RANCANG BANGUN BLADE PITCH ANGLE CONTROL PROTOTYPE TURBIN ANGIN BERBASIS INTERVAL FUZZY LOGIC TYPE II

(1)

RANCANG BANGUN BLADE PITCH ANGLE

CONTROL PROTOTYPE TURBIN ANGIN

BERBASIS INTERVAL FUZZY LOGIC TYPE II

Dwi Aftika

2408100002

(2)

(3)

(4)

LAJU PERTUMBUHAN

PEMANFATAN TURBIN ANGIN

KUMULATIF DUNIA MELEBIHI

20% SETIAP TAHUN

5 GW

1995

48 GW

2004

(5)

POTENSI ENERGI ANGIN DI

INDONESIA SEKITAR 9,29 GW

KAPASITAS TERPASANG TIDAK

LEBIH DARI 0.5 MW

(6)

Latar Belakang

• Rendahnya pemanfaatan energy angin di

Indonesia.

• Rendahnya Penelitian tentang kontrol turbin

angin di Indonesia.

• Fuzzy logic telah dikenal sebagai metode

yang efektif dan handal untuk menyelesaikan

permasalahan yang rumit dan kompleks

• Metode IT2FLS merupakan perbaikan dari

metode fuzzy tipe 1, belum pernah

diaplikasikan untuk kontrol Sudut

Blade Pitch

(7)

Batasan Masalah

• Digunakan dua Blower dengan diameter 60 cm dengan tiga variasi

kecepatan

Low, Medium,

dan

High

sebagai sumber angin untuk

memutar turbin.

• Turbin angin memiliki tipe

blade non-uniform

airfoil NREL S83n dan

berdiameter 2 meter.

• Mikrokontroler yang dipakai adalah ATMEGA 16.

• Sistem transmisi data yang digunakan adalah komunikasi serial.

• Dilakukan variasi terhadap

Blade Pitch Angle

dengan control

menggunakan

Interval Fuzzy Logic Type II.

• Perancangan sistem monitoring menggunakan Visual Basic 6.0

• Pada saat pengambilan data awal dan pengujian sistem

pengendalian, faktor yang diperhatikan hanyalah kecepatan angin

(tidak meninjau alirannya laminer atau turbulen).

(8)

Tujuan Penelitian

• Merancang prototype turbin angin dengan

Blade Pitch Angle Control

berbasis

Interval Fuzzy Logic Type II

, sehingga

didapatkan hasil berupa putaran optimal

pada wind turbine

(9)

Tinjauan pustaka

• Muttaqin, F. R., 2011, melakukan penelitian

tentang variasi sudut blade pada turbin angin

yang dilakukan secara manual tanpa sistem

pengendalian.

• Adi,Adri. 2011, melakukan penelitian tentang

perancangan system pengendalian kemiringan

sudut blade pada prototype turbin angin berbasis

logika fuzzy.

• Kurniawan, Deddy. 2010 melakukan penelitin

tentang pengaturan daya pada doubly fed

induction generator menggunakan type-2 fuzzy

PI controller.

(10)

Turbin Angin

• Turbin angin dengan konfigurasi elektrik dan mekanik yang berbeda

akan menghasilkan daya listrik yang berbeda, namun teori tentang

aerodinamis

blade

tetap sama

(11)

Logika Fuzzy

• Interval type-2 fuzzy logic

(IT2FL) merupakan

metode pengembangan dari

fuzzy logic controller

• Interval type-2 fuzzy logic

memiliki kesamaan

dengan

fuzzy logic tipe-1

yaitu proses fuzzifier,

rule base, inference engine, dan output

processor

• Namun perbedaannya interval type-2 fuzzy set

dalam satu fungsi keanggotaan terdiri dari Upper

Membership Function (UMF) dan Lower

(12)

Fungsi Keanggotaan

(13)

Operasi pada Membership function

type-2

• Operasi pada Interval Type-2 Fuzzy set hampir sama dengan Type-1 Fuzzy set, hanya saja pada Interval Type-2 Fuzzy System, operasi dilakukan pada dua interval, atas (UMF) dan bawah (LMF) sekaligus

(14)

Fuzzy Interference System

• Fuzzy Inference System pada type-2 hampir sama

dengan Fuzzy Inference System pada Type-1, dengan

menggunakan tahapan yang sama

(15)

Mulai

Perancangan Protoype Wind Turbine

Perancangan algoritma kontrol menggunakan Interval Fuzzy type 2

Simulasi algoritma kontrol dengan menggunakan MatLab 2009a

Pengujian algoritma kontrol

Berhasil

Pengambilan data

Interface hardware dan software

Berhasil

Analisa Data dan Pembahasan

Pembuatan Laporan Selesai No ya No ya

(16)

SPESIFIKASI Blade Panjang Tipe Bahan Gear Berat :100 cm : NREL N83N : Fiberglass : d=2 cm ; : 1297 gram Motor Servo Tipe Dimensi Torsi Vin Resolusi Gear : GWS Servo S125 : p = 4,05 cm ; l = 2 cm; t = 4 cm : 6 kg-cm : 6 Vdc : 50 : d= 1,5 cm Sensor Tipe Resolusi

: Rotary Encoderdan Photo interuptor

: 1pps = 3 rpm

Rotational Connector

Jumlah Tipe

: 3 buah

: Carbon Brusher merk Bosch

Rotor Shaft Bahan Dimensi : Stainless Steel : d= 1,5 cm ; t = 0,2 cm ; Penopang Blade Bahan Dimensi : PVC : d =28 cm; t = 1,5 cm Main Plate Bahan Dimensi : Plat besi : d = 40 cm ; t = 0,2 cm Tiang Penyangga Bahan Dimensi : Plat besi : d=8cm ; t = 0,2cm

Spesifikasi

(17)

Hardware

Prototype Turbin Angin

Sensor Rotary Encoder

(18)

Rotational Konektor

Mengunakan Slip Carbon Brush

Motor Servo Blade C

(19)

Diagram Blog sistem Pengendalian

Interval Type II

Fuzzy logic

(20)

Algoritma Interval Fuzzy type II

Mulai

Menghitung kecepatan putaran turbin angin (PPS)

PPS = Setpoint

Selesai

Inisialisasi Error ke dalam MF Interval Fuzzy Type 2

Inisialisasi Delta Error ke dalam MF Interval Fuzzy Type 2 Sudut Pitch Tetap

Sudut Pitch Berubah

(21)

Perancangan Rule Base Fuzzy Type 2

Menggunakan Matlab

Fungsi Keanggotaan Input Error

NH_UMF : [-102.5 -60 -40 -19] NH_LMF : [-103 -59.7 -40 -20.5] NM_UMF : [-28.5 -20 -10.5] NM_LMF : [-27 -20 -12] NL_UMF : [-19.5 -10.5 0.25] NL_LMF : [-17.5 -10.5 -1.5] ZE_UMF : [-6.5 0 6.5] ZE_LMF : [-5 -0 5] PL_UMF : [-0.25 10 19.5] PL_LMF : [1.25 10 18] PM_UMF : [10.5 20 28.5] PM_LMF : [12 20 27] PH_UMF : [19 40 60 109] PH_LMF : [20.5 40 60 109]

(22)

Perancangan Rule Base Fuzzy Type 2

Menggunakan Matlab

Fungsi Keanggotaan Input delta Error

NB_UMF : [-21 -16.5 -12] NB_LMF : [-20 -16.5 -13] NM_UMF : [-16 -11 -6] NM_LMF : [-15 -11 -7] NS_UMF : [-10.5 -5.5 -1.5] NS_LMF : [-9.5 -5.5 -2.5] ZE_UMF : [-4.98 0 4.97] ZE_LMF : [-5 0 5] PS_UMF : [-4 0 4] PS_LMF : [0.75 5 10.5] PM_UMF : [1.75 5 9.5] PM_LMF : [7 11 15] PB_UMF : [12 16.5 21] PB_LMF : [13 16.5 20] Output :0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45.

(23)

Perancangan Rule Base

DE / E NH NM NL ZE PL PM PH NB 45 45 40 15 15 15 15 NM 45 45 40 10 10 10 15 NS 40 35 20 5 10 10 10 ZE 40 35 20 5 10 10 10 PS 35 20 15 5 10 10 10 PM 30 15 10 10 5 5 5 PB 30 15 10 10 5 5 5 Error = sp-pps

Delta Error = Ei-E_i-1

(24)

Desain Monitoring

Pitch Angel Control

Mulai

Pemilihan port komunikasi Serial

Pengaturan nilai Setpoint yang diinginkan pada mikrokontroler

Mikrontroler mengirimkan data berupa PPS,Setpoint, Error maupun delta error

Menampilkan grafik hubungan antara Setpoint dan PPS

Record Data

Data tercatat pada Microsoft Acces database

Selesai

Ya

(25)

(26)

Hasil Penelitian

Interval fuzzy type 2 _{Ordinary Fuzzy}

(27)

Hasil Penelitian

Interval Fuzzy type 2 Ordinary Fuzzy

(28)

Hasil penelitian

Interval Fuzzy Type 2 Ordinary Fuzzy

(29)

Hasil Penelitian

(30)

Tracking Setpoint

(31)

Hasil Penelitian

Setpoint (pps) Maximum overshoot Rata-rata kondisi steady Error Steady State STDE V 10 50% 10,84 16,3% 1,99 20 35% 20,6 12,65% 2,1 30 26.7% 31,9 10,4% 3,32 40 12.5% 41.64 5% 1,83 No Setpoint (pps) ITAE 1 10 31460 2 20 58380 3 30 105420 4 40 129780

(32)

Perbandingan Penelitian Sebelumnya

Setpoint (pps) Maximum overshoot Rata-rata kondisi steady Error Steady State STDEV ITAE 10 50% 10,84 16,3% 1,99 31460 20 35% 20,6 12,65% 2,1 58380 30 26.7% 31,9 10,4% 3,32 105420 40 12.5% 41.64 5% 1,83 129780 Setpoint (pps) Maximum overshoot Error steady state STDEV ITAE 10 0% 8,57% 1,134 10875 20 5% 4,18% 1,027 10925 30 0% 4,65% 0,973 30887 40 0% 4,56% 1,05 39275 Setpoint (pps) Maximum overshoot Rata-rata kondisi steady Error Steady State STDEV ITAE* 10 60% 11,838 18,38% 1,64 47.036 20 20% 19,76 6,02% 1,47 29.666 30 0% 26,39 11,89% 1,52 81.350 40 0% 32,58 18,46% 1,89 184.630

Interval fuzzy type II

Ordinary Fuzzy

Anfis

*(Sumber : Tugas Akhir Adri Adi, Teknik

Fisika, Fakultas Teknologi Industri ITS, 2011)

*(Sumber : Tugas Akhir Deny Putra Pratama, Teknik Fisika ITS, 2011).

(33)

Kesimpulan

• Berdasarkan analisa kualitatif yang telah dilakukan, pada setpoint 10 pps sistem pengendalian ini memiliki maximum overshoot time sebesar 50%,

error steady state 16,3%; setpoint 20 pps memiliki maximum overshoot time 35%, error steady state 12,65%; setpoint 30 pps memiliki maximum

overshoot time 26,7%, error steady state 10,4%; sedangkan untuk

setpoint 40 pps memiliki maximum overshoot time 12.5%, error steady

state 5%.

• Berdasarkan analisa kuantitatif yang telah dilakukan, sistem pengendalian ini pada setpoint 10, 20, 30, 40 pps secara berturut-turut memiliki ITAE

sebesar 31460, 58380, 105420, dan 129780.

• Berdasarkan respon sistem yang diberikan untuk masing- masing setpoint, sistem pengendalian yang digunakan cocok untuk nilai setpoint tinggi dalam hal ini 40 pps.

• Berdasarkan perbandingan yang telah dilakukan terhadap 3 sistem

pengendalian yang berbeda yaitu algoritma fuzzy, interval fuzzy type II, dan ANFIS, dapat disimpulkan bahwa respon sistem terbaik adalah respon

(34)

Daftar Pustaka

• Imam Robandi dan Bedy Kharisma,"Design of Interval Type-2 Fuzzy Logic Based Power System

Stabilizer",Proceedings Of World Academy Of Science, Engineering And Technology Volume 31 July 2008. • [2] Imam Robandi, “Desain Sistem Tenaga Modern”, Andi Yogyakarta, 2006.

• [3] A.J.F.Keri, X.Lombard, dan A.A.Edris, "Unified Power Flow Controller (UPFC): Modeling and Analysis",IEEE Transactions on Power Delivery, Vol.14,No.2,April 1999.

• [4] Phumin Kirawanich dan Robert M. O’Connell,"Fuzzy Logic Control of an Active Power Line Conditioner",IEEE Transactions On Power Electronics, Vol. 19, No. 6, November 2004.

• [5] Tony Burton, David Sharpe, Nick Jenkins, Ervin Bossanyi. 2001. Wind Energy Handbook..New York; John Wiley & Sons, Ltd

• [6] Mendel dan Robert I. Bob John,"Type-2 Fuzzy Sets Made Simple Jerry", IEEE Transactions On Fuzzy Systems, Vol. 10, No. 2, APRIL 2002.

• [7] Bogdan, Stjepan and Kovacic, Zdenco. Fuzzy Controller Design:Theory And Applications. Boca Raton : Taylor & Francis Group, 2006.

• [8] Julio Romero Agüero dan Alberto Vargas,"Calculating Functions of Interval Type-2 Fuzzy Numbers for Fault Current Analysis",IEEE Transactions On Fuzzy Systems, Vol. 15, No. 1, February 2007.

• [9] Pratama, Denny Putra. 2011. Tugas Akhir Rancang Bangun Blade Pitch Angle Control System Berbasis Neuro Fuzzy Pada Prototype Wind Turbine. Teknik Fisika-FTI-ITS.Surabaya.

• [10] Muttaqin, Farid Ridha. 2011. Tugas Akhir Pemilihan Sudut Pitch Optimal Untuk Turbin Angin Skala Kecil Berkecepatan Rendah Dengan Tipe Bilah Non-uniform Airfoil NREL S83N. Teknik Fisika-FTI-ITS. Surabaya.

• [11] Adi, Adri. 2011. Tugas Akhir Rancang Bangun Sistem Pengendalian Kemiringan Sudut Blade Pada Prototype Turbin Angin Berbasis Logika Fuzzy. Teknik Fisika-FTI-ITS. Surabaya.

• [12]http://www.lirtex.com/robotics/servo-motors-information-and-control/. www.lirtex.com. [Online] [diakses: Juni 4, 2012.

• [13] Somers, Dan M. The S833, S834, and S835 Airfoils . Pennsylvania : National Renewable Energy Laboratory , 2002.

(35)

Terima Kasih

“When the wind is blowing, The wind turbine is turning,….…..

The electricity is flowing, The gas emissions is ceasing,……….

The environment is refreshing, And people are cheering”

(36)