PERAMALAN BEBAN LISTRIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE MULTI KERNEL EXTREME LEARNING MACHINE

Abstract

Perancangan ini tentang meramalkan beban 1 minggu ke depan pada sistem JAMALI menggunakan metode MK-ELM dengan tujuan memberikan hasil ramalan yang akurat. Kebutuhan energi listrik yang terus meningkat secara dinamis, menjadikan peramalan beban listrik yang akurat menjadi sangat penting untuk perencanaan dan pengelolaan sistem distribusi listrik. MK-ELM merupakan pengembangan dari metode extreme learning machine (ELM) yang menggabungkan teknik kernel untuk meningkatkan kemampuan generalisasi dan akurasi model. Data yang digunakan dalam perancangan ini ialah data beban listrik historis sistem JAMALI tanggal 1 Agustus 2022 sampai tanggal 18 September 2022. Hasil perancangan menunjukkan bahwa metode MK-ELM mampu memberikan hasil peramalan dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan metode ELM dan metode regresi linear sederhana. Metode MK-ELM dengan penggunaan parameter kombinasi kernel RBF=30, linear=1, dan polynomial=1, nilai regularization coefficient=30, kernel sum=1, dan nilai gamma RBF=1 diperoleh nilai MSE sebesar 0,0058, MAE sebesar 0,0556, dan MAPE sebesar 0,312%. Perancangan ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan sistem manajemen energi yang lebih efektif dan efisien.