Analisis Tegangan Sag Pada Sistem Distribusi GI Sengkaling Penyulang Pujon Menggunakan Kompensasi DVR

(1)

Analisis Tegangan Sag Pada Sistem Distribusi

GI Sengkaling Penyulang Pujon Menggunakan

Kompensasi DVR

Arief Trisno Eko Suryo1_{, Wijono}2_{, Bambang Siswojo}3 1,2,3 _{JurusanTeknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Brawijaya.}

Email: arieftrisnoes@student.ub.ac.id, wijono@ub.ac.id, bsiswoyo@ub.ac.id Abstract—This paper discusses the voltage sag analysis in

distribution systems. Voltage sag caused by 1 phase short circuit to ground. Voltage sag provides damage to the Pujon load. Voltage sag overcome by voltage compensation from one of the most effective Custom Power Devices is Dynamic Voltage Restorer (DVR). The method ANN control added in the Hysteresis Control is proposed to improve the DVR performance compensating the load voltage. The simulation results show that the DVR is able to compensate the load voltage to the sag voltage from an average short-circuit single line to ground of 98.73%, 2-phase to ground an average of 99.07% and an average of 3-phase to ground by 99.34%.

Index Terms—Voltage sag, DVR, short circuit, Hsyteresis, ANN

Abstrak–Makalah ini mendiskusikan tentang analisis tegangan sag dalam sistem distribusi. Tegangan sag disebabkan gangguan hubung singkat 1 fasa ke tanah. Tegangan sag memberikan dampak kerusakan pada beban Pujon. Tegangan sag diatasi dengan kompensasi tegangan dari salah satu Costum Power Device paling efektif yaitu Dynamic Voltage Restorer (DVR). Metode kontrol ANN ditambahkan dalam Kontrol Hystereisis diusulkan untuk meningkatkan kinerja DVR mengkompensasi tegangan beban. Hasil simulasi menunjukan bahwa DVR mampu mengkompensasi tegangan beban terhadap tegangan sag dari gangguan hubung singkat fasa ke tanah rata-rata sebesar 98.73%, gangguan 2 fasa ke tanah rata-rata sebesar 99.07% dan gangguan 3 fasa ke tanah rata-rata sebesar 99.34%.

Kata Kunci— Tegangan sag, DVR, Gangguan hubung singkat, Hysteresis, ANN.

I. PENDAHULUAN

Penelitian ini membahas tentang tegangan sag. Tegangan sag merupakan permasalahan yang paling sering terjadi pada sistem distribusi, tidak terkecuali sistem distribusi GI sengkaling[1]. Tegangan sag mengakibatkan kerusakan besar terhadap beban industri dan komersil pada penyulang Pujon sistem distribusi GI sengkaling[2]. Tegangan sag disebabkan gangguan hubung singkat sangat sering terjadi pada sistem distribusi dan membuat penurunan tegangan beban dalam waktu singkat, sehingga diperlukan kompensasi tegangan untuk menjaga tegangan beban[3].

Kompensasi tegangan dipasang untuk mengurangi terjadinya tegangan sag pada beban, yang mana dengan memasang Dynamic Voltage Restorer (DVR) pada

saluran beban. DVR merupakan perangkat yang paling efektif dibandingkan perangkat Custom Power Device

lain seperti D-STATCOM, SVC, UPFC dan UPS[4]. DVR bekerja tergantung controller dalam mendeteksi perubahan tegangan dan pengaturan kompensasi tegangan beban terhadap terjadinya tegangan sag.

Penelitian ini mendiskusikan tentang analisis tegangan sag oleh gangguan hubung singkat 1 fasa ke tanah. Gangguan hubung singkat tersebut membuat tegangan pada tiap fasa berbeda kondisi penurunan tegangannya. Penurunan tegangan dikarenakan impedansi gangguan membuat fasa lain yang tidak mengalami gangguan terjadi penurunan. Penurunan tegangan tersebut mengakibatkan kompensasi beban sulit dicapai. Oleh karena itu diusulkan metode ANN yang ditambakan dalam kontrol Hysteresis untuk medeteksi tegangan sag dan mengatur kompensasi tegangan beban secara tepat. Kontrol Hysteresis dipilih karena dapat secara tepat mendeteksi perubahan tegangan dibandingkan RMS Value Evaluation, Peak Value Evaluation dan Missing Voltage technique[5]. Kontrol ANN dipilih karena dapat secara tepat meningkatkan kompensasi tegangan beban dibandingkan kontrol PID dan Fuzzy[6]. Kontrol ANN yang ditambahkan dalam kontrol Hystresis diharapkan dapat meningkatkan kompensasi tegangan beban terhadap analisis tegangan sag yang terjadi pada sistem distribusi penyulang Pujon GI Sengkaling.

II. SISTEM DYNAMIC VOLTAGE RESTORER(DVR) Kompensasi tegangan beban dihasilkan DVR merupakan tegangan AC dari sumber DC melalui

Voltage Source Inverter (VSI). VSI merupakan inverter dari 6 Insulated Gate Bipolar Transistor (IGBT) yang diatur dengan control, sehingga menghasilkan tegangan yang menuju Low-pass filter (LPF) untuk mengurangi harmonisa keluaran inverter. Setelah tegangan melewati LPF akan masuk menuju Step-up Transformator untuk diinjeksikan pada beban Pujon. Gambar 1 merupakan konfigurasi dasar sistem DVR pada saluran beban.

(2)

DVR diletakkan secara seri antara sumber dan beban. DVR berfungsi untuk mengkompensasi tegangan beban dari terjadinya tegangan sag. Tegangan sag merupakan penurunan tegangan Root Mean Square (RMS) antara 0.1 pu sampai dengan 0.9 pu dan berlangsung dari waktu 0.5 siklus gelombang sampai dengan 1 menit[7]. Tegangan sag mengakibatkan kerusakan peralatan beban maupun kegagalan sistem. Gambar 2 menunjukkan tegangan sag pada sistem yang dikompensasi dengan DVR[8].

III. KONTROL HYSTERESIS

Kontrol Hysteresis merupakan kontrol untuk mendeteksi tegangan sag. Kontrol Hysteresis berkerja berdasarkan perubahan tegangan beban. Perubahan tegangan beban dihasilkan dari perbandingan tegangan referensi (Vref) dan tegangan beban (Vload), yang bisa

disebut sebagai tegangan error (Verror). Tegangan error membentuk tegangan pulsa sinyal trigger inverter untuk mengkompensasi tegangan dalam DVR dengan masuk ke Upper Hysteresis Band (UHB) dan Lower Hysteresis Band (LHB)[9], [10].

Tegangan error (e(t)) didapatkan dari persamaan sebagai berikut.

𝑒(𝑡) =1

2𝑉𝑙𝑜𝑎𝑑− 𝑉𝑟𝑒𝑓 (1)

Vref mewakili tegangan referensi yang diperoleh dari

persamaan sebagai berikut. 𝑉_𝑟𝑒𝑓=1

2𝑉𝑠 (2)

Vs merupakan tegangan sumber pada kondisi tegangan

beban tanpa gangguan.

Kontrol Hysteresis mengatur berdasarkan besarnya perubahan tegangan yang terjadi akibat tegangan sag[11]. Perubahan tegangan terjadi pada beban walaupun sedikit akan mengakibatkan pengaturan menjadi berubah dan perlu ditambahkan pengontrolan lain agar tidak terjadi kesalahan injeksi tegangan beban, sehingga kontrol ANN digunakan untuk membantu kontrol Hysteresis.

IV. METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN) Kontrol ANN merupakan metode Artificial Intelegent

(AI) yang berkerja seperti layaknya otak manusia. Kontrol tersebut digunakan untuk meningkatkan pengaturan kontrol Hysteresis agar tidak terjadi kesalahan injeksi terhadap tegangan sag pada beban. Kontrol ANN bekerja secara real time sesuai dengan penurunan tegangan yang diberikan[12]. Data tegangan

error dari kontrol Hysteresis digunakan untuk pelatihan ANN. Data masukan dan keluaran terdiri dari 20.000, yang mana dibagi menjadi beberapa sub yaitu sub pertama 70% untuk pelatihan, 15% untuk pengujian dan sub terakhir 15% untuk valiadasi pemodelan sistem. ANN diukur kinerjanya dengan menghitung Mean-Square Error (MSE) pada persamaan (3).

𝑒 =1 𝑝∑ ‖𝑦

(𝑖)_{− 𝑣}(𝑖)_‖2 𝑝

𝑖=1 (3)

Dimana p merupakan jumlah input data pelatihan, y mewakili vektor keluaran kontrol ANN, v yaitu output yang diinginkan.

Gambar 1. Konfigurasi Perangkat Dynamic Voltage Restorer

(DVR)

Gambar 2. Tegangan sag pada sistem distribusi dengan peletakan DVR

Gambar 3. Prinsip operasi Kontrol Hysteresis

(3)

ANN dilatih dengan alogaritma training Levenberg-Marquardt (LM). Alogarima tersebut digunakan karena keefisiensiannya yang memiliki keakuratan tinggi dan kecepatan konvergensi sistem[13]. ANN terlatih diletakkan antara keluaran tegangan error dan masukan UHB maupun LHB.

V. HASIL DAN PEMBAHASAN

Simulasi tegangan sag diterapkan pada saluran penyulang Pujon sistem distribusi GI Sengkaling. Gambar 7 menunjukkan sistem distribusi GI sengkaing dengan tegangan sag dan penambahan DVR pada beban pujon.

Sistem distribusi penyulang Pujon GI Sengkaling pada saat kondisi tanpa gangguan disimulasikan.

Beban penyulang Pujon mempunyai tegangan 1 pu menunjuukan tegangan yang disuplai dari sumber sampai ke beban dalam kondisi normal tanpa adanya gangguan.

Selanjutnya sekenario 1 tegangan sag dari gangguan hubung singkat 1 fasa ke tanah sebesar 50% terjadi pada saluran penulang pujon dengan waktu terjadinya 0.3 s sampai dengan 0.8 s.

Tegangan beban menunjukkan bahwa beban mengalami penurunan pada fasa R sebesar 50% dan tegangan sag sebesar 0.53571 pu atau 10741Volt. Setelah DVR diletakkan pada beban Pujon maka hasil simulasi ditampilkan pada gambar 8 sebagai berikut.

DVR mengkompensasi tegangan beban pujon sebesar 0.9682 pu atau 19364 Volt. Tegangan kompensasi beban mengalami penundaan pada awal dan akhir sebesar 0.05 detik, yang mana kondisi ini masih dapat diterima beban sistem. DVR memulihkan beban rata-rata sebesar 98.73% dari tegangan sag terjadi pada beban Pujon.

Selanjutnya skenario ke 2 tegangan sag dari gangguan hubung singkat 2 fasa ke tanah sebesar 50% terjadi pada saluran penulang pujon dengan waktu terjadinya 0.3 s sampai dengan 0.8 s.

Gambar 5. Diagram Alir Pelatihan ANN

Gambar 6. Simulasi tegangan sag pada sistem ditribusi GI Sengkaling

Gambar 7. Tegangan beban penyulang Pujon tanpa gangguan.

Gambar 8. Tegangan sag dari gangguan hubung singkat 1 fasa ke tanah pada beban Pujon

Gambar 9. Tegangan beban Pujon dikompensasi dengan DVR pada sistem distribusi GI Sengkaling

(4)

Tegangan beban menunjukkan bahwa beban mengalami penurunan pada fasa R dan S sebesar 50%, yang mana tegangan sag pada fasa R sebesar 0.535402 pu atau 10708 Volt dan fasa S sebesar 0.532945 pu atau 10658 Volt. Setelah DVR diletakkan pada beban Pujon maka hasil simulasi ditampilkan pada gambar 8 sebagai berikut.

DVR mengkompensasi tegangan beban pujon pada fasa R sebesar 0,9845 pu atau 19.690 Volt dan fasa S sebesar 0.993 pu atau 19.860 Volt. Tegangan kompensasi beban mengalami penundaan pada awal dan akhir sebesar 0.05 detik, yang mana kondisi ini masih dapat diterima beban sistem. DVR memulihkan beban rata-rata sebesar 99.07% dari tegangan sag terjadi pada beban Pujon.

Selanjutnya skenario ke 3 tegangan sag dari gangguan hubung singkat 3 fasa ke tanah sebesar 50% terjadi pada saluran penulang pujon dengan waktu terjadinya 0.3 s sampai dengan 0.8 s.

Tegangan beban menunjukkan bahwa beban mengalami penurunan pada fasa R dan S sebesar 50%, yang mana tegangan sag pada fasa R sebesar 0.5327612

pu atau 10655 Volt, fasa S sebesar 0.5327565 pu atau 10.655 Volt dan fasa T sebesar 0.5327485 pu atau 10654 Volt. Setelah DVR diletakkan pada beban Pujon maka hasil simulasi ditampilkan pada gambar 8 sebagai berikut.

DVR mengkompensasi tegangan beban pujon pada fasa R sebesar 0.993 pu atau 19860 Volt dan fasa S sebesar 0.9923 pu atau 19846 Volt dan fasa T sebesar 0.995 pu atau 19900 Volt. Tegangan kompensasi beban mengalami penundaan pada awal dan akhir sebesar 0.05 detik, yang mana kondisi ini masih dapat diterima beban sistem. DVR memulihkan beban rata-rata sebesar 99.34% dari tegangan sag terjadi pada beban Pujon.

VI. KESIMPULAN

Analisis tegangan sag pada sistem distribusi penyulang Pujon GI Sengkaling dengan kompensasi DVR. DVR merupakan perangkat custom device paling efektif dalam menangani tegangan sag. Tegangan sag disebabkan gangguan hubung singkat 1 fasa ke tanah dan berdampak kerusakan pada beban Pujon. Hysteresis dengan ANN diusulkan untuk mengatur kompensasi tegangan beban pada DVR. Hasil simulasi menunjukan bahwa DVR dapat mengkompensasi tegangan beban terhadap tegangan sag dari gangguan hubung singkat fasa ke tanah rata-rata sebesar 98.73%, gangguan 2 fasa ke tanah rata-rata sebesar 99.07% dan gangguan 3 fasa ke tanah rata-rata sebesar 99.34%.

REFERENSI

[1] S. Sabir Hussain Bukhari, S. Atiq, dan B. Kwon, “A Sag

Compensator That Eliminates the Possibility of Inrush Current While Powering Transformer-Coupled Loads,” IEEE J. Emerg. Sel. Top. Power Electron., vol. 5, no. 2, hlm. 891–900, Jun 2017, doi: 10.1109/JESTPE.2017.2654321.

[2] S. M. Deckmann dan A. A. Ferreira, “About Voltage Sags and Swells Analysis,” 10th Int. Conf. Harmon. Qual. Power Proc. Cat No02EX630, Okt 2002, doi: 10.1109/ICHQP.2002.1221423. [3] M. H. J. Bollen, “Voltage sags in three-phase systems,” IEEE

Power Eng. Rev., vol. 21, no. 9, hlm. 8–11, 15, Sep 2001, doi: 10.1109/39.948608.

[4] C. Benachaiba dan B. Ferdi, “Voltage Quality Improvement Using DVR,” no. 1, hlm. 8, 2008.

[5] M. Mansor dan N. A. Rahim, “Voltage sag detection - A survey,”

dalam 2009 International Conference for Technical Postgraduates (TECHPOS), Kuala Lumpur, Malaysia, Des 2009, hlm. 1–6, doi: 10.1109/TECHPOS.2009.5412088.

[6] Md. S. Haque Sunny, E. Hossain, M. Ahmed, dan F. Un-Noor,

“Artificial Neural Network Based Dynamic Voltage Restorer for

Improvement of Power Quality,” dalam 2018 IEEE Energy

(5)

Conversion Congress and Exposition (ECCE), Portland, OR, Sep 2018, hlm. 5565–5572, doi: 10.1109/ECCE.2018.8558470. [7] “IEEE Std 1159-1995,” Electrical and Electronics Engineers, Inc,

Nov 1995. doi: 10.1109/IEEESTD.1995.79050.

[8] N. G. Hingorani, “Introducing Custom Power,” IEEE Spectr., vol. 32, no. 6, hlm. 41–48, Jun 1995, doi: 10.1109/6.387140. [9] Snehal. R.Patel dan M. D.Solanki, “Comparision of Proportional

Integral and Hysteresis Controllers for Controlling the DVR,”

dalam The 2nd International Conference on Trends in Electronics and Informatics (ICOEI 2018), Tirunelveli, India, Mei 2018, doi: 10.1109/ICOEI.2018.8553769.

[10] F. Zare dan A. Nami, “A New Random Current Control Technique

for a Single-Phase Inverter with Bipolar and Unipolar

Modulations,” dalam 2007 Power Conversion Conference -

Nagoya, Nagoya, Japan, Apr 2007, doi:

10.1109/PCCON.2007.372961.

[11] S. K. Singh dan S. K. Srivastava, “Enhancement in power quality using dynamic voltage restorer (DVR) in distribution network,”

dalam 2017 International Conference on Innovations in Information, Embedded and Communication Systems (ICIIECS), Coimbatore, Mar 2017, hlm. 1–5, doi: 10.1109/ICIIECS.2017.8275918.

[12] C. Vimalarani, M. Muthuramalingam, dan A. R. Jemimah, “Ann Controller Based Photovoltaic Source Injected DVR,” Int. J. ChemTech Res., vol. 11, no. 4, hlm. 107–115, 2018, doi: http://dx.doi.org/10.20902/IJCTR.2018.110412.

[13] S. B. Ibrahim, “Voltage Quality Enhancemant in Distribution

system using Artificial Neural Network (ANN) based Dynamic

Voltage Restorer,” Niger. J. Technol. NIJOTECH, vol. 37, no. 1, hlm. 184–190, Jan 2018, doi: 10.4314/njt.v37i1.24.