Optimal Feeding Strategy on Microalgae Growth in Fed-Batch Bioreactor Model

Some countries in the world turn to alternative energy source to fulfill their necessity of fuel. One of the alternative fuels is biodiesel. Raw material of biodiesel can be produced by microalgae cultivation in fed-batch bioreactor. To improve the productivity of microalgae cultivation, we need to determine the optimal control of microalgae growth. This paper discusses mathematical model of microalgae growth in fed-batch bioreactor, and solves the optimal feeding strategy problem by using Pontryagin Minimum Principle. Then we compare the controlled microalgae growth model with the uncontrolled one. Numerical simulation with DOTcvpSB shows that the controlled microalgae growth model yields more harvest and less cost function than the uncontrolled one

Solar Panel Control System Using an Intelligent Control: T2FSMC and Firefly Algorithm

Solar panel is a solar energy converter to electrical energy. On solar tracker, there is a controller which sets the movement of solar panel such that it is perpendicular with solar rays. Previous research had designed Type 2 Fuzzy Sliding Mode Control (T2FSMC) controller to control the position of solar panel. However, there was trial and error process to determine gain scale factor so the development of optimization method is needed. This paper aims to modify gain scale factor using Firefly algorithm to increase performance of system. The simulation shows that T2FSMC Firefly has better performance than T2FSMC. T2FSMC Firefly shows the increase of performance on rise time, settling time, and integral time absolute error

Optimization of fuzzy entropy on solar panel’s motor

Renewable energy has been in great demand by the public, even some countries have set regulations for substitution and transition from fossil energy to renewable energy. This study aims to modify the fuzzy control system with a metaheuristic method, namely fuzzy entropy. The entropy value of the fuzzy set in the previous stage becomes the basis for calculating the foot of uncertainty in the new fuzzy set. This process makes the entropy method parallel to other optimization methods that have been carried out on fuzzy control systems. The results obtained indicate that the modified fuzzy control system successfully controls the angle and angular velocity of the solar panel. The error value shown is very small and the time to reach stability is below 5 s. This is a rapid development of several previous studies. The modified system has no overshoot and steady state error below 1%. Based on these results, entropy research can be developed again by changing the fuzzy set to a more complex form

Penerapan Metode Kalman Filter dalam Estimasi Harga Saham Menggunakan Model ARCH-GARCH

Saham merupakan produk pasar modal yang menjadi salah satu instrumen investasi. Banyak investor yang memilih saham sebagai instrumen investasi dikarenakan saham memberikan keuntungan yang menarik. Metode estimasi merupakan metode yang tepat bagi para investor untuk memprediksi harga saham sehingga dapat membantu mengoptimalkan keuntungannya. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model terbaik dari data harga saham menggunakan model ARCH-GARCH dan mendapatkan hasil estimasi harga saham menggunakan metode Kalman Filter dengan model ARCH-GARCH untuk periode selanjutnya. Adapun data harga saham yang digunakan yaitu data harga saham PT. Telkom Indonesia Tbk yang diambil dari website resmi Yahoo Finance. Data yang diambil adalah data harga saham saat penutupan (close) periode 29 Februari 2020 sampai 31 Agustus 2021. Pada data harga saham digunakan model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) dan terdeteksi terdapat unsur heteroskedastisitas, sehingga digunakan model time series ARCH-GARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity). Didapatkan model terbaik yaitu GARCH (1,1) dengan model ARIMA (2,1,3). Pada penerapan metode Kalman Filter didapatkan hasil estimasi harga saham lebih akurat yaitu mendekati data aktual yang ditandai dengan nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error) pada GARCH-Kalman Filter lebih kecil dibandingkan nilai MAPE pada model GARCH (1,1)

Desain Kontroler Tunggal Untuk Meredam Osilasi Multi Frekuensi Pada Sistem Skala Besar

Paper ini menjelaskan tahapan desain kontroler tunggal yang ditujukan untuk meredam lebih dari satu frekuensi osilasi yang terjadi pada suatu sistem skala besar termasuk metoda- metoda yang dikembangkan pada setiap tahapannya. Metoda ini dikembangkan terutama sangat berguna untuk desain kontroler pada sistem yang sangat besar serta memiliki multi frekuensi osilasi dan multi variabel state sebagai kandidat sinyal umpan balik. Pada tahap awal, dilakukan pemetaan frekuensi osilasi yang muncul untuk kemudian dipilih bebe- rapa frekuensi sebagai target yang akan distabilkan. Selanjutnya, pengaruh masing-masing variabel state terhadap frekuensi target dianalisis dengan menggunakan faktor partisipasi. Variabel-variabel state yang dominan akan dipilih sebagai kandidat sinyal umpan balik. Jalur umpan balik didapat dengan menginjeksikan sinyal kontrol ke variabel state tertentu. Se- lanjutnya keefektifan jalur umpan balik dianalisis dengan konsep residu. Jalur umpan balik dengan nilai residu terbesar merupakan pilihan terbaik untuk meredam frekuensi target. Perhitungan kontroler dikembangkan berdasar kontrol robust dan akan diaplikasikan pada sistem riil ketenagalistrikan dalam level simulasi dengan Simulink-Matlab

DESAIN PENGENDALIAN KETINGGIAN AIR DAN TEMPERATUR UAP PADA SISTEM STEAM DRUM BOILER DENGAN METODE SLIDING MODE CONTROL (SMC)

Pada suatu sistem pembangkit listrik tenaga uap (PLTU), yang memegang peranan penting adalah boiler. Steam drum Boiler merupakan sebuah drum yang berfungsi untuk memisahkan fluida antara fase gas dan fase cair. Keberadaannya dalam sebuah sistem boiler, memegang peranan yang sangat penting. Variabel yang dikendalikan dalam steam drum boiler adalah ketinggian air dan temperatur uap sehingga perlu adanya sistem pngendali. Pada steam drum boiler memiliki model dinamika yang nonlinier dan memiliki banyak ketidakpastian (uncertainties). Permasalahan umum yang sering dihadapi sistem pengendali nonlinier adalah munculnya gangguan tak pasti yang berasal dari dalam maupun luar sistem serta parameter yang tidak konstan. Untuk memperbaiki performansi sistem, digunakan salah satu metode yang cukup banyak mendapat perhatian yaitu Sliding Mode Control (SMC). Pada Paper ini, dirancang suatu sistem pengendali dengan menggunakan metode SMC yang diterapkan pada sistem Steam Drum Boiler. Dari hasil penelitian diperoleh kesimpulan bahwa secara umum pengendali SMC robust terhadap gangguan eksternal baik bernilai kecil maupun besar, serta terhadap gangguan internal baik dengan memperkecil parameter maupun memperbesar parameter.. Kata kunci: Sliding Mode Control (SMC), steam drum boiler, ketinggian air, temperatur ua

Analisis dan Perancangan Sistem Pengendali pada Sistem Pembangkit Listrik Tenaga Uap dengan Pengendali Robust melalui Optimasi H

Naik turunnya kebutuhan konsumen terhadap energi listrik berpengaruh pada frekuensi sistem pembangkit listrik. Hal ini menyebabkan sistem pengendali pada sistem pembangkit tersebut harus mengatur kembali parameter pengendalinya guna mempertahankan kestabilan sistem. Sehingga untuklebih memperbaiki performansi sistem pembangkit listrik digunakan sistem pengendali optimal.Pada penelitian ini dirancang sebuah sistem pengendali yang robust melalui optimasi yang diimplementasikan pada sistem pembangkit listrik tenaga uap dengan reheat steam turbine. Dari hasil simulasi yang dilakukan, overshoot sistem pengendali yang dirancang lebih kecil hingga 29; 1667% dibandingkan sistem dengan gangguan dan waktu yang diperlukan untukmencapai titik kestabilan lebih cepat hingga 21; 3043%. Sistem pengendali yang dirancang memiliki sensitivitas yang lebih kecil hingga 30; 0678%. Sehingga sistem pengendali yang dirancang dapat dikatakan memiliki kestabilan dan performansi yang robust melalui optimasi H1

Desain Kontroler Tunggal untuk Meredam Osilasi Multi Frekuensi pada Sistem Skala Besar

Paper ini menjelaskan tahapan desain kontroler tunggal yang ditujukan untuk meredam lebih dari satu frekuensi osilasi yang terjadi pada suatu sistem skala besar termasuk metoda- metoda yang dikembangkan pada setiap tahapannya. Metoda ini dikembangkan terutama sangat berguna untuk desain kontroler pada sistem yang sangat besar serta memiliki multi frekuensi osilasi dan multi variabel state sebagai kandidat sinyal umpan Balik. Pada tahap awal, dilakukan pemetaan frekuensi osilasi yang muncul untuk kemudian dipilih bebe- rapa frekuensi sebagai target yang akan distabilkan. Selanjutnya, pengaruh masing-masing variabel state terhadap frekuensi target dianalisis dengan menggunakan faktor partisipasi. Variabel-variabel state yang dominan akan dipilih sebagai kandidat sinyal umpan Balik. Jalur umpan Balik didapat dengan menginjeksikan sinyal kontrol ke variabel state tertentu. Se- lanjutnya keefektifan jalur umpan Balik dianalisis dengan konsep residu. Jalur umpan Balik dengan nilai residu terbesar merupakan pilihan terbaik untuk meredam frekuensi target. Perhitungan kontroler dikembangkan berdasar kontrol robust dan akan diaplikasikan pada sistem riil ketenagalistrikan dalam level simulasi dengan Simulink-Matlab

Comparison between Fuzzy Logic Controller (FLC) and Fractional Order Proportional Integral Derivative (FOPID) Controller on Water Level and Steam Temperature of Steam Drum Boiler

Steam drum boiler is an important component of boiler on electric steam power plant which is useful to obtain steam. The obtained steam makes turbine spin. In order to obtain maximal result for the steam power plant (PLTU) 1-2 PT PJB UP Gresik, the water level of steam drum boiler must be 0.7625 m and the temperature of steam drum boiler must be 786 K. Thus, it needs some controller to keep the position of water level and the temperature stable. In this problem, we compare two controllers FLC and FOPID. It can be concluded that FLC works better than FOPID controller. Nevertheless, FOPID controller has faster response time than FLC, i.e. no overshoot and more robust when disturbance is present on the system