai, dan generator diesel pada microgrid hibrid. Lengkap dengan validasi terhadap optimum teoretis, uji stabilitas 30 run, dan pengaruh ukuran populasi. 11 file kode ditulis dan dijelaskan baris demi baris.

27 menit 5 0

Lihat kelas

Kelas MATLAB: Optimasi Kapasitas PLTS dan Inverter untuk Biaya Hidrogen (LCOH) Termurah

Gratis

MATLAB R2025b · Menengah

Kelas MATLAB: Optimasi Kapasitas PLTS dan Inverter untuk Biaya Hidrogen (LCOH) Termurah

Kelas MATLAB dari proyek kosong: mengunduh data PVGIS, memodelkan PLTS atap on-grid dan inverter per jam (8.760 jam), lalu mencari kapasitas dengan biaya hidrogen (LCOH) terendah memakai Particle Swarm Optimization, divalidasi Exhaustive Grid Search, lengkap dengan sensitivitas dan uji asumsi. 19 file kode ditulis dan dijelaskan baris demi baris.

1 jam 8 menit 12 0

Lihat kelas

10 episodeAda gratis

Cycle-Tempo · Pemula–Mahir

Cycle-Tempo

10 episode video + PDF, total 1 jam 14 menit. Dimulai dari: Siklus Rankine Sederhana (PLTU Dasar).

1 jam 14 menit 52 0

Lihat kelas

3 episodeAda gratis

LINGO · Pemula

LINGO

3 episode video + PDF, total 22 menit. Dimulai dari: Linear Programming untuk Pemula.

22 menit 13 0

Lihat kelas

Simulasi Wave Flume 2D dengan Breakwater di Ansys Fluent

Premium

ANSYS 2026 R1 (SpaceClaim, Meshing, Fluent) · Menengah

Simulasi Wave Flume 2D dengan Breakwater di Ansys Fluent

Simulasi wave flume 2D di Ansys Fluent 2026 R1: geometri flume 100 m dan breakwater terendam, mesh, VOF dengan gelombang Airy, numerical beach, sampai profil muka air.

15 menit 10 0

Lihat kelas

Butuh lebih dari video?

Pilihan lain dari kami untuk Python.

Belajar bareng mentor

Kursus Simulasi & Rekayasa Teknik terjadwal, dibimbing langsung, bersertifikat.

Kursus

Kursus Ansys: Analisis Perpindahan Panas dan Heat Flux Menggunakan ANSYS Fluent dari Dasar Hingga Studi Kasus Industri

★ 5.0 (10)

Kursus

Kursus Matlab: Perancangan Aplikasi MATLAB: Panduan utama untuk Aplikasi MATLAB

★ 5.0 (10)

Kursus

Kursus Ansys: Simulasi Aliran Udara pada Radiator Mobil dengan ANSYS Fluent

★ 5.0 (9)

Lihat semua Simulasi & Rekayasa Teknik →

Minta dibuatkan

Tidak sempat belajar Python? Tim kami bisa mengerjakan proyeknya.

Jasa

Jasa Pembuatan Matlab — Complete Neural Signal Processing and Analysis Zero to hero

★ 5.0 (59)

Jasa

Jasa Pembuatan Ansys Maxwell

★ 5.0 (50)

Jasa

Jasa Pembuatan Petrel

★ 5.0 (14)

Lihat semua Simulasi & Rekayasa Teknik →

Kabari saya kalau ada kelas Python baru

Paling banyak satu email per minggu. Berhenti kapan saja dengan satu klik.

Transkrip

Narasi lengkap video ini. Kalimat yang sedang diucapkan disorot saat video diputar; klik kalimat untuk melompat ke sana.

Tampilkan transkrip

Pembuka

Inilah hasil akhirnya, algoritma hybrid PSO-GWO menemukan lokasi dan ukuran 3 dg dalam kurang dari 1 detik, di bus 14, 24, dan 30. Rugi daya turun hampir 65% dan seluruh tegangan kini di atas batas. Ayo kita mulai. Halo, selamat datang di episode kelima seri optimasi Distributed Generation. PSO punya memori kecepatan yang membuat partikel bergerak mulus, sedangkan Gray Wolf punya tiga pemimpin yang membuat pencarian lebih terarah. Hybrid PSO-GWO dari SYNC dan SYNC tahun 2017 menggabungkan keduanya. Hari ini kita menulisnya dan memakainya untuk masalah penempatan 3 dg.

Langkah 1: Algoritma hybrid PSO-GWO

Kita tambahkan fungsi HAPSO-GUO ke file optimasi .py. Strukturnya seperti PSO, ada kecepatan dan pembatasnya. Bedanya, kecepatan tidak lagi ditarik ke P-Best dan G-Best, melainkan ketiga posisi yang diarahkan oleh Alpha, Beta, dan Delta seperti di G-WO, masing-masing dengan bobot C0,5 dan bilangan acak. Bobot inersia diambil acak antara 0,5 dan 1 di setiap iterasi. Jadi partikel mewarisi momentum PSO sekaligus kepemimpinan kawanan serigala.

Langkah 2: Optimasi lokasi & ukuran 3 DG

Buat file optimasi underscore di G.py. Kita jalankan hybrid PSO-GUO dengan 30 agen dan 100 iterasi, artinya 3000 kali aliran daya, pada fungsi objektif dari episode 3. Jalankan. Selesai dalam sekitar setengah detik. Hasilnya, di G di bus 14 sekitar 740 kW, bus 24 sekitar 1060 kW, dan bus 30 sekitar 1070 kW. Rugi daya turun dari 202,7 menjadi 71,5 kW, turun hampir 65%, dan tegangan minimum naik ke 0,968 per unit. Hasil ini sama dengan solusi terbaik yang dilaporkan di banyak paper.

Langkah 3: Konvergensi & profil tegangan

Mari kita lihat grafiknya. Kurva konvergensi turun bertahap, kadang datar lalu turun lagi saat kawanan menemukan kombinasi bus yang lebih baik. Profil tegangan sesudah DG, warna oranye, seluruhnya di atas batas 0,95, dan garis hijau menandai lokasi ketiga DG, dua di ujung cabang yang tegangannya paling rendah, dan satu di cabang beban besar bus 24.

Selesai!

Selesai. Kita sudah menulis algoritma hybrid PSO-GWO, mengoptimalkan lokasi dan ukuran 3 DG pada IEEE 33 bus, dan menurunkan rugi daya hampir 65%. Di episode terakhir kita membandingkan PSO, GWO, dan hybrid secara adil dengan 20 kali percobaan. Sedang menyusun skripsi, tesis, atau riset di bidang sistem tenaga listrik dan energi terbarukan? Cerdas inovasi digital membantu implementasi optimasi sistem tenaga, dari aliran daya backward-forward sweep, penempatan dan kapasitas distributed generation, PSO, gray wolf optimizer, sampai algoritma hybrid, serta membuka kursus pemrograman Python untuk teknik elektro. Ingin menguasai seluruh seri ini, dari data IEEE 33 bus sampai analisis perbandingan algoritma? Semua 6 episode, lengkap dengan PDF panduan langkah demi langkah dan source code, tersedia untuk pelanggan tutorial premium. Berlangganan mulai Rp69.000 per bulan, hemat 28% dengan paket 12 bulan, atau sekali bayar Rp999.000 untuk akses seumur hidup. Terima kasih telah menonton, sampai jumpa di episode berikutnya.

Tanya materi kelas

Ketik pertanyaan atau kata kunci; kami carikan bagian episode ini yang menjelaskannya dan lompatkan videonya ke sana.

Catatan saya

Catatan disimpan bersama menit video saat ini dan hanya terlihat oleh Anda.

Tanya jawab

Bingung di salah satu langkah? Tanyakan di sini; pengajar dan peserta lain bisa menjawab.

Belum ada pertanyaan.

Pengajar

Tim Cerdas Inovasi Digital

Pengembang software, engineer BIM & 3D, dan praktisi AI

53 kelas video1.296 episode

Sehari-hari kami mengerjakan software, model BIM, game, dan otomasi AI untuk klien, lalu menjadikan pengalaman praktik itu kelas langkah demi langkah: setiap langkah diperlihatkan di layar dan dilengkapi panduan PDF.

Lihat klien kami →

Memuat

▶ Video Praktik

Kelas yang direkomendasikan untuk Anda

Butuh lebih dari video?

Transkrip

0:03Pembuka

0:47Langkah 1: Algoritma hybrid PSO-GWO

3:23Langkah 2: Optimasi lokasi & ukuran 3 DG

5:49Langkah 3: Konvergensi & profil tegangan

8:00Selesai!

Tanya materi kelas

Catatan saya

Tanya jawab

Pengajar

▶ Video Praktik

Kelas yang direkomendasikan untuk Anda

Butuh lebih dari video?

Transkrip

0:03Pembuka

0:47Langkah 1: Algoritma hybrid PSO-GWO

3:23Langkah 2: Optimasi lokasi & ukuran 3 DG

5:49Langkah 3: Konvergensi & profil tegangan

8:00Selesai!

Tanya materi kelas

Catatan saya

Tanya jawab

Pengajar

Pembuka

Langkah 1: Algoritma hybrid PSO-GWO

Langkah 2: Optimasi lokasi & ukuran 3 DG

Langkah 3: Konvergensi & profil tegangan

Selesai!

Pembuka

Langkah 1: Algoritma hybrid PSO-GWO

Langkah 2: Optimasi lokasi & ukuran 3 DG

Langkah 3: Konvergensi & profil tegangan

Selesai!