RANCANG BANGUN MONITORING KINERJA SOLAR CELL MENGGUNAKAN SIMULINK

RANCANG BANGUN MONITORING KINERJA SOLAR CELL MENGGUNAKAN SIMULIN

PEMODELAN GUI BERBASIS QUADRATIC PROGRAMING UNTUK OPTIMASI PEMBANGKITAN PADA SISTEM SULSELRABAR

Dalam mengantisipasi order dari UP2B untuk beban tertentu selain beban maksimal, PLTU Barru harus mampu mengetahui unit mana yang lebih ekonomis untuk dioperasikan dengan beban lebih tinggi. Dimana nilai ekonomis dapat dilihat dari pemakaian batu bara yang lebih efisien. Hal tersebut bertujuan untuk PLTU Barru tetap dapat mengambil keuntungan lebih banyak disaat terdapat order beban selain beban maksimal dari UP2B. Dalam penelitian ini mambahas perbandingan metode ekonomi dispatch untuk memaksimalkan kondisi pada PLTU Barru yang tidak lagi di-order dispatcher secara maksimal. Sehingga operator PLTU Barru dapat menentukan pembagian alokasi daya yang di-order dispatcher ke dua unit pembangkit PLTU Barru. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode quadratic programing. Dasar dari perhitungan ialah menghitung terlebih dahulu karakteristik pemakaian bahan bakar unit pembangkit saat beroperasi dalam satu hari. Data utama yang diambil ialah data hasil produksi listrik yang dikeluarkan generator dan pemakaian bahan bakar diambil dari flow coal feeder. Berdasarkan hasil penelitian diketahui bahwa metode quadratic programing dapat menghemat biaya produksi Rp. 7,34 per KWH

PENINGKATAN STABILITAS SISTEM SULSELRABAR DENGAN DUAL INPUT POWER SYSTEM STABILIZER PADA KONTINGENSI N-1

Studi kontingensi system tenaga adalah hal yang sangat penting, karena sistem harus dirancang dan dioperasikan sehingga apabila terjadi kontingensi (N-1) atau lepasnya suatu elemen sistem baik generator maupun saluran transmisi tidak akan mengalami kehilangan beban. Penelitian tentang analisis kontingensi N-1 pada sistem tenaga listrik perlu dilakukan, karena memiliki karakteristik yang berbeda dengan kondisi saat sistem beroperasi secara normal. Ketidakstabilan sistem Sulselrabar dalam kondisi normal akan menjadi acuan bagi peneliti untuk membahas kondisi sistem saat sistem tidak beroperasi secara normal seperti kontingensi N-1. Analisis kontingensi N-1 di sini berada di tengah-tengah garis Sidrap-Maros. Garis tengah Sidrap-Maros adalah garis yang menghubungkan daerah-daerah pusat beban. Salah satu metode yang diusulkan disini adalah penambahan Dual Input Power System Stabilizer (DIPPS). Dari hasil simulasi didapatkan kinerja sistem Sulselrabar saat kontingensi N-1 lebih optimal dengan menggunakan DIPSS, hal tersebut ditinjau dari karakteristik osilasi kecepatan generator yang minimum, deviasi respon sudut rotor yang baik, serta nilai eigenvalue yang semakin negatif. Untuk membandingkan kinerja sistem yang diusulkan, digunakan PSS konvensional dengan satu input

Using Particle Swarm Optimization for Power System Stabilizer and energy storage in the SMIB system under load shedding conditions

Generator instability, which manifests as oscillations in frequency and rotor angle, is brought on by sudden disruptions in the power supply. Power System Stabilizer (PSS) and Energy Storage are additional controllers that enhance generator stability. Energy storage types include superconducting magnetic (SMES) and capacitive (CES) storage. If the correct settings are employed, PSS, SMES, and CES coordination can boost system performance. It is necessary to use accurate and effective PSS, SMES, and CES tuning techniques. Artificial intelligence techniques can replace traditional trial-and-error tuning techniques and assist in adjusting controller parameters. According to this study, the PSS, SMES, and CES parameters can be optimized using a method based on particle swarm optimization (PSO). Based on the investigation's findings, PSO executes quick and accurate calculations in the fifth iteration with a fitness function value of 0.007813. The PSO aims to reduce the integral time absolute error (ITAE). With the addition of a load-shedding instance, the case study utilized the Single Machine Infinite Bus (SMIB) technology. The frequency response and rotor angle of the SMIB system are shown via time domain simulation. The analysis's findings demonstrate that the controller combination can offer stability, reducing overshoot oscillations and enabling quick settling times.

DESIGN OF OPTIMAL PID CONTROLLER FOR THREE PHASE INDUCTION MOTOR BASED ON ANT COLONY OPTIMIZATION

Speed control of an induction motor is an important part of the operation of an induction motor. One method of regulating motor speed is the addition of a PID controller. PID parameters must be tuned properly to get the optimal speed. In this study, the PID controller tuning method uses an artificial intelligence method based on Ant Colony Optimization (ACO). ACO algorithm in an intelligent algorithm that is inspired by the behavior of ants looking for food sources in groups with traces of feromone left behind. In this study, food sources are represented as optimal parameters of PID. From the computational results obtained optimal parameters respectively, P (Proportional) 0.5359, I (Integral) 0.1173, D (Derivative) 0.0427. ACO computing found the optimal parameters in the 21st iteration with a minimum fitness function of 11.8914. Case studies are used with two variations of the speed of the induction motor input. With optimal tuning, the performance of the induction motor is increasing, marked by a minimum overshoot of 1.08 pu and a speed variation of both overshoots of 1,201 pu, whereas without control 1.49 pu and 1.28 pu, as well as with PID trial control of 1.22 pu and 1.23 pu respectively. The benefits of this research can be used as a reference for the operation of induction motors, by tuning the Ant Colony intelligent method for the PID controller in real-time with the addition of microcontroller components

Pemodelan Peramalan Beban pada System Sulselrabar Menggunakan Tipe-2 Logika Fuzzy

Penelitian ini mengusulkan pendekatan pemodelan untuk peramalan beban jangka pendek 24 jam berdasarkan logika fuzzy tipe-2. Dalam penelitian ini didapatkan suatu pendekatan dalam merancang model peramalan beban, dimana sebelumnya masih menggunakan logika fuzzy konvensional. Implementasi peramalan beban pada penelitian ini dilakukan pada sistem kelistrikan 150 kV Sulselrabar. Sistem kelistrikan Sulselrabar dalam perkembangannya mengalami perkembangan yang pesat, oleh karena itu diperlukan suatu penelitian yang dapat meningkatkan performansi sistem tersebut, salah satunya adalah studi peramalan beban jangka pendek. Sebagai data input digunakan data beban dari tahun 2010 sampai dengan tahun 2016 pada hari yang sama yaitu tanggal 8 Januari. Untuk melihat keakuratan hasil, dilakukan dua pendekatan, yaitu logika fuzzy tipe-1 yang dimodelkan menggunakan Simulink dan logika fuzzy tipe-2 dengan menggunakan m-file Matlab. Dari hasil analisis diperoleh Mean Percentage Error (MAPE) paling kecil dengan menggunakan metode Fuzzy Logic Type-2, dibandingkan dengan metode Fuzzy Logic Type-1. Dimana, MAPE untuk metode fuzzy logic tipe-1 adalah 2.1%, dan dengan menggunakan metode logika fuzzy tipe-2, MAPE adalah 1.7%

BAT ALGORITHM IMPLEMENTATION TO OPTIMALLY DESIGN THE STABILIZER POWER SYSTEM ON THE SUPPA GENERATOR

One of the control devices that can be used to strengthen the performance of PLTU Suppa is the installation of Power System Stabilizer. The problem of using Power System Stabilizer (PSS) in generator excitation is how to determine the optimal PSS parameter. To overcome these problems, the authors use a method of intelligent bats to design PSS. Bat's algorithm will work based on the specified destination function, which is an Integral Time Absolute Error (ITAE). In this research, we will see the deviation response of velocity and the rotor angle of the suppa generator in case of interference. The results of the analysis show that the uncontrolled system produces oscillation overshoot speed of -0.02437 pu to 0.006517 pu, conventional PSS about -0.02186 pu to 0.004623 pu and with PSS Bat overshoot of -0.01507 pu up to 0.0006223 pu. A loop for rotor angle response shows good results with reduced oscillation and rapidly leading to steady-state conditions. From the analysis results can be concluded, the performance of suppa generator is increased with the installation of Power System Stabilizer with optimal PSS parameters, with parameters respectively Kpss = 32.2077, T1 = 0.0173, T2 = 0.0401, T3 = 0.9174, T4 = 1.2575

PEMODELAN IDENTIFIKASI PEMAKAIAN BEBAN SOLAR PANEL BERBASIS ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

PEMODELAN IDENTIFIKASI PEMAKAIAN BEBAN SOLAR PANEL BERBASIS ARTIFICIAL NEURAL NETWOR

OPTIMAL DESIGN PSS-PID CONTROL ON SINGLE MACHINE INFINITE BUS USING ANT COLONY OPTIMIZATION

Optimization of the controller in a generator can improve system performance. The right parameter optimization is needed to get the optimal performance from the controller. The application of the artificial intelligence method as a parameter optimization method is proposed in this study. By using the smart method based on Ant Colony, the optimal PSS-PID parameters are obtained. With optimal tuning, the system gets optimal Single Machine Infinite Bus (SMIB) system frequency and rotor angle response, indicated by the minimum overshot system response. The SMIB system's stability will be tested. A case study of adding and reducing loads is used, with the proposed control method PSS-PID being optimized using Ant Colony. Based on the analysis using the proposed PSS-PID control, we get the minimum overshoot for the frequency response and rotor angle of the SMIB system. When the load changes at 20 seconds, using the PSS-PID control scheme, the minimum overshoot is -4.316e-06 to 7.598e-05 pu with a settling time of 22.01s. For the rotor angle overshoot response, using the PSS-PID control scheme, the minimum overshoot is -0.01113 to -0.009669 pu with a settling time of 22.36s

Penempatan Power Sistem Stabilizer (PSS) menggunakan Cuckoo Search Algorithm (CSA) pada sistem kelistrikan interkoneksi 150 kV Sulawesi Selatan, Tenggara, dan Barat (Sulselrabar)

Perubahan beban pada sebuah sistem tenaga listrik yang terjadi secara tiba-tiba maupun periodik dapat menyebabkan gangguan dinamik pada sebuah sistem tenaga listrik. Gangguan ini pada sistem tidak dapat direspon dengan baik oleh generator, sehingga dapat mempengaruhi kestabilan dinamik sistem, seperti terjadinya osilasi kecepatan dan sudut rotor. Untuk mengatasi hal ini, diperlukan kontroler tambahan Power Sistem Stabilizer (PSS). Dalam masalah penggunaan PSS ini, ada beberapa masalah yang sering muncul, yaitu penempatan dan penalaan parameter PSS yang tepat. Untuk mengatasi masalah desain PSS tersebut penulis menggunakan metode komputasi cerdas (Computational Intelligence) dalam hal ini kecerdasan burung cuckoo, Cuckoo Search Algorithm (CSA), untuk memperoleh kinerja optimal dari PSS yang tepat dalam mengatasi permasalah kestabilan di sistem 150 kV Sulselrabar. Dalam penelitian ini ada dua studi kasus yang digunakan untuk meninjau kinerja dari sistem yaitu : kondisi sistem normal dan kondisi kontingensi N-1 (Contingency N-1) pada saluran Sidrap - Maros. CSA merupakan salah satu metode cerdas yang mengadopsi perilaku atau kebiasaan hidup sehari-hari burung cuckoo yang sangat parasit menempatkan telurnya. Kebiasaan parasit ini diadopsi dan digunakan untuk menyelesaikan sebuah permasalahan optimisasi. Selain itu metode ini merupakan algoritma heuristik baru yang berdasarkan hasil studi awalnya menunjukkan performansi pencarian yang lebih bagus dari algoritma heuristik lain seperti Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) maupun Algoritma Genetik (GA). Dari hasil simulasi untuk dua studi kasus yang digunakan, didapatkan penempatan optimal PSS yang sama pada 14 Generator, yaitu pada generator Bakaru, Pinrang, Pare-Pare, Suppa, Barru, Tello, Tello Lama, Sungguminasa, Bulukumba, Sinjai, Soppeng, Sengkang, Makale, dan Palopo berdasarkan nilai damping minimum. Di mana untuk nilai damping minimum dengan 14 PSS pada studi kasus pertama sebesar 0,6033 dan 0,6114 untuk studi kasus kedua. Selain itu didapatkan, peningkatan eigenvalue dan penurunan overshoot osilasi kecepatan dan sudut rotor generator. ======================================================================================================= The load changing in electrical power system that occurs suddenly or periodic, can cause dynamics disturbance in a power system. The disturbances in the system can’t respond by generator, so it can affect dynamic stability of system, such as speed and rotor angle oscillation. To solving this problems, we need additional controllers using Power System Stabilizer (PSS). There are some problems the application of PSS that often arise, those are the placement and tuning parameters of PSS. To solving the problems of PSS designs here, the authors use Computational Intelligence method, in this case the intelligence cuckoo, Cuckoo Search Algorithm (CSA), to obtain the optimal performance of the PSS for solving stability problems in 150 kV Sulselrabar system. In this study, there are two case studies that used to review the performance of the system, namely: normal conditions and contingency N-1 condition in Sidrap-Maros lines. CSA is one of the intelligent methods that inspired from behaviors or habits of daily living cuckoo’s that very parasite to lay their eggs. The parasitic habits adopted and used to solve optimization problems. Moreover this method is a new heuristic algorithm based on the results of initial studies show a better search performance than other heuristic algorithms like Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic Algorithm (GA). From the simulation results of the two case studies that used, obtained the same optimum placement of PSS at 14 Generator, which is in the Bakaru, Pinrang, Pare-Pare, Suppa, Barru, Tello, Tello Lama, Sungguminasa, Bulukumba, Sinjai, Soppeng, Sengkang, Makale, and Palopo generator based on the minimum damping. Where the values of minimum damping with 14 PSS are 0.6033 for the first case study and 0.6114 for the second case study. In addition from the simulation results, get improvement of the eigenvalues, decreased speed and rotor angle oscillation of generators