PERMODELAN KURVA KARAKTERISTIK INVERSE NON-STANDART PADA RELE ARUS LEBIH DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)

Pada sistem kelistrikan terutama pada sistem proteksi kelistrikan dewasa ini sangat dibutuhkan sistem yang handal, sehingga  perkembangan pada sistem proteksi sudah semakin maju dengan adanya penggunaan rele digital. Rele digital digunakan dengan mempertimbangkan kecepatan, keakuratan dan serta flexible dalam sistem koordinasi. Flexibilitas ini dimaksudkan bahwa rele digital dapat digunakan menjadi rele arus lebih (overcurrent relay) sesuai pembahasan tugas akhir ini dan dapat disetting menurut keinginan user sesuai karakteristik kurva OCR konvensional/standart (normal inverse, very inverse, long time inverse, extreme inverse) yang akan digunakan dalam koordinasi. Jenis kurva pada rele digital juga dapat disetting diluar rumus kurva konvensional/standart yang seperti sudah disebutkan sebelumnya, kurva diluar rumusan standart disebut kurva rele non-standart. Kurva rele non-standart digunakan untuk memudahkan pengguna untuk menentukan waktu trip berdasarkan arus yang diinginkan dan sebagai solusi jika pada koordinasi proteksi mengalami kendala dalam koordinasi kurva rele. Pada tugas akhir ini akan dibahas bagaimana membuat atau memodelkan kurva karakteristik inverse overcurrent rele non-standart dengan menggunakan metode (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) atau biasa disebut metode pembelajaran ANFIS. Kurva non-standart didapatkan dengan pengambilan titik-titik data baru berupa arus dan waktu trip sesuai keinginan user. Data baru tersebut akan digabungkan dengan data lama sehingga menghasilkan data non-standart yang nantinya akan dilakukan pembelajaran dengan metode ANFIS untuk mendapatkan desain kurva non-standart. Setelah didapatkan desain kurva non-standart akan dilakukan pengujian keakuratan dengan mengganti nilai MF (membership function) didapatkan hasil rata-rata error terkecil 2,56% (MF=10 dan epoch=100). Pengujian selanjutnya dengan mengubah nilai epoch didapatkan nilai keakuratan dengan error terkecil pada epoch = 500. Simulasi pada software Etap 12.6 untuk memastikan bahwa kurva non-standart sudah sesuai dengan koordinasi proteksi yang diinginkan dan dapat diaplikaikan pada software Etap 12.6 dengan nilai error rata-rata 0,7%.   Key word : rele digital, overcurrent rele, non-standart, inverse overcurrent rele,ANFI

CRITICAL TRAJECTORY - EXTREME LEARNING MACHINE TECHNIQUE FOR COMPUTING CRITICAL CLEARING TIME

Electric power system is called reliable if the system is able to provide power supply without interrupted. However, in large systems changing on the system or disturbance may affect the power supply. Critical clearing time is the time for deciding the system is a stable or an unstable condition. Critical clearing time has also relationship with setting relay protection to keep the system in the stable condition. Prediction of critical real time for online assessment is expected to be used for preventive action system. That’s why critical clearing time still an interesting topic to be investigated.This paper calculating time of Extreme Learning Machine to predict critical clearing tim on system. Before predicted by Extreme Learning Machine, critical clearing time calculated using numerical calculation critical trajectory method with load changing and different fault occuring. Tested by Java-Bali 500 kv 54 machine 25 bus give result that Extreme learning machine is able to perform faster prediction of neural network

Koordinasi Optimal Capacitive Energy Storage (CES) Dan Kontroler PID Menggunakan Differential Evolution Algorithm (DEA) Pada Sistem Tenaga Listrik

Peningkatan suplai daya listrik diperlukan untuk memenuhi kebutuhan daya listrik. Generator cenderung beroperasi dalam beban penuh.Hal ini berpengaruh pada keamanan generator dalam operasi sistem tenaga listrik.Salah satu masalah adalah osilasi frekuensi.Bila Perubahan beban terjadi, kontroler diperlukan untuk meredam osilasi frekuensi ini.Pada tugas akhir ini diusulkan sebuah koordinasi antara Kontroler Capacitive Energy Storage (CES) dan Kontroler PID. CES disini berfungsi untuk membantu kinerja Governor agar meredam osilasi frekuensi dengan cepat. Kontroler CES ini digunakan bersama dengan PID controller yang dioptimalkan dengan Differential Evolution Algorithm (DEA)

Koordinasi Proteksi Adaptif Rele Arus Lebih Digital Menggunakan Metoda Artificial Neural Network Pada Sistem Mesh Dengan Pembangkit Tersebar

Pada sistem mesh yang terkoneksi dengan pembangkit tersebar (Distributed Generation), terdapat kondisi dimana topologi jaringan yang berubah-ubah. Hal tersebut disebabkan oleh waktu operasi dari pembangkit tersebar yang bersifat temporary dan random. Kondisi ini dapat dibedakan yaitu terhubung dengan grid, terhubung grid dan DG1, terhubung grid dan DG2, dan terhubung grid dengan DG1 dan DG2. Akibat topologi jaringan yang berubah-ubah, menyebabkan peningkatan dan penurunan level arus hubung singkat sehingga seting dan koordinasi proteksi awal menjadi tidak efektif dan efisien lagi terhadap konfigurasi jaringan yang ada. Oleh karena itu dibutuhkan sistem proteksi yang setingnya dapat menyesuaikan dengan topologi jaringan yang berubah-ubah. Pada tugas akhir ini akan dirancang koordinasi sistem proteksi rele arah arus lebih yang dapat mengikuti setiap Perubahan kondisi pada topologi jaringan tersebut menggunakan metoda Artificial Neural Network dengan desain plant berbentuk mesh yang terhubung dengan Grid dan DG. Hasil perancangan menunjukan bahwa penggunaan metoda Artificial Neural Network dapat menghasilkan setingan rele yang adaptif mengikuti Perubahan topologi sistem. Dan metoda artificial neural network juga dapat memprediksi setingan rele pada saat terjadi gangguan yang diluar kondisi yang telah dipelajari dalam data learning

Penalaan Power System Stabilizer (PSS) untuk Perbaikan Stabilitas Dinamik pada Sistem Tenaga Listrik Menggunakan Bat Algorithm (BA)

Gangguan dinamik pada sistem tenaga listrik terjadi karena adanya Perubahan beban secara tiba-tiba dan periodik. Gangguan dinamik pada sistem tenaga listik tidak dapat direspon dengan baik oleh generator sehingga dapat mempengaruhi kestabilan dinamik sistem. Hal ini menyebabkan timbulnya osilasi frekuensi pada generator. Respon yang kurang baik dapat menimbulkan osilasi frekuensi dalam periode yang lama. Hal itu akan mengakibatkan generator lepas sinkron. Untuk mengatasi hal tersebut, generator memerlukan kontroler tambahan yaitu Power System Stabilizer (PSS). Untuk mendapatkan koordinasi PSS yang tepat, Parameter pada PSS dioptimisasi menggunakan Bat Algorithm (BA). Hasil simulasi menunjukkan bahwa penalaan parameter PSS menggunakan BA untuk perbaikan stabilitas dinamik berfungsi untuk mempercepat settling time dan meredam overshoot respon Perubahan frekuensi dan respon Perubahan sudut rotor pada sistem tenaga listrik Single Machine Infinite Bus (SMI

Penalaan Power System Stabilizer (PSS) untuk Perbaikan Stabilitas Dinamik pada Sistem Tenaga Listrik Menggunakan Bat Algorithm (BA)

Gangguan dinamik pada sistem tenaga listrik terjadi karena adanya perubahan beban secara tiba-tiba dan periodik. Gangguan dinamik pada sistem tenaga listik tidak dapat  direspon dengan baik oleh generator sehingga dapat mempengaruhi kestabilan dinamik sistem. Hal ini menyebabkan timbulnya osilasi frekuensi pada generator. Respon yang kurang baik dapat menimbulkan osilasi frekuensi dalam periode yang lama. Hal itu akan mengakibatkan generator lepas sinkron. Untuk mengatasi hal tersebut, generator memerlukan kontroler tambahan yaitu Power System Stabilizer (PSS). Untuk mendapatkan koordinasi PSS yang tepat, Parameter pada PSS dioptimisasi menggunakan Bat Algorithm (BA). Hasil simulasi menunjukkan bahwa penalaan parameter PSS menggunakan BA untuk perbaikan stabilitas dinamik berfungsi untuk mempercepat settling time dan meredam overshoot respon perubahan frekuensi dan respon perubahan sudut rotor  pada sistem tenaga listrik Single Machine Infinite Bus (SMI

Koordinasi Optimal Capacitive Energy Storage (CES) dan Kontroler PID Menggunakan Differential Evolution Algorithm (DEA) pada Sistem Tenaga Listrik

Peningkatan suplai daya listrik diperlukan untuk memenuhi kebutuhan daya listrik. Generator cenderung beroperasi dalam beban penuh.Hal ini berpengaruh pada keamanan generator dalam operasi sistem tenaga listrik.Salah satu masalah adalah osilasi frekuensi.Bila perubahan beban terjadi, kontroler diperlukan untuk meredam osilasi frekuensi ini.Pada tugas akhir ini diusulkan sebuah koordinasi antara Kontroler Capacitive Energy Storage (CES) dan Kontroler PID. CES disini berfungsi untuk membantu kinerja Governor agar meredam osilasi frekuensi dengan cepat. Kontroler CES ini digunakan bersama dengan PID controller yang dioptimalkan dengan  Differential Evolution Algorithm (DEA)