Pengisian bahan bakar (bunkering) LNG sendiri dapat dilakukan dengan tiga cara yaitu ship to ship, truck to ship, dan onshore to ship

Dari jarak dan durasinya, Anda bisa mengetahui kebutuhan bahan bakar yang dibutuhkan untuk berlayar dari satu pelabuhan ke pelabuhan lainnya. Selain menghitung kebutuhan bahan bakar mesin induk, juga diperlukan perhitungan kebutuhan mesin bantu. Dengan menggunakan Persamaan 2, total kebutuhan bahan bakar HSD diubah menjadi kuantitas gas melalui perhitungan.

Analisis mengenai kebutuhan bahan bakar LNG di wilayah APBS dipengaruhi oleh ukuran kapal dan rute yang akan dilalui kapal. Untuk menghitung kebutuhan bahan bakar LNG pada kapal dilakukan skenario melalui ship clustering dengan mengidentifikasi kapal berdasarkan ukuran, jenis dan rute yang akan dilalui kapal. Kemudian setelah melakukan perhitungan bahan bakar LNG dilanjutkan dengan menentukan jumlah bunkering shuttle LNG untuk memenuhi kebutuhan LNG setiap kapal di wilayah APBS dengan menggunakan simulasi diskrit.

Selain clustering berdasarkan ukuran, clustering kapal juga dilakukan berdasarkan jenis kapal yang akan beralih menggunakan LNG sebagai bahan bakarnya. Dari pengelompokan kapal berdasarkan ukuran kapal, jenis kapal dan rute kapal, dapat diketahui konsumsi bahan bakar LNG setiap kapal di wilayah APBS. Dalam menghitung konsumsi LNG, ada beberapa hal yang terlibat dalam perhitungannya, antara lain tenaga mesin, kebutuhan bahan bakar kapal, dan waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan rute yang akan ditempuh.

Data yang akan digunakan dalam pengerjaan model tersebut antara lain: Jumlah kedatangan kapal harian, ukuran kapal yang datang, rute yang akan dilalui kapal, dan kebutuhan bahan bakar setiap kapal. Dengan menggunakan simulasi diskrit, jumlah shuttle bunkering yang dibutuhkan kapal di area APBS untuk memenuhi kebutuhan bahan bakar dapat ditentukan. Dengan menggunakan simulasi diskrit untuk mengetahui kebutuhan Bunkering shuttle di APBS dapat menghasilkan volume yang optimal sehingga kapal yang ingin melakukan pengisian bahan bakar LNG dapat terpenuhi.

Oleh karena itu, biaya pengangkutan diperoleh dari penjumlahan biaya bahan bakar kapal, biaya pelabuhan, dan biaya sewa kapal, dijumlahkan selama satu tahun, persamaan (3). Biaya bahan bakar bergantung pada konsumsi bahan bakar kapal dan waktu operasional kapal untuk memenuhi kebutuhan LNG pada rute tersebut selama satu tahun.

Gambar 2. Hirarki Pemilihan Skema Bunkering

PENDAHULUAN

PERBAIKAN FAKTOR DAYA UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS SISTEM TENAGA LISTRIK PADA BEBAN UNBALANCE MENGGUNAKAN THYRISTOR SWITCHED CAPACITOR-TYRISTOR REACTOR. Penggunaan energi listrik untuk beban listrik seringkali menimbulkan permasalahan karena arus yang dikonsumsi tidak sesuai dengan daya yang dibutuhkan oleh beban. Dimana TCR berperan sebagai pembangkit arus induktif untuk menurunkan daya kapasitif, sedangkan TSC berperan sebagai pembangkit arus kapasitif untuk mereduksi daya induktif sehingga daya reaktif (Sistem Q) menjadi 0 atau mendekati 0 maka faktor dayanya akan mendekati 0. 1.

Dari hasil perbandingan sistem tanpa pengontrol dengan sistem yang menggunakan TSC – TCR yang dikontrol logika fuzzy pada beban tidak seimbang, disimpulkan bahwa pada beban induktif faktor daya rata-rata dapat ditingkatkan hingga tercapai beban kapasitif maka faktor daya dapat ditingkatkan. rata-rata membaik ditingkatkan hingga mencapai 0,0479. Oleh karena itu, perlu adanya perbaikan faktor daya pada sistem faktor daya rendah. Faktor daya dibatasi dari 0 sampai 1, semakin tinggi faktor daya (mendekati 1) berarti daya semu (S) dan daya aktif (P) sejajar dan tidak ada daya reaktif (Q) dalam jaringan [ 2 ].

Pada penelitian yang dilakukan oleh Reo Anggar P tahun 2014 yang menyelidiki penggunaan kontrol fuzzy untuk meningkatkan faktor daya pada beban seimbang. Penelitian ini akan membahas perbaikan faktor daya menggunakan TSC-TCR berbasis pengontrol logika fuzzy dengan menggunakan beban tak seimbang. Hasil yang didapat dari sistem tanpa pengontrol dengan sistem menggunakan TSC – TCR yang dikontrol logika fuzzy pada beban tidak seimbang, hasil yang didapat pada beban induktif, faktor daya rata-rata dapat ditingkatkan hingga mencapai beban kapasitif, faktor daya dapat ditingkatkan rata-rata ditingkatkan hingga mencapai 0,0479%, untuk beban kompleks dengan 2 beban induktif dan 1 kapasitif faktor daya dapat ditingkatkan rata-rata hingga 2,5655%, untuk beban kompleks dengan 2 beban kapasitif dan 1 beban induktif faktor daya dapat ditingkatkan meningkat rata-rata hingga 0,7239%, pada beban kompleks yang berbeda di setiap fasa, faktor daya dapat ditingkatkan rata-rata hingga mencapai 1,6893.

Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa TSC-TCR yang dikendalikan oleh pengontrol logika fuzzy dapat meningkatkan faktor daya secara optimal pada sistem tenaga listrik dengan beban tidak seimbang.

DASAR TEORI

Sistem Tenaga Listrik
Power Factor
Ketidakseimbangan Beban
Thyristor Controller Reactor (TCR)

SVC sering digunakan dalam kombinasi dengan reaktor yang dikendalikan thyristor dan kapasitor switching untuk memuluskan dan mengontrol daya reaktif dengan cepat. TCR primer satu fasa terdiri dari thyristor katup yang dipasang anti-paralel, Th1 dan Th2, berurutan dengan inti udara linier reaktor, seperti ditunjukkan pada gambar. Antiparalel yang terpasang pada thyristor bertindak sebagai saklar dua arah, dengan thyristor Th1 melakukan setengah siklus +ve dan thyristor Th2 melakukan setengah siklus tegangan -ve [6].

Kapasitor saklar thyristor terdiri dari kapasitor yang dirangkai seri dengan kontrol thyristor dua arah yang disuplai sebagai sumber tegangan AC. Kapasitor tegangan tidak menyuplai tegangan sedangkan thyristor melepaskan muatan setelah saklar ditutup, besaran arus terbatas karena aliran yang mengisi kapasitor menyuplai tegangan dalam waktu yang jauh lebih kecil. Penerapan teori himpunan fuzzy dalam bidang kendali (pengontrol logika fuzzy) telah terbukti dapat menyelesaikan banyak permasalahan yang dihadapi dalam bidang kendali.

Yamakawa dari Institut Teknologi Kyusu melakukan penelitian dasar di bidang komputasi fuzzy, sedangkan Togai dan Watanabe dari Bell Telephone Labs.

METODE PENELITIAN

HASIL DAN ANALISA

Pada grafik tabel hasil dan tabel persentase diatas dengan menggunakan beban induktif terlihat daya reaktif dapat dikurangi lebih cepat dengan pengontrol fuzzy serta sistem Q mendekati 0 dan cos phi mendekati 1. Hasil simulasi bila menggunakan pengontrol PI dan Kontroler Fuzzy dalam situasi ini beban kapasitif dengan kapasitansi beban pada fasa a = 57e2 Var, fasa b = 78e2 Var, dan fasa c = 93e2 Var. Pada grafik tabel hasil dan tabel persentase di atas dengan menggunakan beban kapasitif terlihat bahwa daya reaktif dapat diturunkan lebih cepat dengan pengontrol fuzzy dan sistem Q semakin mendekati 0 dan cos phi semakin mendekati 1.

Hasil simulasi menggunakan pengontrol PI dan pengontrol Fuzzy pada kondisi beban kompleks dengan 2 fasa induktif a = 45e2 Var, fasa b = 79e2 Var dan 1 fasa kapasitif c = 58e2 Var. Pada grafik tabel hasil dan tabel persentase diatas dengan menggunakan beban kompleks 2 induktif 1 kapasitif terlihat daya reaktif dapat diturunkan lebih cepat dengan pengontrol fuzzy dan sistem Q mendekati 0, dan cos phi adalah mendekati 1. P1 : Daya aktif Cos Pengendali phi1 : Faktor daya pengendali PI P2 : Daya aktif Fuzzy Cos Phi2 pengendali : Faktor daya pengendali Q : Daya reaktif tanpa pengendali QL : Beban induktif.

KESIMPULAN

DAFTAR PUSTAKA

Persamaan tegangan rotor
Persamaan torsi elektromagnetik
Kecepatan angular
Fluksi linkage

SISTEM INFERENSI NEURO FUZZY ADAPTIVE (ANFIS) PADA METODE KONTROL BERORIENTASI MEDAN TIDAK LANGSUNG UNTUK PENGATURAN KECEPATAN MOTOR INDUKSI TIGA FASE. Dengan metode Indirect Field Oriented Control (IFOC) akan diperoleh kecepatan konstan dan kinerja motor induksi akan meningkat. Hal ini terbukti dengan metode pengendalian tidak langsung berorientasi medan, permasalahan pada motor induksi dapat diatasi sehingga dapat mengatur medan pada motor AC ketika terjadi perubahan torsi beban sehingga motor tetap dalam keadaan tunak dan akan kembali ke kondisi semula. posisi set point dengan cepat.

Hasil yang diperoleh membuktikan bahwa metode IFOC dan pengontrol ANFIS sangat cocok untuk mengendalikan kecepatan motor induksi tiga fasa. Salah satu kelemahan motor induksi adalah tidak mampu mempertahankan kecepatan konstan seiring dengan perubahan beban. Maka untuk mencapai kecepatan yang konstan dan meningkatkan kinerja motor induksi maka diciptakanlah metode Indirect Torque Control yaitu metode pengendalian torsi tidak langsung pada motor induksi tiga fasa [2].

2002, dalam penerapan motor induksi, pengendalian kecepatan sulit dilakukan, namun setelah diperkenalkannya pengendalian berorientasi lapangan (FOC), masalah ini dapat diatasi. Pada motor induksi terdapat dua jenis kumparan rotor yaitu jenis rotor sangkar tupai dan jenis rotor lilit. Dalam IFOC yang diatur adalah besaran fluks yang akan berdampak langsung pada perubahan kecepatan pada motor induksi.

Perancangan simulasi ini terdiri dari beberapa bagian yaitu pemodelan motor induksi tiga fasa, metode bimbingan lapangan tidak langsung dan pengontrol Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS).

Gambar 1. PWM Inverter Field Oriented Control

Input 1 (error) Input 2 (de error) Ouput (Speed W ref )

Kebutuhan tersebut memerlukan suatu sistem pendeteksi gas berbasis alarm dan LED yang dapat mendeteksi kebocoran gas pada kapal LNG. Oleh karena itu, perlu dikembangkan suatu alat yang dapat mendeteksi kebocoran pada pipa gas kapal LNG. Pada kapal LNG banyak terdapat pipa-pipa yang mengarahkan gas dan besar kemungkinan terjadinya kebocoran pada pipa-pipa tersebut.

Pada penelitian ini telah diciptakan alat pendeteksi gas metana yang dapat membantu masyarakat dalam mendeteksi keberadaan gas metana pada suatu ruangan atau pipa. Proses pengujian rangkaian ini adalah tahap pembacaan data digital dari nilai ADC sensor TGS 2611. Dimana nilai ADC bergantung pada konsentrasi gas yang terdeteksi oleh sensor TGS 2611, yang kemudian dibaca atau diproses oleh mikrokontroler Atmega 16.

Jika nilai ADC kurang dari 400 maka tidak terdeteksi gas metana dan jika nilai ADC 400 hingga 800 maka gas metana sudah terdeteksi, namun gas yang terdeteksi tidak terlalu pekat dan nilai ADC lebih dari 800 maka gas metana yang terdeteksi sangat pekat. Apabila terdeteksi gas dengan nilai ADC lebih dari 400 hingga 800 maka buzzer akan berbunyi dan jika terdeteksi gas dengan nilai ADC lebih dari 800 maka bunyi buzzer akan semakin kencang. Untuk menampilkan hasil pengukuran yang terdeteksi oleh sensor TGS 2611 yaitu jika tidak ada gas metana maka nilai ADC yang muncul di LCD akan kurang dari 400 dan akan muncul tulisan “SAFE” jika sensor mendeteksi adanya gas metana. gas metana mendeteksi gas metana pekat, kemudian nilai ADC yang ditampilkan di layar LCD adalah 400 hingga 800 dan muncul tulisan “STANDBY”. Jika sensor mendeteksi gas pekat, maka nilai ADC yang ditampilkan pada LCD akan lebih dari 800 dan akan muncul tulisan "BAHAYA". .

Indikator keberhasilan pengujian LED adalah jika nilai ADC kurang dari 400 maka LED akan berkedip HIJAU yang artinya dalam keadaan aman, jika nilai ADC 400 hingga 800 maka LED akan berkedip KUNING yang artinya dalam keadaan standby, jika nilai ADC lebih dari 800, maka LED akan berkedip MERAH yang artinya dalam keadaan berbahaya.