Focused Time Delay Neural Network For Tuning Automatic Voltage Regulator

This paper proposes a novel controller for automatic voltage regulator (AVR) system. The controller is used Focused Time Delay Neural Network (FTDNN). It does not require dynamic backpropagation to compute the network gradient. FTDNN AVR can train network faster than other dynamic networks. Simulation was performed to compare load angle (load angle) and Speed. The performance of the system with FTDNN-AVR has compared with a Conventional AVR (C-AVR) and RNN AVR. Simulations in Matlab/Simulink show the effectiveness of FTDNN-AVR design, and superior robust performance with different cases

AN ADAPTIVE POWER SYSTEM STABILIZER BASED ON FOCUSED TIME DELAY NEURAL NETWORK

In this paper, Power System Stabilizer is designed in Single Machine Infinite Bus (SMIB) and speed control is implemented with a dynamic topology based on Focused Time Delay Neural Network (FTDNN).  In case of prediction and control, two individual strategies are concerned for the current projects. The first is identification the dynamics of system. The other is an optimization unit expected for minimization disturbances. The performance of the system with FTDNN-PSS controller is compared with a Conventional PSS (C-PSS), RNN-PSS and DTDNN PSS. The results show the effectiveness of FTDNN-PSS design, and superior robust performance for enhancement power system stability compared to Conventional PSS with different cases

A Novel Improved Sea-Horse Optimizer for Tuning Parameter Power System Stabilizer

Power system stabilizer (PSS) is applied to dampen system oscillations so that the frequency does not deviate beyond tolerance. PSS parameter tuning is increasingly difficult when dealing with complex and nonlinear systems. This paper presents a novel hybrid algorithm developed from incorporating chaotic maps into the sea-horse optimizer. The algorithm developed is called the chaotic sea-horse optimizer (CSHO). The proposed method is adopted from the metaheuristic method, namely the sea-horse optimizer (SHO). The SHO is a method that duplicates the life of a sea-horse in the ocean when it moves, looks for prey and breeds.  In This paper, The CSHO method is used to tune the power system stabilizer parameters on a single machine system. The proposed method validates the benchmark function and performance on a single machine system against transient response. Several metaheuristic methods are used as a comparison to determine the effectiveness and efficiency of the proposed method. From the research, it was found that the application of the logistics Tent map from the chaotic map showed optimal performance. In addition, the application of the PSS shows effective and efficient performance in reducing overshoot in transient conditions

ELMAN-RECURRENT NEURAL NETWORK FOR LOAD SHEDDING OPTIMIZATION

Load shedding plays a key part in the avoidance of the power system outage. The frequency and voltage fluidity leads to the spread of a power system into sub-systems and leads to the outage as well as the severe breakdown of the system utility.  In recent years, Neural networks have been very victorious in several signal processing and control applications.  Recurrent Neural networks are capable of handling complex and non-linear problems. This paper provides an algorithm for load shedding using ELMAN Recurrent Neural Networks (RNN). Elman has proposed a partially RNN, where the feedforward connections are modifiable and the recurrent connections are fixed. The research is implemented in MATLAB and the performance is tested with a 6 bus system. The results are compared with the Genetic Algorithm (GA), Combining Genetic Algorithm with Feed Forward Neural Network (hybrid) and RNN. The proposed method is capable of assigning load releases needed and more efficient than other methods.

Long-Term Electricity Load Forecasting Based On Cascade Forward Backpropagation Neural Network

Nowadays, the Electrical System has an important role in all sectors of life. Electricity has a strategic role. Accuracy and reliability in electricity load forecasting is a great key that can help electricity companies in supplying electricity efficiency, hence, reducing wasted energy. In addition, electricity load forecasting can also help electricity companies to determine the purchase price and power generation. Long-term forecasting is a method of forecasting with a span of more than one year. The historical data will be a reference in solving the problems. This research propose the concept of cascade forward backpropagation for long-term load forecasting. The advantage of this concept is that it can accommodate non-linear conditions without ignoring the linear conditions. This study compared the results of the original data, Feed Forward Backpropagation Neural Network (FFBNN) and Cascade Forward Backpropagation Neural Network (CFBNN). The results were measured by comparing Mean Absolute Deviation (MAD) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE)

Perancangan Sistem Pengendali Kecepatan Motor DC Menggunakan Kontroler Proposional Integral Derivative pada Palang Pintu Parkir

Penggunaan sistem palang parkir secara berkelanjutan dalam jangka waktu yang lama menyebabkan penurunan optimalitas respon pada motor penggerak. Sebagai hasilnya, terjadi penumpukan di gerbang pintu parkir. Oleh karena itu, diperlukan upaya pengoptimalan pada kontrol motor DC penggerak palang parkir agar mendapatkan respon yang lebih optimal. Tujuan dari penelitian ini adalah menciptakan sistem pengendali kecepatan motor pada palang pintu parkir menggunakan kontroler PID dengan menggunakan arduino uno r3 sebagai mikrokontroler, motor stepper sebagai objek yang dikendalikan, potensiometer sebagai pengatur kecepatan dan sensor HC-SR04 digunakan sebagai sensor untuk menyalakan motor. Apabila nilai potensiometer sudah sesuai dengan setpoint maka akan didapatkan hasil respon dari PID dan respon tersebut akan berfungsi sebagai  nilai kecepatan motor. Untuk sensor HC-SR04 berfungsi sebagai sensor untuk menyalakan motor apabila objek berada pada jarak 30 – 80 cm. Dalam mencari parameter PID dilakukan dengan metode trial error dan metode analisis dengan membandingan setiap parameter Kp, Ki, Kd agar mendapatkan respon yang paling optimal dari setiap  pengujian.  Pada pengujiann disetiap parameter, didapatkan hasil optimal pada parameter PID yaitu Kp= 5, Ki=5, Kd= 1. Pada pengujian ini didapatkan nilai rise time 7.57, nilai settling time 11.48 dan overshoot (0%). Kata Kunci: motor DC, motor stepper, PID kontroler, sensor HC-SR04

Portable Pembangkit Listrik Tenaga Piko Hidro Untuk Power Station Charger

Meningkatnya kebutuhan energi akan menyebabkan menipisnya cadangan energi di bumi dan membutuhkan energi cadangan yang dapat di perbaharui. Enrgi aliran air menjadi pilihan yang tepat untuk menggantikanya dengan memanfaatkannya menjadi energi pembangkit listrik. Dan energi listrik dapat di simpan di dalam batrei yang bisa digunakan kapan saja. Dalam penelitian ini mengubah energi air tersebut menjadi listrik yang di simpan di baterai dengan bentuk pembangkit yang portable bisa dibawa kemana mana. Dengan membutuhkan sebuah komponen seperti turbin, generator, charger controller, auto buck bost converter, baterai dan komponen pendukung lainnya yang di rangkai menjadi satu dalam bentuk portable. Dengan keluar baterai 12V yang bisa dinaikkan dan turunkan tegangannya sebagai charger handphone, laptop, dan peralatan elektronik lainnya. Dengan mengambil hasil yang didapatkan melakukan perbandingan dengan membandingkan perbedaan debit air yang mengalir dengan lama waktu pengisian pada power charger. didapatkan hasil pada debit sungai 73,621 l/s lama pengecasan 35 jam, debit debit sungai 73,621 l/s lama pengecasan 35 jam, debit pipa 6,41 l/s lama pengecasan 10 jam, debit pipa 8,064 l/s lama pengecasan 32 jam, debit pipa  9,868 l/s lama pengecasan 27 jam, debit pipa 14,42 l/s pipa 22,5 jam. Semakin besar debit maka semakin cepat pengisian pada baterai Kata kunci : piko Hidro, Turbin, Teganga

Kendali Dan Monitoring Motor Dc Pada Atap Tambak Garam Bertenaga Sel Surya Berbasis IOT Menggunakan Sensor Rain Humidity Detector

Perubahan cuaca yang terjadi saat ini tidak hanya berpengaruh pada sektor pertanian. Salah satu yang terdampak langsung dari perubahan cuaca adalah pembuatan garam tradisional. Cuaca yang tidak menentu itu dikarenakan adanya perubahan iklim yang diakibatkan oleh pemanasan global. Sistem kendali dan monitoring motor DC pada atap tambak garam bertenaga sel surya berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan sensor rain humidity detector bertujuan untuk mengotomatisasi dan memantau kondisi atap tambak garam secara efisien.  Alat ini dapat di kontrol dan di monitoring menggunakan software NODE RED yang akan bekerja ketika kondisi mendung (nilai resistansi sensor LDR >1000) atau hujan untuk menutup atap tambak garam dan akan membuka atap kembali ketika kondisi cuaca cerah (nilai resistansi sensor LDR <1000) dan tidak hujan, dengan putaran motor yang efisien sebesar 200 dan 255 RPM dan sensitifitas sensor yang berfungsi dengan baik untuk memberi signal dalam proses buka/tutup atap tambak garam maka alat ini sudah siap untuk di implementasikan. Melalui implementasi sistem ini, petani tambak garam dapat mengatur secara otomatis posisi atap tambak garam melalui NODE RED agar mendapatkan tingkat produksi garam yang optimal. Mereka juga dapat memantau kondisi atap tambak garam dari jarak jauh dan mengambil tindakan yang diperlukan jika terjadi perubahan cuaca yang signifikan. Dengan menggunakan energi surya sebagai sumber daya, sistem ini juga dapat membantu mengurangi ketergantungan pada sumber energi konvensional, sehingga lebih ramah lingkungan. Diharapkan bahwa sistem kendali dan monitoring motor DC ini akan meningkatkan efisiensi dan produktivitas tambak garam serta memberikan manfaat ekonomi dan lingkungan yang signifikan. Kata Kunci : Pengaruh Cuaca, Tambak Garam, Node MCU ESP 32,Sel Surya,NODE RE

STABILISATOR SISTEM TENAGA BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN BERULANG UNTUK SISTEM MESIN TUNGGAL

In this paper, recurrent neural network (RNN) is used to design power system stabilizer (PSS) due to its advantage on the dependence not only on present input but also on past condition. A RNN-PSS is able to capture the dynamic response of a system without any delays caused by external feedback, primarily bythe internal feedback loop in recurrent neuron. In this paper, RNNPSS consists of a RNN-identifier and a RNN-controller. The RNN-Identifier functions as the tracker of dynamics characteristics of the plant, while the RNN-controller is used to damp the system’s low frequency oscillations. Simulation results using MATLAB demonstrate that the RNNPSS can successfully damp out oscillation and improve the performance of the system

TUNING FOR POWER SYSTEM STABILIZER USING DISTRIBUTED TIME-DELAY NEURAL NETWORK

In this paper, a Distributed Time-Delay Neural Network (DTDNN) algorithm is used to control the Power System Stabilizer (PSS) parameters to find the reliable conditions. The proposed DTDNN algorithm apply tapped delay line memory to set the PSS. In this study, DTDNN consists of a DTDNN-identifier and a DTDNN-controller. The performance of the system with DTDNN-PSS controller is compared with a Recurrent Neural Network PSS (RNN-PSS) and Conventional PSS (C-PSS). The results show the effectiveness of DTDNN-PSS design, and superior robust performance for enhancement power system stability compared to other with different cases