PERMODELAN KURVA KARAKTERISTIK INVERSE NON-STANDART PADA RELE ARUS LEBIH DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)
Article Quality & Performance Metrics
Readership in this journal
SteadyRanked #2 of 4 articles by views in jurnal teknik its
Bar heights use a square-root scale.
Mint this article as an NFT
Not yet mintedCreate a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.
Abstract
Pada sistem kelistrikan terutama pada sistem proteksi kelistrikan dewasa ini sangat dibutuhkan sistem yang handal, sehingga perkembangan pada sistem proteksi sudah semakin maju dengan adanya penggunaan rele digital. Rele digital digunakan dengan mempertimbangkan kecepatan, keakuratan dan serta flexible dalam sistem koordinasi. Flexibilitas ini dimaksudkan bahwa rele digital dapat digunakan menjadi rele arus lebih (overcurrent relay) sesuai pembahasan tugas akhir ini dan dapat disetting menurut keinginan user sesuai karakteristik kurva OCR konvensional/standart (normal inverse, very inverse, long time inverse, extreme inverse) yang akan digunakan dalam koordinasi. Jenis kurva pada rele digital juga dapat disetting diluar rumus kurva konvensional/standart yang seperti sudah disebutkan sebelumnya, kurva diluar rumusan standart disebut kurva rele non-standart. Kurva rele non-standart digunakan untuk memudahkan pengguna untuk menentukan waktu trip berdasarkan arus yang diinginkan dan sebagai solusi jika pada koordinasi proteksi mengalami kendala dalam koordinasi kurva rele. Pada tugas akhir ini akan dibahas bagaimana membuat atau memodelkan kurva karakteristik inverse overcurrent rele non-standart dengan menggunakan metode (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) atau biasa disebut metode pembelajaran ANFIS. Kurva non-standart didapatkan dengan pengambilan titik-titik data baru berupa arus dan waktu trip sesuai keinginan user. Data baru tersebut akan digabungkan dengan data lama sehingga menghasilkan data non-standart yang nantinya akan dilakukan pembelajaran dengan metode ANFIS untuk mendapatkan desain kurva non-standart. Setelah didapatkan desain kurva non-standart akan dilakukan pengujian keakuratan dengan mengganti nilai MF (membership function) didapatkan hasil rata-rata error terkecil 2,56% (MF=10 dan epoch=100). Pengujian selanjutnya dengan mengubah nilai epoch didapatkan nilai keakuratan dengan error terkecil pada epoch = 500. Simulasi pada software Etap 12.6 untuk memastikan bahwa kurva non-standart sudah sesuai dengan koordinasi proteksi yang diinginkan dan dapat diaplikaikan pada software Etap 12.6 dengan nilai error rata-rata 0,7%.
Key word : rele digital, overcurrent rele, non-standart, inverse overcurrent rele,ANFIS
| Reference Key |
putra2017permodelanjurnal
Use this key to autocite in the manuscript while using
SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
|
|---|---|
| Authors | Putra, Erhankana Ardiana;Pujiantara, Margo;Priyadi, Ardyono; |
| Journal | jurnal teknik its |
| Year | 2017 |
| DOI |
DOI not found
|
| URL | |
| Keywords |
Citations
No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org
ZincirX productsfrom the team behind Journament
-
PatentYazar
Patent drafts for the EPO, USPTO and TürkPatent
From inventor notes to a DOCX draft: description, claims, abstract. The machine drafts, the attorney signs.
See how it works (opens in a new tab) -
Projenator
Have a project idea? Score and plan it with AI
AI scores your idea in five dimensions and builds a phased plan. Your first project is free, no card needed.
Start your first project (opens in a new tab)
Cookies
We use strictly necessary cookies to run the site and keep you signed in. With your permission we would also use Google Analytics to see how the site is used, and Google AdSense to show ads on journal and article pages. Both stay off unless you accept, and you can change your mind at any time. How we use cookies · KVKK notice (Türkiye)
Cookie settings
Comments
No comments yet. Be the first to comment on this article.