Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Three Phase Motor Control and Phase Failure Protection Based on Zelio Smart Relay Sawidin, Sukandar; Putung, Yoice R.; Kereh, Tracy Marsela; Waroh, Anthoinete
Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering Vol 7, No 2 (2025): Juli - Desember 2025
Publisher : Electrical Engineering Department Faculty of Engineering State University of Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37905/jjeee.v7i2.32438

Abstract

Three-phase induction motors are vital components in various industrial applications due to their robust characteristics and high operational efficiency. However, these motors are susceptible to electrical disturbances, particularly phase failure, which can cause significant damage if not handled properly. In response to this issue, this study designs and implements a three-phase induction motor control system integrated with Phase Failure Relay (PFR) protection based on the Smart Relay Zelio. The system is designed to detect phase failures in real-time and respond automatically to prevent further damage to the motor. The methodology used includes the design of a control scheme based on the Smart Relay Zelio, integration of the PFR protection device, and a series of tests on system performance under varying load conditions and phase failure simulations. Test results show that the system can identify the loss of one phase with high accuracy and response speed. When a phase failure occurs, the system automatically stops the power supply to the motor to prevent more serious damage. In addition, the use of the Zelio Smart Relay provides ease of configuration, monitoring, and operational flexibility, which collectively contribute to improved system efficiency and safety. Therefore, it can be concluded that the three-phase induction motor control system equipped with PFR protection based on the Smart Relay Zelio is effective in detecting and responding to phase failures, while enhancing the overall reliability and safety of the electrical system.Motor induksi tiga fasa merupakan komponen vital dalam berbagai aplikasi industri karena karakteristiknya yang tangguh serta efisiensi operasional yang tinggi. Meskipun demikian, motor ini memiliki kerentanan terhadap gangguan kelistrikan, khususnya kegagalan fasa (phase failure), yang dapat menimbulkan kerusakan signifikan apabila tidak ditangani secara tepat. Sebagai respons terhadap permasalahan tersebut, penelitian ini merancang dan mengimplementasikan suatu sistem kendali motor induksi tiga fasa yang terintegrasi dengan proteksi Phase Failure Relay (PFR) berbasis Smart Relay Zelio. Sistem ini dirancang untuk melakukan deteksi gangguan fasa secara real-time serta merespons secara otomatis guna mencegah kerusakan lanjutan pada motor. Metodologi yang digunakan mencakup perancangan skema kendali berbasis Smart Relay Zelio, integrasi perangkat proteksi PFR, serta serangkaian pengujian terhadap performa sistem dalam kondisi beban yang bervariasi dan simulasi gangguan fasa. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengidentifikasi kehilangan salah satu fasa dengan tingkat akurasi dan kecepatan respons yang tinggi. Ketika terjadi kegagalan fasa, sistem secara otomatis menghentikan suplai daya ke motor untuk mencegah kerusakan yang lebih serius. Di samping itu, penggunaan Smart Relay Zelio memberikan kemudahan dalam proses konfigurasi, pemantauan, serta fleksibilitas pengoperasian, yang secara keseluruhan berkontribusi pada peningkatan efisiensi dan keselamatan sistem. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa sistem kendali motor induksi tiga fasa yang dilengkapi dengan proteksi PFR berbasis Smart Relay Zelio terbukti efektif dalam mendeteksi dan merespons kegagalan fasa, sekaligus meningkatkan keandalan dan keselamatan sistem kelistrikan secara menyeluruh. 
Optimasi Potensi Energi Terbarukan di Sulawesi Utara Menggunakan Pendekatan Machine Learning untuk Mendukung Ekosistem Hijau Berkelanjutan Polii, Andrea Rian; Faisal, Vania Ewvangelina; Polii, Anritsu Steven Christian; Kereh, Tracy Marsela
Prosiding Seminar Nasional Produk Terapan Unggulan Vokasi Vol 5 No 1 (2026): Prosiding Seminar Nasional Produk Terapan Unggulan Vokasi Ke-6 Politeknik Negeri
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Politeknik Negeri Manado

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Provinsi Sulawesi Utara memiliki kekayaan sumber daya energi baru terbarukan (EBT) yang sangat besar, mencakup potensi energi surya, angin, panas bumi, biomassa, dan energi air. Pengembangan ekosistem hijau di wilayah ini menekankan pada dekarbonisasi sistem energi, efisiensi sumber daya, dan pemanfaatan sumber energi terbarukan setempat yang ramah lingkungan. Berdasarkan dokumen Rencana Umum Energi Daerah (RUED), total potensi EBT teoretis di Sulawesi Utara mencapai 8.365 MW, dengan potensi spesifik yang telah teridentifikasi dan siap dioptimalkan sebesar 1.546,09 MW. Meskipun potensi tersebut sangat besar, ketergantungan terhadap energi fosil di wilayah kepulauan masih sangat tinggi. Wilayah terpencil seperti Sangihe dan Talaud masih terisolasi dengan durasi operasional listrik yang terbatas, yakni hanya berkisar antara 6 hingga 12 jam per hari  dengan beberapa wilayah seperti Miangas hanya 6–8 jam karena tingginya biaya operasional pembangkit diesel. Artikel ini mengkaji implementasi Machine Learning (ML) melalui lima model algoritma untuk peramalan beban, prediksi luaran energi, dan deteksi anomali jaringan. Metodologi penelitian menggunakan dataset multi-source sebanyak 342.400 titik data yang bersumber dari data deret waktu (time-series) BMKG dan PLN periode 2016–2025. Hasil penelitian menunjukkan tingkat akurasi rata-rata sistem mencapai 92,3%, dengan model XGBoost mencatatkan performa tertinggi (97,2%) dalam peramalan beban harian. Integrasi teknologi ini menjadi prasyarat mutlak untuk mencapai target bauran EBT 67% pada tahun 2050 sesuai mandat PERDA No. 8 Tahun 2022.