TUGAS AKHIR
STUDI PERHITUNGAN RELAY JARAK PADA SALURAN DOUBLE CIRCUIT DENGAN SINGLE CONDUCTOR ANTARA GI KAPAL - GI PEMECUTAN
KELOD MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN)
ALFIAN BUDY HADIANTO
JURUSAN TEKNIK ELEKTRO
FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS UDAYANA BUKIT JIMBARAN
2015
TUGAS AKHIR
STUDI PERHITUNGAN RELAY JARAK PADA SALURAN DOUBLE CIRCUIT DENGAN SINGLE CONDUCTOR ANTARA GI KAPAL – GI PEMECUTAN
KELOD MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN)
ALFIAN BUDY HADIANTO 0804405096
JURUSAN TEKNIK ELEKTRO
FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS UDAYANA BUKIT JIMBARAN
2015
STUDI PERHITUNGAN RELAY JARAK PADA SALURAN DOUBLE CIRCUIT DENGAN SINGLE CONDUCTOR ANTARA GI KAPAL – GI
PEMECUTAN KELOD MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN)
Tugas Akhir Ini Diajukan Sebagai Persyaratan Memperoleh Gelar Sarjana S1 (Strata1) Pada Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Udayana
ALFIAN BUDY HADIANTO 0804405096
JURUSAN TEKNIK ELEKTRO
FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS UDAYANA
BUKIT JIMBARAN
LEMBAR PERNYATAAN ORISINALITAS
Tugas Akhir / Skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, dan semua sumber baik yang dikutip maupun dirujuk
telah saya nyatakan dengan benar.
Nama : Alfian Budy Hadianto
NIM : 0804405096
Tanda Tangan :
Tanggal : November 2015
JURUSAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS UDAYANA
LEMBAR PENGESAHAN TUGAS AKHIR
JUDUL :STUDI PERHITUNGAN RELAY JARAK PADA
SALURAN DOUBLE CIRCUIT DENGAN SINGLE
CONDUCTOR ANTARA GI KAPAL
–GI
PEMECUTAN KELOD MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN)
NAMA : ALFIAN BUDY HADIANTO
NIM : 0804405096
BIDANG STUDI : SISTEM TENAGA LISTRIK
PROGRAM STUDI : TEKNIK ELEKTRO
FAKULTAS : TEKNIK
PERIODE : 2015/2016
MENYETUJUI
Dosen Pembimbing I
Ir. I Gede Dyana Arjana, MT.
NIP. 19650803 199103 1 002
Dosen Pembimbing II
Widyadi Setiawan ST,MT
NIP. 197408152 00003 1 002
UCAPAN TERIMAKASIH
Puji syukur penulis panjatkan ke hadapan Tuhan Yang Maha Esa atas karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini. Tugas Akhir ini berjudul “STUDI PERHITUNGAN RELAY JARAK PADA SALURAN DOUBLE CIRCUIT DENGAN SINGLE CONDUCTOR ANTARA GI
KAPAL - GI PEMECUTAN KELOD MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN)”.
Tugas Akhir ini disusun untuk memenuhi salah satu syarat dalam menyelesaikan pendidikan sarjana strata satu (S1) pada Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Udayana.
Dalam penyusunan Tugas Akhir ini, penulis banyak memperoleh petunjuk dan bimbingan dari berbagai pihak. Sehingga pada kesempatan ini perkenankan saya mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada :
1. Bapak Prof. Ir. Ngakan Putu Gede Suardana, MT.,Ph.D. selaku Dekan Fakultas Teknik Universitas Udayana.
2. Bapak Ir. I Nyoman Setiawan, MT. selaku ketua jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Udayana.
3. Bapak Ir. I Gede Dyana Arjana, MT. selaku dosen pembimbing I yang telah banyak memberikan arahan, waktu, semangat serta saran-saran selama penyusunan laporan.
4. Bapak Widyadi Setiawan ST,MT. selaku dosen pembimbing II dan selaku dosen pembimbing akademik yang telah banyak memberikan arahan, waktu, semangat serta saran-saran selama penyusunan laporan tugas akhir ini.
5. Bapak dan Ibu dosen pengajar, staff Pegawai serta Teknisi Program Studi Teknik Elektro atas sumbangsih ilmu pengetahuan dan bimbingan selama menempuh kuliah di Jurusan Teknik Elektro.
6. Kedua Orang Tua tersayang dan keluarga terima kasih atas do’a, dukungan, serta saran-saran yang selalu diberikan.
7. Teman – teman seangkatan elektro 2008 yang selalu memberikan dukungan
dan semangat disaat mengalami keputusasaan.
8. Serta semua pihak yang tidak bisa penulis sebutkan satu-persatu atas bantuan dan saran yang diberikan sehingga laporan ini bisa selesai tepat pada waktunya.
Penulis menyadari bahwa laporan ini masih jauh dari sempurna. Oleh karena itu segala kritik dan saran yang bersifat membangun sangat diharapkan demi kesempurnaan Tugas Akhir ini.
Akhir kata, penulis mohon maaf kepada semua pihak jika selama proses Tugas Akhir ini melakukan kesalahan baik disengaja maupun tidak disengaja.
Semoga Tuhan Yang Maha Esa selalu melimpahkan rahmat-Nya kepada semua pihak yang telah membantu pelaksanaan dan penyelesaian Tugas Akhir ini.
Bukit Jimbaran, November 2015
Penulis
ABSTRAK
Proteksi pada saluran transmisi mempunyai peran yang sangat penting dalam proteksi sistem tenaga listrik. Saluran transmisi merupakan saluran penghubung antara pembangkit dan pusat beban yang terbentang pada jarak yang jauh melalui daerah dengan bermacam kondisi cuaca, sehingga menjadi topik utama dari kebanyakan gangguan yang terjadi pada sistem tenaga listrik. Rele pengaman adalah suatu rangkaian peralatan pengaman yang direncanakan untuk mendeteksi suatu kondisi gangguan pada peralatan listrik. Rele jarak bekerja dengan mengukur besaran impedansi (Z) transmisi, dibagi menjadi beberapa daerah cakupan yaitu zona 1, zona 2, zona 3.
Penggunaan rele jarak pada sistem jaringan SUTT 150 kV, diharapkan dapat membantu keandalan dari sistem transmisi. Nilai seting rele jarak pada sistem jaringan SUTT 150 kV GI Kapal – GI Pemecutan kelod yang sudah ditentukan oleh PLN, akan dilakukan penelitian untuk mendapatkan seting rele jarak yang baru. Nilai seting rele jarak pada sistem jaringan SUTT 150 kV GI Kapal – GI Pemecutan kelod : zona 1: (R=0.977, X=2.684, Z=2.86), zona 2 : (R=1.341, X=3.684, Z=3.92), zona 3 : (R=2.107, X=5.789, Z=6.16). Metode yang dipergunakan untuk menentukan kembali nilai seting rele jarak untuk mengamankan sistem jaringan SUTT 150 kV GI Kapal – GI Pemecutan kelod adalah metode Artificial Neural Network.
Nilai arus gangguan hubung singkat (arus gangguan 3 fasa), (arus gangguan 2 fasa), (arus gangguan 2 fasa ke tanah), dan (arus gangguan 1 fasa ke tanah), bersama penghantar ACCC Lisbon 310 mm2 dengan arus nominal sebesar 1218 A pada saluran 1 dan menggunakan penghantar TACSR 240 mm2dengan arus nominal sebesar 973 A pada saluran 2 , yang digunakan sebagai input pada metode Artificial Neural Network . penerapan metode backpropagation Artificial Neural Network digunakan untuk menentukan nilai seting rele jarak pada sistem jaringan SUTT 150 kV GI Kapal – GI Pemecutan kelod yang didapatkan dari metode Artificial Neural Network adalah zona 1 : (R=0.9911, X=2.6886, Z=2.86), zona 2 : (R=1.3313, X=3.6798, Z=3.92), zona 3 : (R=2.1251, X=2.0995, Z=6.16).
Persentase perbedaannya yaitu, zona 1 : (R=0.0144%, X=0.0017%, Z=0.0000%), zona 2 : (R=0.3626%, X=0.3710%, Z=0.3706%), zona 3 : (R=1.1751%, X=1.1562%, Z=1.1538%).
Kata Kunci: Rele Jarak, Gangguan Hubung Singkat, Artificial Neural
Network, Setting Rele Jarak.
ABSTRACT
Protection on the transmission line has a very important role in the protection of electric power systems . The transmission line is a link between generation and load centers that lie at great distances through the area with a variety of weather conditions , thus becoming the main topic of most of the disturbances that occurred in the electric power system .Safety relay is a planned series of safety equipment to detect an abnormality on the condition of electrical equipment. Rele range works by measuring the amount of impedance ( Z ) transmission , divided into several areas , namely coverage zone 1 , zone 2 , zone 3 .
The use of distance relay system SUTT 150 kV network , is expected to help the reliability of the transmission system . Distance relay which is installed with a value of setting by PLN specifically, is wanted to do some research to get the appropriate value of setting and able to secure the SUTT 150 kV GI Kapal – GI Pemecutan Kelod network system. Setting the value of the distance relay in 150 kV network system SUTT GI Kapal - GI Pemecutan kelod zone 1: (R=0.977, X=2.684, Z=2.86), zone 2 : (R=1.341, X=3.684, Z=3.92), zone 3 : (R=2.107, X=5.789, Z=6.16). Relay Setting. The method that is used to determine the value of setting distance relay on the SUTT 150 kV GI Kapal – GI Pemecutan Kelod network system is Artificial Neural Network method.
Value Relations Short Flow ( Flow Disturbances 3 phase ) , ( Error When prayer phase) , ( Error When two - phase ground to ) , and ( Error When 1 - phase ground to ) , Joint -Same With Lisbon ACCC conductor 310 mm2 And Flow A nominal From 1218 in Channels 1 and using 240 TACSR mm2 with conductor nominal currents from 973 A which is used as input to the method of Artificial Neural Network. the application of Artificial Neural Network backpropagation method is used to determine the value of the distance relay settings on the 150 kV network system SUTT GI Kapal - GI Pemecutan kelod Obtained Method Of Artificial Neural Networkd is zone 1 : (R=0.9911, X=2.6886, Z=2.86), zone 2 : (R=1.3313, X=3.6798, Z=3.92), zone 3 : (R=2.1251, X=2.0995, Z=6.16).. Percentage difference ie, zone 1 (R = 0.0144%, X = 0.0017%, Z = 0.0000%), Zone 2: (R = 0.3626%, X = 0.3710%, Z = 0.3706%), Zone 3: (R = 1.1751%, X = 1.1562%, Z = 1.1538%).
Keywords: Rele distance , short circuit , Artificial Neural Network , The distance relay settings
