This Author published in this journals
All Journal SinarFe7
Dwi Ajiatmo
Jurusan Teknik Elektro, Universitas Darul Ulum, Jombang

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

Penggunaan ACO dan FA Dalam Mengoptimasikan PID Controller Untuk Partial Shading pada Photovoltaic Hendro Dripoyono; Septa Dwi Candra; Dwi Ajiatmo; Budiman; Machrus Ali
SinarFe7 Vol. 1 No. 1 (2018): Sinarfe7-1A 2018
Publisher : FORTEI Regional VII Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (551.882 KB)

Abstract

Partial shading terjadi ketika modul PV menerima radiasi matahari yang berbedabeda akibat perubahan cuaca lokal atau keadaan lingkungan sekitar sehingga PV tertutup oleh awan, bayangan bangunan atau pepohonan. Kondisi ini menyebabkan daya keluaran dari PV array menurun. Berdasarkan kurva PV, Partial shading menimbulkan efek langsung yang dihasilkan sehingga penurunan tegangan atau arus menyebabkan penurunan daya keluarkan dari PV. Pada penelitian ini membandingkan metode tanpa kontrol, PID kontrol, PID konvensional Ziegler Nichols (ZN), PID dituning Firefly Algorithm (FA), dan PID dituning dengan Ant Colony Optimization (ACO). Dari hasil simulasi didapatkan bahwa tegangan terbaik diperoleh dari kontroler PID-FA yaitu sebesar 1.336pu, arus terbaik pada PID-FA arus maksimum sebesar 7.88 pu dengan arus sebesar 0.0668 pu, dan daya terbaik pada kontroler PID-FA daya maksimum sebesar 8.304 pu dan daya nominal 0.0894 pu. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa kontroler terbaik pada PID-FA. Penelitian ini nanti bisa dipakai sebagai acuan dan digunakan kontroler lain agar diperoleh kontroler yang optimal.
Optimasi PID Controller pada Wind-Turbine Berbasis Ant Colony Optimization dan Firefly Algorithm Wiky Krisdianto; Miftachul Jannah Firdaus; Dwi Ajiatmo; Hidayatul Nurohmah; Machrus Ali
SinarFe7 Vol. 1 No. 1 (2018): Sinarfe7-1A 2018
Publisher : FORTEI Regional VII Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (741.394 KB)

Abstract

Proporsional Integrator Diferensial (PID) controller digunakan untuk mengontrol Permanent Magnet Synchronous Generator (PMSG). Pitch variable-speed wind turbine telah berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir. Saat kecepatan angin rendah di bawah nilai rata-rata, pengatur kecepatan harus dapat mengatur kecepatan rotor secara terusmenerus untuk mempertahankan kecepatan pada sebuah level. sehingga dapat memberikan koefisien daya maksimum, efisiensi turbin akan meningkat. Pitch angle control adalah salah satucara untuk menyesuaikan torsi aerodinamik pada turbin angin. Pengaturan pitch angle diperlukan dalam kondisi kecepatan angin diatas batas yang diinginkan. Perubahan kecil pada pitch angle dapat mempengaruhi output daya. Penggunaan kecerdasan buatan sering digunakan untuk optimasi tenaga listrik, optimasi system kontrol, maupun optimasi lainnya. Diantara kecerdasan buatan itu adalah Firefly Algorithm (FA) dan Ant Colony Optimization (ACO). Penelitian ini membandingkan beberapa metode, yaitu tanpa control, Kontrol PID, PID-FA, dan PIDACO. Hasil penelitian menunjukkan bahwa; rata-rata daya aktif paling kecil dan tidak stabil pada model tanpa kontrol = 0,3305 Watt dengan 10/ms, dan yang paling besar adalah model PIDACO dengan daya aktif = 2,624 Watt dengan frekuensi sebesar 180/ms. Model PID-ACO adalah model terbaik pada penelitian ini dan dapat diusulkan dapat diterapkan pada sistem yang lebih tinggi.
Penggunaan Binary Particle Swarm Optimization untuk Rekonfigurasi Jaringan Tenaga Listrik pada Penyulang Meri Hari Sufitrihansyah; Mochamad Ali Rofiq; Dwi Ajiatmo; Machrus Ali
SinarFe7 Vol. 1 No. 1 (2018): Sinarfe7-1A 2018
Publisher : FORTEI Regional VII Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (402.727 KB)

Abstract

Binary Particle Swarm Optimization (BPSO) adalah pengembangan dari Particle Swarm Optimization (PSO) yang didasarkan pada perilaku sebuah kawanan serangga, seperti semut, rayap, lebah atau burung. Algoritma BPSO didisain untuk menyelesaikan masalah optimisasi secara kombinasi yang diskrit, dimana partikel mengambil nilai vektor biner dengan panjang n dan kecepatan yang didefinisikan sebagai probabilitas dari bit xn untuk mencapai nilai 1. Jaringan listrik distribusi radial akan terjadi rugi tegangan yang cukup besar pada titik ujungnya. Besar tegangan ujung ditentukan oleh jarak penyaluran dan besar beban. Bentuk konfigurasi juga mempengaruhi besarnya rugi daya dan rugi tegangan. Sehingga diperlukan konfigurasi yang baik agar diperoleh efisiensi yang baik. Rekonfigurasi jaringan distribusi digunakan untuk mengatur ulang bentuk konfigurasi jaringan dengan jalan membuka dan menutup switch pada jaringan distribusi. Rekonfigurasi diharapkan dapat mengurangi rugi-rugi daya dan meningkatkan keandalan sistem distribusi. Banyak feeder dan bus pada jaringan jika dihitung secara manual akan sulit dan memerlukan waktu yang sangat lama. Sehingga penyelesaian permasalahan menggunakan Artificial Intelegent (AI). Dalam hal ini menggunakan Binary Particle Swarm Optimization (BPSO). Dengan merekonfigurasi jaringan, yaitu dengan merubah open switch line menjadi 7, 17, 24, 29, dan 41. Hasil rekonfigurasi dapat mereduksi kerugian daya sebesar 30.8361 %. Dan memperbaiki profile menjadi 0.98577 pu. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa metode BPSO bisa mereduksi rugi tengangan sebesar 30.8361 %.
Optimasi PID Controller pada Wind-Turbine Berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) Muh Alfian Affandi; M. Ibnu Masrur; Agus Raikhani; Dwi Ajiatmo; Machrus Ali
SinarFe7 Vol. 3 No. 1 (2020): Sinarfe7-3 2020
Publisher : FORTEI Regional VII Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (736.687 KB)

Abstract

Pitch variable-speed wind turbine telah berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir. Saat kecepatan angin rendah di bawah nilai rata-rata, pengatur kecepatan harus dapat mengatur kecepatan rotor secara terus- menerus untuk mempertahankan kecepatan pada sebuah level. sehingga dapat memberikan koefisien daya maksimum, efisiensi turbin akan meningkat. Pitch angle control adalah salah satu cara untuk menyesuaikan torsi aerodinamik pada turbin angin. Pengaturan pitch angle diperlukan dalam kondisi kecepatan angin diatas batas yang diinginkan. Perubahan kecil pada pitch angle dapat mempengaruhi output daya. Penggunaan kecerdasan buatan sering digunakan untuk optimasi tenaga listrik, optimasi system kontrol, maupun optimasi lainnya. Diantara kecerdasan buatan itu adalah Patricle Swarm Optimization (PSO). Penelitian ini membandingkan beberapa metode, yaitu tanpa control, Kontrol PID, dan PID-PSO.