ANG BANGUN DC-DC BUCK CONVERTER

MUHAMMAD KHAMIM ASY’ARI NRP. 02311650010006

DOSEN PEMBIMBING Dr. Ir. Ali Musyafa’, M.Sc.

PROGRAM MAGISTER

BIDANG KEAHLIAN REKAYASA INSTRUMENTASI INDUSTRI DEPARTEMEN TEKNIK FISIKA

INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA

2018

Tesis – TF142510

RANCANG BANGUN DC-DC BUCK CONVERTER BERBASIS PENGENDALI LOGIKA FUZZY TIPE-2 PADA PROTOTYPE TURBIN ANGIN SKALA

KECIL

TESIS

HALAMAN JUDUL

Halaman ini sengaja dikosongkan

LEMBAR PENGESAHAN

Tesis disusun untuk memenuhi salah satu syarat memperoleh gelar

Magister Teknik (M.T) di

Institut Teknologi Sepuluh Nopember

oleh :

Muhammad Khamim Asy’ari Nrp. 02311650010006

Tanggal Ujian : 16 Juli 2018 Periode Wisuda : September 2018

Disetujui oleh :

1. Dr. Ir. Ali Musyafa’, M.Sc. (Pembimbing)

NIP. 19600901 198701 1 001

2. Prof. Dr. Ir. Aulia Siti Aisjah, M.T. (Penguji) NIP. 19660116 198903 2 001

3. Dr. Imam Abadi, S.T., M.T. (Penguji)

NIP. 19761006 199903 1 002

Dekan Fakultas Teknologi Industri,

Dr. Bambang Lelono Widjiantoro, S.T.,M.T.

NIP. 19690507 199512 1 001

Halaman ini sengaja dikosongkan

RANCANG BANGUN DC-DC BUCK CONVERTER BERBASIS PENGENDALI LOGIKA FUZZY TIPE-2 PADA PROTOTYPE

TURBIN ANGIN SKALA KECIL

Nama Mahasiswa : Muhammad Khamim Asy’ari

NRP : 02311650010006

Pembimbing : Dr. Ir. Ali Musyafa’, M.Sc

ABSTRAK

Salah satu jenis energi baru dan terbarukan adalah energi angin. Energi angin dapat diubah menjadi energi listrik melalui turbin angin. Terdapat komponen generator pada sistem turbin angin yang berfungsi merubah energi mekanik menjadi energi listrik berupa daya listrik. Daya listrik yang dihasilkan oleh generator akan bervaiasi sesuai dengan kecepatan angin yang melewati turbin angin. Kecepatan angin yang tidak dapat diprediksi menyebabkan daya listrik yang dihasilkan oleh generator juga relatif tidak stabil. Komponen berupa DC-DC buck converter dengan sistem kendalinya diperlukan untuk menjadikan daya listrik menjadi stabil. DC-DC buck converter merupakan sebuah rangkaian listrik yang berfungsi menurunkan tegangan masukan supaya menjadi lebih kecil.

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh variasi koefisien FOU (footprint of uncertainty) pada logika fuzzy tipe-2 terhadap performansi tanggapan sistem pengendalian tegangan DC-DC buck converter prototype turbin angin skala kecil. Prototype turbin angin skala kecil yang menggunakan jenis airfoil NREL S835 untuk bagian pangkal bilah dan S833 untuk bagian tengah bilah, dan S834 untuk bagian ujung bilah dengan diameter bilah sebesar 2 meter. Set point dalam DC-DC buck converter ini berupa tegangan sebesar 12 Volt. Masukan kendali logika fuzzy tipe-2 berupa error dan delta error tegangan. Keluaran dari elemen kendali berupa nilai crisp sebagai pembangkit sinyal pulse width modulation (PWM). Variasi diberikan terhadap koefisien FOU (footprint of uncertainty) sebesar ±0.1; ±0.2; dan ±0.3. Hasil percobaan menunjukan bahwa logika fuzzy tipe-2 dengan koefisien FOU (footprint of uncertainty) sebesar ±0.3 mempunyai performansi tanggapan sistem pengendalian tegangan DC-DC buck converter terbaik jika dibandingkan logika fuzzy tipe-2 dengan koefisien FOU sebesar ±0.1 dan ±0.2 serta logika fuzzy tipe-1 .

Kata kunci : DC-DC buck converter, daya listrik, pengendali logika fuzzy tipe-2, pulse width modulation, tegangan, prototype turbin angin,

Halaman ini sengaja dikosongkan

DESIGN AND DEVELOPMENT OF DC-DC BUCK CONVERTER BASED ON TYPE-2 FUZZY LOGIC CONTROLLER IN SMALL SCALE WIND TURBINE

PROTOTYPE

By : Muhammad Khamim Asy’ari

Student Identity Number : 02311650010006

Supervisor : Dr. Ir. Ali Musyafa’, M.Sc

ABSTRACT

One type of new and renewable energy is wind energy. Wind energy can be converted into electrical energy through wind turbines. There is a generator component in a wind turbine system that serves to convert mechanical energy into electrical energy in the form of electrical power. The power generated by the generator will vary according to the wind speed passing through the wind turbine.

Unpredictable wind speeds cause the power generated by the generator is also relatively unstable. Components of a DC-DC buck converter with its control system is required to make the electrical power stable. DC-DC buck converter is an electrical circuit that serves to lower the input voltage to be smaller.This study aims to determine the effect of coefficient variation of FOU (footprint of uncertainty) on fuzzy logic type-2 on performance response of DC-DC voltage control system buck converter prototype small-scale wind turbine. Small scale wind turbine prototype using NREL S835 airfoil type for the base of the blade , S833 for the center of the blade, and S834 for the end of the blade with a blade diameter of 2 meters. Set point in DC-DC buck converter is a voltage of 12 Volts.

Input of the type-2 fuzzy logic control are error and delta error voltage. The output of the control element is a crisp value as pulse width modulation (PWM) signal generator. Variations are given to the FOU (footprint of uncertainty) coefficient of

± 0.1; ± 0.2; and ± 0.3. The experimental results show that fuzzy logic type 2 with FOU (footprint of uncertainty) coefficient of ± 0.3 has the best response performance of DC-DC buck converter voltage system compared to fuzzy logic type-2 with FOU coefficient of ± 0.1 and ± 0.2 and logic fuzzy type-1.

Key words : DC-DC buck converter, electrical power, pulse width modulation, type-2 fuzzy logic controller, wind turbine prototype, voltage

Halaman ini sengaja dikosongkan

KATA PENGANTAR

Penulis mengucapkan puji kehadirat Allah SWT atas limpahan rahmat dan hidayah-Nya sehingga tesis dengan judul “Rancang Bangun DC-DC Buck Converter Berbasis Pengendali Logika Fuzzy Tipe-2 Pada Prototype Turbin Angin Skala Kecil” dapat terlaksana sampai akhirnya laporan tesis ini dapat penulis susun hingga selesai. Penulis juga ingin mengucapkan terima kasih kepada berbagai pihak, diantaranya adalah sebagai berikut :

1. Allah SWT yang telah memberikan kemudahan serta kemampuan untuk mengerjakan tesis ini.

2. Orang tua tercinta berserta saudara yang mendukung dalam pekerjaan tesis ini.

3. Pihak Institut Teknologi Sepuluh Nopember yang telah memberikan beasiswa Fresh Graduate ITS kepada penulis selama empat semester.

4. Bapak Dr. Ir. Ali Musyafa’, M.Sc. selaku pembimbing yang memberikan bimbingan, motivasi, dan saran dalam pengerjaan tesis ini.

5. Ibu Prof. Dr. Ir. Aulia Siti Aisjah, M.T. dan Bapak Dr. Imam Abadi, S.T., M.T. selaku dosen penguji yang memberikan bimbingan dan saran-saran untuk perbaikan tesis ini.

6. Bapak Dr. Dhany Arifianto S.T., M.Eng. selaku dosen wali yang selalu memberikan nasihat dan bimbingan selama penulis kuliah.

7. Bapak dan Ibu dosen Teknik Fisika ITS yang telah memberikan ilmu selama penulis kuliah.

8. Teman-teman tim turbin angin, Alex Taufiqurrohman Zain, Mohammad Haris M, Aris Syaiful Utama, dan M Faiz Afif, yang telah membantu dalam membuat turbin angin serta sistem kendalinya serta membantu dalam mengambil data penelitian tesis ini.

9. Ibu Martha Hardiyah, S.Pd, selaku admin Pascasarjana Teknik Fisika

10. Teman-teman kuliah, Mas Wildan, Brian, Erna, Rinda, Mbak Levana, Nela,

Endah, Mbak Wiji, Mbak Romma, Intan P, Nur Fadhilah, Lilik, Puji, Miftah, Intan T, Nyoman, Yugor, Kholid yang selalu memberikan waktunya untuk berdiskusi dan memberikan motivasi bagi penulis.

Penulis menyadari bahwa terdapat banyak ketidaksempurnaan dalam pengerjaan dan laporan tesis ini, sehingga penulis memohon maaf berserta kritik dan saran.

Surabaya, Juli 2018

Penulis

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL ... i

LEMBAR PENGESAHAN ... iii

ABSTRAK ... v

ABSTRACT ... vii

KATA PENGANTAR ... ix

DAFTAR ISI ... xi

DAFTAR GAMBAR ... xv

DAFTAR TABEL ... xix

DAFTAR NOTASI ... xxi

BAB 1 PENDAHULUAN ... 1

1.1 Latar belakang ... 1

1.2 Perumusan masalah ... 3

1.3 Tujuan dan manfaat penelitian ... 4

1.4 Hipotesa ... 4

BAB 2 KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI ... 5

2.1 Turbin Angin ... 5

2.1.1 Klasifikasi Turbin Angin... 5

2.1.2 Komponen turbin angin... 7

2.1.3 Desain turbin angin ... 7

2.2 DC-DC Buck Converter ... 8

2.3 Sistem Pengendalian Logika Fuzzy Tipe-2 ... 11

2.4 Performansi Tanggapan Sistem Pengendalian Orde Kedua ... 17

2.5 Peta Jalan Penelitian DC-DC Buck Converter ... 18

BAB 3 METODA PENELITIAN ... 21

3.1 Diagram Alir Penelitian... 21

3.2 Perancangan Simulasi Sistem Pengendalian Tegangan Pada DC-DC Buck Converter ... 22

3.3 Perancangan Prototype Turbin Angin ... 23

3.4 Perancangan Prototype DC-DC Buck Converter ... 24

3.4 Perancangan Kendali Logika Fuzzy Tipe-2... 27

3.6 Pengujian Sensor Tegangan ... 32

3.7 Kalibrasi Sensor Tegangan ... 33

3.8 Pengujian Prototype DC-DC Buck Converter... 33

3.9 Pengujian Sistem Pengendalian Tegangan Pada DC-DC Buck Converter ... 34

3.10 Pengujian Performansi Turbin Angin... 35

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN ... 37

4.1 Hasil Tanggapan Lingkar Terbuka dari Simulasi DC-DC Buck Converter ... 37

4.2 Hasil Tanggapan Lingkar Tertutup dari Simulasi Sistem Pengendalian Tegangan ... 41

4.3 Hasil Tanggapan Lingkar Tertutup dari Simulasi Sistem Pengendalian Tegangan pada Generator Turbin Angin ... 51

4.4 Hasil Pengujian Kecepatan Putar Rotor dan Generator Turbin Angin ... 54

4.5 Hasil Pengujian Sensor Tegangan ... 56

4.6 Hasil Kalibrasi Sensor Tegangan ... 57

4.6 Hasil Karakterisasi Generator Turbin Angin... 57

4.7 Hasil Karakterisasi dari Rancang Bangun DC-DC Buck Converter ... 60

4.8 Hasil Karakterisasi DC-DC Buck Converter yang tersambung Generator Turbin Angin ... 63

4.9 Hasil Tanggapan Lingkar Tertutup dari Rancang Bangun Sistem

Pengendalian Tegangan ... 64

4.10 Hasil Perbandingan Simulasi dengan Rancang Bangun Sistem Pengendalian Tegangan ... 67

BAB 5 KESIMPULAN ... 71

5.1 Kesimpulan ... 71

5.2 Saran ... 71

DAFTAR PUSTAKA ... 73

Halaman ini sengaja dikosongkan

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Klasifikasi turbin angin beradasrkan arah putarnya (A.R. Jha, 2011) 6 Gambar 2.2 Komponen-komponen dalam turbin angin (A.R. Jha, 2011) ... 7 Gambar 2.3 Rangkaian dasar DC-DC buck converter (Musyafa & Ibrohim, 2013)

... 8 Gambar 2.4 Gelombang DC-DC buck converter ... 9 Gambar 2.5 Skema arsitektur logika fuzzy (a) Tipe-1 (Rojas, Ponce, & Molina, 2014); (b) Tipe-2 (Wagner & Hagras, 2007) ... 12 Gambar 2.6 Fungsi keanggotaan logika fuzzy untuk (a) variabel error; (b) variabel delta error (Musyafa & Ibrohim, 2013) ... 13 Gambar 2.7 Fungsi keanggotaan logika fuzzy tipe-2 (Castillo & Melin, 2008) .... 14 Gambar 2.8 Fungsi keanggotaan logika fuzzy tipe-2 sebagai aksi kendali pada DC-

DC buck converter (Martinez et al., 2012) ... 14 Gambar 2.9 Operasi pada logika fuzzy tipe-2 (Castillo & Melin, 2008) ... 15 Gambar 2.10 Mesin inferensi pada logika fuzzy tipe-2 (Robandi & Kharisma, 2009) ... 16 Gambar 3.1 Alur penelitian ... 21 Gambar 3.2 Diagram Blok DC-DC Buck Converter pada Simulasi ... 22 Gambar 3.3 Diagram Blok Sistem Pengendalian Tegangan DC-DC Buck Converter dengan (a) Satu Masukan (b) Dua Masukan Kendali Logika Fuzzy pada Simulasi ... 22 Gambar 3.4 Realisasi Perangkat Keras DC-DC Buck Converter ... 26 Gambar 3.5 Diagram blok sistem pengendali DC-DC buck converter dengan aksi kendali logika fuzzy tipe-2 pada turbin angin ... 27 Gambar 3.6 Gambaran Umum Sistem Fuzzy Tipe-2 ... 28 Gambar 3.7 Fungsi Keanggotaan Fuzzy (a) Tipe-1, (b) Tipe-2 dengan FOU±0.1, (c) Tipe-2 dengan FOU±0.2 (d) Tipe-2 dengan FOU±0.3 ... 29 Gambar 3.8 Rule Viewer Logika Fuzzy Tipe-2 ... 31 Gambar 3.8 Konfigurasi pengujian DC-DC buck converter dengan sumber daya listrik dari turbin angin ... 35

Gambar 4.1 Grafik Hasil Simulasi untuk Tanggapan Lingkar Terbuka dari DC- DC Buck Converter dengan Variasi Nilai Duty Cycle ... 38 Gambar 4.2 Hasil Simulasi untuk Tanggapan Lingkar Terbuka dari DC-DC Buck Converter dengan Variasi Nilai Tegangan Masukan ... 39 Gambar 4.3 Grafik Hasil Simulasi untuk Tanggapan Lingkar Tertutup dari Sistem Pengendalian Tegangan dengan Variasi Bentuk Fungsi Keanggotaan Pengendali Logika Fuzzy ... 42 Gambar 4.4 Grafik Hasil Simulasi untuk Tanggapan Lingkar Tertutup dari Sistem Pengendalian Tegangan dengan Variasi Kaidah Penalaran Pengendali Logika Fuzzy ... 44 Gambar 4.5 Grafik Hasil Simulasi untuk Tanggapan Lingkar Tertutup dari Sistem Pengendalian Tegangan dengan Satu Masukan Kendali Logika Fuzzy ... 46 Gambar 4.6 Grafik Hasil Simulasi untuk Tanggapan Lingkar Tertutup dari Sistem Pengendalian Tegangan dengan Dua Masukan Kendali Logika Fuzzy ... 47 Gambar 4.7 Grafik Hasil Simulasi untuk Tanggapan Lingkar Tertutup dari Sistem Pengendalian Tegangan dengan Kendali Logika Fuzzy Tipe-2 ... 48 Gambar 4.8 Grafik Perbandingan Tanggapan Lingkar Tertutup dari Sistem Pengendalian Tegangan dengan Kendali Logika Fuzzy Tipe-2 ... 48 Gambar 4.9 Grafik Hubungan Tegangan Keluaran Generator terhadap Kecepatan Putar Generator dari Hasil Simulasi ... 51 Gambar 4.10 Grafik Hubungan Tegangan Keluaran DC-DC Buck Converter terhadap Kecepatan Putar Generator dari Hasil Simulasi ... 52 Gambar 4.11 Grafik Hubungan Arus Keluaran DC-DC Buck Converter terhadap Kecepatan Putar Generator dari Hasil Simulasi... 52 Gambar 4.12 Grafik Tanggapan Lingkar Tertutup dari Simulasi Sistem Pengendalian Tegangan pada Generator Turbin Angin ... 53 Gambar 4.13 Grafik Hasil Pengujian Kecepatan Putar Rotor dan Generator Turbin Angin Terhadap Kecepatan Angin ... 54 Gambar 4.14 Grafik Hasil Pengujian Kecepatan Putar Generator Terhadap Kecepatan Rotor Turbin Angin ... 55

Gambar 4.15 Grafik Hasil Uji Linieritas Sensor Tegangan ... 56 Gambar 4.16 Grafik Hasil Uji Histeresis Sensor Tegangan ... 56 Gambar 4.17 Grafik Hubungan Tegangan terhadap Kecepatan Putar Generator dari Hasil Pengujuan Generator ... 58 Gambar 4.18 Grafik Hubungan Arus terhadap Kecepatan Putar Generator dari Hasil Pengujuan Generator ... 58 Gambar 4.19 Grafik Hubungan Daya terhadap Kecepatan Putar Generator dari Hasil Pengujuan Generator ... 59 Gambar 4.20 Grafik Hubungan Tegangan terhadap Nilai Duty Cycle dari Hasil Pengujian Rangkaian DC-DC Buck Converter ... 60 Gambar 4.21 Grafik Hubungan Arus terhadap Nilai Duty Cycle dari Hasil Pengujian Rangkaian DC-DC Buck Converter ... 61 Gambar 4.22 Grafik Hubungan Efisiensi terhadap Nilai Duty Cycle dari Hasil Pengujian Rangkaian DC-DC Buck Converter ... 61 Gambar 4.23 Grafik Hubungan Daya terhadap Nilai Duty Cycle dari Hasil Pengujian Rangkaian DC-DC Buck Converter ... 62 Gambar 4.24 Grafik Hubungan Tegangan Masukan DC-DC Buck Converter terhadap Kecepatan Putar Generator dari Hasil Pengujian ... 63 Gambar 4.25 Grafik Hubungan Tegangan Keluaran DC-DC Buck Converter terhadap Kecepatan Putar Generator dari Hasil Pengujian ... 64 Gambar 4.26 Grafik Tanggapan Lingkar Tertutup dari Rancang Bangun Sistem Pengendalian Tegangan ... 65 Gambar 4.27 Grafik Perbandingan Tanggapan Lingkar Tertutup dari Rancang Bangun Sistem Pengendalian Tegangan ... 65 Gambar 4.28 Grafik Perbandingan Tanggapan Lingkar Tertutup dari Rancang Bangun Sistem Pengendalian Tegangan ... 67

Halaman ini sengaja dikosongkan

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Klasifikasi Turbin Angin Berdasarkan Kapasitas Energi Listrik yang

Dihasilkan (A.R. Jha, 2011) ... 6

Tabel 2.2 Peta Jalan Penelitian DC-DC Buck Converter ... 18

Tabel 3.1 Spesifikasi Umum Prototype Turbin Angin ... 23

Tabel 3.2 Spesifikasi Generator untuk Prototype Turbin Angin ... 24

Tabel 3.3 Nilai Komponen DC-DC Buck Converter ... 25

Tabel 3.4 Kaidah Penalaran Logika Fuzzy dengan Matriks Diagonal (Atacak & Bay, 2012) ... 30

Tabel 3.5 Kaidah Penalaran Logika Fuzzy dengan Matriks Diagonal Rekonfigurasi ... 30

Tabel 4.1 Perbandingan Hasil Simulasi Nilai Tegangan dengan Tegangan Masukan 20 Volt ... 40

Tabel 4.2 Hasil Perhitungan Nilai Duty Cycle dengan Variasi Tegangan Masukan ... 41

Tabel 4.3 Hasil Performansi Tanggapan Sistem Pengendalian Logika Fuzzy Tipe- 1 dengan Variasi Bentuk Fungsi Keanggotaan Fuzzy berdasarkan Simulasi ... 43

Tabel 4.4 Hasil Performansi Tanggapan Sistem Pengendalian Logika Fuzzy Tipe- 1 dengan Variasi Kaidah Penalaran Fuzzy berdasarkan Simulasi ... 45

Tabel 4.5 Hasil Performansi Tanggapan Sistem Pengendalian Logika Fuzzy Tipe- 1 (Satu Masukan) berdasarkan Simulasi ... 49

Tabel 4.6 Hasil Performansi Tanggapan Sistem Pengendalian Logika Fuzzy Tipe- 1 (Dua Masukan) berdasarkan Simulasi... 50

Tabel 4.7 Hasil Performansi Tanggapan Sistem Pengendalian Logika Fuzzy Tipe- 2 berdasarkan Simulasi... 50

Tabel 4.8 Hasil Performansi Tanggapan Sistem Pengendalian Tegangan pada ... 66

Tabel 4.9 Hasil Perbandingan Performansi Tanggapan Sistem Pengendalian Tegangan ... 68

Halaman ini sengaja dikosongkan

DAFTAR NOTASI

a : konstanta pembuat nol C : kapasitansi pada kapasitor D : duty cycle

f : frekuensi switching L : induktansi pada induktor

Ii : arus masukan DC-DC buck converter Io : arus keluaran DC-DC buck converter ΔI : riak arus

K : sensitivitas η : efisiensi O : output

Pi : daya masukan P_o : daya keluaran

R : resistansi pada resistor

V_i : tegangan keluaran DC-DC buck converter V_o : tegangan masukan DC-DC buck converter

Halaman ini sengaja dikosongkan

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1 Latar belakang

Pertambahan jumlah penduduk di Indonesia setiap tahunnya, menyebabkan semakin tinggi kebutuhan akan energi listrik. Data statistik PLN tahun 2015 menyebutkan jumlah energi listrik terjual sebesar 202.845,82 GWh atau mengalami peningkatan sebesar 2,14% dibandingkan tahun sebelumnya.

Jumlah pelanggan juga mengalami peningkatan, pada akhir tahun 2015 jumlah pelanggan sebesar 61.167.980 pelanggan atau meningkat 6,39% dari akhir tahun 2014 (PT PLN, 2016).

Peraturan Pemerintah No. 79 tahun 2014 tentang Kebijakan Energi Nasional telah mengatur tentang perkembangan energi baru dan terbarukan.

Tujuan dari Peraturan Pemerintah No.79 tahun 2014 ini dikarenakan semakin berkurangnya cadangan energi fosil terutama minyak dan gas bumi serta dorongan untuk menjadikan energi baru terbarukan sebagai prioritas utama dalam menjaga ketahanan dan kemandirian energi. Sumber daya energi baru dan terbarukan di Indonesia mempunyai potensi yang besar dalam penyediaan energi nasional di masa mendatang, namun hingga tahun 2015 pemanfaatan energi baru terbarukan hanya 5,3% untuk tenaga air, 4,8% untuk panas bumi dan 5,4% untuk bioenergi (Sekretariat Jendral Dewan Energi Nasional, 2016).

Salah satu jenis energi baru dan terbarukan adalah energi angin. Berbagai negara di dunia telah memanfaatkan dan mengembangkan energi angin untuk dikonversi menjadi energi listrik, diantaranya: Denmark, Jerman, China, Amerika Serikat, Kanada, Belgia, Belanda, Inggris, Rusia, dan Italia. Tahun 2020 mendatang, negara-negara tersebut merancanakan untuk meningkatkan energi listrik dari turbin angin, antara lain: Denmark yang merencanakan membangkitkan 4500 MW dari turbin angin serta Jerman yang merencanakan 15.000 MW dari turbin angin (A.R. Jha, 2011).

Indonesia merupakan negara tropis mempunyai kecepatan angin sebesar 2,5-5 m/s dengan potensi energi angin sebesar 950 MW (Sekretariat Jendral Dewan Energi Nasional, 2016). Penggunaan energi angin sebagai energi listrik di Indonesia masih relatif kecil yaitu sebesar 1,4 MW. Kapasitas tersebut dihasilkan dari beberapa turbin angin dengan kapasitas 50 Watt hingga 10 kW. Spesifikasi dari turbin angin yang digunakan memiliki diameter bilah sebesar 0,8-7,5 meter.

Indonesia merencanakan energi listrik yang dibangkitkan dari energi angin mencapai 5 MW untuk on grid dan 250 MW untuk off grid pada tahun 2005- 2025 (BPPT, 2016).

Turbin angin merupakan salah satu bentuk mesin konversi energi, dari energi angin menjadi energi listrik. Turbin angin mempunyai komponen generator yang berfungsi mengubah energi mekanik menjadi energi listrik berupa daya listrik. Daya listrik yang dihasilkan oleh generator akan bervaiasi sesuai dengan kecepatan angin yang melewati turbin angin. Kecepatan angin yang tidak dapat diprediksi menyebabkan daya listrik yang dihasilkan oleh generator juga relatif tidak stabil. DC-DC buck converter dengan sistem kendalinya menjadikan daya listrik dari turbin angin menjadi stabil.

DC-DC buck converter merupakan sebuah rangkaian listrik yang berfungsi menurunkan tegangan masukan supaya menjadi lebih kecil. Pada dasarnya, penurunan tegangan keluaran dikendalikan melalui lamanya waktu penghubungan antara sisi keluaran dan sisi masukan pada rangkaian yang sama.

Komponen yang digunakan untuk menjalankan fungsi penghubung tersebut adalah switch (solid state electronic switch) seperti Thyristor, MOSFET, IGBT, GTO. Salah satu aplikasi penggunaan sistem DC-DC buck converter adalah pada pembangkit listrik dengan menggunakan turbin angin. Tegangan keluaran yang dihasilkan oleh generator turbin angin cenderung tidak stabil dikarenakan kecepatan angin tidak konstan, sehingga dibutuhkan sebuah DC-DC buck converter yang dapat mengantisipasi perubahan tegangan masukan.

Sistem pengendalian tegangan pada DC-DC buck converter membutuhkan sebuah metode kendali. Salah satu metode kendali konvensional yang sering digunakan adalah PID. Metode kendali PID pada sistem DC-DC buck converter mempunyai nilai maksimal overshoot yang tinggi mencapai 130%,

sehingga perlu dilakukan ulang pemilihan metode kendali (Guo, Hung, & Nelms, 2009). Metode kendali logika fuzzy pada sistem DC-DC buck converter mempunyai tanggapan yang lebih baik dengan tidak adanya nilai maksimal overshoot dan waktu tunak yang lebih cepat (Himawan, Setyawati, & Suyono, 2016). Penelitian kendali logika fuzzy saat ini adalah logika fuzzy tipe-1 dengan bentuk fungsi keanggotaan yang tegas. Terdapatnya derau yang menyisipi data menyebabkan logika fuzzy tipe-1 tidak dapat merepresentaikan ketidakpastian tersebut, sehingga dikembangkan logika fuzzy tipe-2 untuk mengatasinya. Logika fuzzy tipe-2 merupakan perkembangan dari logika fuzzy tipe-1 dengan fungsi keanggotaan berbentuk interval (Bambang & Dwiyono, 2006).

Beberapa penelitian tentang DC-DC buck converter telah dilakukan, diantaranya penelitian tentang DC-DC buck converter dengan menggunakan aksi kendali logika fuzzy tipe-2 (Lin, Hsu, & Lee, 2005)(Martinez, Hissel, & Péra, 2012), penelitian tentang DC-DC buck converter dengan menggunakan aksi kendali PID diskrit (Gunawan, 2009), studi perbandingan untuk buck converter dengan aksi kendali PI dan logika fuzzy (Sharma, Chaturvedi, & Dubey, 2013), pemodelan DC-DC buck converter menggunakan simulink (M, Kiran, &

Parthasarthy, 2014), aplikasi dari kendali inteligent self-tunning fuzzy PID untuk DC-DC buck converter (Ali, 2012), desain dari logika fuzzy untuk sistem pengendalian buck converter (Patil, 2015), aplikasi dari buck converter dengan aksi kendali logika fuzzy untuk turbin angin skala kecil (Musyafa & Ibrohim, 2013). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh variasi koefisien FOU (footprint of uncertainty) pada logika fuzzy tipe-2 terhadap performansi tanggapan sistem pengendalian tegangan DC-DC buck converter prototype turbin angin skala kecil.

1.2 Perumusan masalah

Permasalahan pada penalitian ini adalah

 bagaimana pengaruh variasi koefisien FOU (footprint of uncertainty) pada logika fuzzy tipe-2 terhadap performansi tanggapan sistem pengendalian tegangan DC-DC buck converter prototype turbin angin skala kecil?

 bagaimana hasil perbandingan performansi tanggapan sistem pengendalian tegangan DC-DC dengan aksi kendali berbasis logika fuzzy tipe-2 terhadap aksi kendali berbasis logika fuzzy tipe-1 pada prototype turbin angin skala kecil?

1.3 Tujuan dan manfaat penelitian Tujuan pada penelitian ini adalah

 mengetahui pengaruh variasi koefisien FOU (footprint of uncertainty) pada logika fuzzy tipe-2 terhadap performansi tanggapan sistem pengendalian tegangan DC-DC buck converter prototype turbin angin skala kecil.

 mengetahui hasil perbandingan performansi tanggapan sistem pengendalian tegangan DC-DC dengan aksi kendali berbasis logika fuzzy tipe-2 terhadap aksi kendali berbasis logika fuzzy tipe-1 pada prototype turbin angin skala kecil.

Manfaat dari penelitian ini adalah

 mengembangkan dan menerapkan algoritma kendali berupa logika fuzzy tipe- 2 pada DC-DC buck converter prototype turbin angin skala kecil,

 meningkatkan efisiensi turbin angin skala kecil,

 berkontribusi dalam upaya pemanfaatan energi angin secara maksimal sebagai energi yang berkelanjutan, ramah lingkungan, dan tanpa emisi.

1.4 Hipotesa

Hipotesa pada penelitian ini adalah koefisien FOU (footprint of uncertainty) sebesar ±0.3 pada logika fuzzy tipe-2 mampu memberikan performansi tanggapan sistem pengendalian tegangan DC-DC buck converter paling stabil dan performansi tanggapan sistem pengendalian tegangan DC-DC dengan aksi kendali berbasis logika fuzzy tipe-2 lebih baik jika dibandingkan dengan aksi kendali logika fuzzy tipe-1.

BAB 2

KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI

2.1 Turbin Angin

Turbin angin merupakan salah satu jenis konverter energi yang berfungsi mengubah energi angin menjadi energi listrik. Secara sederhana, proses konversi diawali dari adanya energi kinetik angin yang bergerak mengenai bilah-bilah turbin sehingga menyebabkan bilah-bilah turbin berputar. Putaran bilah-bilah turbin akan menggerakkan rotor yang tersambung dengan generator listrik, sehingga menjadi energi listrik. Turbin angin dapat berputar dikarenakan adanya vektor dari gaya lift dan gaya drag yang dihasilkan akibat bentuk aerodinamis dari penampang bilah turbin angin tersebut. Ketika sebuah penampang airfoil terkena angin dari arah depan, maka akan menghasilkan vektor gaya lift (L) dan drag (D).

Perubahan gaya lift dan gaya drag ini dipengaruhi langsung oleh bentuk geometri bilah, kecepatan dan arah angin terhadap garis utama bilah (pitch bilah).

Perubahan gaya lift dan drag menyebabkan kecepatan bilah dan torsi poros akan berubah pula. Perubahan pitch bilah ini akan mempengaruhi kecepatan bilah (RPM) dari rotor karena adanya perubahan jumlah daya tiup angin yang diterima oleh bilah yang dikonversi menjadi kecepatan putar rotor.

2.1.1 Klasifikasi Turbin Angin

Klasifikasi turbin angin berdasarkan kapasitas energi listrik yang dihasilkan dibagi menjadi tiga kategori, yaitu turbin angin skala utilitas, skala kecil, dan skala menengah. Turbin angin skala utilitas memilki kapasitas energi listrik sebesar 1,5 - 3,6 MW, turbin angin skala kecil memilki kapasitas energi listrik sebesar ≤ 20 kW, dan turbin angin skala menengah memilki kapasitas energi listrik sebesar 20 – 100 kW. Perbandingan masing-masing kategori turbin angin ditampilkan pada Tabel 2.1.

Tabel 2.1Klasifikasi Turbin Angin Berdasarkan Kapasitas Energi Listrik yang Dihasilkan (A.R. Jha, 2011)

Kategori Turbin Angin Kapasitas energi listrik yang dihasilkan

Skala utilitas 1,5 - 3,6 MW

Skala kecil ≤ 20 kW

Skala menengah 20 – 100 kW

Turbin angin juga dapat digolongkan berdasarkan sumbu putarnya, yaitu turbin angin sumbu horizontal dan turbin angin sumbu vertikal. Secara umum, penggolongan turbin angin berdasarkan sumbu putarnya ditampilkan pada Gambar 2.1.

Gambar 2.1 Klasifikasi turbin angin beradasrkan arah putarnya (A.R. Jha, 2011) Gambar 2.1 menunjukan bahwa turbin angin sumbu horizontal berdasarkan arah hadap turbin terhadap turbin angin dibagi menjadi dua yaitu upwind rotor dan downwind rotor. Upwind rotor adalah rotor yang menghadap arah datangnya angin sedangkan downwind rotor adalah rotor yang membelakangi arah datangnya angin. Jenis turbin angin sumbu horizontal antara lain windmill,

windheel, dan high tip-speed ratio, sedangkan jenis turbin angin sumbu vertikal antara lain savonius rotor, darrieus turbine, dan giromill.

2.1.2 Komponen turbin angin

Turbin angin yang tersusun atas komponen yang ditunjukkan oleh Gambar 2.2. Turbin angin terdiri dari komponen utama: bilah, gearbox, generator dan kendali. Bilah turbin angin adalah komponen utama turbin angin untuk menangkap energi angin, energi tersebut dikonversi menjadi energi mekanik dan listrik.

Gambar 2.2 Komponen-komponen dalam turbin angin (A.R. Jha, 2011) Gambar 2.2 menunjukan komponen-kompen turbin angin secara lengkap.

Komponen-komponen pada turbin angin anata lain: rotor, bilah (blade), pengereman (brake), poros kecepatan rendah (low-speed shaft), gear box, generator, poros kecepatan tinggi (high-speed shaft), nacelle, dan tower. Sistem pengendalian yang digunakan pada turbin angin antara lain pengendalian sudut pitch, pengendalian sudut yaw, serta pengendalian untuk sistem pengereman.

2.1.3 Desain turbin angin

Desain dan konstruksi turbin angin meliputi : jumlah dari bilah (biasanya berjumlah 2 atau 3), arah orientasi rotor (downwind atau upwind), bahan dari

bilah, metode konstruksi dan profil, kendali daya melalui kendali aerodinamika atau variabel pitch, fixed atau variable rotor speed, orientasi oleh self-aligning action (free yaw) atau kendali langsung (active yaw), generator synchronous atau generator induksi (squirrel cage atau doubly fed), menggunakan gearbox atau direct drive generator. Desain bilah turbin angin yang dikembangan, memiliki variabel desain yang perlu dipertimbangkan, diantaranya : jari-jari bilah, jumlah bilah, panjang chord, jenis airfoil dan bahan baku bilah.

2.2 DC-DC Buck Converter

DC-DC buck converter merupakan sebuah alat yang berfungsi untuk menurunkan tegangan keluaran dari generator agar sesuai dengan tegangan keluaran yang diinginkan. Tegangan keluaran ini nantinya akan disimpan di baterai, sehingga membutuhkan nilai tegangan keluaran yang konstan. Rangkaian dasar untuk DC-DC buck converter ditunjukkan seperti Gambar 2.3.

Gambar 2.3Rangkaian dasar DC-DC buck converter (Musyafa & Ibrohim, 2013)

DC-DC buck converter menggunakan komponen penyimpan energi seperti induktor dan kapasitor untuk mengontrol aliran energi dari generator menuju beban dengan menggunakan saklar on-off secara kontinyu. Saklar adalah sebuah alat elektronik yang beroperasi dalam dua keadaan. Keadaan conduction mode (on) terjadi pada saat keluaran generator dihubungkan pada sebuah induktor. Saat keadaan cut-off mode (off), keluaran dari generator tidak dihubungkan dari induktor. DC-DC buck converter juga berisi sebuah dioda bias maju yang dapat menyediakan arah balik untuk arus dalam keadaan cut-off (Musyafa & Ibrohim, 2013).

Saklar yang digunakan berupa sebuah MOSFET yang dikendalikan dengan sinyal PWM (Pulse Width Modulation). Saklar bekerja menghantar on dan off untuk mengatur nilai tegangan pada induktor. Tegangan pada induktor mempunyai bentuk gelombang kotak yang kemudian di-filter dengan kombinasi LC untuk menghasilkan sebuah quasi-continuous voltage pada keluarannnya.

Nilai rata-rata dari gelombang kotak dapat diatur untuk mengendalikan panjang dari konduksi dan cut-off states pada saklar. Waktu ON dari saklar dihubungkan dengan periode waktu, dengan D adalah duty cycle. Dalam kondisi ON, arus mengalir dari generator melalui induktor yang menyebabkan induktor mengisi energi. Dioda berada dalam keadaan bias mundur dan tidak ada arus yang melewatinya. Kondisi OFF menyatakan waktu off diberikan Toff = (1-D)T dan arus dalam induktor menyebabkan dioda menjadi bias maju. Dioda menyala aktif dan menyediakan jalan untuk mempertahankan kontinyuitas arus melewati induktor (Musyafa & Ibrohim, 2013). Bentuk gelombang pulsa DC-DC buck converter ditunjukkan pada Gambar 2.4.

Gambar 2.4Gelombang DC-DC buck converter

Duty cycle dapat diatur supaya tegangan keluaran dari konverter berada pada nilai yang diinginkan. Untuk sebuah konverter DC – DC ideal, duty cycle adalah perbandingan antara tegangan keluaran dan tegangan masukan. Konverter DC-DC digunakan sebagai sumber daya DC, dengan tegangan masukan bervariasi, tapi tegangan keluaran dijaga pada nilai yang diinginkan. Duty cycle dijaga nilainya melalui sinyal PWM digunakan untuk mengendalikan kondisi on dan off dari sebuah MOSFET (Musyafa & Ibrohim, 2013).

Nilai duty cycle pada rangkaian DC-DC buck converter merupakan perbandingan antara tegangan keluaran dengan tegangan masukan. Nilai duty cycle mempunyai nilai maksimal satu, dikarenakan DC-DC buck converter merupakan rangkaian yang berfungsi menurunkan tegangan dengan tegangan keluaran lebih kecil dari tegangan masukan. Persamaan duty cycle secara matemaika ditampilkan pada persamaan 2.1.

i o

V

DV (2.1)

Rangkaian DC-DC buck converter terdiri dari sebuah dioda, sebuah MOSFET, sebuah induktor, sebuah kapasitor, dan sebuah resistor. Nilai induktansi pada induktor dihitung melalui persamaan 2.2, nilai kapasitansi pada kapasitor dihitung melalui persamaan 2.3, dan nilai resistansi pada resistor dihitung melalui persamaan 2.4 (Cahyadi, Andromeda, & Facta, 2017).

 

I V f

V V L V

i o i o







  (2.2)

 

i o o i

V f L

V V C V







  ₂

8 (2.3)

I

RV^o (2.4)

Daya merupakan salah satu besaran yang dihasilkan oleh rangkaian DC-DC buck converter. Nilai daya masukan pada kenyataannya tidaklah sama dengan daya keluaran, sehingga DC-DC buck converter memiliki nilai efisiensi. Persaman daya masukan, daya keluaran, dan efisiensi dari DC-DC buck converter ditampilkan secara berurutan pada persamaan 2.5, persamaan 2.6, dan persamaan 2.7.

i i

i VI

P  (2.5)

o o

o V I

P  (2.6)

100



i i

o o

I V

I

 V % (2.7)

Keterangan :

V_i : Tegangan masukan DC-DC buck converter (Volt) Vo : Tegangan keluaran DC-DC buck converter (Volt) I : Arus masukan DC-DC buck converter (Ampere) ΔI : Riak arus (Ampere)

L : Induktansi pada induktor (Henry) C : Kapasitansi pada kapasitor (Farad) R : Resistansi pada resistor (Ohm) f : Frekuensi switching (Hz) P_i : Daya masukan (Watt) Po : Daya keluaran (Watt) η : Efisiensi (Persen)

Sistem DC-DC buck converter dapat dimodelkan secara matematis dengan menggunkan hukum tegangan dan arus Kirchhoff untuk masing-masing keadaan operasi. Keadaan operasi yang dimaksud adalah saat conduction mode (on) dan saat keadaan cut-off mode (off). Hasil pemodelan DC-DC buck converter berupa fungsi alih sistem ditampilkan pada persamaan 2.8 dengan penurunan persamaan ditampilkan pada Lampiran A (Himawan et al., 2016).

s LC s RC

LC Vi

s D

o s V

1 2 1

) (

) (







(2.8)

2.3 Sistem Pengendalian Logika Fuzzy Tipe-2

Logika fuzzy merupakan sebuah wilayah dari komputasi lunak yang sesuai dengan sistem komputer untuk menjawab ketidakpastian. Terdapat dua jenis generasi logika fuzzy, yaitu logika fuzzy tipe-1 dan logika fuzzy tipe-2.

Logika fuzzy tipe-2 merupakan perkembangan dari logika fuzzy tipe-1 dengan perbedaan pada fungsi keanggotaannya. Logika fuzzy tipe-2 memiliki kelebihan jika dibandingkan dengan logika fuzzy tipe-1 yaitu dapat mengatasi ketidakpastian pemodelan fungsi keanggotaan pada logika fuzzy tipe 1 (Castillo & Melin, 2008).

Skema arsitektur logika fuzzy tipe-1 dan logika fuzzy tipe-2 yang ditunjukan pada Gambar 2.5.

(a)

(b)

Gambar 2.5 Skema arsitektur logika fuzzy (a) Tipe-1 (Rojas, Ponce, & Molina, 2014); (b) Tipe-2 (Wagner & Hagras, 2007)

Penerepan logika fuzzy tipe-2 sebagai aksi kendali, terdapat beberapa bagian yaitu fuzzifikasi, kaidah, mesin inferensi, tipe reduksi, dan defuzzifiksi.

 Fuzzifikasi

Fuzzifikasi proses pengubahan nilai numerik (tegas) ke dalam fungsi keanggotaan fuzzy. Di dalam fuzzifikasi, terdapat komponen-komponen dari logika fuzzy, yaitu :

1. Variabel fuzzy

Variabel fuzzy merupakan variabel yang digunakan dalam logika fuzzy.

Sebagai contoh variabel fuzzy adalah error “e” dan delta error “de”.

2. Himpunan fuzzy

Himpunan fuzzy merupakan grup yang mewakili kondisi tertentu dalam suatu variabel fuzzy. Sebagai contoh : variabel error dibagi menjadi tiga, dengan himpunan fuzzy: rendah, sedang, tinggi

3. Semesta pembicaraan

Semesta pembicaraan merupakan keseluruhan nilai yang diperbolehkan untuk dioperasikan dalam suatu variabel fuzzy. Sebagai contoh : semesta pembicaraan variabel error adalah [-1,1]

4. Domain

Domain merupakan keseluruhan nilai yang diperbolehkan untuk dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy. Sebagai contoh : error rendah = [-1;-0,5]; error sedang = [0,5;0,5]; error tinggi = [0,5;1]

5. Fungsi keanggotaan fuzzy

Fungsi keanggotaan fuzzy merupakan hubungan antara nilai derajat keanggotaan dengan variabel fuzzy (numerik). Fungsi keanggotaan fuzzy juga dapat menentukan nilai derajat keanggotaan dengan himpunan fuzzy berdasarkan variabel fuzzy (numerik). Logika fuzzy sebagai aksi kendali pada DC-DC buck converter, memilki keanggotaan fuzzy berbentuk segitiga, yang ditampilkan pada Gambar 2.6.

(a) (b)

Gambar 2.6 Fungsi keanggotaan logika fuzzy untuk (a) variabel error; (b) variabel delta error (Musyafa & Ibrohim, 2013)

Fungsi keanggotaan dalam logika fuzzy tipe-2, terdapat daerah yang disebut dengan footprint of uncertainty (FOU), yaitu daerah yang membatasi dengan fungsi keanggotaan logika fuzzy. Terdapat dua daerah FOU dalam fungsi keanggotaan logika fuzzy yaitu upper membership function (UMF) dan lower

membership function (LMF) (Castillo & Melin, 2008). Fungsi keanggotaan logika fuzzy tipe-2 dapat dilihat pada Gambar 2.7 dan Gambar 2.8 sebagai aksi kendali pada DC-DC buck converter.

Gambar 2.7 Fungsi keanggotaan logika fuzzy tipe-2 (Castillo & Melin, 2008)

Gambar 2.8 Fungsi keanggotaan logika fuzzy tipe-2 sebagai aksi kendali pada DC-DC buck converter (Martinez et al., 2012)

 Kaidah

Kaidah merupakan suatu bentuk aturan relasi/implikasi jika-maka (if-then).

Di dalam kaidah logika fuzzy terdapat operasi himpunan fuzzy, yaitu operasi yang mengombinasikan dan memodifikasi dua atau lebih himpunan fuzzy. Terdapat tiga operasi dasar pada himpunan fuzzy yaitu OR (union), AND (intersection), dan NOT (complement). Hasil dari dua atau lebih himpunan fuzzy akan mempunyai nilai keanggotaan baru hasil operasi dua himpunan yang disebut firing strength

atau  predikat. Operasi pada logika fuzzy tipe-2 hampir sama dengan logika fuzzy tipe-1, namun pada logika fuzzy tipe-2, operasi dilakukan pada dua interval, yaitu pada upper membership function (UMF) dan lower membership function (LMF) sekaligus. Operasi himpunan fuzzy sebagai aksi kendali pada DC-DC buck converter yang digunakan adalah AND (intersection) (Martinez et al., 2012)(Musyafa & Ibrohim, 2013). Operasi himpunan fuzzy pada logika fuzzy tipe- 2 ditampilkan pada Gambar 2.9.

Gambar 2.9 Operasi pada logika fuzzy tipe-2 (Castillo & Melin, 2008)

 Mesin inferensi

Mesin inferensi merupakan proses implikasi dalam menalar nilai masukan untuk menentukan nilai keluaran sebagai bentuk pengambil keputusan. Mesin inferensi terdiri dari proses implikasi dan agregasi. Implikasi yaitu proses menentukan derajat keanggotaan keluaran dari masing-masing kaidah dengan menggunakan operator himpunan fuzzy. Proses selanjutnya adalah agregasi yaitu proses mengkombinasikan semua derajat keanggotaan keluaran masing-masing kaidah menjadi derajat keanggotaan tunggal (Castillo & Melin, 2008).

Gambar 2.10 Mesin inferensi pada logika fuzzy tipe-2 (Robandi & Kharisma, 2009)

 Tipe reduksi

Tipe reduksi merupakan langkah pertama pengolahan keluaran mesin inferensi dengan menghitung centroid dari logika fuzzy tipe-2. Tipe reduksi dapat diselesaikan dengan beberapa metode antara lain:

1. Reduksi tipe centroid (center-of-sums)

Centroid dihitung dari kombinasi area keluaran yang sebelumnya didapatkan dari aktivasi setiap kaidah berdasarkan firing strength.

2. Reduksi tipe pusat himpunan (center-of-sets)

Metode ini menghitung centroid setiap konsekuen dari kaidah yang aktif . 3. Reduksi tipe ketinggian (height)

Keluaran setiap kaidah digantikan dengan singleton pada titik maksimum keanggotaan lalu dihitung centroid-nya.

 Defuzzifikasi

Defuzzifikasi merupakan proses mengubah derajat keanggotan hasil agregasi menjadi nilai analog keluaran. Defuzzifikasi merupakan langkah kedua untuk pengolahan keluaran mesin inferensi setelah tipe reduksi pada logika fuzzy tipe-2.

2.4 Performansi Tanggapan Sistem Pengendalian Orde Kedua

Suatu sistem dikatakan mempunyai orde kedua jika fungsi alihnya mempunyai variabel s dengan pangkat tertinggi dua. Persamaan fungsi alih sistem ber-orde kedua ditampilkan pada persamaan 2.9. Salah satu contoh sistem orde 2 adalah DC-DC buck converter.

2 2

2

2 )

(

n n

n

s s

s K

G  





 

(2.9) K adalah gain, ζ adalah konstanta redaman, dan ωn adalah frekuensi natural.

.

Spesifikasi tanggapan transien sistem orde kedua dapat dihitung melalui parameter konstanta redaman dan frekuensi natural. Spesifikasi tanggapan transien meliputi waktu naik (t_r), waktu puncak (t_p), nilai overshoot maksimal (M_p), dan waktu tunak (t_s). Persamaan waktu naik, waktu puncak, nilai overshoot maksimal, dan waktu tunak berurutan ditampilkan pada persamaan 2.10 – 2.13 (Ogata, 1972).

2 2 1

1 tan 1









 

























 







n

n n

tr

(2.10)

1 2

2







 

n

tp

(2.11)

% 100

%  ^{1 2}





















 

e M_p

(2.12)



50

 ln ts

(2.13)

2.5 Peta Jalan Penelitian DC-DC Buck Converter Tabel 2.2 Peta Jalan Penelitian DC-DC Buck Converter

Tahun Peneliti Aplikasi Algoritma Pengendalian

Jenis

Penerapan Keterangan Hasil

2005 Ping-Zong Lin

Chun-Fei Hsu

Tsu-Tian Lee

DC-DC buck converter

Logika fuzzy tipe-2

Eksperimen Dilakukan eksperimen dengan aksi kendali logika fuzzy tipe-2

Logika fuzzy tipe-2 dapat mengatasi ketidakpastian 2009 Gunawan DC-DC buck

converter

PID Diskrit Simulasi Dilakukan analisa kestabilan dari tanggapan melalui lingkar terbuka dan lingkar tertutup.

memiliki tanggapan transien yang cepat dan steady state error yang mendekati nol

2012 Majid Ali, Saifullah Khan, Muhammad Waleed, Islamuddin

DC-DC buck converter

PID-Logika fuzzy

Simulasi Logika fuzzy digunakan untuk menala nilai Kp, Ti, dan Td pada PID

Performansi lebih baik jika dibandingkan dengan aksi kendali PID saja

Tahun Peneliti Aplikasi Algoritma Pengendalian

Jenis

Penerapan Keterangan Hasil

2012 J.Solano Martinez.D.

Hissel.

M-C. Péra.

DC-DC buck converter

Logika fuzzy tipe-2

Eksperimen Membandingkan logika fuzzy tipe-1 dengan logika fuzzy tipe - 2

Logika fuzzy tipe-2 dapat digunakan untuk aplikasi khusus

2013 Neetu Sharma, Pradyumn Chaturvedi, Rahul Dubey

DC-DC buck converter

PI dan Logika fuzzy

Simulasi Membandingkan aksi kendali PI dengan logika fuzzy

Aksi kendali logika fuzzy mempunyai performansi lebih baik jika dibandingkan dengan PI

2013 Ali Musyafa’, Ibrohim

DC-DC buck converter

Logika fuzzy Eksperimen Diaplikasikan pada turbin angin skala kecil

Diberikan nilai set point sebesar 2 V pada RPM maksimum dengan rata-rata error 0,8%

2014 Mahesh Gowda N M, Yadu Kiran,

DC-DC buck converter

PID Simulasi pemodelan DC-DC buck

converter menggunakan simulink

Penurunan model dari buck converter akurat

Tahun Peneliti Aplikasi Algoritma Pengendalian

Jenis

Penerapan Keterangan Hasil

S.S

Parthasarthy 2015 Majid Ali,

Saifullah Khan, Muhammad Waleed, Islamuddin

DC-DC buck converter

Logika fuzzy Simulasi Logika fuzzy digunakan untuk aksi kendali

Menghasilkan

tegangan konstan saat masukan bervariasi

BAB 3

METODA PENELITIAN

3.1 Diagram Alir Penelitian

Diagram alir penelitian ini menjelaskan tentang tahapan dari penelitian tesis yang dilakukan untuk mencapai tujuan. Tahapan penelitian ditunjukan dalam bentuk diagram alir Gambar 3.1

Gambar 3.1 Alur penelitian

3.2 Perancangan Simulasi Sistem Pengendalian Tegangan Pada DC-DC Buck Converter

Simulasi menggunakan perangkat lunak bertujuan untuk membandingkan performansi sistem terhadap hasil rancang bangun. Terdapat tiga tahap simulasi, yaitu simulasi sistem lingkar terbuka untuk DC-DC buck converter, simulasi sistem pengendalian tegangan lingkar tertutup untuk DC-DC buck converter, serta simulasi sistem pengendalian tegangan pada generator turbin angin. Diagram blok pada simulasi untuk masing-masing sistem ditampilkan pada Gambar 3.2, Gambar 3.3, Lampiran B.

Gambar 3.2 Diagram Blok DC-DC Buck Converter pada Simulasi

(a)

(b)

Gambar 3.3 Diagram Blok Sistem Pengendalian Tegangan DC-DC Buck Converter dengan (a) Satu Masukan (b) Dua Masukan Kendali Logika Fuzzy pada Simulasi

Sistem pengendalian tegangan pada DC-DC buck converter terdiri dari rangkaian DC-DC buck converter sebagai plant, kendali logika fuzzy sebagai pengendali, sinyal step sebagai set point. Rangkaian DC-DC buck converter terdiri dari sebuah dioda, sebuah mosfet, sebuah induktor, sebuah kapasitor, dan sebuah resistor. PWM generator (DC-DC) berfungsi merubah nilai duty cycle menjadi nilai PWM yaitu kondisi saklar on dan saklar off.

3.3 Perancangan Prototype Turbin Angin

Prototype turbin angin yang digunakan dalam penelitian ini bertipe turbin angin sumbu horizontal dengan arah orientasi rotor bertipe upwind. Bilah yang digunakan berjumlah tiga buah dan terbuat dari bahan fiber glass. Jumlah dan bahan bilah tersebut digunakan supaya turbin angin dapat beroperasi secara efisien dengan kecepatan angin yang bervariasi (Manyonge & Al., 2012).

Konfigurasi tersebut juga dapat menghasilkan frekuensi optimal yang dibutuhkan generator, meminimalkan ukuran, dan berat gearbox, serta meningkatkan efisiensi (Ragheb & Ragheb, 2011). Jenis airfoil yang digunakan adalah National Renewable Energy Laboratory (NREL) seri S83n (S833, S834, S835) dengan panjang bilah 100 cm. Airfoil seri S83n merupakan airfoil yang cocok digunakan untuk turbin angin dengan variabel keceptan angin yang rendah, variabel pitch dengan tipikal airfoil rendah, derau (noise) rendah, serta koefisien lift yang tinggi (Musyafa, 2012). Spesifikasi prototype turbin angin ditampilkan pada Tabel 3.1.

Tabel 3.1 Spesifikasi Umum Prototype Turbin Angin

Bagian Parameter Spesifikasi

Bilah

Jumlah 3 buah

Panjang 100 cm

Berat 990 g

Jenis airfoil

NREL S835 (bagian pangkal 25 cm), S833 (bagian tengah 35 cm), S834 (bagian ujung 40 cm)

Bahan fiber glass

Rotor shaft

Bahan Stainless Steel

Dimensi diameter = 1,5 cm,

panjang = 1,3 m

Penopang bilah Bahan Akrilik

Bagian Parameter Spesifikasi

Dimensi diameter = 28 cm,

ketebalan = 10 cm Main plate

Bahan Plat besi

Dimensi diamater = 40 cm,

ketebalan = 0,2 cm Tiang penyangga

Bahan Plat besi

Dimensi diameter = 8 cm,

tinggi = 2 m

Generator yang digunakan merupakan jenis generator DC. Pemilihan generator DC dikarenakan lebih memudahkan dalam konversi ke rangkaian DC- DC buck converter. Spesifikasi generator untuk turbin angin ditampilkan pada Tabel 3.2.

Tabel 3.2 Spesifikasi Generator untuk Prototype Turbin Angin

Parameter Nilai

Amature resistansi 7 Ohm Amature Induktansi 0,51 mH Torsi Konstan 0,609 N.m/A Momen Inersia 0,4 kg.m2 Friction Factor 0,01 p.u

Speed Base 375 RPM

3.4 Perancangan Prototype DC-DC Buck Converter

Perancangan DC-DC buck converter dimulai dengan pemilihan komponen elektronik seperti pemilihan jenis komponen untuk saklar (solid state electronic switch), microcontroller, resistor hingga kristal clock untuk minimum system. Komponen saklar yang digunakan berupa MOSFET dengan tipe IRFZ44N karena memiliki tingkat frekuensi switch yang lebih baik daripada komponen elektronik switch lainnya seperti Thyristor, IGBT, dan GTO.

Microcontrollrer untuk DC-DC buck converter yang digunakan adalah tipe Arduino karena memiliki memori yang besar untuk keperluan pengkodean dari algoritma logika fuzzy tipe-2. Arduino juga memiliki jumlah 54 digital masukan/keluaran pin dengan 14 pin dapat digunakan sebagai keluaran PWM, 16 masukan analog, serta kristal osilator dengan frekuensi 16 MHz (Silvia, Haritman, & Muladi, 2014).

Komponen pada DC-DC buck converter terdiri dari induktor, kapasitor dan resistor. Nilai induktor dihitung melalui persamaan 2.2, nilai kapasitor dihitung melalui persamaan 2.3 dan nilai resistor dihitung melalui persamaan 2.4.

Nilai-nilai kompenen pada DC-DC buck converter ditampilkan pada Tabel 3.3.

Tabel 3.3 Nilai Komponen DC-DC Buck Converter

Parameter Nilai Perhitungan Nilai Komponen

Tegangan Masukan 20 V 20 V

Tegangan Keluaran 12 V 12 V

Arus Masukan 3 A 3 A

Frekuensi 40000 Hz 40000 Hz

Induktor 1,481 mH 2,2 mH

Kapasitor 28,94 µC 33 µC

Resistor 4 Ω 4,7 Ω

Persamaan fungsi alih dari rangkaian DC-DC buck converter berdasarkan persamaaan 2.8 dapat dilakukan substitusi dengan memasukan nilai L, C, dan R yang didapatkan dari perhitungan. Persamaan fungsi alih dari rangkaian DC-DC buck converter dengan nilai parameter sesuai dengan Tabel 3.3 ditampilkan melalui persamaan 3.1.

107 377 , 1 2 7576

107 377 , 1 )

( ) (







 

s s

Vi s

D o s V

(3.1) Nilai komponen-komponen DC-DC buck converter yang telah didapatkan pada Tabel 3.3 selanjutnya dirangkai sesuai Gambar 2.3. Jenis MOSFET yang digunakan adalah MOSFET IRLZ44N yang mempunyai tegangan Drain-Source Breakdown V_(BR)DS sebesar 55 Volt dan arus Drain I_D sebesar 47 Ampere. Dioda yang digunakan bertipe 1N5882 Schottky Barrier. Dioda ini digunakan karena memiliki spesifikasi 3 Ampere dan 40 Volt. MOSFET dan dioda jenis tersebut dipilih karena memiliki spesifikasi nilai tegangan dan arus di atas tegangan dan arus masukan maksimal DC-DC buck converter sehingga kompenen tersebut

aman untuk digunakan. Hasil realisasi perangkat keras ditampilkan pada Gambar 3.4.

Gambar 3.4 Realisasi Perangkat Keras DC-DC Buck Converter

Rangkaian DC-DC buck converter dilengkapi dengan rangkaian divider yang berfungsi sebagai sensor tegangan. Rangkaian divider mempunyai rentang maksimal keluaran sesuai dengan tegangan maksimal yang diperlukan. Tegangan keluaran dari divider ini mewakili tiap tegangan yang masuk pada DC-DC buck converter yang kemudian akan diubah ke sinyal digital oleh fitur microcontroller melalui ADC. Microcontroller akan memberikan perintah switch menurut duty cycle dengan sinyal PWM dari sinyal ADC yang terbaca.

Sinyal PWM merupakan variabel yang dimanipulasi dalam sistem pengendalian ini. Nilai dari sinyal PWM yang diberikan pada microcontroller sangat bergantung dari putaran turbin angin. Putaran turbin angin tersebut akan dikonversi menjadi daya listrik melalui generator. Nilai daya listrik yang dihasilkan sangat tergantung pada kecepatan putaran turbin angin, semakin cepat turbin angin berputar maka semakin besar juga daya listrik yang dihasilkan. DC- DC buck converter berfungsi untuk menurunkan tegangan menjadi tegangan setpoint meskipun tegangan masukan berfluktuatif mengikuti kecepatan angin yang berubah-ubah. Penurunan tegangan menjadi tegangan setpoint dikendalikan dengan cara mengatur switch MOSFET berdasarkan duty cycle dari sinyal PWM.

Penelitian ini menggunakan PWM dengan resolusi 8 bit yang berarti PWM

tersebut memiliki variasi perubahan nilai sebesar 2⁸ atau 256 variasi mulai dari 0- 255 perubahan nilai yang mewakili nilai duty cycle sebesar 0 – 100% dari keluaran PWM. Diagram blok sistem pengendalian DC-DC buck converter yang digunakan merupakan modifikasi dari penelitian yang dilakukan oleh Musyafa &

Ibrohim (2013). Diagram dengan blok sistem pengendalian DC-DC buck converter aksi kendali logika fuzzy tipe-2 pada turbin angin ditampilkan dalam Gambar 3.5.

Gambar 3.5 Diagram blok sistem pengendali DC-DC buck converter dengan aksi kendali logika fuzzy tipe-2 pada turbin angin

Pengendali logika fuzzy tipe-2 bekerja untuk memberikan nilai sinyal PWM yang akan diberikan pada gate MOSFET untuk pengaturan duty cycle pada DC-DC buck converter. Masukan dari pengendali logika fuzzy tipe-2 adalah error dan delta error keluaran dari sensor tegangan. Error merupakan selisih dari nilai tegangan setpoint dengan tegangan masukan, sedangkan delta error merupakan selisih error sekarang dikurangi error sebelumnya. Sensor tegangan berupa rangkaian pembagi tegangan berfungsi untuk membaca nilai tegangan masukan DC-DC buck converter.

3.4 Perancangan Kendali Logika Fuzzy Tipe-2

Perancangan kendali logika fuzzy tipe-2 menggunakan metode penalaran Sugeno. Penalaran dengan metode Sugeno hampir sama dengan penalaran Mamdani, namun keluaran (konsekuen) sistem tidak berupa himpunan fuzzy, melainkan berupa konstanta atau persamaan linear. Metode ini diperkenalkan oleh Takagi-Sugeno Kang pada tahun 1985. Sistem fuzzy tipe-2 yang dibangun terdiri dari dua variabel masukan yaitu error (e) dan delta error (de) serta menghasilkan

satu keluran nilai crips untuk membangkitkan sinyal PWM. Perancangan kendali logika fuzzy tipe-2 ini didasarkan pada penelitian yang dilakukan oleh Martinez et al., (2012). Gambaran umum dari sistem logika fuzzy yang dibangun ditampilkan pada Gambar 3.6.

Gambar 3.6 Gambaran Umum Sistem Fuzzy Tipe-2

Untuk membangun sistem fuzzy tipe-2 hingga dapat mengeluarkan sinyal kendali PWM pada DC-DC buck converter, dilakukan tahapan pembuatan sistem fuzzy tipe-2 yaitu,

a. Fuzzifikasi

b. Kaidah aturan (Rule base) c. Penegasan (deffuzzyfikasi) a. Fuzzifikasi

Fuzzifikasi dalam perancangan pengendali ini adalah merubah nilai dari error dan delta error menjadi nilai masukan fuzzy. Pembentukan himpunan fuzzy dilakukan dengan membagi variabel masukan menjadi beberapa fungsi keanggotaan (membership function). Masukan untuk sistem fuzzy tipe-2 ini terdiri dari dua variabel yaitu error (e) dan delta error (de), error disini didefinisikan sebagai hasil pengurangan dari nilai setpoint dengan tegangan aktual yang terbaca sensor.

Fungsi keanggotaan dari masukan error dibagi menjadi lima bagian dengan fungsi keanggotaan berbentuk segitiga. Masukan kedua untuk masukan sistem fuzzy tipe-2 adalah delta error (de), delta error didefinisikan sebagai selisih error aktual (error ke-n) dengan error pada kondisi sebelumnya (error ke

n-1). Fungsi keanggotaan delta error dibagi menjadi lima seperti halnya fungsi keanggotaan error. Lima bagian fungsi keanggotaan dari masukan yaitu: Negative Big (NB), Negative Small (NS), Zero (Z), Positive Small (PS), dan Positive Big (PB). Fungsi keanggotan segitiga digunakan pada pembentukan himpunan fuzzy dikarenakan memiliki bentuk paling sederhana dan paling efisien untuk berbagai aplikasi. Fungsi keanggotaan singleton digunakan sebagai keluaran kendali logika fuzzy dikarenakan memiliki kemudahan dalam perhitungan. Nilai dari masukan dan keluaran pengendali logika fuzzy dinormaslisasi menjadi [-1,1] dengan menggunakan faktor skala yang sesuai (Atacak & Bay, 2012). Penentuan FOU sebesar ±0.1, ±0.2, dan ±0.3 didasarkan pada penelitian yang dilakukan oleh (Adritya, 2014). Pembentukan himpunan fuzzy tipe-2 dengan masukan error dan delta error ditampilkan pada Gambar 3.7.

(a) (b)

(c) (d)

Gambar 3.7 Fungsi Keanggotaan Fuzzy (a) Tipe-1, (b) Tipe-2 dengan FOU±0.1, (c) Tipe-2 dengan FOU±0.2 (d) Tipe-2 dengan FOU±0.3

b. Kaidah Penalaran (Rule Base)

Pembuatan kaidah penalaran untuk penentuan kendali dari masukan error dan delta error didasarkan pada penelitian sebelumnya (Atacak & Bay, 2012).

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1

-1 -0,5 0 0,5 1

μe μΔe

e, Δe

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1

-1 -0,5 0 0,5 1

μe μΔe

e, Δe

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1

-1 -0,5 0 0,5 1

μe μΔe

e, Δe

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1

-1 -0,5 0 0,5 1

μe μΔe

e, Δe

NB NS Z PS PB NB NS Z PS PB

NB NS Z PS PB NB NS Z PS PB

Kaidah-kaidah yang dibentuk dalam perancangan ini memiliki 25 kaidah penalaran. Kendali logika fuzzy memiliki kaidah penalaran berbentuk matriks diagonal standar (Atacak & Bay, 2012). Penelitian ini dilakukan variasi kaidah penalaran dengan melakukan rekonfigurasi kaidah penalaran dengan matriks diagonal standar. Kaidah aturan yang digunakan pada penelitian ini ditampilkan pada Tabel 3.4 dan Tabel 3.5.

Tabel 3.4 Kaidah Penalaran Logika Fuzzy dengan Matriks Diagonal (Atacak &

Bay, 2012)

e/de NB NS Z PS PB

NB NB NB NB NS Z

NS NB NB NS Z PS

Z NB NS Z PS PB

PS NS Z PS PB PB

PB Z PS PB PB PB

Tabel 3.5 Kaidah Penalaran Logika Fuzzy dengan Matriks Diagonal Rekonfigurasi

e/de NB NS Z PS PB

NB NB NB NS NS Z

NS NB NS NS Z PS

Z NS NS Z PS PS

PS NS Z PS PS PB

PB Z PS PS PB PB

Perbedaan kaidah penalaran matriks diagonal standar dengan matriks diagonal rekonfigurasi terletak pada :

jika error NB dan delta error Z maka duty cycle NB, diubah menjadi NS jika error NS dan delta error NS maka duty cycle NB, diubah menjadi NS jika error Z dan delta error NB maka duty cycle NB, diubah menjadi NS jika error Z dan delta error PB maka duty cycle PB, diubah menjadi PS