MANAJEMEN ENERGI LISTRIK DENGAN METODE PEAK CLIPPING DAN LOAD SHIFTING BERBASIS LOGIKA FUZZY PADA KONSUMEN LISTRIK PERKANTORAN - Firsa Haritama, - (2021)
Pengelolaan penggunaan energi listrik yang belum tepat dapat mengakibatkan masalah pada jaringan listrik, penggunaan beban listrik pada waktu beban puncak yang tinggi dan biaya konsumsi energi listrik yang besar. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah perangkat pendukung keputusan menggunakan kecerdasan buatan yang dapat diimplementasikan untuk membantu dalam melakukan manajemen energi listrik. Pada penelitian ini, metode demand side management yaitu peak clipping dan load shifting dan algoritma fuzzy logic digunakan untuk mengelola permintaan daya dan penggunaan beban listrik pada salah satu wilayah perkantoran di Kota Bandung. Metode demand side management ini dapat diterapkan dengan melakukan pergeseran beban listrik dan pemotongan beban puncak. Berdasarkan simulasi di wilayah perkantoran tersebut, hasil dari penggunaan metode ini mampu membantu dalam menurunkan biaya listrik dan meningkatkan efisiensi penggunaan beban listrik. Diharapkan penelitian ini dapat dikembangkan menjadi suatu pemodelan dalam melakukan manajemen energi listrik menggunakan kecerdasan buatan pada suatu tempat tinggal atau perkantoran. Kata Kunci : Manajemen Energi, Logika Fuzzy, Manajemen Sisi Permintaan Management of use of electrical energy which is still not appropriate can cause problems in electrical grid, electricity usage during peak loads is high and the cost of electrical energy consumption is expensive. This study aims to develop a decision support tool using artificial intelligence that can be implemented to assist in managing electrical energy. In this study, demand side management methods, are peak clipping and load shifting and fuzzy logic algorithms are used to manage the use of electrical loads and power demand in an office area in Bandung. This demand side management method can be applied by shifting electrical loads and cutting peak loads. Based on simulation in office areas, the results by using this method can reduce electricity costs and increase load efficiency. This research is expected to can be developed into a model in managing electrical energy using artificial energy in a place of residence or office. Keyword : Energy Management, Fuzzy Logic, Demand Side Management