OPTIMISASI AUTOMATIC VOLTAGE REGULATOR (AVR) BERBASIS PID MENGGUNAKAN METODE HYBRID GREY WOLVE OPTIMIZATION - GENETIC ALGORITHM (HGWGA)

Setiawan, Anas (2021) OPTIMISASI AUTOMATIC VOLTAGE REGULATOR (AVR) BERBASIS PID MENGGUNAKAN METODE HYBRID GREY WOLVE OPTIMIZATION - GENETIC ALGORITHM (HGWGA). Magister thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

"Konsumsi akan listrik sudah menjadi sebuah kebutuhan primer bagi semua lini kehidupan masyarakat. Mulai dari rumah tangga sampai industri sangat bergantung pada ketersediaan energi listrik. Dengan adanya energi listrik, manusia sangat terbantu dan dimudahkan dari berbagai aspek kehidupan. Dimulai dari yang paling sederhana seperti pencahayaan rumah dan jalan, sampai pada percepatan sistem produksi pada sebuah industri. Sedangkan dalam dunia industri, penggunaan energi listrik dapat meningkatkan produktifitas dan efisiensi dalam sistem produksi. Peningkatan konsumsi energi listrik di Indonesia dipengaruhi oleh pertumbuhan ekonomi dan bertambahnya jumlah penduduk Pemenuhan kebutuhan energi listrik tidak hanya dinilai dari segi kuantitas pembangkitannya, akan tetapi juga secara kualitas atau mutu energi listrik tersebut. Mutu energi listrik dapat dinilai dari kestabilan frekuensi listrik, tegangan listrik, harmonisa dan kontinyuitas pelayanan energi. Pada generator set (genset), sistem kestabilan tegangan dipengaruhi oleh sistem eksitasi yang dikontrol oleh rangkaian kontrol yang disebut AVR (Automatic Voltage Regulator). Salah satu komponen penting dalam sistem AVR adalah algoritma dari kontroler. Penggunaan metode kontrol PID telah banyak digunakan dalam perancangan kontroler AVR. Penelitian ini menggunakan metode hybrid GWO-GA (Grey Wolf Optimization – Genetic Algorithm) dalam penalaan parameter PID. Hasil respon transient automatic voltage regulator (AVR) terbaik didapatkan ketika menggunakan metode hybrid genetic algorithm – grey wolf optimization (HGAGW) dengan nilai fitness sebesar 4.3039, metode Grey wolf optimization (GWO) dengan nilai fitness sebesar 4.5059, dan metode genetic algorithm (GA) dengan nilai fitness sebesar 6.0214. Kata Kunci : Generator set, AVR, PID, hybrid GWO-GA "

Item Type:	Thesis (Magister)
Uncontrolled Keywords:	Generator set, AVR, PID, hybrid GWO-GA
Subjects:	600 Technology (Applied sciences) > 621 Applied physics > 621.3 Electrical, magnetic, optical, communications, computer engineering; electronics, lighting > 621.38 Electronics, communications engineering > 621.381 Electronics
Divisions:	S2/S3 > Magister Teknik Elektro, Fakultas Teknik
Depositing User:	Unnamed user with username verry
Date Deposited:	25 Oct 2021 03:11
Last Modified:	07 Oct 2024 03:47
URI:	http://repository.ub.ac.id/id/eprint/185850

Text ANAS SETIAWAN.pdf Download (2MB)

Actions (login required)

View Item