Analisis Peningkatan Kualitas Daya Melalui Penempatan Kapasitor Bank Dengan Algoritma Genetika pada Penyulang 20 kV Gardu Induk Kualanamu

Gardu Induk (GI) Kualanamu mengalami permasalahan penurunan tegangan (voltage drop) yang signifikan pada beberapa penyulang 20 kV, khususnya KU1, KU2, dan KU3. Penurunan tegangan tersebut melebihi batas standar yang ditetapkan oleh SPLN, yaitu ±5%. Faktor penyebab utama kondisi ini adalah jarak penghantar yang cukup jauh, dominasi beban induktif, serta distribusi beban yang tidak merata. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kapasitas dan lokasi yang optimal dalam pemasangan kapasitor bank serta pengaruhnya terhadap profil tegangan dan rugi-rugi daya pada GI Kualanamu. Penentuan lokasi dan kapasitas kapasitor bank dilakukan menggunakan metode algoritma genetika pada software MATLAB, dengan mempertimbangkan fungsi objektif berupa nilai fitness dan penalty. Hasil optimasi yang diperoleh kemudian diuji menggunakan software ETAP untuk mengevaluasi keoptimalannya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemasangan kapasitor bank dengan algoritma genetika meningkatkan tegangan pada bus incoming TD1, TD2, dan TD3. Tegangan yang semula berada pada kisaran 94,54%–98,36% dari tegangan nominal meningkat menjadi sekitar 99,2% tegangan nominal. Dengan demikian, optimasi lokasi dan kapasitas kapasitor bank berbasis algoritma genetika terbukti mampu meningkatkan keandalan dan efisiensi sistem distribusi listrik di GI Kualanamu.