Perancangan Alat Ukur Tingkat Bahaya Partial Discharge Berbasis Akustik

FAUZIYYAH NURULHAQ, Mochammad Wahyudi, S.T., M.T.

2020 | Skripsi | S1 TEKNIK ELEKTRO

Pada umumnya, flashover disebabkan oleh polutan dan kondisi basah yang sifatnya tidak membersihkan. Kegagalan isolasi ini dapat diakibatkan oleh aktifitas partial discharge (PD) yang dibiarkan dalam jangka waktu yang lama. Aktifitas PD diawali oleh penempelan, pembasahan, pengeringan lapisan polutan yang tak seragam sehingga resistivitas lapisan bertambah pada area tertentu. Hal tersebut menyebabkan dry band sehingga kuat medan listrik menjadi semakin besar. Kuat medan listrik yang besar dapat menimbulkan arc. Jika kondisi ini dibiarkan dalam waktu lama, maka arc akan berkembang hingga mencapai seluruh permukaan isolator atau disebut dengan flashover. Capstone project ini bertujuan untuk merancang alat deteksi dini dan alat ukur tingkat bahaya (severity level) aktifitas PD dan partial arc berbasis akustik, sehingga flashover pada jaringan tegangan tinggi dapat dicegah. Alat ini menggunakan sistem Internet of Things (IoT) untuk melakukan monitoring secara online. Hardware pada sistem IoT terdiri dari sensor akustik, soundcard, dan komputer. Sistem IoT menggunakan database online berupa layanan realtime database oleh Firebase. Rancangan sistem informasi alat menggunakan bahasa pemrograman javascript yang berbasis website. Sistem deteksi dirancang sesuai dengan batasan kondisi di Laboratorium Teknik Tegangan Tinggi DTETI FT UGM. Pengujian dilakukan pada sebuah isolator string yang tersusun atas 10 buah isolator porselen yang berpolutan basah tak seragam. Pengujian dilakukan hingga terjadi fenomena PD, partial arc, dan flashover. Berdasarkan hasil pengujian, alat ini tidak hanya mampu mendeteksi dan mengukur tingkat bahaya PD dan partial arc, melainkan juga melakukan monitoring. Karakteristik sinyal akustik yang diemisikan oleh PD dan partial arc. Karakteristik sinyal PD diperoleh melalui analisis magnitude (dBA) di ranah frekuensi. Sedangkan karakteristik sinyal partial arc dapat diketahui dari analisis nilai lonjakan tegangan output (rms) sensor akustik di ranah waktu. Hasil deteksi dari PD dan partial arc ditampilkan dalam tiga indikator warna yaitu warna hijau saat kondisi tanpa PD dan partial arc, warna kuning ketika hanya ada PD, dan warna merah ketika ada PD dan partial arc. Di samping itu, alat ini dapat menampilkan grafik magnitude PD (dBA) terhadap waktu dan jumlah partial arc tiap 15 detik.

In general, flashover is caused by pollutants and wet conditions which are not clean. This isolation failure can be caused by partial discharge (PD) activity left for a long time. PD activities are initiated by sticking, wetting, drying of the non-uniform pollutant layer so that the layer resistivity increases in the area certain. This causes the dry band so that the electric field strength becomes even greater. A large electric field can cause an arc. If this condition is left in time long, the arc will expand until it reaches the entire surface of the insulator or is called with flashover. This Capstone project aims to design early detection and measuring tools the severity level of PD activity and acoustic-based partial arcs, resulting in flashover on high voltage networks can be prevented. This tool uses the Internet of Things (IoT) system to do online monitoring. The hardware in the IoT system consists of acoustic sensors, soundcard, and computer. The IoT system uses an online database in the form of realtime services database by Firebase. The design of the information system tool uses a programming language javascript based website. The detection system is designed in accordance with the limiting conditions High Voltage Engineering Laboratory, FT UGM. Testing is carried out on a string insulator consisting of 10 porcelain insulators with non-uniform wet pollutants. Tests were carried out until the PD phenomenon, partial arc, and flashover occurred. Based on the results testing, this tool is not only able to detect and measure the level of PD and partial danger arc, but also conducts monitoring. Characteristics of the acoustic signal emitted by PD and partial arc. PD signal characteristics are obtained through magnitude analysis (dBA) in the realm frequency. While the partial arc signal characteristics can be seen from the spike value analysis the output voltage (rms) of the acoustic sensor in the realm of time. Detection results from PD and partial arcs displayed in three color indicators, namely green when conditions are without PD and partial arc, yellow color when there is only PD, and red color when there is PD and partial arcs. Besides Therefore, this tool can graph PD magnitude (dBA) against time and number of partial arcs every 15 seconds.

Kata Kunci : Kegagalan isolasi, partial discharge, gardu distribusi listrik, akustik