Claim Missing Document
Check
Articles

PENGATURAN KECEPATAN MOTOR INDUKSI DENGAN METODE Vf DAN KONTROL PI-FUZZY Bima Dwi Priya Setiawan; Muhammad Nizar Habibi; Novie Ayub Windarko; - Sutedjo
Suara Teknik : Jurnal Ilmiah Vol 11, No 2 (2020): Suara Teknik: Jurnal Ilmiah
Publisher : Fakultas Teknik UM Pontianak

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29406/stek.v11i2.2047

Abstract

Motor induksi memiliki konstruksi yang kokoh dan perewatan sederhana sehingga motor induksi menjadi kebutuhan utama di industri. Pengaturan kecepatan motor induksi merupakan salah satu kondisi operasi yang sering digunakan sehingga diperlukan kontrol umpan balik dengan tingkat error yang rendah.. Untuk memenuhi hal tersebut telah diterapkan seperti kontrol PI. Kontrol PI dapat mencakup berbagai kondisi operasi yang lebih luas dan mudah disesuaikan, namun kontrol ini masih memiliki kelemahan dalam proses tuning nilai parameter. Meskipun terdapat metode dalam proses tuning parameter PI, metode tersebut masih kurang sesuai sehingga sering terjadi ketidaktepatan parameter yang dapat mengakibatkan error cukup besar. Salah satu cara yang diterapkan dengan memanfaatkan kontrol logika fuzzy. Kontrol yang biasa disebut PI-Fuzzy merupakan kontrol yang memanfaatkan logika fuzzy sebagai metode tuning parameter pada kontrol PI. Dalam jurnal ini kinerja pengaturan kecepatan motor induksi yang dikendalikan dengan metode V/f dievaluasi menggunakan kontrol PI-Fuzzy secara tertutup. Parameter PI (KP) didapat melalui kontrol logika fuzzy dan KI didapat melalui metode Ziegler Nichols. Dengan set point sebesar 1200 rpm, kontrol PI-Fuzzy dapat menghasilkan kecepatan keluaran sebesar 1204 rpm. Setelah beberapa kali disimulasikan kontrol ini mampu mencapai error sebesar 0.3%..
Improvisasi Metode Biseksi pada Maximum Power Point Tracking (MPPT) dengan Menggunakan Algoritma Incremental Conductance Habibi, Muhammad Nizar; Windarko, Novie Ayub; Efendi, Moh. Zaenal; Eviningsih, Rachma Prilian; Mahendra, Luki Septya; Junianto, Sony
ROTASI Vol 26, No 1 (2024): VOLUME 26, NOMOR 1, JANUARI 2024
Publisher : Departemen Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/rotasi.26.1.52-61

Abstract

The solar energy potential reaches 207.8 GWp in Indonesia, providing numerous opportunities to harness renewable energy. One approach is utilizing solar panels; however, these panels have a low energy conversion rate. Maximum Power Point Tracking (MPPT) is a technique that can maximize the performance of solar panels to consistently generate maximum power. Bisection MPPT is implemented in the system due to its ease of implementation, but it performs less effectively under low irradiance. The Incremental Conductance algorithm is a suitable choice for improving Bisection MPPT. Apart from being easy to implement, the Incremental Conductance algorithm is not dependent on the characteristics of the solar panel. It also features Variable Step Size to eliminate ripple when reaching the maximum power of the solar panel. Incremental Conductance MPPT can enhance Bisection MPPT with a maximum increase of 17,483 Watts. The Bisection-Incremental Conductance MPPT algorithm takes 2.122 seconds to reach the maximum power of the solar panel, generating 1.89 x 10^6 Ws of energy for 0.4 seconds. It yields the highest value compared to Bisection MPPT and Incremental Conductance MPPT.
Photovoltaic energy harvesting booster under partially shaded conditions using MPPT based sand cat swarm optimizer Abdilla, Moch Rafi Damas; Windarko, Novie Ayub; Sumantri, Bambang
Journal of Mechatronics, Electrical Power, and Vehicular Technology Vol 15, No 1 (2024)
Publisher : National Research and Innovation Agency

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55981/j.mev.2024.857

Abstract

Photovoltaic (PV) systems perform a vital role in addressing the worldwide energy crisis and fulfilling the escalating energy demand. The variability in irradiance, temperature, and unpredictable weather conditions possess a direct impact on the productivity of PV systems. Furthermore, the existence of partially shaded conditions intensifies the complexity of PV systems, resulting in significant power degradation. These conditions present significant challenges for PV systems to achieve maximum power output and produce optimal energy. To address the prevailing challenges, this study introduces a maximum power point tracking (MPPT) control methodology utilizing a sand cat swarm optimizer (SCSO). This ingenious strategy adapts the sand cat hunting style. The investigation centers on optimizing energy harvesting in PV systems, with a specific emphasis on enhancing precision, rapid convergence, and minimizing oscillations. The suggested SCSO performance is evaluated under a variety of weather situations, including both instances of partially shaded and uniform irradiance. The SCSO results are juxtaposed with other existing bio-inspired algorithms, such as grey wolf optimization (GWO), particle swarm optimization (PSO), and tunicate swarm algorithm (TSA). The proposed SCSO technique achieves 99.94 % tracking accuracy on average and shows superior performance, with faster tracking response and less power oscillation. Moreover, the proposed SCSO generates significantly more energy than the rest compared algorithms. The performance of the suggested method is further validated through a hardware-based experimental assessment, demonstrating an optimal level of tracking performance.
Sistem Proteksi Arus Lebih pada Proses Pengisian Baterai Menggunakan Buck Converter Metode Constant Voltage Lestyanto, Dicky Satria Nanda; Sutedjo, Sutedjo; Windarko, Novie Ayub; Adila, Ahmad Firyal
Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM) Vol 5, No 2 (2023): ELKOM
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32528/elkom.v5i2.10143

Abstract

Sistem proteksi arus lebih pada suatu rangkaian listrik sangat diperlukan untuk menghindari kerusakan pada komponen yang diakibatkan oleh lonjakan arus yang tinggi (overcurrent). Salah satu penyebab terjadinya arus lebih adalah terjadinya hubung singkat (short circuit). Apabila terjadi hubung singkat pada sistem, maka tegangan pada buck converter akan menurun drastis dan arus akan mengalami lonjakan hingga melampaui arus nominal sistem. Pada umumnya untuk melakukan proteksi arus lebih digunakan MCB (Miniature Circuit Breaker). Namun pada praktiknya penggunaan MCB harus mengaktifkan secara manual setelah melakukan proteksi arus lebih. Oleh karena itu, komponen relay digunakan untuk membatasi arus dan melakukan proteksi terhadap arus lebih pada sistem.  Pada penelitian ini digunakan panel surya 100WP, baterai lead-acid 12V/20Ah, dan buck converter. Deteksi arus lebih didapatkan dari hasil pembacaan arus keluaran buck converter. Saat terminal keluaran tegangan buck converter dihubungkan singkat dalam keadaan berbeban atau tidak berbeban dapat menyebabkan terjadi arus lebih pada sistem, relay memutus rangkaian sebagai aksi proteksi terhadap arus lebih. Sistem pengisian baterai dengan menggunakan kontrol PI (Proportional Integral) dapat menstabilkan tegangan keluaran buck converter sebesar 14,38 Volt. Sistem kontrol yang diimplementasikan terbukti dapat melakukan pengisian baterai dengan baik.
SHORT TERM FORECASTING BEBAN LISTRIK MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK Muhtar, Muhdalifah; Novie Ayub Windarko; Setiawardhana; Kadek Reda Setiawan Suda
Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan Vol. 20 No. 1 (2023): Edisi Januari 2023
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/jptkundiksha.v20i1.53919

Abstract

In Masamba City, the use of electrical energy is influenced by the welfare of the population. The higher the level of welfare of the population, the greater the use of electricity. So, power plants must be ready to supply electricity load demand when experiencing sudden fluctuations in electricity demand. One way that needs to be done to deal with this is structured planning and forecasting. This study aims to analyze the results of the error value of the ability to forecast electrical loads using the Artificial Neural Network method. In this study, the method used is a quantitative approach where data collection is done by literature study, observation, and direct interviews at the UP3 Palopo office. The Artificial Neural Network (ANN) method is programmed using MATLAB software. Where forecasting using ANN obtained the smallest error value of 0.83% with an estimated power generated by ANN of 35,991 MVA on day 2 and for the largest error value on day 7 with an error value of 8.33% with estimated power generated by ANN of 36.0836 MVA.
ESTIMASI BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK MENGGUNAKAN TIME SERIES NARX PADA BANGUNAN BERTINGKAT Armanto, Ony; Novie Ayub Windarko; Setiawardhana; Kadek reda setiawan suda
Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan Vol. 21 No. 2 (2024): Edisi Juli 2024
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/jptkundiksha.v21i2.76928

Abstract

Penggunaan energi sebagai komponen utama dalam menjalankan aktivitas dari waktu ke waktu semakin bertambah, khususnya untuk energi listrik.Dari pekerjaan industri, komersil dan pendidikan. Menurut OECD Institusi pendidikan tinggi dan komersil menggunakan 35% - 45% lebih tinggi energi listrik daripada hunian dan perkantoran. Namun dalam penggunaan energi listrik terbilang belum secara kesuluruhan dan tidak efisien. Salah satu penyebab dari penggunaan energi yang tidak efisien adalah tidak memperhitungkan beban yang digunakan dan juga energi harian yang digunakan oleh komponen atau aktivitas yang dilakukan sehingga perlu adanya solusi yang tepat untuk memperbaiki kondisi tersebut. Salah satu cara yang dapat menggunakan metode Time Series NARX. NARX adalah salah satu metode dari Time Series Neural Network yang menggunakan penundaan agar menghasilkan akurasi yang diinginkan .Pada penelitian ini diharapkan mendapatkan hasil maksimal dan efisien serta mengurangi penggunaan energi listrik yang berlebihan. Hasil dari penelitian ini mendapatkan MAPE sebesar 16,08% dan RMSE sebesar 20,96 Kata kunci: Time Series NARX , Estimasi Beban , Konservasi Energi , Efisiensi Energi
Speed Comparation Between Two-wheeled Fuel and Electrically Converted Vehicle Using Simulation Abdussalam, Muhammad Zayyana; Arini, Nu Rhahida; Windarko, Novie Ayub
Jurnal Teknologi Elekterika Vol. 21 No. 2 (2024)
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Ujung Pandang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31963/elekterika.v21i2.5107

Abstract

Revo motorcycle conversion using 2 kW electric motor create slow two-wheeled electric vehicle which only reach 23,3 kph compared to it’s ICE propelled version which could reach 100 kph for equal space on chassis. Faster conversion based on Mio motorcycle using 3 kW BLDC motor resulting 75 kph maximum speed. A novel conversion kit based on Beat motorcycle using equal wattage BLDC motor claimed to be 90 kph which have some mechanism modification. To acquire similar comparison without many mechanism modification, simulation conducted using a pair of equally powered electric motorcycle model compared to it’s ICE motorcycle model. With the same 5.9 kW power rate and 250 kg mass resulting higher motorcycle top speed using ICE propulsion which is 61.959 kph, then the electrically converted motorcycle was 52.840 kph.
A Comparison of Type-1 and Type-2 Fuzzy Logic Controller for Full Bridge Boost Converter on DC Microgrid System EFENDI, MOH. ZAENAL; ROMADLONIYAH, NUR SHINTA; EVININGSIH, RACHMA PRILIAN; WINDARKO, NOVIE AYUB
ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Vol 11, No 4: Published October 2023
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/elkomika.v11i4.1046

Abstract

ABSTRAKDengan meningkatnya kebutuhan listrik, penurunan pasokan energi fosil, serta sulitnya pendistribusian listrik ke daerah terpencil merupakan beberapa masalah yang mendesak. Energi matahari melalui panel surya dapat digunakan untuk mendukung sistem DC Microgrid serta cocok untuk jaringan listrik skala kecil. Full Bridge Boost Converter dengan transformator frekuensi tinggi yang dikendalikan oleh Fuzzy Logic Type-1 (T1FL) dan Fuzzy Logic Type-2 (T2FL) merupakan salah satu pilihan yang dapat dilakukan untuk memaksimalkan pemanfaatan energi matahari sehingga dapat meningkatkan efisiensi serta keandalan sistem pada DC Microgrid dengan menjaga tegangan keluaran menjadi konstan. Dari hasil pengujian dapat diketahui bahwa dengan menggunakan T2FL dapat menjaga tegangan keluaran Full Bridge Boost Converter dapat mencapai tegangan setpoint 320V dengan kesalahan sebesar 0.16% dan stabil dalam 0.59742ms. Sementara, T1FL memerlukan 0.7161ms untuk mencapai setpoint dengan kesalahan 2.8%.Kata kunci: full bridge boost converter, T2FL, T1FL, DC Microgrid ABSTRACTThe increasing electricity demand, the decreasing supply of fossil energy, and the difficulty in distributing electricity to remote areas are some of the urgent problems. Solar energy through solar panels can be used to support DC Microgrid systems and is suitable for small-scale power grids. Full Bridge Boost Converter with high-frequency transformers controlled by Fuzzy Logic Type-1 (T1FL) and Fuzzy Logic Type-2 (T2FL) is one of the choices that can be made to maximize the use of solar energy to increase the efficiency and reliability of systems on DC Microgrids by keeping the output voltage constant. From the test results, it can be seen that using T2FL can maintain the output voltage of the Full Bridge Boost Converter which can reach a setpoint voltage of 320V with an error of 0.16% and is stable within 0.59742ms. Meanwhile, T1FL takes 0.7161ms to reach the setpoint with an error of 2.8%.Keywords: full bridge boost converter, T2FL, T1FL, DC Microgrid
Estimasi State of Charge (SoC) Ultrakapasitor menggunakan Extended Kalman Filter Berbasis Ladder Equivalent Circuit Model AFANDI, ACHMAD; WINDARKO, NOVIE AYUB; SUMANTRI, BAMBANG; FAKHRUDDIN, HANIF HASYIER
ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Vol 10, No 1: Published January 2022
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/elkomika.v10i1.61

Abstract

ABSTRAKPenggunaan perangkat penyimpan energi semakin lama semakin meningkat pada peralatan berdaya kecil maupun besar. Baterai selama ini menjadi pilihan utama sebagai penyimpan energi. Namun akhir-akhir ini ultrakapasitor menjadi pilihan alternatif karena lifetime lebih panjang dan respon daya sesaat yang jauh lebih besar dari baterai. Pada manuskrip ini dibahas tentang estimasi nilai State of Charge (SoC) pada ultrakapasitor. Estimasi dilakukan berdasarkan rangkaian ekivalen ladder. Extended Kalman Filter adalah metode estimasi yang handal terhadap sistem dinamis dan tidak memerlukan banyak memori. Estimasi menggunakan metode Extended Kalman filter yang ditanamkan pada sistem embedded untuk mengantisipasi kondisi non-linier pada ultrakapasitor. Ultrakapasitor diuji dengan kondisi charging dan discharging. Hasil pengujian menunjukkan, kinerja metode dibandingkan antara data simulasi dan percobaan dengan perbedaan hasil sebesar 6%.Kata kunci: State of Charge, Metode Extended Kalman Filter, Ultrakapasitor ABSTRACTThe use of energy storage devices is increasing in both small and large power equipment. Batteries have been the main choice for energy storage. However, recently ultracapacitors have become an alternative choice because of a longer lifetime and a much larger instantaneous power response than batteries. This manuscript discusses the estimation of the State of Charge (SoC) value on the ultracapacitor. Estimates are made based on a ladder equivalent circuit. Extended Kalman Filter is a reliable estimation method for dynamic systems and does not require a lot of memory. The estimation uses the Extended Kalman filter method implemented in embedded system to anticipate non-linear conditions on the ultracapacitor. Ultracapacitors were tested under charging and discharging conditions. The test results show that the performance of the method is compared between simulation and experimental data with a difference of 6% in results.Keywords: State of Charge, Metode Extended Kalman Filter, Ultrakapasitor
Perbaikan MPPT Incremental Conductance menggunakan ANN pada Berbayang Sebagian dengan Hubungan Paralel HABIBI, MUHAMMAD NIZAR; PRAKOSO, DIMAS NUR; WINDARKO, NOVIE AYUB; TJAHJONO, ANANG
ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Vol 8, No 3: Published September 2020
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/elkomika.v8i3.546

Abstract

ABSTRAKAlgoritma IncrementaL Conductance (IC) adalah algoritma yang bisa diimplementasikan pada sistem Maximum Power Point Tracking (MPPT) untuk mendapatkan daya maksimum dari panel surya. Akan tetapi algoritma MPPT IC tidak bisa bekerja dikondisi berbayang sebagian, karena menimbulkan daya maksimum lebih dari satu. Artificial Neural Network (ANN) bisa mengidentifikasi kurva karakteristik pada kondisi berbayang sebagian dan dapat mengetahui posisi daya maksimum yang sebenarnya. Masukan dari ANN merupakan nilai arus hubung singkat serta tegangan buka dari panel surya, dan keluaran dari ANN adalah nilai duty cycle yang digunakan sebagai posisi awal tracking dari MPPT IC. Data learning didapatkan dari perubahan nilai duty cycle secara manual pada sistem MPPT di berbagai kondisi radiasi. Hasil pengujian menunjukkan algoritma yang diajukan dapat menaikkan energi 5.79% - 13.32% dibandingkan dengan ANN-Perturb and Observe dan ANN-Incremental Resistance dengan durasi 0.6 detik.Kata kunci: MPPT, Incremental Conductance, Artficial Neural Network, Berbayang Sebagian, Hubungan Paralel ABSTRACTThe Incremental Conductance (IC) algorithm is an algorithm that can be implemented on Maximum Power Point Tracking (MPPT) systems to get maximum power from solar panels. However, the MPPT IC algorithm cannot work in partial shading conditions because it causes more than one maximum power. Artificial Neural Network (ANN) can identify characteristic curves under partial shading conditions and can know the actual maximum power position. The input from ANN is the short circuit current and the open voltage of the solar panel. The output of ANN is the duty cycle value that is used as the initial tracking position of the MPPT IC. Learning data is obtained from manually changing the duty cycle value in the MPPT system in various radiation conditions. The test results show the proposed algorithm can increase energy 5.79% - 13.32% when compared with ANN-Perturb and Observe and ANN-Incremental Resistance with a duration of 0.6 seconds.Keywords: Maximum Power Point Tracking, Incremental Conductance, Artficial Neural Network, Partial Shading, Parallel Connection
Co-Authors - Sutedjo Abdilla, M. Rafi Damas Abdilla, Moch Rafi Damas Abdul Rizal, Abdul Abdurrahman, Rizqy Abdussalam, Muhammad Zayyana ACHMAD AFANDI Achmad Afandi, Achmad Adnaurrosyid, Akhmad Ahmad Firyal Adila Akhmad Puryanto Aldi Erzanuari, Aldi ALDIANTAMA, GIGIH HERNAIN NANDA Alvin Noer Ramadhan Alwi Daffa` Rosydi Amran, Osamah Abdullah Yahya Amrullah, Haniifan Patra Anang Tjahjono, Anang Anggara Trisna Nugraha Arief Rahmadani Arini, Nu Rhahida Armanto, Ony Ashary, Wima Bambang Sumantri Bambang Sumantri Bambang Sumantri Bima Dwi Priya Setiawan Diah Septi Yanaratri Dimas Nur Prakoso Dimas Okky Anggriawan Ebrahimi, Faizulddin Efendi, M. Zaenal Eka Prasetyono, Eka Endro Wahjono Epyk Sunarno Era Purwanto Evi Nafiatus Sholikhah Fahmi Ahyar Izzaqi Fakhruddin, Hanif Hasyier Ferdiansyah, Indra Firmansyah Nur Budiman, Firmansyah Nur Fuad, Muchamad Chaninul Fuad, Muchamad Chaninul Gede Patrianaya Margayasa Wirsuyana Gunawan, Agus Indra Habibi, Muhammad Nizar Hasnira Hasnira Hazlie Mokhlis Husien.R, Alwi Azis Husnu Zain, Habibi Mushthofa Irianto Irianto iwan Syarif Kadek Reda Setiawan Suda Khafidli, Muhammad Khanif Kuswadi, Son Lestyanto, Dicky Satria Nanda Loegimin, Maruto Swatara Lucky Pradigta Setiya Raharja Lucky Pradigta Setiya Raharja Luki Septya Mahendra Luluk Badriyah Mas Sulung Wisnu Jati Mentari Putri Jati Miftahul Arrijal MOCHAMAD ARI BAGUS NUGROHO Mochammad Ari Bagus Nugroho Moh Rifqi Faqih Moh. Faisal Amir Moh. Faisal Amir Moh. Zaenal Efendi Mohammad Imron Dwi Prasetyo Mohammad Imron Dwi Prasetyo Mohammad Zaenal Efendi Muchammad Ruben Imawan Muhammad Abdul Haq Muhammad Farizky Alvianandy Muhammad Prihadi Eko Wahyudi Muhammad Wildan Alim Muhtar, Muhdalifah Naafilah Widya Mulya Nugraha, Syechu Dwitya Prakoso, Rifqi Noviantono Prasetya, Farhan Dwi Puspita Ningrum Q., Ony Asrarul Q., Ony Asrarul Qoriatul Fitriyah Qudsi, Ony Asrarul Rachma Prilian Eviningsih Rachma Prilian Eviningsih Rachma Prilian Eviningsih, Rachma Prilian Ragil Wigas Wicaksana Ramdani, Dicky Rivaldo Renny Rakhmawati, Safira Nur Hanifah, Renny Rakhmawati, Rheinanda, Audya Elisa Rizal Nurdiansyah Rizqy Abdurrahman Romadloniyah, Nur Shinta S Aisyah Salsabila, Regina Setiawardhana Setiawardhana, Setiawardhana Sholikhah, Evi Nafiatus Sony Junianto Suhariningsih Suhariningsih Suryono . Suryono Suryono Suryono Suryono Sutedjo Sutedjo Ummah, Karunia Vio Nita Rusyatul Wicaksana, Ragil Wigas Wima Ashary Wirsuyana, Gede Patrianaya Margayasa Wishnuprakasa, Ardhia Wishnuprakasa, Ardhia Yusvida, Rizka Zainal Arief