Identifikasi Jenis Gangguan Transformator Menggunakan Transformasi Wavelet

(1)

28

Identifikasi Jenis Gangguan Transformator Menggunakan

Transformasi

Wavelet

Rudi Herwanto

1

,Wahyuni Martiningsih

2

,Romi Wiryadinata

3

Jurusan Teknik Elektro, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa Cilegon, Indonesia

1

_{rudiherwantooo@gmail.com}

Abstrak –

Gangguan hubung singkat yang terjadi pada sebuah transformator dapat mengakibatkan

kerusakan pada isolasi transformator sehingga berpotensi terjadinya kerusakan pada transformator. Hal ini

disebabkan karena arus yang mengalir pada transformator saat terjadi gangguan hubung singkat sangat

besar, untuk itu perlu diketahui perbedaan antara keadaan transformator dalam keadaan normal dan

keadaaan transformator saat terhubung singkat. Transformasi wavelet merupakan suatu sarana yang dapat

digunakan untuk menganalisis sinyal-sinyal non-stationer, dan dapat digunakan untuk menunjukkan

kelakuan sementara pada suatu sinyal misal gangguan yang terjadi pada transformator seperti gangguan

1fasa-netral, gangguan 2fasa, gangguan 2fasa-netral,dan gangguan 3fasa. Pada penelitian ini membuat

prototipe transformator untuk membuat gangguan-gangguan tersebut dan menganalisisnya menggunakan

transformasi wavelet. Hasil dari penelitian ini pada gangguan satu fasa-netral terjadi penurunan tegangan

sebesar 0,63pu dan berdurasi 0,13791s, Gangguan dua fasa terjadi penurunan tegangan sebesar 0,63pu dan

berdurasi 0,12490s, Dua fasa-netral terjadi penurunan tegangan sebesar 0,68pu dan berdurasi 0,18582s,

dan Gangguan tiga fasa terjadi penurunan tegangan sebesar 0,59pu dan berdurasi 0,20738s. Berdasarkan

IEC 61000-4-30 semua ganguan itu termasuk dalam klasifikasi jenis gangguan voltage sag.

Kata kunci : Gangguan transformator, Transformasi wavelet, Voltage Sag.

Abstract – Short circuit fault occurs in a transformer can result in damage to the isolation transformer that

could potentially damage the transformer . This is because the current flowing in the transformer during a

short circuit fault is very large , it is necessary to note the difference between the state of the transformer

under normal circumstances and the circumstances of the transformer short-circuit current . The wavelet

transform is a tool that can be used to analyze signals of non - stationary , and can be used to show the

behavior while on a signal such as disruption of the transformer as 1fasa - neutral disturbances ,

interruption 2fasa , 2fasa - neutral interference , and interference 3fasa . In this study makes a prototype

transformer to create such disturbances and analyzed using the wavelet transform . The results of this

research on disorders of the phase - neutral voltage of 0,63pu decline and duration 0,13791s , Disruption of

two phase voltages decrease and duration of 0,63pu 0,12490s , Two phase - neutral voltage drop occurs at

0,68pu and duration 0,18582s , and disorders occur three phase voltage drop and duration of 0,59pu

0,20738s . According to IEC 61000-4-30 all the disorders included in the classification of the type of

disturbance voltage sag .

Keywords : Disorders transformer , wavelet transformation , Voltage Sag.

I. PENDAHULUAN

Transformator merupakan peralatan listrik yang memegang peranan penting dalam penyaluran energi listrik karena transformator berhubungan langsung antara penyaluran tenaga listrik terhadap beban (konsumen). Salah satu hal yang mempengaruhi kehandalan transformator adalah gangguan yang ditimbulkan dan akan merusak transformator tersebut.

Gangguan hubung singkat yang terjadi pada sebuah transformator dapat mengakibatkan kerusakan pada isolasi transformator sehingga berpotensi terjadinya kerusakan pada transformator. Hal ini disebabkan karena arus yang mengalir pada transformator saat terjadi gangguan hubung singkat sangat besar, untuk itu perlu diketahui perbedaan antara keadaan transformator dalam keadaan normal dan keadaaan transformator saat

terhubung singkat. Identifikasi gangguan pada transformator sangat diperlukan untuk mengetahui langkah-langkah penanganannya, karena setiap jenis gangguan memerlukan penanganan sendiri-sendri sehingga perlunya analisis lebih lanjut mengenai gangguan-gangguan yang terjadi.

Penelitian ini yang akan dilakukan adalah membuat prototipe transformator yang bertujuan untuk membuat gangguan yang menyerupai gangguan yang ada pada transformator seperti gangguan 1fasa-netral, gangguan 2fasa, gangguan 2fasa netral, dan gangguan 3fasa.

Transformasi wavelet digunakan untuk menganalisis gangguan yang dibuat oleh prototipe tersebut, karena transformasi wavelet merupakan sarana yang dapat digunakan untuk menganalisis sinyal-sinyal yang non-stationer, seperti gangguan yang akan dibuat pada prototipe transformator yang dirancang. Transformasi

(2)

29

wavelet juga dapat mendeteksi kapan terjadinya gangguan dan berapa lama gangguan itu terjadi.

II. LANDASAN TEORI

A. Pengertian gangguan dan Klasifikasi gangguan Gangguan adalah suatu ketidaknormalan dalam suatu sistem tenaga listrik yang akan mengakibatkan mengalirnya arus yang tidak seimbang dalam sistem tiga fasa. Pengertian lain dari gangguan juga dapat didefinisikan sebagai semua kecacatan yang menggangu aliran normal arus ke beban. Berikut ini adalah klasifikasi gangguan: [4]

1. Berdasarkan kesimetrisannya

a. Gangguan Asimetris, adalah gangguan yang akan mengakibatkan tegangan dan arus yang mengalir pada setiap fasanya menjadi tidak seimbang, gangguan ini terdiri dari:

1. Gangguan hubung singkat satu fasa ke tanah 2. Gangguan hubung singkat dua fasa

3. Gangguan hubung singkat dua fasa ke tanah b. Gangguan simetris, adalah gangguan yang terjadi

pada semua fasanya sehingga arus maupun tegangan setiap fasanya tetap seimbang setelah gangguan terjadi. Gangguan ini terdiri dari:

1. Gangguan hubung singkat tiga fasa 2. Gangguan hubung singkat tiga fasa tanah 2. Berdasarkan lama terjadi gangguan

a. Gangguan transient (temporer), adalah gangguan yang hilang dengan sendirinya apabila pemutus tenaga terbuka dari saluran transmisi untuk waktu yang singkat dan setelah itu dihubungkan kembali. b. Gangguan permanen, adalah gangguan yang tidak

hilang atau tetap ada apabila pemutus tenaga terbuka pada saluran tranmisi untuk waktu yang singkat dan setelah itu dihubungkan kembali.

Selain klasifikasi gangguan yang telah disebutkan diatas, terbukanya pemutus tenaga tidak selalu disebabkan terjadinya gangguan pada sistem itu sendiri tetapi juga dapat juga disebabkan adanya kerusakan pada rele, kabel kontrol atau adanya pengaruh dari luar seperti induksi atau interferensi. Gangguan ini disebut juga gangguan non-sistem. [4]

B. Gangguan hubung singkat (short circuit fault)

Dalam proteksi sistem tenaga listrik, sangat penting untuk mengetahui distribusi arus dan tegangan diberbagai tempat sebagai akibat timbulnya gangguan. Gangguan hubung singkat dapat diklasifikasikan menjadi empat jenis yaitu:

1. Gangguan hubung singkat satu fasa ke tanah

Gangguan yang sering terjadi pada sistem tenaga listrik merupakan gangguan asimetris sehingga memerlukan metode komponen simetris untuk menganalisa tegangan dan arus pada saat terjadinya gangguan. Gangguan yang terjadi dapat dianalisa dengan menghubung singkat semua sumber tegangan yang ada pada sistem dan mengganti titik (node) gangguan dengan sebuah sumber tegangan yang besarnya sama dengan

tegangan sesaat sebelum terjadinya gangguan dititik gangguan tersebut. Dengan menggunakan metode ini sistem tiga fasa tidak seimbang dapat direpresentasikan dengan menggunakan teori komponen simetris yaitu berdasarkan komponen urutan positif, komponen urutan negatif, dan komponen urutan nol. [4]

Gambar 2 Gangguan hubung singkat satu fasa ke tanah [4]

2. Gangguan hubung singkat dua fasa

Pada gangguan hubung singkat fasa ke fasa, arus saluran tidak mengandung komponen urutan nol dikarenakan tidak ada gangguan yang terhubung ke tanah.

Gambar 3 Gangguan hubung singkat dua fasa [4] 3. Gangguan hubung singkat dua fasa ke tanah

Gangguan dua fasa ke tanah terjadi ketika dua buah fasa dari sistem tenaga listrik terhubung singkat dengan tanah.

Gambar 4 Gangguan hubung singkat dua fasa ke tanah [4]

4. Gangguan hubung singkat tiga fasa

Gangguan hubung singkat tiga fasa termasuk dalam klasifikasi gangguan simetris, dimana arus maupun tegangan setiap fasanya tetap seimbang setelah gangguan terjadi. Sehingga pada sistem seperti ini dapat dianalisa hanya dengan menggunakan komponen urutan positif saja

Gambar 5 Gangguan hubung singkat tiga fasa [4] C. Gangguan Terkait Kualitas Daya.

Kualitas daya harus diperhatikan mengingat manfaat dan dampak yang muncul dalam kelistrikan. Permasalahan kualitas daya dapat didefinisikan sebagai segala variasi dalam suplai daya listrik ke sisi konsumen yang berdampak pada operasi peralatan kurang baik

(3)

30 hingga terjadinya kerusakan. Gangguan-gangguan yang

menyebabkan turunya kualitas daya dalam sistem tenaga listrik dapat dikelompokkan menurut klasifikasi berikut: [5]

1. Voltage swell.

Voltage swell merupakan suatu fenomena kenaikan tegangan rms dari nilai nominalnya yang terjadi dalam waktu yang singkat, sekitar 10ms sampai beberapa detik. IEC 61000-4-30 mendefinisikan voltage swell sebagai kenaikan besar tegangan sementara pada titik diatas nilai threshold-nya. Sedangkan berdasarkan IEEE Standard 1159-1995, voltage swell merupakan variasi tegangan rms dengan besar antara 110% sampai 180% dari tegangan nominal dan berlangsung selama 0,5siklus sampai satu menit.

a. Karakteristik Voltage swell

Karakteristik dari voltage swell dapat dilihat pada Gambar 2.16. untuk gelombang tegangan yang ideal (sinusoidal,murni, tanpa harmonik).

Voltage swell dicirikan dengan besarnya swell

(tegangan saat terjadi fault) dan durasinya. Besarnya swell ditentukan oleh jarak terjadinya fault

dan durasinya bergantung pada waktu penghilangan

fault.

b. Metode Deteksi Tegangan

Deteksi tegangan sangat diperlukan karena dapat menentukan unjuk kerja dinamik dari regulator voltage swell. Oleh karena itu, deteksi tegangan yang presisi dan cepat merupakan bagian penting dari regulator voltage swell. Beberapa metode deteksi tegangan yang telah didokumentasikan pada penggunaan berbagai macam skema kompensasi tegangan antara lain:

1.

Metode rata-rata

2.

Metode deteksi RMS (RMS detection method) Metode deteksi dengan transformasi DQ

3.

Metode deteksi puncak (peak detection method)

4.

Menggunakan signal processing

Diantara metode-metode di atas, banyak pendekatan yang telah menggunakan transformasi DQ dengan kerangka acuan sinkron (synchronous reference frame) untuk mendeteksi adanya swell. Teknik pemrosesan sinyal seperti FFT (Fast Fourier Transformation) dan Wavelet Transformation dapat digunakan untuk mendeteksi voltage swell. Akan tetapi, untuk mendapatkan informasi besar tegangan yang akurat, FFT dapat memakan waktu sampai satu siklus frekuensi fundamental. Sedangkan penggunaan Wavelet Transformation, sekalipun dapat mendeteksi perubahan mendadak pada tegangan suplai, implementasi secara real time menjadi sulit karena jumlah pemrosesan data yang besar.

2. Voltage sag

Voltage sag atau yang sering juga disebut sebagai

voltage dip merupakan suatu fenomena penurunan tegangan rms dari nilai nominalnya yang terjadi dalam waktu yang singkat, sekitar 10ms sampai beberapa detik. IEC 61000-4-30 mendefinisikan voltage sag (dip) sebagai penurunan besar tegangan sementara pada titik di bawah nilai threshold-nya. Sedangkan berdasarkan IEEE Standard 1159-1995, voltage sag merupakan variasi tegangan rms dengan besar antara 10% sampai 90% dari

tegangan nominal dan berlangsung selama 0,5siklus sampai satu menit. [6]

a. Karakteristik Voltage sag

Karakteristik dari voltage sag dapat dilihat pada Gambar 6. untuk gelombang tegangan yang ideal (sinusoidal, murni, tanpa harmonik).

Gambar 6 Karakteristik Voltage Sag

Voltage sag dicirikan dengan besarnya sag (tegangan saat terjadi fault) dan durasinya. Besarnya sag ditentukan oleh jarak terjadinya fault dan durasinya bergantung pada waktu penghilangan fault. b. Faktor Penyebab Munculnya Voltage sag

Kegagalan (fault) dalam sistem dan penyalaan motor induksi berdaya besar dapat menyebabkan voltage sag. Motor induksi umumnya mengkonsumsi 5 sampai 6 kali arus ratingnya pada saat start dan arus ini akan menurun secara bertahap seiring dengan pertambahan kecepatan motor sampai pada kecepatan ratingnya. Durasi dari

sag bergantung pada dinamika motor dan dinamika motor tersebut ditentukan oleh parameternya, khususnya inersia motor. Pada kasus voltage sag karena penyalaan motor yang besar, sag yang terjadi biasanya tidak terlalu signifikan tapi berlangsung dalam waktu yang relatif lama.

Kegagalan yang terjadi pada saluran transmisi dan distribusi yang biasanya menjadi sumber terjadinya sag adalah singe-line-to-ground (SLG) dan line-to-line (L-L) fault. SLG fault sering disebabkan karena kondisi cuaca yang buruk seperti karena petir, salju/es dan angin. Aktivitas binatang dan juga manusia seperti konstruksi juga dapat menyebabkan SLG fault. L-L fault dapat terjadi akibat cuaca buruk, ranting pohon maupun karena binatang. Fault pada feeder paralel menyebabkan tegangan jatuh pada bus substation yang akan mempengaruhi semua feeder lainnya sampai fault

dihilangkan. [6]

D. Transformasi Wavelet.

Transformasi wavelet atau analisis multi resolusi digunakan untuk menganalisis sinyal pada frekuensi-frekuensi yang berbeda-beda dan dengan resolusi yang berbeda-beda. Metode ini dibuat untuk dapat memberikan resolusi frekuensi yang baik (good resulation) untuk frekuensi-frekuensi rendah (polikar, 1996). Pendekatan dengan metode ini akan efektif jika sinyal yang dianalisa memiliki kandungan frekuensi tinggi berdurasi pendek dan kandungan frekuensi rendah berdurasi panjang.[7]

Wavelet tersebut terdilatasi maupun termampatkan berdasarkan faktor skala, dengan demikian pada skala

(4)

31

yang rendah, frekuensi tinggi terlokalisasi, sedangkan pada skala tinggi yang terlokalisasi adalah frekuensi rendah (anant dan dowla, 1997). Parameter skala pada analisis wavelet dapat diibaratkan sebagai skala yang digunakan pada peta, skala yang besar berkaitan dengan pandangan secara gelobal (pada sinyal) dan skala yang kecil berkaitan dengan pandangan detil (pada sinyal) atau dengan kata lain besar berkaitan dengan frekuensi-frekuensi rendah dan skala kecil berkaitan dengan frekuensi-frekuensi tinggi.

1. Transformasi Wavelet Daubechies

Transformasi wavelet daubechies ditemukan oleh matematikawan Ingrid Daubechies seorang profesor dari departemen matematika dan penggunaan matematika di universitas princeton. Dia sangat ahli dengan pekerjaannya dengan gelombang singkat di dalam image compression. Daubechies adalah keluarga dari gelombang singkat orthogonal didefinisikan dengan diskrit gelombang singkat transform dan dikarakteristikan dengan vinishing moment jumlah maksimal dari beberapa pemberi dukungan. Dengan tipe ripe gelombang singkat di setiap class, ada sebuah fungsi

scaling (disebut juga father gelombang singkat ) yang mengahasilkan multiresolution orthogonal.

Tipe gelombang singkat ini mempunyai respon frekuensi yang seimbang tapi fase responnya non-linier. Daubechies gelombang singkat digunakan bertumpuk dengan windows, jadi tingginya reflek koifisien spectrum semuanya mempunyai perubahan frekuensi yang tinggi. Gelombang singkat daubechies juga berguna untuk mengkompresi dan menghilangkan noise dalam proses sinyal audio.

Pada hasil simulasi wavelet menunjukan data dan skala, sehingga harus digunakan persamaan (1) agar dapat memperoleh nilai waktu gangguan yang dideteksi oleh wavelet tersebut. Berikut adalah persamaan yang digunakan untuk memperoleh waktu: [7]

Karena jumlah data yang diperoleh adalah 11250 data dan waktu sepanjang datanya adalah 0,44996 dibulatkan menjadi 0,5. Maka didapatkan persamaan:

( )

III. METODOLOGI PENELITIAN

Proses penelitian ini memerlukan beberapa tahapan penyelesaian. Tahapan-tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah:

A. Identifikasi masalah yaitu dengan merumuskan latar belakang hingga tujuan dalam penelitian ini tercapai. B. Studi literatur, yaitu mengumpulkan data-data dari

buku referensi dan jurnal jurnal dengan topik

penelitian tentang gangguan transformator, transformasi wavelet.

C. Perancangan dan pengujian, yaitu dengan membuat prototipe transformator yang terdiri dari satu buah transformator. Transformator tersebut memiliki input 220 volt satu fasa, dan memiliki output 380 volt tiga fasa. Dan terdapat port-port yang digunakan untuk membuat gangguan hubung singkatnya.

D. Observasi, yaitu pengumpulan data dengan mengadakan percobaan pada prototipe yang telah dirancang dan pengujian tersebut menggunakan sebuah osiloskop untuk mendapatkan gelombang gangguan yang diberikan.

Mulai

Studi Literatur

Perancangan Prototipe Transformator

Pengujian gangguan

Sinyal Gangguan yang dihasilkan

Analisa Hasil Gangguan Menggunakan Transformasi

Wavelet

Klasifikasi Jenis Gangguan

Selesai

Gambar 8 Diagram alir perancangan penelitian IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

Gambar 9 adalah prototipe transformator, yang digunakan untuk pengujian gangguan. Saklar-saklar yang ada diprototipe tersebut adalah saklar yang digunakan untuk membuat gangguannya. Dan port yang diatasnya adalah untuk menghubungkan motor tiga fasa, dengan cara menghubungkan masing-masing fasanya.

(5)

32 Setelah dirancang percobaanya, sebelum diberi

gangguan, pada percobaan ini akan melihat hasil dari transformator keadaan normal yang sudah ditransformasi

wavelet. Berikut adalah gambar sinyal transformator dalam keadaan normal.

Gambar 10 Hasil Transformasi Wavelet keadaan normal. Gambar 10 adalah hasil dari transformasi wavelet

yang terdiri dari s dan a, dimana s adalah sinyal asli dan a adalah aproksimasi. Aproksimasi merupakan komponen-komponen skala tinggi frekuensi rendah,[9] karena aproksimasi mengambil skala tinggi maka bentuk sinyalnya menyerupai sinyal aslinya, dan hasil dari transformasi wavelet ini juga menghasilkan sinyal detail, ditunjukkan pada gambar berikut.

Gambar 11 Hasil Transformasi Wavelet Detail tingkat 4

Detail merupakan komponen-komponen skala rendah, frekuensi tinggi dari gambar 11 adalah detail dari transformasi tingkat 4 dalam keadaan normal tanpa gangguan, jika dekomposisi sinyal diteruskan secara iteratif untuk bagian-bagian aproksimasinya sehingga suatu sinyal bisa dibagi-bagi kedalam banyak komponen-komponen resolusi rendah, maka proses ini dinamakan sebagai dekomposisi banyak tingkat atau multi level decomposition.[9] Karena detail mengambil sinyal-sinyal pada skala yang rendah.

A. Gangguan 1 fasa – netral

Gambar 12. Sinyal Gangguan 1 Fasa-Netral. Gambar 12 adalah hasil dari sinyal gangguan 1 fasa-netral yang diberikan. Kemudian hasil ini dijadikan sebagai referensi untuk diwavelet-kan. Hasil dari transformasi wavelet yang berupa dekomposisi sinyal

menghasilkan nilai aproksimasi dan detail. Proses dekomposisi yang digunakan mempunyai 4 level yang menghasilkan aproksimasi, detail d1, detail d2, detail d3,

detail d4 yang masing-masing berupa nilai scale. Scale

mempunyai informasi saat terjadinya gangguan. Masukan sinyal adalah sinyal hasil percobaan gangguan yang diberikan dan diolah dengan MATLAB. Label x berupa jumlah data sinyal gangguan, sedangkan label y berupa tegangan skala. Nilai scale dari detail merupakan nilai yang memberikan informasi saat terjadinya gangguan.

Gambar 13 Transformasi Wavelet gangguan 1 fasa-netral Gambar 13 dan 14 adalah sinyal gangguan 1 fasa-netral yang sudah ditransformasi wavelet. Pada hasil ini terjadi penurunan tegangan pada gangguan ini sebesar 63%. Transformasi wavelet yang membagi sinyal asli menjadi dua bagian yaitu aproksimasi dan detail.

Aproksimasi memiliki bentuk sinyal yang sama dengan sinyal aslinya, sedangkan detail adalah sinyal yang dibentuk ketika gangguan terjadi. Pada hasil ini mengalami perbedaan waktu dan lamanya gangguan. Dan hasil dari detail transformasi wavelet-nya adalah sebagai berikut:

Gambar 14. Hasil Transformasi Wavelet Detail tingkat 4 Gangguan 1 Fasa-Netral.

Hasil dari gangguan 1 fasa-netral terlihat gangguan yang terjadi pada saat data ke 534 sampai, Pada gangguan 1 fasa-netral d2 sangat terlihat jelas awal dan akhir dari gangguan yang diberikan, pada d1 belum terlihat akhir dari gangguanya, dan pada d3,d4 akhir dari gangguanya semakin hilang. Karena semakin besar tingkatan detail maka akan semakin banyak data yang dihilangkan dan akan semakin menyerupai bentuk aslinya, karena fungsi dari wavelet itu adalah untuk merentangkan sebuah sinyal, dari sinyal yang sangat rapat setelah direntangkan maka akan terlihat jelas bentuk sinyalnya melalui tingkatan detail yang diberikan, tentu akan semakin banyak pula data yang dibuang. Dan pada gangguan 1 fasa-netral ini d2-lah yang bentuk sinyal

detail-nya paling tinggi dibandingkan dengan yang lain, Pada sinyal gambar 14 didapat data pada x label dan data skala wavelet pada y label, maka untuk menentukan

(6)

33

waktu pada saat terjadi gangguan dibutuhkan perhitungan perbandingan yaitu menggunakan persamaan ( 1 ): ( )

( ) Pada gangguan 1 fasa-netral ini termasuk kedalam klasifikasi jenis gangguan voltage sag, karena ketika terjadi gangguan terjadi penurunan tegangan dan waktu dari gangguanya adalah 0,02373s sampai 0,16164s untuk gangguan 1 fasa-netral. Karena voltage sag terjadi dalam waktu sekitar 0,01 s sampai 1 menit, dan Bentuk dari gelombangnya juga terlihat jelas terjadi penurunan tegangan saat terjadi gangguan dapat dilihat pada gambar 14.

B. Gangguan 2 fasa.

Gambar 15. Sinyal Gangguan 2 Fasa

Gambar 15 adalah hasil dari sinyal gangguan 2 fasa yang diberikan. Kemudian hasil ini dijadikan sebagai referensi untuk diwavelet-kan. Hasil dari transformasi

wavelet yang berupa dekomposisi sinyal menghasilkan nilai aproksimasi dan detail. Proses dekomposisi yang digunakan mempunyai 4 level yang menghasilkan aproksimasi, detail d1, detail d2, detail d3, detail d4 yang masing-masing berupa nilai scale. Scale mempunyai informasi saat terjadinya gangguan. Masukan sinyal adalah sinyal hasil percobaan gangguan yang diberikan dan diolah dengan MATLAB. Label x berupa jumlah data sinyal gangguan, sedangkan label y berupa tegangan skala. Nilai scale dari detail merupakan nilai yang memberikan informasi saat terjadinya gangguan.

Gambar 16 Transformasi Wavelet gangguan 2 fasa Gambar 16 dan 17 adalah sinyal gangguan 2 fasa yang sudah ditransformasi wavelet. Pada hasil ini terjadi penurunan tegangan pada gangguan ini sebesar 68%. Transformasi wavelet yang membagi sinyal asli menjadi dua bagian yaitu aproksimasi dan detail. Aproksimasi

memiliki bentuk sinyal yang sama dengan sinyal aslinya, sedangkan detail adalah sinyal yang dibentuk ketika gangguan terjadi. Pada hasil ini mengalami perbedaan waktu dan lamanya gangguan. Dan hasil dari detail

transformasi wavelet-nya adalah sebagai berikut:

Gambar 17. Hasil Transformasi Wavelet Detail tingkat 4 Gangguan 2 Fasa.

Hasil dari gangguan 2 fasa terlihat gangguan yang terjadi pada saat data ke 4082 sampai 6893. Pada gangguan 2 fasa d2 yang terlihat paling tinggi bentuk gelombang awal dan akhir dari gangguannya dibandingkan dengan yang lain. Karena semakin besar tingkatan detail maka akan semakin banyak data yang dihilangkan dan akan semakin menyerupai bentuk aslinya, karena fungsi dari wavelet itu adalah untuk merentangkan sebuah sinyal, dari sinyal yang sangat rapat setelah direntangkan maka akan terlihat jelas bentuk sinyalnya melalui tingkatan detail yang diberikan, tentu akan semakin banyak pula data yang dibuang. pada gangguan 2 fasa d2 yang paling tinggi sinyal detail-nya. Pada sinyal gambar 17. didapat data pada x label dan data skala wavelet pada y label, maka untuk menentukan waktu pada saat terjadi gangguan dibutuhkan perhitungan perbandingan yaitu menggunakan persamaan ( 1 ):

( )

( ) Pada gangguan 2 fasa ini termasuk kedalam klasifikasi jenis gangguan voltage sag, karena ketika terjadi gangguan terjadi penurunan tegangan dan waktu dari gangguanya adalah 0,1814s sampai 0,3063s. Karena

voltage sag terjadi dalam waktu sekitar 0,01 s sampai 1 menit, dan Bentuk dari gelombangnya juga terlihat jelas terjadi penurunan tegangan saat terjadi gangguan dapat dilihat pada gambar 17.

C. Gangguan 2 fasa – netral.

Gambar 18. Sinyal Gangguan 2 Fasa – netral. Gambar 18 adalah hasil dari sinyal gangguan 2 fasa-netral yang diberikan. Kemudian hasil ini dijadikan sebagai referensi untuk diwavelet-kan. Hasil dari transformasi wavelet yang berupa dekomposisi sinyal menghasilkan nilai aproksimasi dan detail. Proses dekomposisi yang digunakan mempunyai 4 level yang menghasilkan aproksimasi, detail d1, detail d2, detail d3,

(7)

34 mempunyai informasi saat terjadinya gangguan. Masukan

sinyal adalah sinyal hasil percobaan gangguan yang diberikan dan diolah dengan MATLAB. Label x berupa jumlah data sinyal gangguan, sedangkan label y berupa tegangan skala. Nilai scale dari detail merupakan nilai yang memberikan informasi saat terjadinya gangguan.

Gambar 19 Transformasi Wavelet gangguan 2 fasa-netral. Gambar 19 dan 20 adalah sinyal gangguan 2 fasa-netral yang sudah ditransformasi wavelet. Pada hasil ini terjadi penurunan tegangan pada gangguan ini sebesar 63%. Transformasi wavelet yang membagi sinyal asli menjadi dua bagian yaitu aproksimasi dan detail.

Gambar 20. Hasil Transformasi Wavelet Detail tingkat 4 Gangguan 2 Fasa-Netral

Hasil dari gangguan 2 fasa-netral terlihat gangguan yang terjadi pada saat data ke 1454 sampai 5635. Pada gangguan 2 fasa-netral d2 sangat terlihat awal dan akhir dari gangguan yang diberikan, pada d1 belum terlihat akhir dari gangguanya, dan pada d3,d4 akhir dari gangguanya semakin hilang, Karena semakin besar tingkatan detail maka akan semakin banyak data yang dihilangkan dan akan semakin menyerupai bentuk aslinya, karena fungsi dari wavelet itu adalah untuk merentangkan sebuah sinyal, dari sinyal yang sangat rapat setelah direntangkan maka akan terlihat jelas bentuk sinyalnya melalui tingkatan detail yang diberikan, tentu akan semakin banyak pula data yang dibuang. Dan pada gangguan 2 fasa-netral ini d2 yang bentuk sinyal detail -nya paling tinggi dibandingkan dengan yang lain, Pada sinyal gambar 20. didapat data pada x label dan data skala wavelet pada y label, maka untuk menentukan waktu pada saat terjadi gangguan dibutuhkan perhitungan perbandingan yaitu menggunakan persamaan ( 1 ):

( ) ( ) Pada gangguan 2 fasa-netral ini termasuk kedalam klasifikasi jenis gangguan voltage sag, karena ketika

terjadi gangguan terjadi penurunan tegangan dan waktu dari gangguanya adalah 0,06462s sampai 0,25044s. Karena voltage sag terjadi dalam waktu sekitar 0,01 s sampai 1 menit, dan Bentuk dari gelombangnya juga terlihat jelas terjadi penurunan tegangan saat terjadi gangguan dapat dilihat pada gambar 20.

D. Gangguan 3 fasa

Gambar 21. Sinyal Gangguan 3 Fasa.

Gambar 21 adalah hasil dari sinyal gangguan 3 fasa yang diberikan. Kemudian hasil ini dijadikan sebagai referensi untuk diwavelet-kan. Hasil dari transformasi

wavelet yang berupa dekomposisi sinyal menghasilkan nilai aproksimasi dan detail. Proses dekomposisi yang digunakan mempunyai 4 level yang menghasilkan aproksimasi, detail d1, detail d2, detail d3, detail d4 yang masing-masing berupa nilai scale. Scale mempunyai informasi saat terjadinya gangguan. Masukan sinyal adalah sinyal hasil percobaan gangguan yang diberikan dan diolah dengan MATLAB. Label x berupa jumlah data sinyal gangguan, sedangkan label y berupa tegangan skala. Nilai scale dari detail merupakan nilai yang memberikan informasi saat terjadinya gangguan.

Gambar 22 Transformasi Wavelet gangguan 3 fasa. Gambar 22 dan 23 adalah sinyal gangguan 2 fasa-netral yang sudah ditransformasi wavelet. Pada hasil ini terjadi penurunan tegangan pada gangguan ini sebesar 59%. Transformasi wavelet yang membagi sinyal asli menjadi dua bagian yaitu aproksimasi dan detail.

(8)

35

Gambar 23. Hasil Transformasi Wavelet Detail tingkat 4 Gangguan Gangguan 3 Fasa.

Hasil dari gangguan gangguan 3 fasa terlihat gangguan yang terjadi pada saat data ke 2348 sampai 7014. Pada gangguan 3 fasa pada d1 sudah terlihat awal dan akhir gangguannya, dan bentuk gelombang pada d1 lebih tinggi dibandingkan dengan yang lain. Karena semakin besar tingkatan detail maka akan semakin banyak data yang dihilangkan dan akan semakin menyerupai bentuk aslinya, karena fungsi dari wavelet itu adalah untuk merentangkan sebuah sinyal, dari sinyal yang sangat rapat setelah direntangkan maka akan terlihat jelas bentuk sinyalnya melalui tingkatan detail yang diberikan, tentu akan semakin banyak pula data yang dibuang. pada gangguan 3 fasa d1 yang paling tinggi sinyal detail-nya. Pada sinyal gambar 23. didapat data pada x label dan data skala wavelet pada y label, maka untuk menentukan waktu pada saat terjadi gangguan dibutuhkan perhitungan perbandingan yaitu menggunakan persamaan ( 1 ):

( ) ( ) Pada gangguan 3 fasa ini termasuk kedalam klasifikasi jenis gangguan voltage sag, karena ketika terjadi gangguan terjadi penurunan tegangan dan waktu dari gangguanya adalah 0,10435s sampai 0,31173s. Karena voltage sag terjadi dalam waktu sekitar 0,01s sampai 1 menit, dan Bentuk dari gelombangnya juga terlihat jelas terjadi penurunan tegangan saat terjadi gangguan dapat dilihat pada gambar 23.

Tabel 4.1 Rekap Hasil Pengujian Kondisi Voltage Sag

(pu) Durasi (s) Tanpa Gangguan 0 0 Gangguan 1 fasa-netral 0,63 0,13791 Gangguan 2 fasa 0,63 0,12490 Gangguan 2 fasa-netral 0,68 0,18582 Gangguan 3 fasa 0,59 0,20738 V. PENUTUP A. Kesimpulan

Dari hasil percobaan dan analisis yang dilakukan maka dapat disampaikan beberapa kesimpulan yaitu: 1. Berhasil mensimulasikan gangguan satu fasa – netral,

dua fasa, dua fasa – netral, dan tiga fasa pada prototipe transformator yang dibuat.

2. Hasil transformasi wavelet pada tabel rekap hasil percobaan didapat gangguan satu fasa-netral terjadi

penurunan tegangan sebesar 0,63 pu dan berdurasi 0,13791 s, Gangguan dua fasa terjadi penurunan tegangan sebesar 0,63 pu dan berdurasi 0,12490 s, Dua fasa-netral terjadi penurunan tegangan sebesar 0,68 pu dan berdurasi 0,18582 s, dan Gangguan tiga fasa terjadi penurunan tegangan sebesar 0,59 pu dan berdurasi 0,20738 s. Berdasarkan IEC 61000-4-30 semua ganguan itu termasuk dalam klasifikasi jenis gangguan voltage sag.

B. Saran

Berdasarkan kesimpulan yang dihasilkan, maka saran yang dapat dipertimbangkan untuk penelitian selanjutnya. 1. Untuk hasil gangguan yang lebih akurat harus mengukur gangguan pada transformator tiga fasa yang ada di PLN atau pembangkit listrik secara langsung.

2. Klasifikasi jenis gangguan ini tidak hanya bisa diteliti dengan wavelet saja tetapi banyak metode yang lain yang bisa digunakan agar keakuratan data lebih tinggi, sehingga penelitian ini bisa dikembangkan untuk menentukan jenis gangguan pada saluran transmisi.

3. Penggunaan osiloskop 4 channel agar dapat menampilkan bentuk sinyal tiga fasa.

VI. DAFTAR PUSTAKA

[1] Riani, Risa. Perancangan Pengalih Otomatis Transformator Hubungan Delta -Delta Menggunakan Sistem Digital. Universitas Sumatera Utara, 2012.

[2] Peranginangin, Roy Hakim. Studi Analisis Pengaruh Harmonisa Terhadap Transformator Distribusi. Universitas Sumatera Utara,2009.

[3] Siagian, Antoni. Studi Tentang Cara Pemisahan Rugi-Rugi Hysterisis dan Eddy Current pada Transformator Distribusi. Universitas Sumatera Utara,2010.

[4] Mardensyah, Adrial. Studi Perancangan Koordinasi Rele Proteksi pada Saluran Udara Tegangan Tinggi Gardu Induk Gambir Lama Pulomas.

Universitas Indonesia, 2008.

[5] Riyadi, Slamet. Ir.MT. Kualitas Daya Industri. Universitas Katolik Soegijapranata Semarang, 2005.

[6] Sidabutar, Budi. Analisa Hubung Singkat dan Motor Starting dengan Menggunakan Etap Power Station 4.0. Universitas Sumatera Utara, 2010. [7] Apriani, Safithri. Estimasi Jarak Lokasi Gangguan

Saluran Transmisi Gardu Induk Suralaya-Gandul Menggunakan Metode Transformasi Wavelet.

Universitas Sultan Ageng Tirtayasa, 2011.

[8] Sutarno. Analisis Perbandingan Transformasi Wavelet pada Pengenalan Citra Wajah. Universitas Sriwijaya, 2010.

(9)

36 [9] Putra, Agfianto, Eko. Analisis Sinyal Non-Stationer

Menggunakan Wavelet dan Metode Dekorlet. v2.0,2008, 2006.

[10] Parlin, Asep. Priyadi, Irnanda. Identifikasi Jenis dan Lokasi Gangguan Hubung Singkat pada Saluran Transmisi Berbasis Wavelet. Universitas Bengkulu, 2011.

[11] Tobing, Senovandy A.L. Penentuan Temperatur Akhir Trafo Distribusi Dengan Percobaan Hubung Singkat. Universitas Sumatera Utara, 2008. [12] Anton A, Dimas. Kombinasi Wavelet dan ANFIS

sebagai Algoritma Rele Jarak pada Saluran Transmisi yang Dikompensasi Seri. Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2008.

[13] Hakim, Ichsanuddin. Studi Efisiensi Transformator Daya di Gardu Induk Payageli PT.PLN (Persero).

Universitas Sumatera Utara, 2010.

[1] [14] Sinaga, Herman H. Sitorus, Henry B.H. Risky. Analisis Karakteristik Gangguan Hubung Singkat Antar Belitan Transformator Menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit.Universitas Lampung, 2007.