ANALISA PRAKIRAAN BEBAN JANGKA SANGAT PENDEK (VERY SHORT-TERM) MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DI AREA IV
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Institut Teknologi Nasional Malang
Author
Mulianty, Deasy
Subject
Electrical Engineering
Datestamp
2022-05-27 04:18:50
Abstract :
Dalam melayani kebutuhan daya listrik yang tidak tetap dari waktu ke waktu dan untuk pengoperasian suatu sistem tenaga listrik yang selalu dapat memenuhi permintaan daya pada setiap saat dengan kualitas yang baik dan dengan harga yang murah, maka pihak perusahaan listrik harus mengetahui permintaan daya listrik yang akan datang sehingga diperlukanlah prakirakan beban guna tercapainya permasalahan diatas Backpropagation Neural Network merupakan salah satu metode alternatif dalam prakiraan beban. Backpropagation Neural Network adalah metode pengembangan dari Jaringan Syaraf Tiruan yang memprakirakan beban menggunakan bohot terlatih hasil dari pembelajaran dengan metode Rackpropagation. Prakiraan beban yang akan diprakirakan adalah prakiraan beban jangka sangat pendek (Very Short Term) Setelah dilakukan analisa perhitungan prakiraan beban di Area IV selama 1 mingga pada bulan Juli 2004 dimana hasil prakiraan torschut akan dibandingkan dengan prakiraan P38 ana IV, maka didapatkan hasil persentase kesalahan mode Hackpropagation lebih kecil bila dibandingkan dengan prakiraan PB an IV dengan selaily 1,382%
Dalam melayani kebutuhan daya listrik yang tidak tetap dari waktu ke waktu dan untuk pengoperasian suatu sistem tenaga listrik yang selalu dapat memenuhi permintaan daya pada setiap saat dengan kualitas yang baik dan dengan harga yang murah, maka pihak perusahaan listrik harus mengetahui permintaan daya listrik yang akan datang sehingga diperlukanlah prakirakan beban guna tercapainya permasalahan diatas Backpropagation Neural Network merupakan salah satu metode alternatif dalam prakiraan beban. Backpropagation Neural Network adalah metode pengembangan dari Jaringan Syaraf Tiruan yang memprakirakan beban menggunakan bohot terlatih hasil dari pembelajaran dengan metode Rackpropagation. Prakiraan beban yang akan diprakirakan adalah prakiraan beban jangka sangat pendek (Very Short Term) Setelah dilakukan analisa perhitungan prakiraan beban di Area IV selama 1 mingga pada bulan Juli 2004 dimana hasil prakiraan torschut akan dibandingkan dengan prakiraan P38 ana IV, maka didapatkan hasil persentase kesalahan mode Hackpropagation lebih kecil bila dibandingkan dengan prakiraan PB an IV dengan selaily 1,382%
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
