program doktor jurusan teknik elektro program...

PROGRAM DOKTORJURUSAN TEKNIK ELEKTROPROGRAM PASCASARJANAINSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER15 Oktober 2011

Oleh: I Made GinarsaNRP: 2207 301 005

PRESENTASI UJIAN TERTUTUP

LATAR BELAKANG

Beban (industri,komersial & perumahan) pada STL berkembang sangat cepat

Sementara, pembangunan pembangkit & transmisi sangat lambat, karenaalasan ekonomi dan lingkungan

LATAR BELAKANG (Lanj....)

Situasi ini membuat sistem yang ada dioperasikan pada kondisi kritismendekati daerah stabilitasnya

STL yang dioperasikan pada daerah kritis membangkitkan fenomena yang bersifat nonlinear seperti chaos dan voltage collapse

1. Pemodelan STL yang mampu menghasilkan voltage collapse. (Chiang dkk, 1990)

2. Model pendekatan untuk membangkitkan chaos (Ajarapu dan Lee, 1992; Chiang dkk, 1993)

3. Desain kontroler komposit (KK) untuk mengendalikan chaos dan voltage collapse pada STL (Wang, 1993)

4. Neural network digunakan untuk menstabilkan dan men-tracking chaotic orbit. (Konishi dan Kokame, 1995)

5. Review teori chaos dan penerapannya pada berbagai bidang ilmu. (Ding dkk, 1997)

6. FACT (SVC) digunakan untuk meredam bifurkasi dan chaos pada STL. (Srivastava & Srivastava, 1998)

7. Kontroler ANFIS digunakan untuk meredam frekuensi rendah pada STL. (Sobha dkk, 2007)

8. Kontroler NARMA-L2 digunakan untuk kendali chaos & voltage collapse. (Ginarsa dkk)

9. Kontroler PID yang dioptimisasi PSO digunakan untuk sistem AVR. (Mukherjee Goshal, 2008)

10. KK-SVC berbasis-ANFIS digunakan untuk kendali chaos & voltage collapse. (Ginarsa dkk)

11. KK berbasis-ANFIS digunakan untuk kendali chaos pada STL. (Ginarsa dkk, 2009)

12. KK-PID-SVC berbasis-ANFIS digunakan perbaikan respons tegangan transient. (Ginarsa dkk, 2010;2011)

SEJARAH PENGENDALIAN CHAOS DAN VOLTAGE COLLAPSE

1.2 RUMUSAN MASALAH

MENGAPA CHAOS DAN VOLTAGE COLLAPSE BISA MUNCUL PADA STL?

KELAKUAN KUALITATIF APA SAJA YANG MUNCUL PADA STL, APA AKIBATDARI MUNCULNYA KELAKUAN‐KELAKUAN TERSEBUT?

BAGAIMANA CARA MENGEDALIKAN DAN MENEKAN CHAOS ,VOLTAGE COLLAPSE DAN KELAKUAN LAINNYA SECARA EFEKTIF?

BAGAIMANA MENGENDALIKAN TEGANGAN BEBAN SUPAYA MAMPUBERADA PADA NILAI SETING (SEKITAR NILAI REFERENSI)?

BAGAIMANA KONTROLER MAMPU MEMPERBAIKI RESPONS TRANSIENTTEGANGAN BEBAN UNTUK BEBAN REAKTIF REAL DAN KOMPLEKS?

1. 3 TUJUAN DAN KEGUNAAN PENELITIAN

1.3.1 TUJUAN

MEMPEROLEH MODEL STL YG MEMUNCULKAN CHAOS DAN VOLTAGE COLLAPSE

MENGKLASIFIKASIKAN KELAKUAN STL SECARA KUALITATIF.

MEMPEROLEH KONTROLER KOMPOSIT UNTUK MENGENDALIKANCHAOS DAN VOLTAGE COLLAPSE PADA STL

MEMPEROLEH MODEL KK‐SVC BERBASIS‐ANFIS UNTUK MENGEN‐DALIKAN TEGANGAN BEBAN SUPAYA BERADA PADA NILAI SETING

MEMPEROLEH MODEL KK‐SVC DENGAN LOOP‐PID UNTUK MEMPERBAIKI RESPONS TRANSIENT TEGANGAN BEBAN.

1. 3 TUJUAN DAN KEGUNAAN PENELITIAN

1.3.2 KEGUNAAN

PENELITIAN INI BERGUNA UNTUK MEMPEROLEH INFORMASI TENTANG KELAKUANSECARA KUALITATIF STL PADA KEADAAN KRITIS.

KONTROLER INI MAMPUMEMBANTU OPERASI STL PADA BEBAN KRITIS

KONTROLER INI BERGUNA UNTUK MENGENDALIKAN TEGANGAN BEBANPADA NILAI SETING. KONTROLER INI MAMPU MEMPERBAIKI RESPONS TEGANGAN TRANSIENT DAN MAMPU BEKERJA UNTUK BEBAN REAKTIF,REAL DAN KOMPLEKS.

PENELITIAN INI BERGUNA UNTUK PENGEMBANGAN ILMU T. ELEKTRO

1. 4 KONTRIBUSI DAN ORISINALITAS

1.4.1 KONTRIBUSI

KONTRIBUSI PENELITIAN INI ADALAH PENGENDALIAN CHAOS DANVOLTAGE COLLAPSE PADA STL MENGGUNAKAN KONTROLER KOMPOSIT‐SVC BERBASIS‐ANFIS. SELANJUTNYA, RESPONS TRANSIENT TEGANGAN MAMPU DIPERBAIKI MENGGUNAKAN LOOP‐PID .

1.4.2 ORISINALITAS

MEMBERIKAN METODE BARU UNTUK MENGENDALIKANCHAOS DAN VOLTAGE COLLAPSE PADA SISTEM TENAGA LISTRIKMENGGUNAKAN KK‐SVC BERBASIS‐ANFIS. SELANJUNTYA,KK‐SVC DIGABUNG DENGAN LOOP‐PID YANG BERFUNGSI UNTUKMEMPERBAIKI RESPONS TRANSIENT TEGANGAN BEBAN.

BATASAN PENELITIAN INI

Karena keterbatasan sumber daya dan waktu yang kami miliki maka Penelitian ini dibatasi sebagai berikut:

Sistem tenaga listrik yang digunakan dalam penelitian ini adalah stl 3 buspada operasi beban berat(kritis).

Untuk membankitkan phenomena nonlinear pada model STL, maka kecepatan rotor (DE) diambil sebagai perubahan kondisi awal . Sedangkan,Sudut rotor, sudut dan magnitude tegangan beban dianggap tetap.Dan beban reaktif diambil sebagai parameter .

Pengujian STL untuk gangguan DE dibatasi sebesar 1,35 rad s1. Pegujian untuk beban reaktif, real dan kompleks dibatasi sebesar j0,20 ;0,22 dan 0,17+j0,17 pu.

ROADMAP PENELITIAN

MODEL SISTEM TENAGA LISTRIK DAN KONTROLER BERBASIS-ANFIS BAB II

MODEL SISTEM TENAGA LISTRIK

MODEL MESIN SINKRON

MODEL SALURAN TRANSMISI/DISTRIBUSI

MODEL BEBAN

MODEL MESIN SINKRON TERHUBUNG KE BUS TAK-BERHINGGA

MODEL SALURAN PENDEK

MODEL BEBAN DENGAN DAYA TETAP

MODEL SALURAN MENENGAH

MODEL SALURAN PANJANG

MODEL BEBAN DENGAN ARUS TETAP

MODEL BEBAN DENGAN IMPEDANSI KONSTAN

Y0

VL

ImI0

L

E0

V mmYm m

Q1d

P1d

BUS BEBAN

INFINITE BUS BUS MESIN

SISTEM TENAGA LISTRIK

STABILITAS PADA SISTEM TENAGA LISTRIK

SISTEM NONLINEAR

TEORI BIFURKASI

SISTEM DINAMIK

SISTEM LINEAR

CHAOS DAN VOLTAGE COLLAPSE

CHAOS PADA SISTEM 1-DIMENSI



CHAOS PADA STL

LOGISTIC MAP

HENON MAP

SISTEM LORENZ

CHAOSDAN VC PADA STL

KONTROLER KOMPOSIT‐SVC BERBASIS ANFIS

PROSES PELATIHAN UNTUK MENDAPAT PARAMETER ANFIS

KK‐SVC BERBASIS‐ANFIS

KK‐PID‐SVC BERBASIS‐ANFIS

KONTROLER KOMPOSIT (KK)

STATIC VAR COMPENSATOR (SVC)

LOOP-PID

KONTROLER KONVENSIONAL

KONTROLER BERBASIS-ANFIS

PEMODELAN STL YANG MAMPU MEMBANGKITKAN KELAKUAN NONLINEAR ADALAH:

1. MODEL TERPERINCI (MODEL I) (Chiang dkk, 1990)Model terperinci diambil dari Pers. (2.14-2.22)

2. MODEL PENDEKATAN (MODEL II)

BAB III

Y0 Ym V0 Vm 0 m Pm20,0 5,0 1,0 1,0 5,0 5,0 1,0M D Kp Kpv Kq Kqv Kqv20,3 0,05 0,4 0,3 0,03 2,8 2,1C P0 P1d Q0 Q1d T -

12,0 0,6 0,0 1,3 0,0 8,5 -

TABEL 3.1

FENOMENA CHAOS DAN VOLTAGE COLLAPSEPADA SISTEM TENAGA LISTRIK

PERSAMAAN UNTUK KEDUA MODEL STL ADALAH:

MODEL TERPERINCI Sudut rotor

Kecepatan rotor

Sudut tegangan

Magnitude tegangan

MODEL PENDEKATAN Sudut rotor

Kecepatan rotor

Sudut tegangan

Magnitude tegangan

FENOMENA CHAOS DAN VOLTAGE COLLAPSEPADA STL MODEL TERPERINCI

Kondisi awal I: [0,2 DE 0,3 0,97]

CHAOS CHAOS

EP (Equilibrium point) Respons temporal EP

Beban reaktif (1): j10,89 pu

Gamb. 3.2Gamb. 3.1

Gamb. 3.3 Gamb. 3.4

Bentuk kelakuan chaotic dan equilibriup point (EP) pada bidang fasaakibat dari perubahan distubing of energy (DE) pada sistem tenaga listrik

Kondisi awal I: [0,2 DE 0,3 0,97] Beban reaktif (1): j10,89 pu (Lanj...)

Kelakuan STLakibat perubahan beban reaktif

Kondisi awal I: [0,2 1,2 0,3 0,97]

1: j10,898 pu

Chaos tovoltagecollapse(CVC)

Kondisi awal II: [0,2 DE 0,2 0,98] 1: j10,898 pu

EP (Equilibrium point)

Respons temporal EP

Gamb. 3.5

Bentuk temporal respons dari voltagecollapse (VC) akibat dari perubahan DE.

Gamb. 3.6

Gamb. 3.7

Gamb. 3.8

Bentuk bidang fasa dan temporal responsdari EP akibat dari perubahan DE.

KELAKUAN CHAOS TO EQUILIBRIUM POINT (CEP) PADASTL AKIBAT PERUBAHAN DAYA REAKTIF

CHAOS TO EQUILIBRIUM POINT (CEP) RESPONS TEMPORAL CEP1: j10,8942272202059997 pu

Gamb. 3.9 Gamb. 3.10

RESPONS TEMPORAL CVC

1: j10,8942272202060009 pu

Gamb. 3.11

CHAOS

1: j10,894227220205 pu

Gamb. 3.12

KELAKUAN NONLINEAR YANG LAIN DIAKIBATKAN OLEH PERUBAHAN DAYA REAKTIF

KELAKUAN NONLINEAR YANG LAIN YANG DIAKIBATKAN OLEH PERUBAHAN BEBAN REAKTIFPADA MODEL TERPERINCI (LANJ....)

CVC terjadi pada waktu 410,3102 s VOLTAGE COLLAPSE (VC)

Lima kelakuan secara kualitatif pada model terperinci

Equilibrium point (EP)

Chaos

Chaos to equilibrium point (EP)

Chaos to voltage collapse (EP)

Voltage collapse (CV)

Gamb. 3.13 Gamb. 3.14

KELAKUAN NONLINEAR SECARA KUALITATIF PADA STLMODEL PENDEKATAN

EP (Equilibrium point) Respons temporal EP

Gamb. 3.15Gamb. 3.16

CHAOS TO EQUILIBRIUM POINT (CEP) RESPONS TEMPORAL CEP

Gamb. 3.17Gamb. 3.18

Bentuk kelakuan equilibriup point (EP) dan CEP pada bidang fasa danRespons temporal akibat dari perubahan daya reaktif pada model pendekatan

KELAKUAN NONLINEAR SECARA KUALITATIF PADA STL AKIBAT PERUBAHAN DAYA REAKTIFUNTUK MODEL PENDEKATAN

CVC terjadi pada waktu 1074,4254 sCHAOS

Lima kelakuan secara kualitatif pada model pendekatan

Equilibrium point (EP)

Chaos

Chaos to equilibrium point (EP)

Chaos to voltage collapse (EP)

Voltage collapse (CV)

Gamb. 3.19 Gamb. 3.20

DESAIN KONTROLER KOMPOSIT‐STATIC VAR COMPENSATOR KK‐SVC BERBASIS‐ANFIS

BAB IV

1. Alat yang diperlukan: buku teks, jurnal, makalah dan laporan disertasi , teori chaos, voltage collapse, teori fuzzy, PID, JST, neuro-fuzzy

2. Perangkat keras (hardware): PC Intel core 2 duo E6550 @ 2.33 GHz, RAM 4 Gb dan HD 120 Gb

3. Perangkat lunak (software): Matlab/Simulink V. 7.6.0.324 (R2008b)

4. Bahan yang dibutuhkan adalah parameter-parameter STL yang ada pada Tabel 3.1

ALAT DAN BAHAN PENELITIAN

LANGKAH-LANGKAH PENELITIAN

1. Membangun model simulink dari STL

2. Mendesain model Simulink dari kontroler komposit

3. Mendesain model Simulink dari SVC

4. Mendesai n model Simulink dari loop-PID

5. Mendesain kontroler berbasis-ANFIS dan melakukan pelatihan untuk masing-masing kontroler

Model Simulink untuk Bagian Sudut Tegangan

Model Simulink untuk Bagian Kecepatan dan Sudut Rotor

Gamb. 4.1

Gamb. 4.2

Sudut rotor

Diagram blok ini adalah representasidari Pers. (2.19) dan (2.20) yang merep‐

resentasikan interaksi tosi mekanik dan elektromekanik dalam sebuah generator.Input dari blok ini adalah admitansi Y0,

Tegangan bus mesin dan bus tak‐berhingga, sudut tegangan bus mesin dan bus tak‐berhingga,

Output‐nya adalah sudut rotor dan kecepatan rotor.

Kecepatan rotor

Diagram blok ini adalah representasidari Pers. (2.21). Blok ini berguna

Untuk mengkomputasi sudut tegangan.Output‐nya adalah sudut tegangan.

Model Simulink STL dan KK-SVC KONVENSIONALKONTROLER KOMPOSIT‐SVC

Linear Nonlinear

Kontroler komposit

SVC PengukuranKontroler

KONTROLER KOMPOSIT‐SVC BERBASIS‐ANFIS

SVC‐ANFIS Multiflexer Pengukuran

Kontroler KompositANFIS

Model Simulink untuk kontroler komposit (KK), PID dan SVC konvensional

KONTROLERKOMPOSIT

KONTROLERLOOP-PID

SVC

Gamb. 4.4

Gamb. 4.5

Gamb. 4.8

KK berfungsi untuk mengendalikanchaos & voltagecollapse pd STL

PID berfungsi untuk memperbaiki responstegangan transient

SVC berfungsi untuk mengendalikantegangan pada suatunilai seting walaupunbeban ber-ubah2.

Model Simulink untuk KK-SVC Berbasis-ANFIS

MODEL SIMULINK DARI KK MODEL FUZZY SUGENO DARI KK

MODEL SIMULINK DARI SVC MODEL FUZZY SUGENO DARI SVC

Pelatihan kontroler komposit (KK) berbasis-ANFIS

Diagram blok KK

Struktur dari fuzzy Sugeno dari KK Hubungan antara fungsi keanggotaan input-output untuk KK

Langkah-langkah pelatihan KK-ANFIS1. Data diambil dari KK konvensional2. Membentuk matriks data dari data kec.

rotor, derivatifnya dan sinyal kontrol (cs).3. Melatih kontroler dengan ANFIS editor4. Pemilihan fungsi keanggotaan input/output5. Optimisasi parameter dilakukan menggunakan

LSE dan backpropagation

MODEL BASIS-ATURAN DAN BENTUK PERMUKAAN KONTROL UNTUK KK

MODEL BASIS-ATURANUNTUK KK

PERMUKAAN KONTROLUNTUK KKKK mempunyai 2 bukit (nilai max) dan

2 lembah (nilai min). Bukit 1 dicapai pd Nilai 0,013 ketika kec rotor dan derivative‐nya‐0,18 rad s‐1 dan ‐0,52 rad s‐2. Bukit 2 dicapaiPada 0,008 ketika kec. Rotor & derivatifnyaPada nilai 0,05 rad s‐1 dan 1,0 rad s‐2.

Lembah 1 dicapai pada -0,03; ketika kec. Rotordan derivative-nya sebesar -0,18 rad s-1 dan 1,0 rad s-2. Lembah 2 dicapai pada -0,022; ketikakec. rotor & derivative-nya sbsar 0,21 rad s-1

dan -0,64 rad s-2.

Desain SVC berbasis-ANFIS STRUKTUR JARING ANFIS DARI SVC

FUNGSI KEANGGOTAAN INPUT-OUTPUT DARI SVC

MODEL FUZZY SUGENO UNTUK SVC

BASIS-ATURANUNTUK SVC

PERMUKAAN KONTROLUNTUK SVC

Kurva susceptansi SVC dimulai dari 0,0; ketika Tegangan pengukuran berjalan datar (dari 1,96 s/d 1,94 pu), kemudian naik landai(1,94 s/d 1,92 pu) pada BSVC 0,02 pu. KemudianNaik kembali secara tajam (dari 1,92 s/d 1,902 pu)pada nilai BSVC = 0,13 pu. Kemudian naik Secara landai dan akhirnya mendatar (dari 1,902 s/d 1,88 pu) dan mencapai puncak pada BSVC 0,141 pu.

Permukaan kontrol dilihat dari sisi sudut teganganKurva ini dimulai dari sudut tegangan 0,2 rad pada Nilai BSVC 0,012 pu. Kurva naik secara landai (0,2 – 0,184 rad), BSVC mencapai nilai 0,025 pu. Gamb. 4.28

Dari kedua model yang telah dibahas pada Bab III yaitu model terperinci dan model pendekatan maka model terperinci dipakai untuk diaplikasikan dengan kontroler.

1. Model terperinci dipilih karena model memberikan respons settling time lebih kecil dari 20 s.2. Model terperinci mampu mengatasi gangguan DE dan beban reaktif pada 1,35 rad s1 dan j0,20 pu

PENGENDALIAN CHAOS DAN VOLTAGE COLLAPSEPADA SISTEM TENAGA LISTRIK

BAB V

Untuk menguji kemampuan KK-SVC berbasis-ANFIS maka dilakukan dengan 2 skenario.

1. Skenario 1, menguji (STL +kontroler) dengan gangguan DEpada tegangan referensi (V ref ): 0,98; 0,985 ; 0,99; 0,995 pu

2. Skenario 2, menguji STL dengan gangguan beban reaktifpada tegangan referensi 0,98; 0,985 ; 0,99; 0,995 puBeban real dan kompleks pada tegangan referensi 0,98.

STL yang dilengkapi dengan kontroler komposit (KK) konvensional diuji dengan Skenario 1: Gangguan DE Skenario 2: Gangguan daya reaktif

Unjuk kerja (STL +KK konvensional) mengahadapi gangguan beban reaktifdibandingkan dengan STL tanpa kontroler

Beban dasar sebesar j10,896 pu Beban maksimum sebesar j11,283 puMargin pembebanan diperoleh sebesar j0,386 pu

Tegangan beban bervariasi dari 1,1 s/d 0,96 pu.

Gamb. 5.1

Unjuk Kerja STL dengan kontroler komposit (KK)

0 5 10 150.85

0.9

0.95

1

1.05

1.1

1.15

waktu (dt)

VL (p

u)

Kontroler komposit (KK)

0 = 0,6+j10.89 pu

VL = 1,086433 pu

Vmin

tst

DE: 1,2744 rad/dtDE: 1,30 rad/dtDE: 1,325 rad/dtDE: 1,35 rad/dt Gangguan DE

Gangguandaya reaktif

Dengan kenaikan beban reaktif menimbulkanvariasi respons temporal tegangan beban.Tegangan beban dan tegangan minimum semakin turun. Settling time semakin lama.

Dengan kenaikan DE menghasilkantegangan minimum semakin turun.VL tetap pada 1,086433 pu.Settling time semakin lama.

Gamb. 5.2

Gamb. 5.3

Trajektori dari bidang magnitude-sudut tegangan untukgangguan DE 1,2744 rad s1 dan waktu penyalaan SVC 1,92 s

Trajektori phase-planeuntuk gangguan DE

Respons temporaluntuk gangguan DE

Unjuk kerja (STL +KK-SVC Berbasis-ANFIS

Trajektori dari magnitude-sudut tegangan Mampu mencapai equilibrium point (EP) pada titik (0,98 pu; 0,16 rad).

Respons temporal untuk gangguan DE yang bervariasi menghasilkan tegangan beban sebesar 0,98 pu.

Gamb. 5.4

Gamb. 5.5

Respons Tegangan Transient pada Gangguan DETegangan Referensi 0,985 pu


Grafik susceptansi,daya reaktif dansudut tegangan

terhadap beban reaktif

Semakin besar beban yang dipaksakan pd STLmaka susceptansi SVC dan daya reaktif yangdisuplai oleh SVC semakin besar. Sudut tegananmenurun secara landai.BSVC maks = 0,339257 pu.QSVC maks = 0,330193 pu.L min = 0,110457 rad.

Gamb. 5.6

Gamb. 5.7

Respons temporal tegangan beban saat diinjeksikan beban reaktif untuk tegangan referensi 0,985 pu

Respons temporal tegangan beban untuk beban reaktifpada tegangan referensi 0,985 pu

Semakin besar beban yang dipaksakanpd STL maka tegangan minimum yang Dihasilkan semakin menurun. Settling timesemakin lama.

Gamb. 5.8

Unjuk kerja KK-SVC berbasis-ANFIS pada tegangan referensi 0,99 pu


Grafik susceptansi, daya reaktif dansudut tegangan terhadap beban reaktif


Gamb. 5.9

Gamb. 5.10

Respons temporal tegangan beban saat diinjeksikan beban reaktif pada referensi 0,99 pu

Respons temporal tegangan beban untuk beban reaktif

pada tegangan referensi 0,99 pu

Semakin besar beban yang dipaksakanpd STL maka tegangan minimum yang dihasilkan semakin menurun. Settling timesemakin lama.

Gamb. 5.11

Unjuk Kerja KK-SVC Berbasis-ANFIS pada Tegangan Referensi 0,995 pu


Grafik susceptansi,daya reaktif dansudut tegangan

terhadap beban reaktif


Gamb. 5.12

Gamb. 5.13

Respons temporal tegangan beban untuk beban reaktifpada tegangan referensi 0,995 pu

Respons Temporal KK-SVC Berbasis-ANFIS pada Tegangan Referensi 0,995 pu

Semakin besar beban yang dipaksakanpd STL maka tegangan minimum yang Dihasilkan semakin menurun. Settling timesemakin lama.

Gamb. 5.14

Unjuk Kerja KK-SVC Berbasis-ANFIS pada Beban Reaktif, Real dan Kompleks

Grafik susceptansi,terhadap beban reaktif,real dan kompleks

Grafik daya reaktif yang disuplai SVC ke jaring STLterhadap beban reaktif,

real dan kompleks

Semakin besar beban yang dipaksakan pd STLmaka susceptansi SVC semakin besar pula.BSVC maks = 0,237690 pu–> beban reaktif.BSVC maks = 0,028174 pu–> beban real.BSVC maks = 0,2174890 pu–> beban kompleks.

Semakin besar beban yang dipaksakan pd STLMaka daya reaktif yang disuplai SVC ke jaringSTL semakin besar pula.QSVC maks = 0,228942 pu–> beban reaktif.QSVC maks = 0,027062 pu–> beban real.QSVC maks = 0,208881 pu–> beban kompleks.

Gamb. 5.15

Gamb. 5.16

Grafik sudut teganganterhadap beban reaktif,

real dan kompleks

Unjuk Kerja KK-SVC Berbasis-ANFIS pada Beban Reaktif, Real dan Kompleks untuk sudut tegangan

Semakin besar beban yang dipaksakan pd STLmaka sudut tegangan semakin turun.L min = 0,117317 rad–> beban reaktif.L min = 0,122527 rad–> beban real.L min = 0,113130 rad–> beban kompleks.

Gamb. 5.17

STL yang dilengkapi dengan kontroler dan diganggu dengan DE

PERBAIKAN RESPONS TEGANG TRANSIENT MENGGUNAKANKONTROLER LOOP‐PID UNTUK PENGENDALIAN CHAOSDAN VOLTAGE COLLAPSE PADA SISTEM TENAGA LISTRIK

Respons temporaltegangan beban

ketika DE = 1,2744 rad s1

Respons temporaltegangan beban

ketika DE = 1,35 rad s1

BAB VI

Gamb. 6.1

Gamb. 6.2

Perbaikan Respons Tegangan TransientPada Beban Reaktif, Real dan Kompleks

Gamb. 6.3

Gamb. 6.4

Perbaikan respons transient diperolehdengan kenaikan tegangan minimummenjadi 0,9435 pu. Settling timediperoleh yang paling pendekpada waktu 7,01 s.


Perbaikan Respons Tegangan TransientPada Beban Kompleks

Gamb. 6.5


1. STL yang beroperasi pada beban kritis memunculkan gejala osilasi nonlinear yang secara kualitatif dapat dibedakan menjadi lima yaitu: equilibrium point (EP), chaos to equilibrium point (CEP), chaos to voltage collapse (CVC), chaos dan voltage collapse.Kalau hal ini tidak mampu diatasi secara tepat dan cepat maka akan menimbulkan blackout.

2. Kontroler komposit (KK) mampu mengatasi chaos dan VC pada STL. Tetapi kontroler ini belum mampu mengendalikan tegangan beban pada suatu nilai seting. Tegangan bebanmasih bervariasi sesuai dengan besarnya beban reaktif.

3. KK‐SVC berbasis‐ANFIS (Usulan pertama) mampu memperbaiki tegangan pada suatunilai seting melalui pengaturan susceptansi SVC (BSVC). Pada beban reaktif j0,12; real 0,12dan kompleks 0,12+j0,12 pu memerlukan nilai BSVC sebesar j0,1410; j0,0175 dan j0,1539 pu.

4. KK‐PID‐SVC berbasis‐ANFIS mampu memperbaiki respons tegangan transient. Perbaikan respons ini diperoleh dengan kenaikan tegangan minimum sebesar 0,9435 pudan settling time diperpendek menjadi 7,01 s.

Kesimpulan

1. Ginarsa, I M., Soeprijanto, A., Purnomo,M.H., Kontrol chaos dan voltage collapse dalam sistem tenaga listrikmenggunakan Nonlinear Auto regressive Moving Average‐Neural Networks (NARMA‐NN) (Accepted),Jurnal Ilmu Dasar, Univ. Jember.

1. Ginarsa, I M., Soeprijanto, A., Purnomo,M.H., Controlling chaos and voltage collapse using ANFIS‐basedComposite Controller‐Static Var Compensator (CC‐SVC) in power systems (under review), Jurnal IJEPES.

2. Ginarsa, I M., Soeprijanto, A., Purnomo,M.H., Syafaruddin, Hiyama, T.(2011) Improvement of Transient Voltage Responses Using an Additional PID‐loop on ANFIS‐based Composite Controller‐SVC (CC‐SVC) to ControlChaos and Voltage Collapse in Power Systems, IEEJ Trans. on Power and Energy, Vol. 131, No. 10, pp. 837‐849.

.

HASIL YANG TELAH DICAPAI SELAMA MELAKUKAN PENELITIAN INI

Seminar Nasional

Seminar Internasional

Jurnal Nasional Terakreditasi

Jurnal Internasional Terindeks Scopus

1. Ginarsa, I M., Soeprijanto, A., Purnomo,M.H., Implementasi model klasik untuk indentifikasi chaotic dalamsistem tenaga listrik akibat gangguan energi (2008b), Proceedings of SITIA 9th ITS, Surabaya, pp. 508‐513.

1. Ginarsa, I M., Soeprijanto, A., Purnomo,M.H., Modelling of chaotic behavior in power systems usingrecurrent neural networks (2008a), Proceedings of ICACIA UI, Jakarta, pp.51‐56.

2. Ginarsa, I M., Soeprijanto, A., Purnomo,M.H., Controlling chaos using ANFIS‐based Composite Controller(ANFIS‐CC) in power systems (2009), Proceedings of ICICI‐BME ITB, Bandung.

3. Ginarsa, I M., Soeprijanto, A., Purnomo,M.H., Syafaruddin, Hiyama, T.(2010)Improvement of Transient Voltage Responses Using an Additional PID‐loop on ANFIS‐based Composite Controller‐SVC (CC‐SVC) to ControlChaos and Voltage Collapse in Power Systems, Proc. Of ICAST Conf., Kumamoto Univ., Japan

4. Ginarsa, I M., Soeprijanto, A., Purnomo,M.H., Syafaruddin, Hiyama, T., Controlling voltage collapse usingANFIS‐based composite controller‐SVC in power systems, Tencon 2011 Conf., Bali, Indonesia (accepted).

1. Penelitian ini perlu dilanjutkan untuk membangun model STL yang mampu membangkitkannonlinear lainnya.

2. Desain kompensasi lag‐lead dan kontoler berbasis kecerdasan buatan lainnya untukmenjadi pertimbangan seperti misalnya jaring saraf tiruan (JST).

3. Perlu dipertimbangkan penggunaan particle swarm optimization (PSO) untuk memperbaiki tegangan transient lebih lanjut. PSO diharapkan mampu meringankan beban komputasiuntuk mendapatkan kenaikan tegangan minimum dan memperpendek settling time.

Usulan Penelitian Selanjutnya

4. Perlu menjadi pertimbangan untuk membuat sistem ini dalam skala laboratorium.

program doktor jurusan teknik elektro program...

Documents