📚 Eksplorasi & Komparasi Topik Dokumen
Pencarian topik
Hasil Dokumen
Ditemukan: 8 dokumenPERANCANGAN KENDALI INVERTER FREKUENSI TINGGI BERBASIS PENGUNCI FASA ORDE DUA TERGENERALISASI UNTUK APLIKASI SISTEM TRANSFER DAYA NIRKABEL
Ketergantungan sistem pengisian daya kendaraan listrik konvensional terhadap koneksi fisik menimbulkan permasalahan keandalan dan kenyamanan, khususnya pada kondisi parkir yang tidak seragam di lingkungan nyata. Penelitian ini merancang sistem pengisian daya nirkabel kendaraan listrik berbasis teknologi Wireless Power Transfer (WPT) kelas WPT 3 sesuai standar SAE J2954, dengan kapasitas daya baterai pada mobil Hyundai Ioniq 5 AWD pada frekuensi operasi 85 kHz. Untuk mengatasi tantangan pelacakan fasa pada frekuensi tinggi yang rentan terhadap gangguan harmonisa switching, algoritma Second-Order Generalized Integrator Phase-Locked Loop (SOGI-PLL) diimplementasikan sebagai inti sistem kendali inverter full-bridge. SOGI-PLL dikonfigurasi dalam dua subsistem independen untuk memproses tegangan inverter dan arus koil primer secara terpisah, menghasilkan sinyal ortogonal yang akurat dengan waktu konvergensi sekitar 30 ms. Keluaran SOGI-PLL selanjutnya diproses oleh kontroler arus DQ synchronous dengan referensi arus sumbu-d sebesar 80 A dan referensi arus sumbu-q bernilai 0 A guna mengunci kondisi Zero Phase Angle dan memastikan operasi pada faktor daya unity. Hasil simulasi menggunakan MATLAB Simulink menunjukkan bahwa sistem berhasil menyalurkan daya pengisian konstan sebesar 12,3 kW pada kondisi operasi nominal dengan efisiensi rata-rata 77,83%. Pengujian dinamis membuktikan sistem mampu pulih dari gangguan perubahan beban mendadak dalam waktu 0,1 hingga 0,15 detik, yang mengkonfirmasi ketangguhan skema kendali yang dirancang dalam merespons kondisi operasi yang berubah-ubah.
PENGEMBANGAN SISTEM KONTROL PREDIKTIF BERBASIS REINFORCEMENT LEARNING UNTUK OPTIMASI KENYAMANAN TERMAL DAN EFISIENSI ENERGI PADA SISTEM HVAC SMART BUILDING
Sistem tata udara atau Heating, Ventilation, and Air Conditioning (HVAC) merupakan penyumbang konsumsi energi terbesar pada bangunan komersial, namun sering kali dioperasikan dengan strategi kontrol konvensional yang tidak efisien. Penelitian ini mengusulkan sistem kontrol prediktif berbasis Reinforcement Learning (RL) menggunakan algoritma Deep Q-Network (DQN) untuk mengoptimalkan keseimbangan antara kenyamanan termal dan efisiensi energi. Lingkungan simulasi virtual dibangun menggunakan pendekatan hibrida berbasis algoritma XGBoost dengan strategi Next-Temperature (NT), yang menghasilkan akurasi prediksi temperatur ruangan cukup tinggi dengan nilai R^2 mencapai 0,9685 dan RMSE 0,3166°C. Berdasarkan evaluasi terhadap 50 ruangan uji dengan karakteristik termal variatif, model DQN terpilih mampu menghasilkan rata-rata penghematan energi global sebesar 49,44% serta peningkatan kenyamanan termal sebesar 31,56% dibandingkan kontrol historis pada asumsi Coefficient of Performance (COP) konstan. Guna memastikan validitas hasil terhadap realitas fisik, dilakukan uji validasi pada salah satu sampel ruang kelas di lantai 3 gedung Labtek XIX ITB menggunakan parameter efisiensi eksergi sistem dengan COP dinamis. Hasil pengujian menunjukkan bahwa strategi agen tetap menghasilkan penghematan energi riil yang signifikan sebesar 28,13%. Hal ini membuktikan bahwa kemampuan agen dalam mengeksploitasi inersia termal bangunan melalui manipulasi setpoint dinamis tidak hanya unggul secara matematis, namun juga valid secara fisis menurut Hukum Termodinamika II.
OPTIMASI PREDIKSI INDEKS KESEHATAN KABEL PENYULANG 20 KV MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC
Saluran Kabel Tegangan Menengah (SKTM) 20?kV merupakan komponen krusial dalam sistem distribusi tenaga listrik, di mana gangguan pada kabel secara signifikan memengaruhi indikator keandalan jaringan seperti SAIDI, SAIFI, dan ENS. Meskipun penilaian kondisi kabel secara periodik telah dilakukan melalui pengujian partial discharge (PDIV, PDEV, dan muatan PD), pendekatan konvensional dinilai belum mampu mengelola ketidakpastian data serta memberikan estimasi risiko kerusakan secara presisi. Penelitian ini mengusulkan model prediktif berbasis Fuzzy Logic dengan pendekatan inferensi MIN-MAX dan SUM-MAX, diperkuat oleh analisis korelasi Pearson dan skema pembobotan variabel input untuk meningkatkan sensitivitas terhadap kondisi aktual kabel. Sebanyak 36 kombinasi bobot diuji, dan diperoleh konfigurasi optimal pada bobot [0,8; 0,1; 0,1] untuk metode MIN-MAX dan [0,7; 0,1; 0,2] untuk SUM-MAX. Model MIN-MAX menghasilkan tingkat kecocokan sebesar 87,88%, precision tertinggi sebesar 0,8801, dan MAE serendah 0,2260, sedangkan model SUM-MAX mencatat tingkat kecocokan 82,34%, precision 0,8643, dan MAE sebesar 0,3214. Validasi terhadap data aktual menunjukkan bahwa model fuzzy mampu meningkatkan akurasi prediksi gangguan kabel menjadi 64,3%, jauh melampaui metode konvensional yang hanya mencapai 28,6%. Selain menunjukkan karakteristik linier dan konsisten terhadap kondisi riil, model ini juga menunjukkan kapabilitas tinggi dalam mengadaptasi variasi kondisi lapangan. Hasil penelitian ini merekomendasikan penggunaan pendekatan Fuzzy Logic sebagai metode prediktif yang andal dalam penilaian indeks kesehatan kabel distribusi.
PENGEMBANGAN MODEL ASSESSMENT DAN EVALUASI HEALTH INDEX ON LOAD TAP CHANGER PADA TRANSFORMATOR DAYA
Berdasarkan survey kegagalan transformator oleh CIGRE yang menunjukkan tap changers adalah komponen penyumbang terbesar kegagalan transformator, maka penelitian ini berfokus pada health index dari 150 transformator daya 150 kV dan 500 kV yang berada di area unit transmisi Cawang dan Pulogadung. Nilai Health Index diperoleh berdasarkan faktor-faktor penentu yaitu dialectric, mechanical, dan thermal. Data yang digunakan diperoleh melalui pengujian yg telah terstandarisasi dan masing-masing parameter diberi bobot berdasarkan sumber yang relevan seperti CIGRE, IEC, IEEE, dan SK PLN. Hasil penelitian menunjukkan 60 OLTC dalam kondisi very good, 31 OLTC dalam kondisi good, 17 OLTC dalam kondisi caution, 35 OLTC dalam kondisi poor, dan 7 OLTC dalam kondisi very poor. Korelasi antara health index dan usia trasnformator mengindikasikan degrdasai kondisi OLTC seiring bertambahnya usia. Penelitian ini juga menggabungkan nilai HI dan CL sebagai dasar pengambilan keputusan aset manajer. Temuan ini memberikan dasar untuk penerapan strategi pemeliharaan berbasis kondisi yang lebih efektif, termasuk pemantauan aset, prioritas perbaikan dan perencanaan penggantian transformator. Strategi ini diharapkan mampu meningkatkan keandalan sistem tenaga listrik dan mengoptimalkan efisiensi biaya operasional.
PREDIKSI KONSUMSI ENERGI LISTRIK BERBASIS INTERNET OF THINGS MENGGUNAKAN ANALISIS SPATIO-TEMPORAL DI KAWASAN ITB GANESHA
Konsumsi energi listrik bangunan yang tinggi dan proyeksi peningkatan kebutuhan energi global mendorong pentingnya pengembangan sistem prediksi konsumsi yang akurat dan adaptif. Penelitian ini dilakukan sebagai upaya untuk menjawab tantangan tersebut dengan merancang dan mengevaluasi model prediksi spatio-temporal konsumsi energi listrik di kawasan ITB Ganesha, menggunakan data per jam dari Sistem Informasi Energi Listrik dan Air (ELISA) ITB yang berbasis Internet of Things (IoT). Keunggulan utama pendekatan ini terletak pada rekayasa fitur spasial yang secara kuantitatif menangkap pengaruh konsumsi energi dari bangunan-bangunan sekitar, kemudian diintegrasikan ke dalam algoritma Light Gradient Boosting Machine (LightGBM). Kinerja model spatio-temporal dibandingkan secara langsung dengan model baseline yang hanya mempertimbangkan dimensi temporal, pada berbagai horizon prediksi. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model spatio-temporal secara konsisten memberikan performa prediktif yang lebih unggul, dengan nilai koefisien determinasi R² mencapai 0,957. Peningkatan akurasi paling signifikan tercatat pada horizon prediksi jangka panjang (720 jam), di mana model spatio-temporal berhasil menurunkan nilai Mean Absolute Error (MAE) sebesar 2,3% dibandingkan model temporal. Analisis kontribusi fitur juga menunjukkan bahwa variabel konsumsi energi dari bangunan tetangga merupakan salah satu prediktor paling berpengaruh. Lebih lanjut, analisis per bangunan menunjukkan bahwa mayoritas gedung (22 dari 40) mengalami peningkatan akurasi prediksi, delapan gedung menunjukkan hasil netral, dan hanya empat gedung mengalami penurunan. Temuan ini menegaskan bahwa pendekatan spatio-temporal merupakan metode yang efektif untuk prediksi konsumsi energi, khususnya pada horizon jangka panjang, serta pentingnya mempertimbangkan karakteristik unik setiap bangunan dalam merancang strategi manajemen energi yang kontekstual, proaktif, dan efisien.
PENGEMBANGAN SISTEM PASOKAN LISTRIK YANG ANDAL: STUDI KASUS BLOK TIMUR CVM CORP
Penelitian ini dilakukan untuk merumuskan strategi pengembangan infrastruktur kelistrikan yang mendukung peningkatan kapasitas produksi di CVM CORP, khususnya di area Blok Timur. Penerapan Eco Mechanized Mining yang ditargetkan perusahaan menghadapi kendala utama berupa keterbatasan pasokan listrik, biaya operasional listrik yang tidak efisien serta lambatnya penanganan gangguan. Berdasarkan analisis menggunakan Current Reality Tree, akar masalah utama diidentifikasi sebagai ketergantungan tunggal terhadap SS TEU sebagai satu-satunya sumber suplai listrik. Solusi strategis yang dikembangkan meliputi pembangunan SS baru di Blok Timur dekat PLTU milik perusahaan, pemilihan lokasi terbaik menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP), perencanaan jadwal proyek dengan Critical Path Method (CPM), perhitungan efisiensi biaya listrik melalui pendekatan full costing dan Levelized Cost of Electricity (LCOE), serta analisis kelayakan investasi menggunakan IRR, NPV, dan Payback Period. Selain itu, dilakukan pengaturan ulang distribusi beban antara SS TEU dan SS baru untuk mengoptimalkan konsumsi daya dan meningkatkan efisiensi biaya operasional. Hasil kajian menunjukkan bahwa skenario kelistrikan hybrid (PLN–PLTU) mampu menurunkan biaya listrik operasional secara signifikan dan mendukung pencapaian target produksi. Proyek ini juga dinilai sangat layak secara finansial dengan IRR sebesar 1398%, NPV lebih dari Rp4,47 triliun, dan payback period selama satu tahun. Implementasi dirancang untuk dimulai paling lambat 18 Juli 2025 dan diselesaikan sebelum 21 Oktober 2026, dengan pelaksanaan dan pemantauan manajemen risiko secara berkelanjutan. Dengan pendekatan terintegrasi ini, pembangunan SS baru diharapkan tidak hanya meningkatkan keandalan sistem kelistrikan, tetapi juga memperkuat ketahanan operasional jangka panjang perusahaan.
SKEMA KORDINASI PROTEKSI ADAPTIF SISTEM DISTRIBUSI DENGAN SINKRONISASI DG
Sistem proteksi sangat luas cakupannya dan menjadi hal yang sangat penting di sistem distribusi demi mempertahankan kontinuitas pelayanan. Jaringan distribusi 20 kV di Indonesia hanya menggunakan sistem proteksi konvensional, sehingga akibat adanya pembaruan konfigurasi aliran daya menjadi multisource maka sistem proteksi perlu dilakukan evaluasi. Penelitian ini dilakukan dengan membandingkan beberapa skenario menggunakan sistem pengujian IEEE 33-bus. Pengujian ini bertujuan untuk menentukan skema kordinasi yang paling efektif digunakan pada jaringan distribusi 20 kV dengan dan tanpa adanya pembangkit distribusi. Sehingga dapat di tentukan jenis relai, besar arus dan Time Multiple Setting pickup relai untuk menghindari terjadinya Symphatetic Trip dan Protection Blinding. Manfaat dari pengujian dan hasil yang diusulkan untuk meningkatkan selektivitas dan efektifitas relai meskipun kondisi sistem berubah-ubah.
PENINGKATAN EFISIENSI ENERGI SISTEM PV MELALUI OPTIMASI HARDWARE ALGORITMA INCREMENTAL CONDUCTANCE PADA FPGA
MPPT merupakan sebuah metode untuk memaksimalkan daya keluaran dari suatu pembangkit listrik. MPPT sendiri terdiri dari beberapa algoritma, salah satunya InC. Operasi algoritma InC dilakukan dengan membandingkan InC dengan IC. Algoritma ini memiliki akurasi estimasi MPP yang tinggi namun memiliki respon yang relatif lambat dibanding algoritma lainya. Untuk mempercepat respon dapat dilakukan dengan merubah SS menjadi bernilai besar. Namun hal ini dapat mengurangi akurasi MPP yang lebih rendah sehingga, terdapat daya yang terbuang secara terus menerus. Diperlukan suatu komputasi VSS dimana bernilai besar ketika jauh dari MPP dan bernilai kecil ketika dekat MPP. Implementasinya pada FPGA juga perlu diperhitungkan sumber daya yang diperlukan hal ini dikarenakan operasi pembagian memerlukan sumber daya yang lebih serta waktu komputasi lebih. Modifikasi yang dilakukan merubah komparasi InC dan IC dengan komparasi dVI dan dIV. Sehingga pada implementasinya dapat menghemat sumber daya serta perhitungan VSS dilakukan dengan menghitung selisih dari dVI dengan dIV. Sehingga tidak diperlukan komputasi tambahan dan menghemat sumber daya. Hasil dari modifikasi ini adalah pada skenario pengujian 1, penambahan VSS menambahkan akurasi sebesar 7,8% dibanding FSS dengan nilai kecil dan 7,2% FSS dengan nilai besar. Selain itu, peningkatan dalam menuju titik MPP sebesar 2% dibanding FSS dengan nilai besar dan 31% dibanding FSS dengan nilai kecil. Pada skenario 2, penambahan VSS menambahkan akurasi sebesar 1,7% dibanding FSS dengan nilai kecil dan 2,9% FSS dengan nilai besar. Selain itu, peningkatan dalam menuju titik MPP sebesar 8,82% dibanding FSS dengan nilai besar dan 36,73% dibanding FSS dengan nilai kecil.