BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Dalam sistem tenaga listrik dikenal dua jenis beban yaitu beban linier dan beban tidak linier. Bentuk gelombang keluaran beban linier memiliki arus yang mengalir sebanding dengan impedansi dan perubahan tegangan. Pada beban tidak linier, bentuk gelombang keluaran tidak sebanding dengan tegangan masuk sehingga bentuk gelombang arus maupun tegangan keluarannya tidak sama dengan gelombang masukannya.

2.1

Harmonisa Beban tidak linier sekarang ini sudah tidak bisa dihindari lagi pemakaiannya

dalam sistem tenaga listrik. Banyak industri yang memanfaatkan konverter dengan thyristor dan rectifier, ataupun peralatan rumah tangga yang memanfaatkan komponen seperti dioda, thyristor dan sebagainya. Beban-beban tersebut dapat menimbulkan distorsi bentuk gelombang arus maupun tegangan. Distorsi gelombang ini biasa disebut dengan harmonisa yang dapat dilihat pada Gambar 2.1. Adanya harmonisa dapat menimbulkan permasalahan antara lain faktor daya rendah, overheating, dan dapat meningkatkan rugi-rugi energi [1,2]. Harmonisa juga dapat menurunkan kualitas sistem tenaga listrik yang dapat menyebabkan dampak negatif terhadap peralatan-peralatan lain pada instalasi. Oleh karena itu, pemakaian filter sedapat mungkin dapat mereduksi harmonisa masuk ke dalam jaringan.

10 Universitas Sumatera Utara

11

Gambar 2.1 Distorsi gelombang harmonisa

Banyak usaha telah dilakukan untuk menyelesaikan masalah peredaman harmonisa, antara lain menggunakan filter pasif dan filter aktif. Filter pasif sering digunakan karena biaya pembuatan yang rendah dan strukturnya yang sederhana. Kelemahan filter ini tidak dapat menyelesaikan masalah yang ditimbulkan oleh variasi acak dari bentuk gelombang pada beban karena filter ini biasanya ditala pada frekuensi tertentu. Filter ini menghasilkan resonansi seri dan paralel dengan impedansi sumber [1]. Parameter untuk mengukur harmonisa ada dua yaitu, THDv (dalam persen) menunjukkan persentase jumlah total tegangan yang terdistrosi oleh harmonisa, dan THDi (dalam persen) menunjukkan prosentase jumlah total arus yang terdistrosi oleh harmonisa. Untuk menghitung kedua hal tersebut dapat menggunakan Persamaan (2.1) dan (2.2).

Universitas Sumatera Utara

12

..................................................................... (2.1)

......................................................................(2.2)

Dengan: Vh

: Tegangan harmonisa.

Vs

: Tegangan sistem

Ih

: Arus harmonisa

Isc

: Arus hubung singkat

h

: Harmonisa ke-n

Ii

: Arus beban tidak linier

Total Harmonic Distortion (THDi) untuk arus didefinisikan dengan Persamaan (2.3):

√∑

...................................,................................. (2.3)

Dengan: Ih = Komponen harmonisa arus ke-h I1 = Arus frekuensi fundamental (rms)


13

THDv untuk tegangan didefinisikan dengan Persamaan (2.4):

√∑

..................................................................... (2.4)

Dengan: Vh = Komponen harmonisa tegangan ke-h V1 = Tegangan frekuensi fundamental (rms)

Standar THD Arus dan THD Tegangan yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan standar IEEE 519 - 1992.

2.2

Total Harmonic Distortion Menurut Standar IEEE 519 – 1992, untuk total harmonic distortion tegangan

diperlihatkan pada Tabel 2.1.

Tabel 2.1 Batas harmonisa tegangan sesuai standar IEEE 519-1992 Bus Voltage at PCC

Individual Voltage Distortion (%)

THD (%)

Kurang dari 69 kV

3,0

5,0

69,001 kV s/d 161 kV

1,5

2,5

Lebih dari 161,001 kV

1,0

1,5

Sementara itu, untuk harmonisa arus dapat dilihat pada Tabel 2.2. Semua peralatan sistam tenaga dibatasi sesuai dengan besar distorsi arus tersebut. Dengan ISC


14

adalah arus maksimum hubung singkat PCC (Point Common Coupling) dan IL adalah arus maksimum permintaan beban (komponen frekuensi fundamental) di PCC.

Tabel 2.2 Batas harmonisa arus sesuai standar IEEE519-1992 Maximun Harmonic Current Distortion in Percent of IL Individual Harmonic Order (Odd Harmonic) ISC/IL

THD

< 11

11 ≤ h ≤ 17

17 ≤ h ≤ 23

23 ≤ h ≤ 35

35 ≤ h

< 20

4

2,0

1,5

0,6

0,3

5,0

20 – 50

7

3,5

2,5

1,0

0,5

8,0

50 – 100

10

4,5

4,0

1,5

0,7

12,0

12

5,5

5,0

2,0

1,0

15,0

15

7,0

6,0

2,5

1,4

20,0

100 – 1000 >1000

2.3

(%)

Filter Pasif Efek distorsi gelombang sinusoidal pada sistem menyebabkan terjadinya

resonansi. Adanya kapasitor pada jaringan sistem tegangan rendah yang biasanya dipakai untuk memperbaiki faktor daya, dapat menimbulkan resonansi pada sistem lokal yang diikuti dengan naiknya arus yang sangat besar yang merugikan kapasitor itu sendiri. Resonansi pada sistem dibagi 2 yaitu resonansi paralel dan resonansi seri.


15

a.

Resonansi Seri Impedansi total pada frekuensi resonansi sangat kecil sehingga komponen sirkuit hanya mengandung resistansi dan harga arus akan sangat besar pada frekuensi tersebut. Pada kondisi resonansi seri, arus kapasitor yang tinggi dapat mengalir untuk tegangan harmonisa yang relatif kecil.

b.

Resonansi Paralel Impedansi total pada frekuensi resonansi sangat besar (secara teoritis cenderung tidak terhingga). Kondisi ini dapat menghasilkan tegangan lebih yang besar di antara elemen hubungan paralel walaupun pada arus harmonisa kecil. Resonansi paralel dapat terjadi pada beberapa kondisi seperti ketika sebuah kapasitor dihubungkan pada busbar yang sama dengan sumber harmonisa. Dengan asumsi bahwa sumber harmonisa bersifat induktif.

Untuk menentukan keluaran filter pasif, inverter terlebih dahulu ditala pada salah satu frekuensi biasanya pada frekuensi harmonisa ketiga atau harmonisa kelima (tergantung orde mana yang dominan) untuk menentukan kualitas dari filter (Q).

2.4

Filter Aktif Filter aktif adalah perangkat elektronik yang bisa memperbaiki kualitas daya

yang dikirimkan dari sumber ke beban. Konsep filter aktif shunt adalah bekerja


16

dengan menyuntikan arus yang berlawanan fasanya dengan arus harmonisa pada sistem sehingga mengurangi distorsi harmonisa pada sistem tenaga listrik. Tabel 2.3 menunjukkan beberapa aplikasi filter aktif sesuai dengan permasalahan kualitas daya.

Tabel 2.3 Aplikasi filter aktif tergantung pada permasalahan kualitas daya Konfigurasi

Efek Beban terhadap Suplai

Efek Suplai Arus Bolak-Balik

Filter

Arus Bolak Balik

terhadap Beban

- Memfilter Arus Harmonisa - Kompensasi Arus Reaktif Shunt

- Arus Tak Seimbang - Flicker Tegangan

Seri

Seri – Shunt

- Memfilter Arus Harmonisa

- Tegangan Sag/Swell

- Kompensasi Arus Reaktif

- Tegangan Tak Seimbang

- Arus Tak Seimbang

- Distorsi Tegangan

- Tegangan Flicker

- Tegangan Notching

- Tegangan tak seimbang

- Tegangan Flicker

- Filter Arus Harmonisa

- Tegangan Sag/Swell

- Kompensasi Arus Reaktif

- Tegangan Tak Seimbang

- Arus Tak Seimbang

- Distorsi Tegangan

- Tegangan Flicker

- Notching Tegangan

- Tegangan tak seimbang

- Tegangan Flicker

Sekurang-kurangnya komponen utama yang terdapat pada filter aktif adalah inverter dan controller [3].


17

2.4.1 Inverter Definisi secara umum dari inverter adalah peralatan elektronika daya yang berfungsi mengubah tegangan searah (DC) menjadi tegangan bolakbalik (AC). Tipe inverter ada dua jenis yaitu inverter sumber tegangan (VSI) dan inverter sumber arus (CSI). Pada konfigurasi inverter VSI terdapat tegangan sumber Vs dan kapasitor Cd yang digunakan sebagai sumber dari thyristor seperti diperlihatkan pada Gambar 2.2.

1 Vs

+

3 a

Cd

-

n

4

2

Gambar 2.2 Konfigurasi inverter VSI

Tipe VSI ini sering digunakan karena implementasinya yang mudah dan murah serta memiliki performansi yang cukup baik. Sementara itu, untuk inverter CSI pada dc bus dilengkapi dengan induktor seperti yang diperlihatkan pada Gambar 2.3.


18

1 Vs

3 a

+

-

n

4

2

Gambar 2.3 Konfigurasi inverter CSI

2.4.1 Controller Controller digunakan dalam rangkaian filter aktif sebagai pembangkit sinyal yang dipakai untuk menyalakan atau mematikan inverter. Komponen ini memegang peranan sangat penting di dalam implementasi filter aktif, karena ketika fungsi controll ini tidak bekerja dengan baik maka otomatis performansi filter aktif menjadi tidak maksimal. Kemungkinan terburuk adalah filter justru menambah masalah.

2.5

Multilevel Inverter Pada awalnya inverter konvensional memiliki konfigurasi dua tingkat untuk

menghasilkan tegangan AC dari tegangan DC seperti diperlihatkan pada Gambar 2.4. Dua tingkat inverter hanya bisa membangkitkan dua level tegangan output untuk beban, yaitu Vdc/2 atau -Vdc/2.


19

Gambar 2.4 Inverter dua level satu fasa (kiri) dan gelombang keluaran (kanan)

Untuk membangkitkan keluaran tegangan AC dua tingkat seperti pada Gambar 2.5, biasanya dilakukan dengan memodulasi lebar pulsa atau lebih dikenal dengan PWM (Pulse Width Modulation). Metode ini efektif dalam menghasilkan gelombang keluaran tetapi terdapat distorsi harmonik pada tegangan keuarannya. Hal ini mungkin tidak selalu menjadi masalah, tetapi untuk beberapa aplikasi tertentu dibutuhkan distorsi rendah dalam output tegangan [12].

Gambar 2.5 Tegangan keluaran PWM (hijau), gelombang referensi (berwarna biru)


20

Konsep Multilevel Inverter (MLI) untuk menghasilkan sinyal AC tidak hanya bergantung pada dua tingkat tegangan. Beberapa tingkat tegangan dapat ditambahkan untuk menciptakan gelombang yang semakin halus, dengan menghasilkan distorsi harmonisa yang rendah. Gambar 2.6 menunjukkan tegangan keluaran untuk tiga tingkat, dan Gambar 2.7 untuk lima tingkat.

Gambar 2.6 Tegangan keluaran Multilevel Inverter 3 tingkat



21

Pada Gambar 2.8 yang merupakan tegangan untuk level tujuh tingkat, terlihat semakin banyak level tegangan yang dihasilkan maka gelombang akan semakin mendekati sinusoidal. Akan tetapi dengan berbagai tingkatan tersebut desain akan menjadi lebih rumit, lebih banyak komponen dan metode kontrol lebih sulit.


Ada beberapa fitur menarik dalam multilevel inverter yaitu dengan tingkat frekuensi yang lebih rendah maka tingkat stress komponen juga bisa dihindari.. Berikut keuntungan menggunakan multilevel inverter [12,13]:

1. Multilevel Inverter dapat menghasilkan tegangan keluaran dengan distorsi yang sangat rendah 2. Multilevel Inverter dapat menghasilkan arus masukan dengan distorsi yang sangat rendah. 3. Multilevel Inverter menghasilkan lebih kecil tegangan common-mode (CM), sehingga mengurangi stres.


22

4. Multilevel Inverter dapat beroperasi dengan frekuensi switching yang lebih rendah

Ada berbagai topologi multilevel inverter yang telah diusulkan beberapa tahun terakhir seperti ditunjukkan pada Gambar 2.9 [13]. Berikutnya akan lebih difokuskan pembahasan untuk Multilevel Inverter dengan sumber DC yang simetris, sesuai dengan yang digunakan pada tesis ini.

A.

Diode Clamped Connected Topologi multilevel inverter yang paling umum digunakan adalah “diode clamped connected”, yaitu dioda digunakan sebagai perangkat untuk menjepit tegangan bus DC sehingga mencapai level output voltage. Cascade Multilevel Inverter

Berdasarkan Koneksi HBridges

Koneksi Bintang

Koneksi Delta

Berdasarkan Sumber DC

Sumber DC Asimetris

Sumber DC Simetris

H-Bridge Connected

Flying Capacitor Connected

Diode Clamped Connected

Gambar 2.9 Klasifikasi topologi Cascade Multilevel Inverter


23

Beberapa kebutuhan komponen inverter tingkat n adalah: a. Sumber tegangan (bisa berupa kapasitor)

= (n - 1)

b. Perangkat switching (berupa relay)

= 2 (n - 1)

c. Dioda

= (n - 1) (n - 2)

Dengan meningkatnya jumlah level tegangan, kualitas tegangan keluaran menjadi lebih dekat dengan gelombang sinusoidal. Gambar 2.10 menunjukkan topologi diode-clamped tiga tingkat (a) dimana bus DC terdiri dari dua kapasitor, yaitu C1 dan C2. Tegangan di setiap kapasitor terpasang sebesar VDC / 2.

Gambar 2.10 Topologi Multilevel Inverter Diode-Clamped

Untuk menjelaskan bagaimana level tegangan dibangkitkan, titik netral n dianggap sebagai keluaran fasa titik referensi tegangan. Kombinasi komponen switch bisa dilihat pada Tabel 2.4.


24

Tabel 2.4 Kombinasi switch untuk menghasilkan variasi tegangan keluaran Level

Voutput

S1

S2

S1’

S2’

1

Vdc/2

1

1

0

1

0

0

0

1

1

0

-1

-Vdc/2

0

0

1

1

Untuk menentukan nilai dari VD bisa digunakan Persamaan 2.5 [14].

.........................................................(2.5) Dengan: m = nilai tingkat inverter k = konstanta dari 1 sampai (m-1) Vdc = Tegangan DC link

B. H-Bridge Cascaded Multilevel Inverter Konsep inverter ini adalah menghubungkan inverter H-bridge secara seri untuk mendapatkan tegangan keluaran. Tegangan keluaran adalah jumlah dari tegangan yang dihasilkan oleh masing-masing tingkat. Jumlah tersebut merupakan tegangan output tingkat 2n +1, dengan n adalah jumlah tingkat. Salah satu keuntungan dari jenis inverter multilevel ini adalah mengurangi jumlah komponen dibandingkan dengan diode-clamp maupun flying capacitor.


25

C. Multilevel Inverter Flying Capacitor Struktur inverter ini mirip dengan diode-clamped, bedanya adalah komponen dioda digantikan oleh kapasitor seperti pada Gambar 2.11. Inverter n-level akan membutuhkan: a. Kapasitor untuk masing-masing fasa = (n - 1) × (n - 2) / 2 b. Kapasitor utama

= (n - 1)

Jika dibandingkan dengan metode diode clamp, jumlah kapasitor pada type ini jauh lebih banyak karena komponen untuk dioda digantikan oleh kapasitor. Lain halnya untuk sumber tegangan membutuhkan jumlah komponen yang sama yaitu sebesar n-1.

Gambar 2.11 Topologi Multilevel Inverter Flying-Capacitor


26

2.6

Transformasi p-q Filtering merupakan suatu proses untuk mendapatkan sinyal arus harmonisa

dengan cara memfilter sinyal arus dan tegangan pada sistem. Sinyal arus dan tegangan pada sistem memiliki dua komponen yaitu sinyal fundamental pada frekuensi 50 Hz dan sinyal harmonisa dengan frekuensi kelipatan bilangan bulat dari frekuensi fundamental sistem. Untuk mengidentifikasi harmonisa arus digunakan p-q theory [8,9,15].

2.6.1

Low Pass Filter Filter adalah adalah sebuah rangkaian yang dirancang agar

melewatkan suatu pita frekuensi tertentu dan pada saat yang bersamaan melemahkan sinyal yang diluar frekuensi tersebut. Pengertian lain dari filter adalah rangkaian pemilih frekuensi agar dapat melewatkan frekuensi yang diinginkan dan menahan atau membuang (by pass) frekuensi lainnya. Adapun jenis filter antara lain

adalah Low Pass Filter (LPF), jenis filter yang

melewatkan frekuensi rendah serta meredam/menahan frekuensi tinggi. Bentuk respon LPF seperti ditunjukkan Gambar 2.12. Selain LPF masih ada beberapa tipe dari filter tergantung dari kebutuhan dan fungsi masing-masing filter, misalnya High Pass Filter (melewatkan frekuensi tinggi dan meredam frekuensi yang rendah), Band Pass Filter, atau Band Stop Filter. Pemilihan konfigurasi filter tersebut bergantung dengan fungsi filter tersebut.


27

Gambar 2.12 Respon magnitudo LPF

LPF digunakan untuk membatasi frekuensi paling tinggi dari suatu sinyal. LPF akan melewatkan frekuensi rendah atau dengan kata lain LPF akan memberikan tegangan keluaran yang konstan dari DC hingga frekuensi cutoff (frekuensi 0,707 atau frekuensi -3dB). Area frekuensi LPF dapat dibagi menjadi tiga. Pertama, area perpanjangan passband dari 0 sampai frekuensi tepi passband nya (fpass). Kedua, area perpanjangan stopband dari frekuensi tepi stopband (fstop) sampai tak terbatas. Kemudian yang ketiga adalah daerah transisi antara keduanya, antara fpass dan fstop. Pada tesis ini digunakan LPF dengan frekuensi yang dilewatkan adalah sebesar 50Hz, sedangkan frekuensi yang lebih tinggi (harmonisanya) di tahan. Sedangkan orde yang digunakan adalah bernilai 5, orde ini berkaitan dengan


28

tingkat kecuraman dari filter. Semakin kecil nilainya (misalnya satu) maka filter akan semakin curam dan semakin besar nilainya akan semakin landai.

2.6.2

Implementasi transformasi Park Tranformasi Park secara matematik biasanya digunakan pada mesin

sinkron 3 fasa yaitu untuk menyerderhanakan transformasi variabel tertentu dari sistem 3 fasa abc ke sumbu dq0. Variabel tersebut biasanya berupa arus, tegangan atau fluks linkage dalam bentuk variabel aktual kumparan stator. Kuantitas baru didapatkan dari proyeksi variabel aktual pada ketiga sumbu sepanjang sumbu direct kumparan rotor yang disebut sumbu direct (d), dan sepanjang sumbu netral kumparan medan yang disebut sumbu quadrature atau disebut sumbu stasioner. Untuk memudahkan biasanya sumbu fasa a dianggap sebagai fasa referensi dan pergeseran sudut fasa referensi disebut θ. Park transformasi (dq) adalah untuk menyederhanakan transformasi semua kuantitas stator

dari sumbu abc yang diubah kedalam

referensi

variabel baru yang disebut rotor. Jika kita mempunyai 3 variabel ia, ib dan ic maka kita perlu menggunakan 3 variabel baru sehingga dengan transformasi Park menjadi 2 variabel baru yaitu variabel komponen id dan iq dan variabel komponen ketiganya atau i0 adalah arus stationer yang sebanding dengan arus urutan nol. Untuk ketiga fasa yang seimbang sumbu nol biasanya dianggap nol. Gambar 2.13 adalah pemodelan persamaan

untuk proyeksi perkalian

Transformasi Park [15].


29

Low Pass Filter

p

qh

q

Perhitungan Arus Referensi

Perhitungan p dan q

ic1 ic2

ph

ic3

vs1

vs2

vs3

iref1 iref2 iref3

Gambar 2.13 Proses transformasi pq

Tegangan sumber (Vs1, Vs2, Vs3) dan arus sumber (ic1, ic2, ic3) ditransformasikan menjadi sistem bi-phase menurut Persamaan (2.6):

[

√ [

]

√

√

][

]

..................................(2.6)

Daya aktif dan daya reaktif sesaat pada sistem dihitung berdasarkan Persamaan (2.7):

[ ]

[

][

]

..............................................(2.7)


30

Setelah itu, untuk mendapatkan arus referensi harmonisa dilakukan transformasi sesuai dengan Persamaan (2.8):

[

]

̃ ][ ] ̃

[

................................. (2.8)

Untuk mendapatkan arus referensi harmonisa yang sesungguhnya, maka arus harmonisa dalam sistem biphase harus ditransformasikan dengan invers dari transformasi α-β, dimana ditunjukkan pada Persamaan (2.9):

[

]

√

√ [

2.7

√

[

]

..............................................(2.9)

]

Fuzzy Logic Control Gambar 2.14 merupakan Fuzzy Logic Controller (FLC) sebagai alternatif

sistem kendali modern yang mudah karena tidak perlu dicari model matematis dari suatu sistem, tetapi tetap efektif karena memiliki respon sistem yang stabil. Logika fuzzy berfungsi untuk mewakili sesuatu yang tidak pasti dan tidak tepat dari sistem, sedangkan kontrol fuzzy memungkinkan untuk mengambil keputusan walaupun input atau output dari sistem tidak pasti dan tidak dapat diperkirakan.


31

Gambar 2.14 Diagram Fuzzy untuk pemodelan controller pada filter

Beberapa alasan penggunaan logika fuzzy antara lain [16,17] : a. Konsep logika fuzzy mudah dimengerti. b. Logika fuzzy sangat fleksibel. c. Logika fuzzy memiliki toleransi terhadap data yang tidak tepat. d. Logika fuzzy mampu memodelkan fungsi tidak linier yang kompleks. e. Logika fuzzy dapat bekerjasama dengan teknik-teknik kendali secara konvensional.

Fuzzy logic controll adalah evaluasi seperangkat aturan linguistic sederhana untuk menentukan aksi controll. Untuk mengembangkan aturan logika fuzzy, diperlukan pemahaman yang baik pada pengendalian proses dan keluaran. Logika fuzzy tidak memerlukan pemodelan matematis yang rumit, yang diperlukan hanya pemetaan dari masukan dan keluaran.


32

2.7.1

Proses Fuzzifikasi Sebelum dilakukan proses fuzzifikasi, perlu diketahui beberapa istilah

untuk mempermudah memahami sistem fuzzy.

a. Fungsi Keanggotaan Fungsi keanggotaan adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaannya (sering juga disebut derajat keanggotaan) yang memiliki interval antara 0 sampai 1. b. Tinggi Himpunan Fuzzy dan Normalisasi Tinggi himpunan fuzzy adalah derajat keanggotaan maksimumnya dan terikat pada konsep normalisasi. Dengan adanya konsep normalisasi ini didapatkan nilai maksimal untuk derajat keanggotaannya bernilai satu, dan derajat paling kecil bernilai nol. c. Domain Himpunan Fuzzy Merupakan

keseluruhan

nilai

yang

diijinkan

dalam

semesta

pembicaraan. Domain merupakan himpunan bilangan real yang senantiasa naik (bertambah) secara monoton dari kiri ke kenan. Nilai domain dapat berupa bilangan positif maupun negatif. d. Himpunan Penyokong Terkadang bagian tidak nol dari suatu himpunan fuzzy tidak ditampilkan dalam domain, himpunan ini sering disebut dengan himpunan penyokong.


33

Setelah kita mengetahui himpunan fuzzy, maka kita juga harus tahu bagaimana himpunan fuzzy tersebut merepresentasikan pengetahuan. Ada beberapa model yang bisa digunakan dalam pembentukan proses fuzzifikasi

1. Representasi Linier Pada representasi linier seperti pada Gambar 2.15, pemetaan input ke derajat keanggotaannya digambarkan sebagai suatu garis lurus. Bentuk ini paling sederhana dan menjadi pilihan yang baik untuk mendekati suatu konsep yang kurang jelas. Ada 2 keadaan himpunan fuzzy yang linier. Pertama, kenaikan himpunan dimulai pada nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan nol (0) bergerak ke kanan menuju ke nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih tinggi.

Gambar 2.15 Representasi linier naik


34

Fungsi keanggotaannya dapat dilihat pada Persamaan (2.10):

............................... (2.10)

Himpunan fuzzy yang linier kedua merupakan kebalikan dari yang pertama seperti terlihat pada Gambar 2.16. Garis lurus dimulai dari nilai domain dengan derajat keanggotaan tertinggi pada sisi kiri, kemudian bergerak menurun ke nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih rendah.

. Gambar 2.16 Representasi linier turun Fungsi keanggotaannya dapat dilihat pada Persamaan (2.11):

............................ (2.11)


35

2. Representasi Kurva Segitiga Kurva segitiga pada dasarnya adalah gabungan antara 2 garis (linier) seperti terlihat pada Gambar 2.17.

Gambar 2.17 Kurva segitiga

Fungsi keanggotaannya dapat dilihat pada Persamaan (2.12):

............................... (2.12)

3. Representasi Kurva Trapesium Gambar 2.18 adalah kurva trapesium, yang pada dasarnya seperti bentuk segitiga, hanya saja ada titik yang memiliki nilai keanggotaan satu. Oleh sebab itu, ada beberapa fungsi keanggotaan yang bernilai satu, tidak


36

seperti pada kurva segitiga yang hanya mempunyai satu titik yang bernilai satu.

Gambar 2.18 Kurva trapesium

2.7.2

Pembentukan aturan Setiap aturan (proposisi) pada basis pengetahuan fuzzy akan

berhubungan dengan suatu relasi fuzzy. Ada 2 jenis proposisi fuzzy, yaitu: a. Conditional Fuzzy Proposition Jenis ini ditandai dengan penggunaan pernyataan IF. Secara umum dapat diekspresikan

IF x is A THEN y is B

Dengan x dan y adalah skalar, sedangkan A dan B adalah variable linguistic. Proposisi yang mengikuti IF disebut sebagai anteseden, sedangkan proposisi yang mengikuti THEN disebut konsekuen.


37

Proposisi ini dapat diperluas dengan menggunakan penghubung fuzzy, seperti:

IF (x1 is A1) • (x2 is A2) • …… • (xN is AN) THEN y is B

Dengan (•) adalah operator (misal: OR atau AND)

Apabila suatu proposisi menggunakan bentuk terkondisi, maka ada 2 fungsi implikasi yang dapat digunakan, yaitu: 1. Min (minimum). Fungsi ini akan memotong keluaran himpunan fuzzy. 2. Dot (product). Fungsi ini akan menskala keluaran himpunan fuzzy.

b. Unconditional Fuzzy Proposition Jenis ini ditandai dengan tidak digunakannya pernyataan IF. Secara umum dapat diekspresikan: x is A Dengan x adalah skalar, dan A adalah variable linguistic. Proposisi yang tidak terkondisi selalu diaplikasikan dengan model AND, tergantung pada bagaimana proposisi tersebut diaplikasikan, bisa membatasi daerah output, bisa juga mendefinisikan default daerah solusi (jika tidak ada aturan terkondisi yang dieksekusi).


38

Apabila sistem terdiri dari beberapa aturan, maka inferensi diperoleh dari kumpulan dan korelasi antar aturan. Ada 3 metode yang digunakan dalam melakukan inferensi sistem fuzzy, yaitu: max (maximum), additive dan probabilistic-OR (probor). 1. Metode Max (maximum) Pada metode ini, solusi himpunan fuzzy diperoleh dengan cara mengambil nilai maksimum aturan, kemudian menggunakannya untuk memodifikasi daerah fuzzy, dan mengaplikasikannya ke keluaran dengan menggunakan operator OR (union). Jika semua proposisi telah dievaluasi, maka keluaran akan berisi suatu himpunan fuzzy yang merefleksikan kontribusi dari tiap-tiap proposisi. Secara umum dapat dituliskan:

[ ]

[ ]

[ ]

Dengan: [ ] nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke – i; [ ] nilai keanggotaan konsekuen fuzzy aturan ke – i ;

2. Metode Additive (sum) Pada metode ini, solusi himpunan fuzzy diperoleh dengan cara melakukan bounded-sum terhadap semua output daerah fuzzy. Secara umum persamaannya dapat dituliskan sebagai berikut:


39

[ ]

[ ]

[ ]

Dengan: [ ]

nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke – i;

[ ]

nilai keanggotan konsekuen fuzzy aturan ke – i ;

3. Metode Probabilistik-OR Pada metode ini, solusi himpunan fuzzy diperoleh dengan cara melakukan product terhadap semua output daerah fuzzy. Secara umum dituliskan sebagai berikut:

[ ]

(

[ ]

[ ])

[ ]

[ ]

Dengan: [ ]

nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke – i;

[ ]

nilai keanggotan konsekuen fuzzy aturan ke – i ;

2.7.3 Proses Defuzzifikasi Input dari proses defuzzifikasi adalah suatu himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan fuzzy, sedangkan output yang dihasilkan merupakan suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut. Apabila


40

diberikan suatu himpunan fuzzy dalam range tertentu, maka harus dapat diambil suatu nilai crisp tertentu sebagai keluaran. Ada

beberapa

metode

defuzzifikasi

pada

komposisi

aturan

MAMDANI, antara lain: a. Metode Centroid (Composite Moment) Pada metode ini, solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil titik pusat daerah fuzzy. Secara umum dirumuskan pada Persamaan (2.13) dan (2.14): ∫ ∫

................................................................ (2.13)

Atau: ∑ ∑

............................................................... (2.14)

Ada 2 keuntungan menggunakan metode centroid, yaitu: 1. Nilai defuzzy akan bergerak secara halus sehingga perubahan dari suatu topologi himpunan fuzzy juga akan berjalan dengan halus 2. Perhitungan yang sederhana dan mudah

b. Metode Bisektor Pada metode ini, solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil nilai pada domain fuzzy yang memiliki nilai keanggotaan setengah dari


41

jumlah total nilai keanggotaan pada daerah fuzzy. Secara umum dapat dituliskan

seperti pada Persamaan (2.15): ∫

∫

............................................(2.15)

c. Metode Mean of Maximum Pada metode ini, solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil nilai rata-rata domain yang memiliki nilai keanggotaan maksimal. d. Metode Largest of Maximum Pada metode ini, solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil nilai terbesar dari domain yang memiliki nilai keanggotaan maksimal. e. Metode Smallest of Maximum Pada metode ini, solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil nilai terkecil dari domain yang memiliki nilai keanggotaan maksimal.

2.8

Desain Sistem Pada Gambar 2.19, sumber yang dibebani oleh sistem baik yang linier

maupun tidak linier terdiri dari arus fundamental dan harmonisa, yaitu IS_A, IS_B, IS_C. Gelombang tersebut akan diproses dengan menggunakan transformasi pq, sehingga akan didapatkan komponen fundamental dan juga komponen harmonisanya. Setelah didapatkan komponen harmonisanya, kemudian diproses dengan menjumlahkan arus yang diinjeksikan oleh filter (closed loop). Fuzzy logic controller sendiri digunakan untuk mempertahankan nilai tegangan yang berubah, dimana output dari fuzzy ini


42

akan diolah oleh blok hysteresis controll untuk menghasilkan pulsa. Pulsa ini yang berfungsi untuk menyalakan atau mematikan switch dari inverter 3 tingkat. BEBAN LINEAR

SUMBER

IS_A

IS_B

IS_C

BEBAN NON LINEAR

TRANSFORMASI pq

Ih_A

Ih_B

Ih_C

+

+

+

-

-

-

eI_A

eI_B

Iinj_A

eI_C HISTERESIS

Pulse

Iinj_B

Iinj_C

INVERTER TIGA TINGKAT

FUZZY LOGIC CONTROLLER

Gambar 2.19 Prinsip algoritma filter aktif

Arus yang dihasilkan dari inverter tiga tingkat besarnya sama dengan arus harmonisa tetapi berlawanan fasa, sehingga nantinya bisa saling menghilangkan. Kalau tidak ada arus harmonisa yang timbul, error yang dihasilkan juga akan bernilai nol. Sehingga arus yang di injeksikan juga akan bernilai nol.

a.

Pemodelan Sistem Menggunakan Matlab Simulasi sistem dengan menggunakan Software Matlab. Berikut adalah

pemodelan simulasi seperti pada Gambar 2.20.


43

Gambar 2.20 Pemodelan simulasi tanpa filter

2.9.1 Sumber Gambar 2.21 merupakan model dari sumber 3 fasa yang merupakan sumber dari beban yang akan di supply. Frekuensi 50 Hz dengan nilai RMS (root mean square) tegangan sebesar 400 Volt. Dimana kondisi dianggap setimbang untuk masing-masing fasa dengan beban dalam kondisi steady state. Untuk beban nya sendiri diklasifikasikan menjadi dua bagian yaitu beban yang sifatnya linier dan beban yang tidak linier. Pemodelan dari masing-masing beban tersebut diambil dari data-data yang ada di jurnal referensi, bukan dari hasil pengukuran.


44

Gambar 2.21 Pemodelan sumber 3 fasa

2.9.2 Impedansi saluran Gambar 2.22 merupakan pemodelan impedansi saluran, dimana parameter yang harus diisikan adalah resistansi (Ohm) dan induktansi (H).

Gambar 2.22 Pemodelan impedansi saluran


45

2.9.3

Pemodelan Beban Tidak Linier Gambar 2.23 adalah pemodelan beban tidak linier yang diwakili dengan komponen dioda. Parameter beban tidak linear diambil dari referensi [18].

+

i -

Id

Id 1 2 I_load

+ - v VM A

A A

a

B

B

B

b

C

C

C

c

Zt

+v + - v + - v i + -

i + -

i + -

Ia 3

Ib 3

Ic3

1 V _load

a

A

1 b 2

Vabc Iabc

B

c 3

C

a

A

a

b

B

b

c

C

c

V-I meas .1

Gambar 2.23 Pemodelan beban

2.9.4 Blok FLC Controller Matlab sendiri menyediakan block untuk membuat sistem inferensi fuzzy (FIS) bernama Fuzzy Logic Toolbox (FLT) seperti pada Gambar 2.24. FLT memiliki 5 jenis GUI (Graphic User Interface) untuk merancang FIS: 1. FIS Editor merupakan jendela bagi sistem fuzzy yang akan dibuat. 2. Membership Function Editor berfungsi untuk membentuk variabel dari masukan yang akan kita konversi ke himpunan fuzzy.


46

Gambar 2.24 Feature Fuzzy Inference System pada Matlab

3. Rule Editor digunakan untuk membentuk aturan dari masukan dan keluaran yang diinginkan. 4. Rule Viewer berguna untuk membentuk visualisasi dari aturan yang sudah kita buat pada rule editor. 5. Surface Viewer adalah gambaran berbentuk 3 dimensi yang bisa menunjukkan aturan dan fungsi keanggotaan yang sudah dibuat.

Fuzzy logic controller yang digunakan menggunakan beberapa mekanisme sebagi berikut: a.

Lima dan Tujuh Fuzzy set untuk setiap masukan


47

b.

Fungsi keanggotaan menggunakan metode segitiga dan trapesium sebagai himpunan penyokong

c.

Inferensi fuzzy menggunakan mekanisme Mamdani

d.

Proses defuzifikasi menggunakan metode centroid

Tabel 2.5 menunjukkan aturan yang digunakan untuk mengolah sinyal masukan dan sinyal keluaran FLC pada tesis ini. Pada sistem MISO (Multi Input Single Output) jumlah aturan yang dihasilkan adalah 5x5 = 25 untuk 5 set fuzzy dan 7x7 =49 untuk 7 set fuzzy.

Tabel 2.5 Aturan set fuzzy untuk 5 fungsi keanggotaan d_error NL NS ZE PL PS

NL BN BN BN BN BN

NS N N N N N

Error ZE P P ZE N N

PL P P P P P

PS BP BP BP BP BP

Keteranga: NL

: Negative Large

NS

: Negative Small

ZE

: Zero

PS

: Positif Small

PL

: Positif Large

BN

: Big Negative

N

: Negative

ZE

: Zero

P

: Positif

BP

: Big Positif


48

Tabel 2.5 adalah variabel linguistic yang dibentuk dalam lima fungsi keanggotaan. Dimana masing-masing himpunan pada error dan delta error dibagi menjadi lima fungsi keanggotaan. Fungsi keanggotaan yang digunakan menggunakan metode segitiga, dengan bagian ujung merupakan himpunan penyokong menggunakan metode trapesium. Gambar 2.25 merupakan jendela pada matlab yang muncul ketika kita menuliskan command “fuzzy” pada command window. Berikutnya dibuat masukan berupa himpunan dan aturan yang sesuai dengan desain.

Gambar 2.25 Matlab FIS Editor


49

Pada Gambar 2.26 di bawah ini terlihat fungsi keanggotaannya berbentuk kurva segitiga dan himpunan porosnya berbentuk kurva trapesium. Mengingat dalam algoritma fuzzy ini kita melakukan normalisasi terhadap nilai bilangan sehingga didapatkan nila amplitudo maksimal bernilai 1. Dimana nilai tersebut adalah nilai yang tertinggi, atau bisa juga disebut fungsi keanggotaan yang bersifat mutlak.

Gambar 2.26 Lima membership function FIS Editor


50

Selain menggunakan 5 fungsi keanggotaan, dibuat juga 7 fungsi keanggotaan seperti Tabel 2.6. Tujuannya untuk melihat pengaruh perubahan fungsi keanggotaan terhadap performansi filter aktif. Dengan menggunakan cara yang sama, tetapi dengan jumlah anggota himpunan yang lebih banyak, yang ditambahkan adalah “negatif medium” dan “positif medium”. Secara teoritis semakin banyak jumlah fungsi keanggotaan maka output yang akan dihasilkan juga lebih baik, karena dengan banyaknya fungsi berarti himpunan masukan dan keluaran menjadi lebih presisi.

Tabel 2.6 Aturan set fuzzy untuk 7 fungsi keanggotaan d_error

NL NL NL NL NL NM NS NL

NL NM NS ZE PS PM PL

NM NL NL NL NM NS ZE NM

NS NL NL NM NS ZE PS NS

Error ZE NL NM NS ZE PS PM ZE

PS NM NS ZE PS PM PL PS

PM NS ZE PS PM PL PL PM

PL ZE PS PM PL PL PL PL

Keterangan: NL

: Negative Large

NM

: Negative Medium

NS

: Negative Small

ZE

: Zero

PS

: Positif Small

PM

: Positif Medium

PL

: Positif Large


51

Gambar 2.27 adalah gambar fungsi keanggotaan yang metodenya sama dengan yang digunakan pada FLC 5 fungsi keanggotaan. Yaitu dengan menggunakan metode tringular, dengan kombinasi himpunan penyokong menggunakan metode trapesium.

Gambar 2.27 Tujuh membership function FIS Editor

2.9.5 Transformasi pq Dalam implementasi transformasi pq ini digunakan tools Matlab embedded function untuk implementasi persamaan yang sudah disebutkan di Bab 2. Gambar 2.28 menunjukkan proses dari transformasi pq. Pada awalnya


52

tegangan dan sumber akan diproses di blok “clarke”. Di blok ini akan di konversi dari 3 fasa menjadi 2 variabel output, baik tegangan maupun arus dengan menggunakan persamaan [2.6]. Kemudian berikutnya baru akan digabungkan dan dikonversikan dengan menggunakan persamaan [2.7]. Setelah itu akan dilakukan proses filter dengan LPF untuk mendapatkan komponen fundamental dan harmonisanya. Setelah itu di bagian akhir dilakukan konversi lagi dari 2 variabel menjadi 3 variabel.

3 Ploss

1 Gain 1

butter Scope 1

u v

1 Vs

x

x2

Q

LPF

Posc Ic1

y

CLARKE V u v

P

VCT

w

2 Iabc

x1

PQ

-1

q

ICOM

Gain

y1

Valpha

V1

y2

Vbeta

V2

[Ic1] Goto

x Ic2

ICT y

w

CLARKE I

PQ calculation

[Ic2] Goto1

Alpha Beta current

2 ICabc 1

ICa

[Ic1]

Ic1

Scope 3

From

[Ic2]

Ical ICb

1 ICabc Scope 2

Ic2 ICc

From1 Compensation current

Scope 4

Gambar 2.28 Diagram blok untuk transformasi pq


53

2.9.6 Hysteresis Controller Hysteresis controller seperti Gambar 2.29 ini digunakan untuk membangkitkan pulsa sebagai masukan dari inverter, yaitu dengan cara membandingkan nilai dari arus referensi dan arus yang terukur.

>=

NOT Logical Operator 1

1 I_ref

>=

NOT 1 g

Logical Operator 2

>=

NOT Logical Operator 3

2 I_meas

Gambar 2.29 Diagram blok untuk histeresis controll

Keluaran

dari

blok

ini

adalah

berupa

pulsa

yang

akan

membangkitkan inverter apakah harus ON atau OFF. Kalau arus yang terukur lebih besar dari arus referensi, maka switch akan diperintahkan untuk ON, demikian juga sebaliknya. Kalau arus yang terukur lebih kecil dari arus referensi maka switch akan diperintahkan untuk OFF.


54

2.9.7 Multilevel Inverter Penggunaan multilevel inverter yang berkembang sangat pesat, bisa digunakan pada block three-level bridge di Matlab dapat dilihat pada Gambar 2.30.

Gambar 2.30 Implementasi Multilevel Inverter tiga tingkat

Dimana untuk menentukan nilai dari kapasitor dan tegangan Vdc referensi memanfaatkan Persamaan (2.16) [14] ........................................................(2.16) Dengan: VD = Sumber tegangan inverter (bisa berupa kapasitor) m = Level tegangan k = Konstanta dari 1 sampai dengan (m-1) Vdc = Total dc link voltage (tegangan referensi)


BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Recommend Documents