DAFTAR SUSTAKA
[1] Sodiq, D., "Kontrol dan Proteksi Pembangkit Listrik Tenaga Mikrohidro", Penerbit Bandung Press, Bandung, 2011.
[2] D., Arismunandar dan D. S. Kuwahara, "Pembangkitan dengan Tenaga Air", Penerbit Pradnya Paramita, Jakarta, 1974.
[3] U. Yusman dan M. Rameli, "Perancangan Kontrol Fuzzy Untuk Pengaturan Keseimbangan Daya Aktif pada Sistem Pembangkit Listrik Mini Hidro", Penerbit Jurnal Teknik POMITS, vol. 1, pp. 1-7, 2013.
[4] Kurniawan, A.D., "Pedoman Studi Kelayakan Mekanikal Elektrikal", Penerbit IMIDAP, 2009.
[5] Saragih, A. M. S., "Studi Pemodelan Electronic Load Controller Sebagai Alat Pengatur Beban Pembangkit Listrik Tenaga Mikro-Hidro," Penerbit ITB, Bandung, 2011.
[6] A. Sandy P., "Studi Pengontrolan Beban Elektronik Pada Pembangkit Listrik Tenaga Mikro Hidro Seloliman, Trawas, Kabupaten Mojokerto", Penerbit ITS, Surabaya, 2010.
[7] B. Singh, S. M. dan S. Gupta, "Analysis and Design of Electronic Load Controller for Self-Excited Induction Generators," IEEE TRANSACTIONS ON ENERGY CONVERSION, vol. 21, pp. 285-293, 2006.
[8] Anonim, "Manual Pembangunan PLTMH", Penerbit Japan International Cooperation Agency.
[9] Sudrajat, "Modul Kuliah Dasar-Dasar Fuzzy Logic", Penerbit UNPAD, Bandung, 2008.
BAB III
METODE SENELITIAN
3.1 Tempat dan Waktu
Penelitian akan dilaksanakan dengan menggunakan simulasi komputer dengan menggunakan simulasi dengan komputer dengan memanfaatkan rating PLTMH yang diambil dari kantor “Kementrian Pertambangan dan Energi Pemerintah Provinsi Sumatera Utara”.
3.2 Bahan dan Seralatan
Adapun bahan yang digunakan dengan memanfaatkan rating PLTMH yang sudah ada. Peralatan yang digunakan dengan menggunakan software komputer untuk simulasi.
3.3 Variabel yang Diamati
Variabel – variabel yang diamati pada penelitian ini meliputi:
- PK : Daya yang mengalir menuju konsumen
- Pdummy : Daya yang mengalir menuju beban komplementer - Vdc : Tegangan dc yang dihasilkan oleh inverter
3.4 Srosedur Senelitian
Berdasarkan rencana kerja terhadap tugas akhir ini, dibuatlah diagram alir (flowchart) yang dapat dilihat pada Gambar 3.1 dibawah ini:
SELESAI
MEMBERIKAN KESIMPULAN DAN SARAN DARI
PERCOBAAN MULAI
PENGUMPULAN DATA RATING PLTMH, TURBIN, DAN
BEBAN KONSUMEN
MERANCANG RANGKAIAN SIMULASI ELC DENGAN
KOMPUTER
MENAMBAHKAN RANGKAIAN DENGAN FUNGSI KENDALI
LOGIKA FUZZY
MENGANALISIS PENGARUH PENGGUNAAN LOGIKA FUZZY
PADA ELC
MELAKUKAN
Berdasarkan flowchart penelitian pada Gambar 3.1, langkah-langkah penelitian adalah sebagai berikut:
1. Pengumpulan Data
Data diambil dari kantor “Kementrian Pertambangan dan Energi Pemerintah Provinsi Sumatera Utara”. Dipilih data PLTMH di Desa Sikeben, Kecamatan Sibolangit, Kabupaten Deli Serdang, yang mana data yang diperlukan meliputi:
a. Rating generator dan turbin pada PLTMH b. Perkiraan beban konsumen
c. Rangkaian generator dan ELC
2. Membuat model simulasi ELC dengan software komputer
Membuat model simulasi PLTMH dengan menggunakan ELC yang dilakukan dengan software konputer. Pemodelannya meliputi:
a. Pemodelan PLTMH dengan kontrol ELC
b. Pemodelan sistem kontrol ELC dengan menggunakan fuzzy logic
3. Melakukan pengaturan logika fuzzy
4. Menganalisis pengaruh penggunaan logika fuzzy
Analisis pengaruh penambahan penggunaan logika fuzzy akan terlihat apabila kita membandingkan dengan besaran-besaran seperti:
a. Efek perubahan penyaluran daya ke konsumen dan beban dummy apabila beban konsumen berubah semakin besar.
b. Efek perubahan tegangan dummy load pada saat beban konsumen berubah semakin besar.
c. Efisiensi PLTMH dengan penambahan logika fuzzy pada pengaturan beban dengan ELC
5. Membandingkan ELC dengan dan tanpa menggunakan logika fuzzy Melakukan perbandingan ELC yang menggunakan logika fuzzy dengan tidak menggunakan logika fuzzy. Diharapkan adanya perbedaan yang dapat meningkatkan efisiensi aliran daya untuk konsumen.
6. Menarik hasil dan kesimpulan dari percobaan
Hasil yang diharapkan dengan penambahan logika fuzzy pada ELC dapat meningkatkan efisiensi kerja PLTMH dan efisiensi penyaluran beban ke konsumen pada saat beban puncak ataupun beban kecil.
3.5 Menentukan Kapasitas Daya pada Dummy Load
Penentuan kapasitas daya, dapat ditentukan dengan besar arus yang mengalir, besar tegangan, dan besarnya resistansi pada beban tersebut. Sesuai dengan Persamaan 3.1 dan 3.2:
R . I =
I V. =
P (3.2)
Pada tugas akhir ini, akan digunakan besar resistansi yang konstan. Sesuai penjelasan tentang perhitungan besar resistansi dummy load pada Subbab 2.3, tugas akhir ini menggunakan metode yang kedua, dengan menggunakan satu dummy load yang digunakan untuk menyerap daya sisa yang dihasilkan oleh PLTMH.
3.6 Metode Kendali Logika Fuzzy pada ELC
Metoda kerja logika fuzzy adalah dengan menerjemahkan bahasa verbal yang bersifat kualitatif dan tidak presisi menjadi besaran angka, dimana proses kerja (fuzzyfikasi) berlangsung dengan memproses masukan berupa angka, lalu diproses dengan dasar bahasa verbal dan menghasilkan keluaran berupa angka sebagai output.
Kontrol logika fuzzy akan bekerja dengan tahapan sebagai berikut:
1. Menyatakan input dan output pada sistem,
2. Mengatur peraturan-peraturan (rules) yang akan digunakan pada sistem 3. Meracang metoda untuk mengubah hasil kerja fuzzy menjadi sinyal
keluaran yang dapat dimanfaatkan kembali pada sistem (defuzzifikasi)
Kontrol logika fuzzy yang akan menggunakan input berupa berdasarkan deviasi tegangan dari nilai error (∆V) yang dapat dilihat pada Persamaan 3.1:
∆ = − (3.3)
membership yang menyatakan nilai fuzzy (untuk input dan output) dinyatakan dengan garis untuk tiap variabel yang dinyatakan yang bergantung pada perlakuan tiap variabel yang diteliti pada simulasi [10].
Strategi logika fuzzy pada ELC dapat dilihat seperti dibawah ini, kontroller fuzzy logic berikut memiliki dua inputan variabel, yaitu ‘error’ dan ‘derror’ dan juga memiliki satu keluaran yaitu ‘control’.
Setiap variabelnya disimbolkan dengan 7 fungsi membership yang diwakilkan dengan perintah IF-THEN. Contoh peraturan dasar dari kontroler diperlihatkan pada Tabel 3.1 [10].
Tabel 3.1 Contoh peraturan dasar pada kontroller logika fuzzy
Dimana:
NL NM NS Z SS SM SL
NL NL NL NM PS PS PM PM
NM NL NM NM PS PS PM PM
NS NM NM NS PM PS PM PM
Z NM NM NS PM PS PM PL
SS NM NS Z PM PM PM PL
SM NS NS Z PM PM PS PL
SL NS NS Z PM PM PS PL
- NL = Negative Large - NM = Negative Medium - NS = Negative Small - Z = Tero
- PL = Positive Large - PM = Positive Medium - PS = Positive Small
Error merupakan perbedaan antara tegangan referensi dan tegangan operasi, derror merupakan turunan waktu yang terus menerus dari error. Gambar 3.2, 3.3, dan 3.4 menunjukkan fungsi membership variabel input dan output.
Gambar 3.2 Contoh fungsi membership variabel input “error”
Gambar 3.3 Contoh fungsi membership variabel input “derror”
Sedangkan proses kerjanya dapat dilihat melalui diagram alir pada Gambar 3.5 berikut:
Gambar 3.5 Diagram alir kontrol ELC berbasis logika fuzzy SELESAI
MULAI
MENENTUKAN TEGANGAN REFERENSI (VREF)
MENYATAKAN INPUT DAN
OUTPUT KENDALI LOGIKA
FUTTY
MENGATUR PERATURAN KERJA LOGIKA FUTTY
MENJALANKAN SIMULASI RANGKAIAN ELC
MENGANALISIS RANGKAIAN DENGAN TAMBAHAN LOGIKA
BAB VI
HASIL DAN ANALISIS
Hasil perancangan dan perhitungan diimplementasikan dan diuji dalam bentuk simulasi dengan menggunakan software pada komputer.
4.1 Serhitungan
4.1.1 Spesifikasi Generator SLTMH
Spesifikasi generator pada Tabel 4.1 didapat dari kantor “Kementrian Pertambangan dan Energi Pemerintah Provinsi Sumatera Utara”, yang mana spesifikasi generator ini merupakan generator yang bekerja pada PLTMH Desa Sikeben, Kecamatan Sibolangit, Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara.
Tabel 4.1Spesifikasi generator Desa Sikeben
AC. SYNCHORONOUS GENERATOR
Type : ST-20 NO. 1-86007
S : 25 kW Cos : 0.8
Tegangan : 400 V EXCIT VOLT : 0.4 Volt
Kuat Arus : 36.1 A EXCIT CURR : 6.4 Ampere
Frekuensi : 50 Hz INS.CL :E/3
Kecepatan Putaran : 1500 rpm RAT : S1 3 Phase
4.1.2 Serhitungan Sarameter pada ELC
Menghitung daya maksimal yang dapat dibangkitkan dari pembangkit dapat dihitung menggunakan Persamaan 2.1:
kW menggunakan Persamaan 4.1:
(1.35).
(
400/ 3)
= transien, tegangan rms adalah (231+23) = 254 V.
2 254
Vdc x 359.210V (4.2)
Dari hasil perhitungan di atas, dapat kita hitung resistansi dummy load dengan menggunakan satu beban dummy load konstan yang berdasarkan dengan Persamaan 2.6, yaitu:
Terakhir, menghitung kapasitor yang digunakan untuk filter pada ELC yang dapat dihitung dengan menggunakan Persamaan 4.3. Apabila tegangan ripple yang diizinkan adalah 5%, maka [10]:
F
4.1.3 Serancangan Fuzzy Logic pada ELC
Fuzzy logic biasa digunakan untuk menentukan nilai output yang tepat berdasarkan nilai membership input yang telah ditentukan.
Kontrol logika fuzzy akan bekerja dengan tahapan sebagai berikut:
1. Menyatakan input dan output pada sistem,
2. Mengatur peraturan-peraturan (rules) yang akan digunakan pada sistem 3. Meracang metoda untuk mengubah hasil kerja fuzzy menjadi sinyal
keluaran yang dapat dimanfaatkan kembali pada sistem (defuzzifikasi)
Berikut perincian proses kerja logika fuzzy yang dirancang untuk kendali bukaan IGBT yang menghubungkan rangkaian menuju dummy load.
1. Menyatakan input dan output pada sistem
Telah ditentukan input terdiri dari 2 variabel yaitu error dan derror. Error merupakan besar tegangan DC yang telah dibandingkan dengan tegangan referensi. Derror merupakan besar turunan error, tepatnya merupakan turunan tegangan DC. Nilai fungsi input error dan derror ditentukan dari percobaan rangkaian simulasi tanpa menggunakan logika fuzzy.
Himpunan derror juga terdiri dari 7 variabel, yaitu:
Skema input fuzzy yang diusulkan dapat dilihat pada Gambar 4.1 dan 4.2.
Gambar 4.1 Fungsi membership input error - NBE (x ≤ -30)
- NKE (-30 < x < -35) - NSE (-35 ≤ x ≤ 0)
- PSE (-10 ≤ x ≤ 10) - PKE (10 < x ≤ 35) - PBE ( x > 20)
- NBD (x ≤ -30) - NKD (-40 < x < -20) - NSD (-20 ≤ x ≤ 0)
- PSD (-10 ≤ x ≤ 10) - PKD (10 < x ≤ 35) - PBE ( x > 20)
E E E E E E
Selanjutnya adalah menentukan nilai output. Nilai output merupakan range bukaan sakelar IGBT.
Himpunan output terdiri dari 7 variabel, yaitu:
Gambar 4.3 menampilkan skema fungsi output yang diusulkan.
Gambar 4.3 Fungsi membership output
Grafik yang digunakan adalah tipe segitiga. Disetiap grafik ada yang berimpit (irisan), artinya nilai tersebut memiliki 2 makna. Maka dari itu logika fuzzy akan menentukan output yang cocok apabila terjadi nilai irisan.
- NBO (-2 ≤ x ≤ -3) - NKO (-2 < x < -1) - NSO (-1 ≤ x ≤ 0)
- PSO (0 ≤ x ≤ 1) - PKO (1 < x ≤ 2) - PBE ( 2 < x ≤ 3)
2. Menentukan peraturan (rules) untuk logika fuzzy
Rule fuzzy menggunakan IF-AND-THEN, yang mana diwakilkan pada Tabel 4.2:
Tabel 4.2 Tabel Peraturan Fuzzy Logic
NBE NKE NSE PSE PKE PBE
NBD NBO NKO PSO PBO NKO NKO
NKD NBO NKO PSO PBO NKO NKO
PSD NBO NKO PSO PBO NKO NBO
PSD NBO NKO PSO PBO NBO NBO
PKD NBO NBO PKO PSO PKO PKO
PBD NBO NBO PKO PSO PBO PBO
3. Proses deffuzifikasi
Proses deffuzifikasi merupakan proses keluaran output yang merupakan nilai tegas. Sebelum proses deffuzifikasi dilakukan, input akan diubah menjadi output oleh sistem inferensi. Dapat kita contohkan proses inferensi dengan menggunakan variabel di atas. Kita gunakan sampel dua variabel saja agar perhitungan tidak terlalu panjang. Gambar 4.4(a), 4.4(b), dan 4.5 menampilkan input dan output yang ditentukan.
error
(a) (b)
Gambar 4.4(a) Sampel fungsi membership error (b) Sampel fungsi membership derror
Gambar 4.5 Sampel fungsi membership output
Sampel rule fuzzy menggunakan IF-AND-THEN yang ditentukan dapat dilihat pada Tabel 4.3 berikut.
Tabel 4.3 Sampel Tabel Peraturan Fuzzy Logic
PKE PBE
PKD PKO PKO
PBD PBO PBO
E E
O O
Tahap dibawah ini akan mencari nilai output apabila error bernilai 20 dan derror bernilai 25 dengan menggunakan metode Mamdani.
1) Tahap Fuzzifikasi
Error terdiri dari 2 variabel, yaitu PKE dan PBE
Derajat keanggotaan untuk error = 20
0.75Derror terdiri dari 2 variabel, yaitu PKD dan PBD
Derajat keanggotaan untuk derror = 25
0.625Output terdiri dari 2 variabel, yaitu PKO dan PBO
2) Pembentukan peraturan (rules)
Sesuai Tabel 4.3, rule yang dibentuk dapat dilihat pada peraturan dibawah ini:
[R1] IF error PKE AND derror PKD THEN output PKO [R2] IF error PKE AND derror PBD THEN output PBO [R3] IF error PBE AND derror PKD THEN output PKO [R4] IF error PBE AND derror PBD THEN output PBO 3) Tahap Inferensi
Dengan menggunakan metode Mamdani, kita terapkan fungsi MIN untuk setiap aturan pada aplikasi fungsi implikasinya.
[R1] IF error PKE AND derror PKD THEN output PKO
0,625
[R2] IF error PKE AND derror PBD THEN output PBO
0,375
[R3] IF error PBE AND derror PKD THEN output PKO
0,25
0,25
Komposisi rule menggunakan fungsi MAX. Kemudian, daerah hasil komposisi kita bagi 2 bagian yaitu A1 dan A2. Selanjutnya mencari nilai A1 dan A2.
(A1 – 1)/2 = 0,25 A1 = 1,5
(A2 – 1)/2= 0,625 A2 = 2,25
Dengan demikian, didapatlah fungsi keanggotaan fuzzy yang baru, yaitu:
4) Tahap Deffuzifikasi
Jadi, apabila error bernilai 20 dan derror bernilai 25, maka nilai output adalah 1,963 yang mana sesuai dengan R3 yaitu “IF error PBE AND derror PKD THEN output PKO”
4.1.4 Rangkaian ELC dengan menggunakan Fuzzy Logic
Model simulasi ELC dengan menggunakan fuzzy logic ini menggunakan software komputer. Output daya generator konstan 25 kW. Gambar 4.6 menampilkan rangkaian ELC dengan fuzzy logic dan Gambar 4.7 menampilkan rangkaian ELC tanpa fuzzy logic.
Gambar 4.7 Rangkaian ELC tanpa Fuzzy Logic
Ada perbedaan rangkaian antara rangkaian ELC dengan menggunakan fuzzy logic dan tanpa menggunakan fuzzy logic. Pada rangkaian tanpa fuzzy logic kita menggunakan PyM Generator untuk membangkitkan sinyal untuk mengaktifkan IGBT yang mana IGBT merupakan sakelar menuju dummy load. Sedangkan dengan logika fuzzy, PyM Generator dihilangkan. Logika fuzzy dapat juga menyederhanakan suatu sistem kontrol. Artinya skema PyM Generator digantikan dengan fuzzy logic controller. Keluaran logika fuzzy akan dibandingkan dengan sawtooth carrier wave yang mempunyai frekuensi sebesar 1000 Hz.
delay sebelum masukan sinyal saklar ke IGBT diset beberapa detik. Beberapa detik digunakan oleh fuzzy untuk membaca tegangan dc yang keluar dari rectifier.
Model generator yang dipakai adalah: 3-phase, 50 Hz, 400 V, 31.3 kVA, 1500 rpm, dan salient-pole type rotor. Beban dirancang terdiri dari 5 beban, dan besar masing-masing beban adalah 5 kW. Masing-masing breaker diberikan timer untuk memperlihatkan kondisi sistem apabila bebannya berubah-ubah. Simulasi ini menggunakan mode discrete pada power gui dengan step 5e-05 dengan mode ode23tb stiff solver.
4.2 Simulasi
Simulasi penggunaan ELC ini menggunakan dua kondisi, yaitu dengan tanpa menggunakan fuzzy logic dan menggunakan fuzzy logic.
Cara kerja simulasi ini akan dijelaskan sebagai berikut:
1. Generator sinkron berkapasitas 25 kW, tegangan 400 V dibebani 5 beban masing-masing sebesar 5 kW secara bergantian. Turbin yang menggerakkan generator berputar konstan.
2. Tiap beban mempunyai circuit breaker yang mana diatur waktunya masing-masing 4 detik agar circuit breaker bekerja.
3. Beban pertama diatur langsung bekerja tanpa timer. Artinya sebelum detik 4, generator membebani beban 5 kW.
4. Beban kedua diatur setelah waktu 4 detik.
Percobaan di atas dilakukan untuk melihat penambahan daya pada konsumen dan pada dummy load ketika beban berubah semakin besar menuju beban maksimal yang dapat dipikul generator.
Pemaparan hasil simulasi dibuat menjadi dua kondisi, yaitu beban konsumen bertambah secara konstan dan beban konsumen berubah. Beban konsumen berubah, disimulasikan dengan mencontoh kurva beban harian seperti pada Gambar 4.8. Tujuan dari percobaan ini adalah melihat cara kerja ELC dengan kendali logika fuzzy membagi arus yang masuk menuju dummy load apabila dikondisikan dengan beban konsumen yang berubah-ubah. Berikut pemaparan hasil beserta analisisisnya.
4.2.1 Simulasi tanpa Menggunakan Kendali Logika Fuzzy
Pada subbab ini, akan ditampilkan grafik daya pada konsumen, grafik daya pada dummy load, dan total daya yang terbentuk (jumlah daya konsumen ditambah daya dummy load) pada saat ELC digunakan tanpa kendali logika fuzzy.
Gambar 4.9 menampilkan grafik penambahan daya konsumen setiap detiknya apabila ELC dikendalikan tanpa menggunakan kendali logika fuzzy.
Gambar 4.9 Grafik penambahan daya konsumen tanpa fuzzy logic
Selanjutnya, Gambar 4.10 menampilkan grafik besarnya daya setiap waktu yang masuk menuju dummy load apabila ELC dikendalikan tanpa menggunakan kendali logika fuzzy.
Gambar 4.10 Grafik pengurangan daya dummy load tanpa fuzzy logic
Dapat dilihat pada Gambar 4.10, terjadi penurunan grafik dari awal sampai akhir. Setiap penambahan beban konsumen, daya yang terserap oleh dummy load semakin kecil. Daya minimum yang dapat dikonsumsi dummy load adalah sekitar 30% dari beban terbangkit yang mana dapat dilihat pada Persamaan 4.2. Daya minimum dummy load dapat dilihat pada saat beban puncak konsumen, yaitu pada saat detik ke 16 ke atas.
Gambar 4.11 Grafik total daya tanpa fuzzy logic
Dapat dilihat berdasarkan Gambar 4.11, menampilkan generator tetap konstan menghasilkan daya 25 kW, walaupun beban konsumen berubah – ubah setiap detiknya.
Selanjutnya, ditampilkan grafik daya konsumen yang berubah berdasarkan Gambar 4.8 yang dapat dilihat pada Gambar 4.12.
Dapat dilihat pada Gambar 4.12, waktu diatur 24 detik yang mana setiap detiknya mewakilkan 1 jam. Penggunaan beban puncak dapat dilihat pada detik 20 sampai 22, dan penggunaan minimal beban dapat dilihat pada detik 0 sampai detik 3. Ditarik kesimpulan, penggunaan puncak harian berada pada pukul 8 hingga 10 malam, dan penggunaan minimal berada pada pukul 12 hingga 3 pagi. Tanpa logika fuzzy dapat disimpulkan pada saat beban puncak, daya yang dihasilkan generator tidak semuanya masuk ke dalam konsumen.
Keadaan daya dummy pada saat beban konsumen berubah dapat dilihat pada Gambar 4.13. Daya yang dihasilkan generator masuk menuju dummy load walaupun pada saat beban puncak. Kondisi beban puncak dapat dilihat pada detik 20 sampai 22.
Berdasarkan grafik pada Gambar 4.9 sampai Gambar 4.11, dapat dilihat bahwa pada saat beban konsumen dibawah 15 kW, ada beberapa kW daya masuk ke dalam ELC. Berikut besar daya konsumen dan daya dummy load yang masuk pada saat kondisi 5 kW, 10 kW, 15 kW, 20 kW, dan 25 kW tanpa menggunakan fuzzy logic.
Tabel 4.4 Tabel kondisi daya tanpa Fuzzy Logic
Daya (W) berdasarkan grafik Besar daya (W)
Besar daya dummy load (W)
5000 5034 18935
10000 10567 15378
15000 14937 10735
20000 15897 9587
25000 15997 8358
Berdasarkan Tabel 4.4, daya yang dapat mengalir ke konsumen pada saat beban di atas 20 kW hanya 60% dari daya yang dihasilkan oleh generator. Penyaluran daya ke konsumen sangatlah tidak efisien apabila ELC aktif terus menerus pada saat beban puncak. Maka dari itu, dibutuhkan logika fuzzy yang mana digunakan untuk mengatur bukaan IGBT yang dijadikan sakelar menuju dummy load.
4.2.2 Simulasi dengan Menggunakan Kendali Logika Fuzzy
Pada subbab ini, akan ditampilkan grafik daya pada konsumen, grafik daya pada dummy load, dan total daya yang terbentuk (jumlah daya konsumen ditambah daya dummy load) pada saat ELC digunakan dengan tambahan kendali logika fuzzy. Kendali logika fuzzy diatur pada saat beban konsumen mencapai 60% dari daya yang dihasilkan oleh generator.
Gambar 4.14 menampilkan grafik penambahan daya konsumen setiap detiknya apabila ELC dikendalikan dengan menggunakan kendali logika fuzzy.
Gambar 4.14 Grafik penambahan daya konsumen dengan fuzzy logic
dummy load. Artinya, penyaluran daya konsumen pada saat beban konsumen menuju puncak menjadi efisien.
Selanjutnya, Gambar 4.15 menampilkan grafik besarnya daya setiap waktu yang masuk menuju dummy load apabila ELC dikendalikan dengan menggunakan kendali logika fuzzy.
Gambar 4.15 Grafik pengurangan daya dummy loaddengan fuzzy logic
Dapat dilihat berdasarkan Gambar 4.15, grafik menunjukkan perubahan daya dummy terhadap waktu. Dapat kita lihat penurunan grafik dari awal sampai akhir. Dari detik 0 sampai 14, penyaluran daya ke dummy berlangsung normal. Tetapi, pada saat detik 16 ke atas, daya pada dummy menuju 0. Pada detik ini, kendali fuzzy bekerja untuk memutuskan sakelar IGBT. Daya yang dihasilkan oleh generator tidak ada yang mengalir menuju dummy load. Semua mengalir menuju konsumen.
4.11. Total daya merupakan penjumlahan antara besar daya yang masuk ke beban konsumen dan besar daya yang masuk ke beban dummy load.
Gambar 4.16 Grafik total daya dengan fuzzy logic
Dapat dilihat berdasarkan Gambar 4.16, grafik menunjukkan total daya yang dihasilkan oleh generator PLTMH. Penjumlahan antara daya yang tersalurkan pada konsumen dan daya pada dummy load menunjukkan 25 kW. Ada perbedaan sedikit antara Gambar 4.11 dan Gambar 4.16. Pada saat detik ke 14, ada naik turun daya, dimana pada saat itu kendali logika fuzzy aktif untuk memutuskan sakelar IGBT yang menghubungkan rangkaian menuju dummy load.
Pada Gambar 4.11 dan Gambar 4.16, dapat kita lihat perbedaan bentuk grafik pada saat fuzzy belum aktif membuka sakelar dan setelah aktif membuka sakelar IGBT. Adanya komponen dioda pada rectifier yang membuat ripple pada grafik. Disaat dibukanya IGBT, maka rangkaian tidak lagi terhubung dengan dioda, dan ripple grafik tidak muncul.
Gambar 4.17 Grafik daya konsumen berubah-ubah dengan logika fuzzy
Dapat dilihat pada Gambar 4.17, waktu diatur 24 detik yang mana setiap detiknya mewakilkan 1 jam. Penggunaan beban puncak dapat dilihat pada detik 20 sampai 22, dan penggunaan minimal beban dapat dilihat pada detik 0 sampai detik 3. Ditarik kesimpulan, dengan kendali logika fuzzy, penggunaan puncak harian berada pada pukul 8 hingga 10 malam dapat terpenuhi.
Gambar 4.18 Grafik daya dummy berubah-ubah dengan logika fuzzy
Kendali logika fuzzy diatur agar mengaktifkan IGBT pada saat permintaan beban konsumen di atas 16 kW, karena pada simulasi ini pada saat kondisi beban di atas 16 kW, daya yang dihasilkan generator tidak sepenuhnya masuk ke konsumen. Berikut besar daya konsumen dan daya dummy load yang masuk pada saat kondisi 5 kW, 10 kW, 15 kW, 20 kW, dan 25 kW dengan fuzzy logic.
Tabel 4.6 Tabel kondisi daya dengan Fuzzy Logic
Daya (W) berdasarkan grafik Besar daya (W)
Besar daya dummy load (W)
5000 5034 18935
10000 10567 15378
15000 14937 10735
20000 23546 0.4382
25000 24789 0.5463
Penyaluran daya menuju dummy load tidak ada lagi, dan daya yang dihasilkan oleh generator akan konstan dan tersalurkan semua menuju beban konsumen. Untuk penyaluran beban konsumen yang berlebih, dapat diatur lagi pembukaan guide vane pada turbin air. Guide vane merupakan gerbang masuknya air menuju turbin air.
Selanjutnya, Tabel 4.7 menampilkan besar daya konsumen, daya dummy yang masuk apabila ELC bekerja dengan kendali logika fuzzy dengan menggunakan beban yang berubah.
Tabel 4.7 Tabel kondisi daya berubah dengan Fuzzy Logic
22 22000 23468.6 0.2357
23 15000 14245.5 9817.8
24 5000 6518.1 18321.8
Berdasarkan Tabel 4.7, dapat dilihat bahwa penggunaan ELC dengan menggunakan logika fuzzy dapat melayani beban konsumen pada saat beban puncak. Beban puncak terjadi dimulai dari jam 7 malam hingga jam 11 malam. Pada simulasi ini, diwakilkan pada detik 19 sampai 23.
Apabila dibandingkan Tabel 4.4 dan Tabel 4.6 sangatlah terlihat perbedaan yang signifikan apabila sistem menggunakan fuzzy logic. Tabel 4.8 menampilkan perbandingan besar daya konsumen antara menggunakan logika fuzzy dan tanpa menggunakan logika fuzzy.
Tabel 4.8 Tabel Perbandingan Daya Konsumen
Daya (W) kendali logika Besar daya dengan fuzzy (W)
Besar daya tanpa kendali logika fuzzy
(W)
5000 5034 5034
10000 10567 10567
15000 14937 14937
20000 15897 23546
25000 15997 24789
Gambar 4.19 Grafik perbandingan daya konsumen tanpa fuzzy vs dengan fuzzy
Tabel 4.9 menampilkan perbandingan besar daya pada dummy load antara menggunakan logika fuzzy dan tanpa menggunakan logika fuzzy.
Tabel 4.9 Tabel Perbandingan Daya pada dummy load
Daya (W) kendali logika Besar daya dengan fuzzy (W)
Besar daya tanpa kendali logika
Grafik pada Gambar 4.20 menunjukkan perbandingan daya dummy load pada saat tanpa menggunakan fuzzy logic dan saat menggunakan fuzzy logic.
0
5000 10000 15000 20000 25000
Ke
Keluaran daya yang diharapkan (W)
Gambar 4.20 Grafik perbandingan daya dummy tanpa fuzzy vs dengan fuzzy
Tabel 4.10 menampilkan perbandingan besar daya pada konsumen antara menggunakan logika fuzzy dan tanpa menggunakan logika fuzzy.
Tabel 4.10 Tabel Perbandingan Daya Berubah pada Konsumen
Waktu (s) Konsumen dengan Besar Daya logika fuzzy (W)
5000 10000 15000 20000 25000
Ke
16 10257.9 10257.9
Grafik pada Gambar 4.21 menunjukkan perbandingan daya konsumen pada saat tanpa menggunakan fuzzy logic dan saat menggunakan fuzzy logic.
Gambar 4.21 Grafik perbandingan daya berubah konsumen tanpa fuzzy vs dengan fuzzy
Tabel 4.11 menampilkan perbandingan besar daya pada dummy antara menggunakan logika fuzzy dan tanpa menggunakan logika fuzzy.
0
Tabel 4.11 Tabel Perbandingan Daya Berubah pada dummy load
Waktu (s) Besar Daya tanpa logika Dummyfuzzy (W)
Besar Daya Dummy dengan logika fuzzy
(W)
1 20142.3 20142.3
2 21347.7 21347.7
3 19928.9 19928.9
4 19278.5 19278.5
5 19761.6 19761.6
6 18728.9 18728.9
7 18976.1 18976.1
8 18625.4 18625.4
9 17938.9 17938.9
10 16425.2 16425.2
11 16721.8 16721.8
12 16120.7 16120.7
13 14828.8 14828.8
14 15827.9 15827.9
15 16892.9 16892.9
16 14278.1 14278.1
17 12192.4 12192.4
18 11671.8 11671.8
19 8718.9 2879.9
20 3982.8 0.2454
21 2656.4 0.8653
22 2176.9 0.2357
23 9817.8 9817.8
24 18321.8 18321.8
Gambar 4.22 Grafik perbandingan daya berubah dummy load tanpa fuzzy vs dengan fuzzy
0 5000 10000 15000 20000 25000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Da
ya
(W
)
Waktu (s)
BAB V
KESIMSULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Kesimpulan yang bisa didapat dari penelitian di atas adalah:
1. Berdasarkan hasil analisis data pada Tabel 4.8 dan Tabel 4.9, sebelum penggunaan fuzzy, daya yang terbuang menuju dummy load lebih besar daripada setelah penggunaan kendali fuzzy. Maka dari itu, fuzzy diatur agar pada saat beban puncak, daya yang dihasilkan generator tidak masuk lagi ke dummy load tetapi masuk menuju beban konsumen semuanya.
2. Menggunakan ELC tanpa fuzzy logic pada simulasi ini hanya dapat membebani secara maksimal pada saat beban konsumen dibawah 15 kW. Beban konsumen dan dummy load dibagi rata masing-masing agar perubahan frekuensi sistem secara besar tidak terjadi.
5.2 Saran
Saran yang dapat penulis sampaikan untuk penelitian di atas adalah:
1. Simulasi ELC dapat digunakan dengan daya generator yang lebih besar lagi, tetapi masih dibawah 100 kW, agar penyaluran daya konsumen dan daya dummy terlihat lebih variatif.
2. Apabila ingin melakukan percobaan simulasi ELC lagi, disarankan dengan menggunakan beberapa sakelar yang terhubung dengan beberapa dummy load. Semakin banyak variasi beban dummy, maka penyaluran beban konsumen akan semakin efisien tanpa mesti mengatur kecepatan turbin. 3. ELC juga dapat digunakan sebagai proteksi beban lebih pada generator.
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Pembangkit Listrik Tenaga Mikro-Hidro (PLTMH)
Pembangkit Listrik Tenaga Mikro-Hidro merupakan pembangkit listrik
tenaga air yang menghasilkan kapasitas daya yang kecil, yaitu berkisar dibawah
100 kW. Kapasitas PLTMH juga dijelaskan dalam Peraturan Menteri Energi dan
Sumber Daya Mineral Republik Indonesia No. 2 Tahun 2012 Tentang Petunjuk
Teknis Penggunaan Dana Alokasi Khusus Bidang Listrik Pedesaan Tahun
Anggaran 2012, Pasal 1 Ayat 2 menyatakan bahwa “Pembangkit Listrik Tenaga
Mikro Hidro, selanjutnya disingkat PLTMH adalah suatu pembangkit listrik skala
kecil dengan kapasitas di bawah 1 MW yang menggunakan tenaga air sebagai
sumber energinya, seperti dari saluran irigasi, sungai, atau air terjun alam, dengan
cara memanfaatkan tinggi terjunan (head) dan jumlah debit air”. Ilustrasi PLTMH
dapat dilihat pada Gambar 2.1 [1].
Tenaga air merupakan sumber tenaga listrik terpenting setelah tenaga uap
atau panas. Hampir 30% dari seluruh tenaga di dunia dipenuhi oleh pusat-pusat
listrik tenaga air. Total potensi teoritis PLTMH di Indonesia adalah sekitar 493
MW dengan tingkat pemanfaatan saat ini baru mencapai sekitar 21 MW atau
hanya sekitar 4% dari potensi yang ada. Dengan demikian, masih cukup banyak
potensi yang saat ini belum dimanfaatkan, atau bahkan belum tereksplorasi
dengan baik [2].
PLTMH memerlukan dua hal pokok, yaitu debit air dan ketinggian jatuh
(head) air untuk menghasilkan tenaga untuk memutar turbin. Perhitungan energi
listrik yang dibangkitkan dapat dinyatakan secara umum sebagai Persamaan 2.1
[3]:
= . . . ℎ. (2.1)
Dimana:
P = daya (watt)
Q = debit air (m3/s)
ρ = kepadatan air (1000 kg/ m3)
h = Jarak tinggi air (head) (m)
g = konstanta percepatan gravitasi (9,8 m/s3)
= Perkalian efisiensi turbin dan generator
konversi energi, menyerap energi dari bentuk ketinggian dan aliran, dan
menyalurkan tenaga dalam bentuk listrik. Energi yang digunakan tidaklah semua
dapat digunakan, karena ada energi yang hilang ketika proses konversi terjadi
Ilustrasi alur kerja PLTA secara umum dapat dilihat pada Gambar 2.2 [4].
Gambar 2.2 Alur kerja pembangkit listrik tenaga air secara umum
Berdasarkan pada Gambar 2.2, dapat dijelaskan komponen dan alur kerja
pembangkit listrik tenaga air secara umum, yaitu:
1. Air ditampung pada dam atau biasa disebut dengan bendungan.
Bendungan dilengkapi dengan pipa intake (pintu air) yang berguna
sebagai tempat mengalirnya air dari bendungan menuju turbin.
Bendungan juga perlu dilengkapi dengan dan saringan sampah untuk
mencegah masuknya kotoran atau endapan lumpur.
2. Air dari dam dialirkan oleh pipa menuju turbin air. Diameter pipa juga
sudah ditentukan agar dapat mengeluarkan debit air sesuai perhitungan.
ke turbin untuk menghemat panjang pipa. Pipa aliran air ini biasanya
disebut pipa pesat (penstock).
3. Air yang dialirkan menggerakkan turbin air. Aliran air akan memutar
runner dan menghasilkan energi kinetik yang akan memutar poros
turbin. Energi kinetik tadi disalurkan menuju generator dengan cara
menyambungkan (kopel) turbin terhadap rotor generator. Rotor generator
yang nantinya akan menginduksikan listrik ke stator.
4. Energi listrik yang dihasilkan generator mengalir menuju transmission
line untuk dialirkan menuju konsumen. Biasanya, sebelum menuju
transmission line, listrik yang dihasilkan generator masuk ke trafo
step-up. Trafo step-up menaikkan tegangan listrik, yang bertujuan untuk
menghindari rugi – rugi pada transmisi listrik menuju konsumen.
Pada umumnya, PLTMH dibangun dengan sistem run off river, tidak dengan
kolam tandu (reservoir) dimana air sungai dialihkan dengan menggunakan dam
yang dibangun memotong aliran sungai, sehingga daya yang dibangkitkan
tergantung dari debit air sungai. Akan tetapi biaya pembangunan run off river
lebih ekonomis dibandingkan dengan sistem reservoir yang memerlukan
bendungan yang besar dan area genangan yang luas.
Penggunaan PLTMH memiliki beberapa kelebihan dan kekurangan.
Beberapa kelebihan yang didapat pada pembangunan PLTMH, yaitu sebagai
1. Ramah lingkungan, karena menggunakan energi terbarukan, yaitu air.
Setelah air digunakan untuk menggerakkan turbin, air dibuang dan
dialirkan menuju sungai kembali. Air yang dibuang tidak bersifat polutan.
2. Dapat menyediakan listrik pada desa-desa yang susah dijangkau,
khususnya pada desa-desa yang memiliki aliran sungai didekatnya.
3. Pemeliharaannya mudah dan murah.
4. Dapat menggantikan ketergantungan masyarakat terhadap energi fossil,
contohnya yang sering digunakan masyarakat adalah mesin diesel
(genset).
Namun, dari beberapa kelebihannya, terdapat beberapa kekurangan dari
PLTMH, yaitu:
1. Ada PLTMH yang dapat langsung menggunakan aliran sungai (run off
river) sebagai penggerak turbinnya, tergantung kepada debit air sungai
tersebut. Tetapi, apabila tidak mencukupi debitnya, maka haruslah
dibangun bendungan, yang mana menambah biaya pembangunan PLTMH.
2. Sumber pembangkit PLTMH adalah air. Apabila musim kemarau, maka
sumber air akan berkurang, sehingga efisiensi generator berkurang.
3. Jika jumlah pelanggan melebihi kemampuan PLTMH, maka kualitas
listrik yang dihasilkan PLTMH akan menurun, dan lagi dapat
2.2 Sistem Kendali Daya pada PLTMH
Sistem kendali daya merupakan hal yang sangat penting dalam PLTMH.
Adapun fungsi dari sistem kendali daya pada PLTMH adalah sebagai berikut [5]:
1. Agar tegangan tetap konstan pada berbagai kondisi perubahan beban.
Tegangan konstan bertujuan untuk menyelamatkan peralatan sumber
tegangan dan beban pada sisi konsumen dan juga untuk kenyamanan
pengguna energi listrik. Alat yang biasa digunakan untuk
menyeimbangkan tegangan adalah AVR (Automatic Voltage Regulator).
2. Membentuk frekuensi yang konstan pada berbagai kondisi dan perubahan
beban. Frekuensi konstan digunakan untuk menyelamatkan peralatan
mekanik pada sisi pembangkit, menyelamatkan peralatan dari perubahan
gerak pada sisi konsumen, dan menyelamatkan peralatan dari overload
pada saat kecepatan rendah.
3. Menjaga agar tidak ada kecepatan lebih pada saat beban kecil untuk
menyelamatkan peralatan mekanik pada sisi pembangkit. Intinya adalah
untuk menjaga sistem elektrik dan mesin agar selalu berada pada daerah
kerja yang diperbolehkan.
Ada beberapa jenis sistem kendali daya pada PLTMH. Umumnya, sistem
kendali daya pada PLTMH dibagi 2 macam:
1. Kontrol daya yang dapat membuat frekuensi generator tetap konstan
adalah:
a. ELC (Electronic Load Controller)/DLC (Digital Load Controller) pada
Pengontrolan dengan menggunakan ELC bertujuan agar besar daya
yang dibangkitkan oleh generator selalu sama dengan daya yang diserap
oleh konsumen ditambah dengan daya yang dibuang ke beban (ballast),
dengan demikian akan diperoleh frekuensi yang stabil [6].
2. Flow Kontrol (Governor, yaitu mengatur aliran air yang masuk ke dalam
turbin)
Governor didesain agar perputaran generator konstan dalam range
yang dikehendaki dengan menambah atau mengurangi debit air yang
masuk ke runner turbin untuk mempertahankan keseimbangan daya antara
masukan daya (power input) dan permintaan daya (power demand). Pada
Gambar 2.3 dapat dilihat rangkaian kerja pembangkit listrik tenaga air
dengan menggunakan governor. Kerugian dari sistem ini adalah
ketidakmampuannya bereaksi cepat bila terjadi terjadi perubahan beban
secara mendadak [6].
Gambar 2.3 Diagram kendali PLTA dengan governor
Flywheel
Open Close
Hydraulic Connections
Turbine Valve in
Channel
RESERVOIR
Generator
2.3 Pengendalian PLTMH dengan Electronic Load Controller
Tujuan utama penggunaan Electronic Load Controller (ELC) adalah menjaga
frekuensi tetap konstan dengan cara membagi keluaran daya generator menuju
beban konsumen dan beban pengganti (dummy). Daya keluaran generator yang
digunakan oleh konsumen berupa lampu penerangan, mesin-mesin listrik,
pemanas, dan lain-lain. Aliran daya antara generator, ELC, dan beban konsumen,
dan juga skema komponen ELC dapat dilihat pada Gambar 2.5 [5].
Gambar 2.4 Skema komponen ELC
Secara umum komponen ELC pada PLTMH terbagi atas 3 bagian seperti
yang terlihat pada Gambar 2.4, penjelasannya sebagai berikut:
a. Sensor dan Rangkaian Kontrol
Sensor arus dan rangkaian kontrol berfungsi untuk mendeteksi
perubahan arus beban yang dihasilkan generator sebagai akibat adanya
Beban Konsumen GENERATOR Sensor Arus
Saklar Statis
Dummy Load
Rangkaian Kendali
ELC
Igen
Icomp
Icomp
Iload
CB
Isampling
perubahan arus pada beban konsumen yang langsung dibandingkan
dengan harga referensi yang telah ditentukan. Dan rangkaian kontrol akan
memberikan aksi atas perubahan tersebut dengan mengaktifkan IGBT
sesuai perubahan yang terjadi.
b. IGBT / Sakelar Elektronik
IGBT berfungsi sebagai pemutus dan penghantar arus ke beban
komplemen yang pengoperasiannya diatur oleh modul kontrol berdasarkan
perubahan yang terjadi. Penghantaran dan pemutusan arus dilakukan
dengan mengatur sudut penyalaan. Modul kontrol digunakan dengan
mendeteksi perubahan arus dan mengubahnya menjadi tegangan lalu
mengaktifkan gate IGBT dengan perubahan arus yang terjadi. Sakelar
elektronik tidak hanya dapat menggunakan IGBT, bisa juga menggunakan
SCR, ataupun thyristor.
c. Beban Tambahan (Dummy Load)
Beban tambahan digunakan sebagai tempat pengalihan daya atas
perubahan yang terjadi pada beban sebenarnya dengan tujuan untuk
menjaga agar putaran generator konstan meskipun terjadi perubahan arus
pada beban sebenarnya.
Penggunaan listrik oleh konsumen sangat bervariasi dan besarnya bisa
berubah setiap saat. Jika daya masukan turbin ke generator tidak mengalami
perubahan sedangkan daya keluaran generator yang digunakan oleh konsumen
berubah-ubah maka keseimbangan daya tidak akan tercapai. Hal ini akan
mengakibatkan adanya perubahan kecepatan generator sehingga frekuensi akan
generator dan daya masukannya dengan menempatkan beban penyeimbang di sisi
keluaran generator.
ELC dipasang di antara PLTMH dan beban konsumen seperti pada Gambar
2.4. Dengan menggunakan beban tambahan (dummy load), ELC akan membagi
arus yang dihasilkan dari PLTMH ke kedua beban yaitu beban konsumen dan
beban dummy. Dengan menggunakan ELC maka PLTMH akan tetap bekerja pada
keadaan nominal walaupun beban konsumen berubah-ubah.
Besar beban total yang dihasilkan generator dapat dilihat pada Persamaan 2.2
berikut:
Beban Konsumen + Beban dummy load = Beban Generator (2.2)
Dalam penentuan kapasitas daya pada dummy load, kita dapat
menentukannya dengan cara mencari besar resistansi (R), yang berdasarkan pada
Persamaan 2.3:
R . I =
P 2 (2.3)
Menentukan perhitungan besarnya resistansi pada dummy load dapat
ditentukan dengan dua cara, yaitu:
1. Menghitung besar resistansi dengan menggunakan beberapa dummy load.
Menghitung resistansi dummy load dengan cara ini harus mengetahui
tingkat sensitifitas daya (Q) yang dapat diterima oleh dummy load.
Semakin banyak dummy load yang digunakan, maka tingkat sensitifitas
Q P
=
n (2.4)
Dan besar resistor yang digunakan dapat dihitung dengan Persamaan
4.5:
2. Menghitung besar resistansi hanya dengan menggunakan satu dummy
load.
Menghitung besar resistansi pada dummy load dapat menggunakan
Persamaan 4.3 [7]:
Sistem pengendalian menggunakan ELC relatif murah. Pada saat beban
ringan, kelebihan energi produksi PLTMH, energi dibuang menuju dummy load
air (water heater) atau pemanas udara (air heater). Besar kecilnya daya yang
disalurkan ke beban tambahan dapat dilihat dari besarnya tegangan beban
tambahan tersebut (tegangan dummy load). Semakin besar daya pada beban
tambahan, semakin besar pula tegangannya, dan sebaliknya jika tidak ada daya
pada beban tambahan maka tegangan pada beban tambahan menjadi nol.
Tegangan beban tambahan dapat dilihat pada panel kontrol [8].
2.4 Kendali Logika Fuzzy (Fuzzy Logic)
Professor Lotfi A. Zadeh merupakan pencetus sekaligus yang memasarkan
ide tentang mekaniskme pengolahan atau manajemen ketidakpastian yang
kemudian dikenal dengan logika fuzzy. Dalam penyajiannya variabel-variabel
yang akan digunakan harus cukup menggambarkan ke-fuzzy-an tetapi di lain pihak
persamaan-persamaan yang dihasilkan dari variabel-variabel itu haruslah cukup
sederhana sehingga komputasinya menjadi cukup mudah. Karena itu, Professor
Lotfi A. Zadeh kemudian memperoleh ide untuk menyajikannya dengan
menentukan “derajat keanggotaan” dari masing-masing variabelnya. Keuntungan
utamanya adalah tidak dibutuhkannya deskripsi analitis dari sistem yang
dikontrol. Pada sistem kontrol, sistem fuzzy umumnya bekerja pada waktu yang
bersamaan untuk mendapat performa optimal [9].
Tahap pengerjaan pada kontrol logika fuzzy adalah:
1. Menentukan input,
2. Mengatur peraturan-peraturan yang sesuai,
Daya Masukan
Daya Keluaran
G Konsumen Beban
Fuzzy Controller
ELC
Beban Tambahan (Dummy)
Tu
rb
in
A
ir
Angka dan bentuk dari fungsi membership yang menyatakan nilai fuzzy
(untuk input dan output) dinyatakan dengan garis untuk tiap variabel dan
bergantung pada perlakuan tiap variabel yang diteliti pada simulasi.
Pada tugas akhir ini, logika fuzzy digunakan untuk mengatur bukaan IGBT
sesuai dengan keadaan beban konsumen. Logika fuzzy digunakan karena
prosesnya mudah dengan matematika yang tidak sulit. Hanya dengan menentukan
bentuk input dan output yang kita inginkan, lalu menentukan peraturannya, maka
didapatlah hasil output yang tepat. Gambar 2.6 merupakan ilustrasi diagram alir
daya yang dihasilkan generator apabila ELC ditambahkan kendali logika fuzzy.
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Pemanfaatan energi terbarukan sangat banyak diminati seperti, energi air,
angin, biomass, ataupun energi dari matahari. Pemanfaatan energi terbarukan ini
dapat membantu untuk memenuhi permintaan listrik untuk konsumen. Energi
terbarukan memiliki beberapa kelebihan, salah satunya adalah ramah lingkungan.
Hal ini sangat berbeda dengan energi fossil, seperti batu bara ataupun diesel, yang
dapat merusak lingkungan dan dapat mengurangi kandungan mineral pada bumi.
Salah satu energi terbarukan yang banyak digunakan sekarang adalah energi air.
Pembangkit listrik yang menggunakan tenaga air terdiri dari beberapa klasifikasi
berdasarkan kapasitas yang dihasilkan, yaitu [1]:
1. Micro-Hydro (<100 KW)
2. Mini-Hydro (100 KW – 1 MW)
3. Small-Hydro (1 MW – 10 MW)
4. Medium-Hydro (10 MW – 100 MW)
5. Large-Hydro (>100 MW)
Pada tugas akhir ini akan membahas PLTMH (Pembangkit Listrik Tenaga
Mikro-Hidro). PLTMH memiliki kendali untuk mengendalikan daya output
menuju konsumen. Ada dua cara yang biasa digunakan pada pengendalian daya
pada PLTMH [1]:
a. ELC (Electronic Load Controller)/DLC (Digital Load Controller)
pada generator sinkron
b. Pada generator asinkron disebut IGC (Induction Generator
Controller)
2. Flow Kontrol (Governor, yaitu mengatur aliran air yang masuk ke
dalam turbin)
Pada tugas akhir ini akan membahas kontrol PLTMH dengan menggunakan
Electronic Load Controller (ELC). ELC merupakan suatu alat kendali yang
dipasang pada generator sehingga jika terjadi perubahan beban, generator
seolah-olah melihat beban tidak mengalami perubahan sehingga generator tetap dapat
bekerja pada kondisi normal.
Pengaturan ELC disesuaikan dalam menyeimbangkan beban, salah satunya
dapat menggunakan kendali dengan Logika Fuzzy. Kendali dengan logika fuzzy
bertujuan untuk mengatur bukaan gate IGBT (Insulated Gate Bipolar Junction
Transistor), yang mana IGBT berfungsi sebagai sakelar menuju dummy load.
Dummy load berperan sebagai menyerap kelebihan sisa daya apabila daya yang
1.2 Tujuan
Adapun tujuan dari penulisan tugas akhir ini adalah:
1. Membuat simulasi kontrol switching penyearah pada electronic load
controller pada PLTMH dengan berbasis kendali logika fuzzy dalam
pengaturan beban konsumen pada PLTMH.
2. Menganalisis pengaruh pengaturan switching penyearah electronic load
controller dengan dan tanpa kendali logika fuzzy.
1.3 Batasan Masalah
Adapun batasan masalah pada penulisan tugas akhir ini adalah:
1. Tugas akhir ini membahas pengaturan electronic load controller pada
PLTMH sebagai penyeimbang daya konsumen berbasis kendali logika
fuzzy.
2. Analisis dan pengujian disimulasikan dengan menggunakan komputer.
1.4 Manfaat
Adapun manfaat yang diharapkan dari penulisan tugas akhir ini adalah dapat
menjadi bahan pertimbangan dalam perencanaan pembangunan PLTMH dengan
pengaturan pembebanan menggunakan electronic load controller dengan kendali
logika fuzzy.
1.5Luaran Tugas Akhir
Dari kegiatan tugas akhir ini, penulis mengharapkan luaran sebagai jurnal
ABSTRAK
Pengendalian daya pada PLTMH dapat dilakukan dengan beberapa cara,
salah satunya adalah menggunakan Electronic Load Controller (ELC). ELC
berfungsi menjaga arus, frekuensi, dan tegangan pada PLTMH tetap konstan
walaupun beban konsumen berubah. Pada tugas akhir ini akan digunakan metode
pengaturan bukaan sakelar IGBT (Insulated Gate Bipolar Junction Transistor)
pada ELC dengan menggunakan kendali logika fuzzy. Data PLTMH yang
digunakan adalah data PLTMH Desa Sikeben, Kecamatan Sibolangit yang
menghasilkan daya sebesar 25 kW. Simulasi dilakukan dengan menggunakan 5
beban, masing –masing beban memiliki kapasitas 5 kW yang diaktifkan secara
bertahap untuk melihat kenaikan beban konsumen. Dari hasil perhitungan dan
simulasi, diperoleh perbandingan daya pada saat beban konsumen sebesar 20 kW
dan 25 kW. Hasil yang diperoleh tanpa menggunakan kendali logika fuzzy, daya
konsumen hanya tersalurkan sebesar 15,897 kW dan 15,997 kW. Sedangkan
menggunakan kendali logika fuzzy, daya yang tersalurkan dapat mencapai 23,546
kW dan 24,789 kW.
TUGAS AKHIR
SENGATURAN SEMBEBANAN SLTMH DENGAN MENGGUNAKAN
ELECTRONIC LOAD CONTROLLER BERBASIS KENDALI LOGIKA
FUZZY
Diajukan untuk memenuhi persyaratan Menyelesaikan pendidikan sarjana (S-1) pada
Departemen Teknik Elektro Sub Konsentrasi Teknik Energi Listrik Oleh
Rizky Wira Handalan NIM: 110402098
DESARTEMEN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK
ABSTRAK
Pengendalian daya pada PLTMH dapat dilakukan dengan beberapa cara,
salah satunya adalah menggunakan Electronic Load Controller (ELC). ELC
berfungsi menjaga arus, frekuensi, dan tegangan pada PLTMH tetap konstan
walaupun beban konsumen berubah. Pada tugas akhir ini akan digunakan metode
pengaturan bukaan sakelar IGBT (Insulated Gate Bipolar Junction Transistor)
pada ELC dengan menggunakan kendali logika fuzzy. Data PLTMH yang
digunakan adalah data PLTMH Desa Sikeben, Kecamatan Sibolangit yang
menghasilkan daya sebesar 25 kW. Simulasi dilakukan dengan menggunakan 5
beban, masing –masing beban memiliki kapasitas 5 kW yang diaktifkan secara
bertahap untuk melihat kenaikan beban konsumen. Dari hasil perhitungan dan
simulasi, diperoleh perbandingan daya pada saat beban konsumen sebesar 20 kW
dan 25 kW. Hasil yang diperoleh tanpa menggunakan kendali logika fuzzy, daya
konsumen hanya tersalurkan sebesar 15,897 kW dan 15,997 kW. Sedangkan
menggunakan kendali logika fuzzy, daya yang tersalurkan dapat mencapai 23,546
kW dan 24,789 kW.
KATA SENGANTAR
Puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT atas segala rahmat
dan karunia-Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir ini dengan
baik. Tidak lupa juga shalawat beriring salam penulis haturkan kepada junjungan
Nabi Besar Muhammad SAW.
Tugas Akhir ini merupakan bagian dari kurikulum yang baru diselesaikan
untuk memenuhi persyaratan dalam menyelesaikan pendidikan Sarjana Strata Satu
di Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Sumatera Utara.
Adapun judul Tugas akhir ini adalah:
“SENGATURAN SEMBEBANAN SLTMH DENGAN MENGGUNAKAN
ELECTRONIC LOAD CONTROLLER BERBASIS KENDALI LOGIKA
FUZZY”
Tugas Akhir ini penulis persembahkan kepada yang teristimewa yaitu
ayahanda (Yudi Saptono) beserta Ibunda (Sri Junita) dan adik – adik tersayang
(Fattih Diwa Handalan dan Ilafi Cahya Handalan) yang selalu memberikan
semangat dan mendoakan penulis selama studi hingga menyelesaikan Tugas
Akhir ini.
Selama masa kuliah hingga penyelesaian Tugas Akhir ini penulis juga
banyak mendapatkan dukungan maupun bantuan dari berbagai pihak. Untuk itu
penulis ingin menyampaikan rasa terimakasih yang mendalam kepada:
selalu memberikan bantuan bimbingan dan pengarahan kepada
penulis hingga penyusunan Tugas Akhir ini selesai.
2. Bapak Ir. Zulkarnain Pane, M.T. dan Bapak Ir. Syamsul Amin,
M.Si. selaku Penguji Tugas Akhir yang telah banyak memberikan
masukan demi perbaikan Tugas Akhir ini dan telah memberikan
pengarahan kepada penulis selama perkuliahan hingga penyusunan
Tugas Akhir ini.
3. Bapak Ir. Surya Tarmizi Kasim, M.Si., selaku Ketua Departemen
Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Sumatera Utara yang
telah banyak memberikan banyak bimbingan selama masa
perkuliahan.
4. Bapak Soeharwinto, S.T., M.T., selaku dosen Wali yang selalu
memberikan arahan, bimbingan dan nasihat selama penulis
menjalani perkuliahan di Departemen Teknik Elektro, Fakultas
Teknik, Universitas Sumatera Utara.
5. Seluruh Bapak dan Ibu dosen yang telah mendidik serta
memberikan pengalaman hidup yang berharga selama masa
perkuliahan kepada penulis.
6. Bang Marthin, Kak Ester, Kak Umi, Pak Ponijan dan Bang Dipo,
selaku staf pegawai Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknik,
Universitas Sumatera Utara yang telah membantu penulis dalam
7. Frans Matthew Silaban, Emir Lutfi Pahlevi, dan Josiah J. Suatan
yang telah meluangkan banyak waktunya untuk memberi banyak
masukan kepada penulis tentang tugas akhir ini.
8. Rekan kerja praktek penulis, Ann Alberth Sitorus, Riko Jogi Petrus
Pasaribu dan Andreas V.H. Simanjuntak, yang telah memberikan
motivasi, pengalaman yang tak tergantikan semangat selama
perkuliahan dan masa kerja praktek hingga menyelesaikan Tugas
Akhir ini.
9. Teman-teman seperjuangan TA yang sering menemani penulis,
Yoshua Bangun, Ferro Hudson, Tidauccy S.H., Risjen Sianturi,
Sandro Levi, Yosef Tarigan, Marco Simamora, Bill Imanuel,
Canboy R. Doloksaribu, Frederik Silaban, Syahlan Hutagaol, M.
Fikry Indra, Sakinah, dan kawan-kawan teman nongkrong di kantin
dulu, M. Ferry Pratama, Wasfi Muhammadiy, Fadhli Pratama,
Mirza Rumansa, Heri Mukhlis, dan Jhonson Fidelis Simamora
yang telah memberikan pengalaman yang tidak terlupakan selama
5 tahun masa perkuliahan, terima kasih banyak.
10.Kawan-kawan angkatan 2011 yang tidak dapat diucapkan disini,
terima kasih banyak buat kalian semua.
11.Terakhir untuk abang-abang senior dan adik-adik junior teknik
elektro USU yang selalu memberikan semangat untuk pengerjaan
Akhir kata penulis menyadari bahwa Tugas Akhir ini masih jauh dari
sempurna, untuk itu penulis mengharapkan saran dan kritik yang membangun
demi penyempurnaan isi dan analisa yang disajikan. Semoga tulisan ini
bermanfaat bagi penulis khususnya dan semua pihak yang membutuhkannya.
Medan, 17 Mei 2016
Penulis,
(Rizky Wira Handalan)
DAFTAR ISI
ABSTRAK ... i
KATA SENGANTAR ... ii
DAFTAR ISI ... vi
DAFTAR GAMBAR ... viii
DAFTAR TABEL ... xi
BAB I SENDAHULUAN ... 1
1.1 Latar Belakang ... 1
1.2 Tujuan ... 3
1.3 Batasan Masalah ... 3
1.4 Manfaat ... 3
1.5Luaran Tugas Akhir ... 3
BAB II TINJAUAN SUSTAKA ... 4
2.1 Pembangkit Listrik Tenaga Mikro-Hidro (PLTMH) ... 4
2.2 Sistem Kendali Daya pada PLTMH ... 9
2.3 Pengendalian PLTMH dengan Electronic Load Controller ... 11
2.4 Kendali Logika Fuzzy (Fuzzy Logic) ... 15
BAB III METODE SENELITIAN ... 17
3.3 Variabel yang Diamati ... 17
3.4 Prosedur Penelitian ... 18
3.5 Menentukan Kapasitas Daya pada Dummy Load ... 20
3.6 Metode Kendali Logika Fuzzy pada ELC ... 21
BAB VI HASIL DAN ANALISIS ... 25
4.1 Perhitungan ... 25
4.1.1 Spesifikasi Generator PLTMH ... 25
4.1.2 Perhitungan Parameter pada ELC ... 26
4.1.3 Perancangan Fuzzy Logic pada ELC ... 27
4.1.4 Rangkaian ELC dengan menggunakan Fuzzy Logic ... 35
4.2 Simulasi ... 37
4.2.1 Simulasi tanpa Menggunakan Kendali Logika Fuzzy... 39
4.2.2 Simulasi dengan Menggunakan Kendali Logika Fuzzy ... 45
BAB V KESIMSULAN DAN SARAN ... 57
5.1 Kesimpulan ... 57
5.2 Saran ... 58
DAFTAR SUSTAKA ... 59
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Bagan sebuah PLTMH... 4
Gambar 2.2 Alur kerja pembangkit listrik tenaga air secara umum ... 6
Gambar 2.3 Diagram pengontrolan PLTA dengan governor... 10
Gambar 2.4 Skema komponen ELC ... 11
Gambar 2.5 Diagram Alir ELC dengan fuzzy logic ... 16
Gambar 3.1 Diagram Alir Penelitian ... 18
Gambar 3.2 Contoh fungsi membership variabel input “error” ... 23
Gambar 3.3 Contoh fungsi membership variabel input “derror” ... 23
Gambar 3.4 Contoh fungsi membership variabel output “control” ... 23
Gambar 3.5 Diagram alir kontrol ELC berbasis logika fuzzy ... 24
Gambar 4.1 Fungsi membership input error ... 28
Gambar 4.2 Fungsi membership input derror... 28
Gambar 4.3 Fungsi membership output ... 29
Gambar 4.4(a) Sampel fungsi membership error... 31
Gambar 4.4(b) Sampel fungsi membership derror ... 31
Gambar 4.6 Rangkaian ELC dengan Fuzzy Logic ... 35
Gambar 4.7 Rangkaian ELC tanpa Fuzzy Logic ... 36
Gambar 4.8 Contoh kurva beban harian ... 38
Gambar 4.9 Grafik penambahan daya konsumen tanpa fuzzy logic ... 38
Gambar 4.10 Grafik pengurangan daya dummy load tanpa fuzzy logic ... 39
Gambar 4.11 Grafik total daya tanpa fuzzy logic ... 40
Gambar 4.12 Grafik daya konsumen berubah-ubah tanpa logika fuzzy ... 41
Gambar 4.13 Grafik daya dummy berubah-ubah tanpa logika fuzzy ... 42
Gambar 4.14 Grafik penambahan daya konsumen dengan fuzzy logic ... 45
Gambar 4.15 Grafik pengurangan daya dummy loaddengan fuzzy logic ... 46
Gambar 4.16 Grafik total daya dengan fuzzy logic ... 47
Gambar 4.17 Grafik daya konsumen berubah-ubah dengan logika fuzzy ... 48
Gambar 4.18 Grafik daya dummy berubah-ubah dengan logika fuzzy ... 49
Gambar 4.19 Grafik perbandingan daya konsumen tanpa fuzzy vs dengan Fuzzy ... 52
Gambar 4.20 Grafik perbandingan daya dummy tanpa fuzzy vs dengan fuzzy ... 53
Gambar 4.22 Grafik perbandingan daya berubah dummy tanpa fuzzy vs dengan
DAFTAR TABEL
Tabel 3.1 Contoh peraturan dasar pada kontroller logika fuzzy...22
Tabel 4.1 Spesifikasi Generator Desa Sikeben...25
Tabel 4.2 Tabel Peraturan Fuzzy Logic...30
Tabel 4.3 Sampel Tabel Peraturan Fuzzy Logic...30
Tabel 4.4 Tabel kondisi daya tanpa Fuzzy Logic...43
Tabel 4.5 Tabel kondisi daya berubah tanpa Fuzzy Logic...44
Tabel 4.6 Tabel kondisi daya dengan Fuzzy Logic...49
Tabel 4.7 Tabel kondisi daya berubah dengan Fuzzy Logic...50
Tabel 4.8 Tabel Perbandingan Daya Konsumen...51
Tabel 4.9 Tabel Perbandingan Daya pada dummy load...52
Tabel 4.10 Tabel Perbandingan Daya Berubah pada Konsumen...53
Tabel 4.11 Tabel Perbandingan Daya Berubah pada dummy load...55
