Claim Missing Document
Check
Articles

Found 15 Documents
Search

Demagnetization Method for Reducing Inrush Current of Single Phase 1 kVA Transformer I Made Yulistya Negara; Dicky Wahyu Darmawan; Ryan Nurdianto; Dedet Candra Riawan; Arif Musthofa; Dimas Anton Asfani; Mochammad Wahyudi; Daniar Fahmi
JAREE (Journal on Advanced Research in Electrical Engineering) Vol 1, No 1 (2017): April
Publisher : Department of Electrical Engineering ITS and FORTEI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j25796216.v1.i1.4

Abstract

This study deals with an effort to reduce inrush current of single phase transformer during its energizing. Inrush current affected by residual flux was minimized using demagnetization method in order to reduce residual flux trapped in the core of transformer. Two methods of demagnetization namely variable frequency-constant voltage (VFCV) and variable voltage–constant frequency (VVCF) were applied and the effectiveness of both methods were then compared. Both methods were supplied with alternated direct current (DC), however the one was changed its frequency and the other one was changed its voltage. The results obtained after transformer was demagnetized using these methods show that VFCV method educed inrush current up to 76%, on the other hand VVCF ethod reduced inrush current only up to 37%. Moreover, demagnetization time process of VFCV method was about 1.46 s, which is 1 s faster than VVCF method.Keywords: demagnetization; inrush current; variable voltage-constant frequency; variable frequency-constant voltage
Operasi Ekonomis Motor Pompa Air pada Water Treatment Plant menggunakan Metode Iterasi Lambda Ciptian Weried Priananda; Ferian Bagus Kusuma; Tegar Esa Herlambang; Fivitria Istiqomah; Hendy Briantoro; Arif Musthofa
Voteteknika (Vocational Teknik Elektronika dan Informatika) Vol 10, No 4 (2022): Vol. 10, No 4, Desember 2022
Publisher : Universitas Negeri Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24036/voteteknika.v10i4.119539

Abstract

Water Treatment Plant (WTP)  sebagai unit pengolahan air memiliki dua buah motor pompa air dengan kapasitas daya listrik yang berbeda pada dua sumur dengan kapasitas yang berbeda pula. Selama ini operasi kedua motor pompa masih menggunakan penjadwalan manual yang berpotensi tidak hemat energi listrik. Hal ini menjadi peluang dalam pengembangan metode pengoperasian ekonomis motor pompa air agar konsumsi energi listrik dapat diturunkan guna mendukung program kerja perusahaan. Penelitian ini memberikan pendekatan operasi ekonomis dengan menggunakan metode Iterasi Lambda yang umum digunakan pada sistem tenaga listrik untuk mencapai operasi ekonomis pada motor pompa air. Iterasi Lambda bekerja dengan mempertahankan kapasitas WTP dengan batasan (constraint) minimum sebesar 25.452 liter dan maksimum sebesar 112.000 liter dari kapasitas tanki WTP. Penggunaan metode Iterasi mencapai konvergensi pada iterasi ke-11, dengan hasil perhitungan motor pompa air pertama sebesar 59.000 liter serta motor pompa air kedua sebesar 53.000 liter dengan biaya total (objective function) setiap satu kali siklus pengisian air Rp 6.214,- lebih hemat 34% dibandingkan dengan metode penjadwalan manual sebelumnya.Kata kunci : Iterasi Lambda, Motor Pompa Air, Penghematan Energi Listrik, Operasi Ekonomis. The Water Treatment Plant (WTP) as a water treatment unit has two water pump motors with different electrical power capacities in two wells with different capacities. So far, the operation of both pump motors is still using manual scheduling which has potentially not energi efficient. This is an opportunity to develop an economical operating method for the water pump motor so that the consumption of electrical energy can be reduced to support the company's work program. This study provides an economical operation approach using the Lambda Iteration method which is commonly used in electric power systems to achieve economical operation on water pump motors. Lambda iteration works by maintaining WTP capacity with a minimum constraint of 25,452 liters and a maximum of 112,000 liters of WTP tank capacity. The use of the Iteration method achieves convergence in the 11th iteration, with the the first water pump motor provide 59,000 liters and the second water pump motor provide 53,000 liters with a total cost (objective function) for each water filling cycle of Rp. 6,214, - , approximatelly 34% more efficient compared to the previous manual scheduling method.Keywords: Lambda Iteration, Water Pump Motor, Electric Energy Saving, Economical Operation
Classification of Types A and B Volcanic Earthquakes using Neural Network for Monitoring Mount Merapi Activities Dwi Lastomo; Wisnu Waskito Aji; Lalu Muhammad Jaelani; Agus Budi Santoso; Arif Musthofa
Journal of Advanced Technology and Multidiscipline Vol. 1 No. 1 (2022): Journal of Advanced Technology and Multidiscipline
Publisher : Faculty of Advanced Technology and Multidiscipline Universitas Airlangga

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (727.001 KB) | DOI: 10.20473/jatm.v1i1.39576

Abstract

Mount Merapi is one of the most active volcanoes in the world. Seismic activity at Mount Merapi was divided into tectonic, volcanic A and B, avalanches, and multiphase. At the volcanology and mitigation station in the area of ​​Mount Merapi, the vibrations received by the seismometer installed on the mountain were then transmitted to the station to be interpreted in the form of a seismograph. Determination of the type of earthquake at the Mount Merapi station was done manually by analyzing the shape of the wave formed. Utilizing the earthquake waveform, it could be used to determine the type of earthquake using the Nntool toolbox in Matlab. So that the determination of the type of earthquake no longer needed to be done manually. The classification process began with training the system to understand earthquake-type classes. After the system understood the earthquake data belonging to each category, the classification process could be carried out. The types of earthquakes analyzed in this research were volcanic earthquakes of types A and B. The results of these classifications were used as a determinant of the type of earthquake that occurred. The results were obtained in the form of an introduction to the types of volcanic earthquakes type A and type B which were carried out automatically with a total accuracy of 91.83%. Type A earthquake recognition accuracy was 100%, type B earthquake recognition accuracy was 84.21%, the earthquake recognition accuracy of non-A & B type was 94.44%.
Analisis Pengaruh Bayangan Sebagian Terhadap Karakteristik Daya Listrik pada PV Array Luqi Abidin; Ciptian Weried Priananda; Khafit Imron Muzaki; Fauzi Imaduddin Adhim; Lucky Putri Rahayu; Arif Musthofa
Journal of Applied Electrical Engineering Vol. 6 No. 2 (2022): JAEE, December 2022
Publisher : Politeknik Negeri Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30871/jaee.v6i2.4086

Abstract

Fenomena Photovoltaic Array (PV Array) tertutup bayangan sebagian sangat berpotensi terjadi pada Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS). Fenomena tersebut dapat menyebabkan penurunan perolehan daya listrik pada PLTS. Penurunan daya listrik ini dipengaruhi oleh seberapa besar bayangan yang timbul pada area PV Array. Pada penelitian ini dilakukan pengujian melalui pendekatan simulasi (software) dan eksperimental (hardware) untuk mengetahui efek tertutup bayangan sebagian terhadap penurunan daya listrik keluaran PV Array. Penelitian ini melakukan pengujian secara praktis pada PV Array yang tersusun dari 25 modul PV 3-watt peak. PV Array ini memiliki konfigurasi 5 string dengan daya total 75-watt peak. Pada proses pengujian, digunakan beberapa skema tertutup bayangan sebagian dengan nilai persentase dan bentuk yang bervariasi. Pengujian dilakukan dengan mengambil data arus dan tegangan pada catu daya keluaran PV Array. Selanjutnya daya PV Array dihitung dengan mengalikan nilai arus dan tegangan. Perhitungan ini kemudian disajikan dalam bentuk kurva karakteristik P-V (Daya-Tegangan). Berdasarkan hasil pengujian, masing-masing skema tertutup bayangan sebagian memberikan dampak yang berbeda terhadap penurunan nilai daya listrik serta bentuk kurva karakteristik P-V yang dihasilkan selama proses pengujian. Pada kurva karakteristik P-V, ditemukan adanya sejumlah titik puncak daya (maksimum power point) dengan beragam variasi nilai puncak.
Prediksi Ketinggian Air Laut untuk Pertimbangan Otomasi Buka Tutup Pintu Air Laut Menggunakan Neural Network Nugraha, Ahsanul Hadi; Musthofa, Arif; Kindhi, Berlian Al
Jurnal Teknik ITS Vol 13, No 2 (2024): IN PRESS (Artikel masih bisa bertambah)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373539.v13i2.137899

Abstract

Proses produksi garam di PT. Garam bermula dari mengalirkan air laut melalui sebuah pintu air ke dalam tambak pengeringan. Air akan masuk ke dalam tambak secara alami hanya saat ketinggian air di luar tambak lebih tinggi dibandingkan dengan ketinggian air di dalam tambak. Untuk mengoptimalkan produksi garam, PT. Garam membutuhkan kemampuan memprediksi ketinggian air laut. Kemampuan memprediksi ketinggian air laut diperuntukkan untuk peng-optimalan penggunaan pintu air laut dalam proses produksi garam seperti waktu pembukaan dan penutupan pintu air laut. Waktu pembukaan atau penutupan yang tidak tepat dapat menyebabkan air laut mengalir kembali keluar yang akan mengurangi potensial kuantitas garam yang akan dihasilkan. Proyek Akhir ini dilakukan untuk memenuhi kebutuhan dari PT. Garam dengan menggunakan metode Feedforward Neural Network untuk memprediksi ketinggian air laut. Model Feedforward Neural Network akan menggunakan nilai kecepatan angin, nilai temperatur, dan nilai derajat fase bulan untuk menghasilkan nilai prediksi ketinggian air laut. Penggunaan metode Feedforward Neural Network didasarkan dari jumlah data yang digunakan yang berjumlah 17.520 di mana metode peramalan konvensional dinilai kurang memadai. Hasil dari Proyek Akhir ini adalah sebuah model FeedForward Neural Network yang dapat memprediksi ketinggian air laut dengan nilai mean squared error antara nilai prediksi dan nilai nyata sebesar 0,0386.