Perbaikan stabilitas dinamik sistem tenaga dengan jaringan syaraf tiruan

SARJIYA, Dr.Ir. Sasongko Pramono Hadi, DEA

2001 | Tesis | S2 Teknik Elektro

Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui efektivitas penggunaan pengendali jaringan syaraf tiruan IJST) untuk memperbaiki stabilitas dinamik pada sistern tenaga. Plat yang dikendalikan berupa sistem tenaga satu generator yang terhubung ke bus tak hingga (single machine infinite bus/SMIB) yang terdiri dari sebuah generator, sistem eksitasi, jaringan dan beban lokal, dan keadaan awal. Jaringan syaraf difungsikan sebagai pengganti pengendali konvensional yang dipergunakanan untuk menentukan sinyal kendali ke sistem eksitasi dengan tambahan sinyal Power System Stabilizer IPSS). Sistem pengendali JST yang disusun menggunakan Struktur backpropagation neural network terdiri dari 6 masukan, dua lapis tersembunyi yang masing-masing terdiri dari 6 neuron dan satu neuron pada lapisan keluaran. Pelatihan jaringan dilakukan Secara on-line. Pengujian untuk mengetahui unjuk kerja jaringan yang telah terbentuk dilakukan dengan memberikan perubahan tegangan referensi, perubahan beban dan pengujian fault tolerance. Efektivitas penerapan pengendali JST untuk memperbaiki watak stabilitas dinamik sistern SMIB dilakukan dengan mengamati tanggapan sistem yang berupa perubahan tegangan, perubahan kecepatan rotor dan perubahan akselerasi daya terhadap ketiga jenis pengujian tersebut. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pengendali JST memberikan redaman yang lebih baik dibandingkan pengendali konvensional yang terlihat dari penurunan overshoot dan settling time. Besarnya persentase penurunan overshoot berkisar antara l8,84%-26,09% pada tegangan terminal, 10,67%-11,28% untuk perubahan kecepatan rotor, dan 6,15%-28% untuk perubahan akselerasi daya. Penurunan settling time pada tegangan referensi berkisar antara 24,45%-34,3J%.

The objective of this research is to investigate the effectiveness of the artificial neural network (A") controller to improve the dynamic stability in power system. The controlled plant is a single machine infinite bus system consisting of generator, excitation system, line & load and initial state. ANN Controller replaces the conventional controller which IS used for tuning the excitation signal control as a sum of PSS signal and the difference signal of voltage reference and terminal volt age. The first step in this research is the calculation of the stability parameters. The transfer functions of diagram block are arranged based on this calculation result. The structure ANN controller uses back propagation neural network which has 6 neuron in input layer, 2 hidden layer with 6 neuron each layer, and 1 neuron in output layer. The controller is trained directly on-line on the plant. The performance of the controller investigated with some tests i.e. changing of reference voltage test, changing of load test, and fault tolerance test. The effectiveness of the application of ANN Controller to improve the dynamic stability of SMIB system can be observed from the system response under the test i.e. terminal voltage deviation, rotor speed deviation, and power acceleration deviation. The testing result show that the proposed ANN controller can give better damping for all parameters observed than the damping given by conventional controller. It can be seen from reducing of overshoot and settling time of the system response. The percentage of overshoot reducing for terminal voltage, rotor speed and power acceleration oscillation respectively is between 18,84%-26,09%, 10,67%-11,28% and 6,75%-28%. The settling time reducing for voltage terminal response is between 24,45% to 34,37%.

Kata Kunci : Jaringan Syaraf Tiruan,Stabilitas Dinamik