Deteksi Dini Kerusakan Minyak Transformator Daya Distribusi Berbasis Analisis Fitur Spektrum Arus Menggunakan Transformasi Wavelet & Probabilistic Neural Networks

Adi, Wisnu Kuntjoro (2017) Deteksi Dini Kerusakan Minyak Transformator Daya Distribusi Berbasis Analisis Fitur Spektrum Arus Menggunakan Transformasi Wavelet & Probabilistic Neural Networks. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
TESIS WISNU KA FINAL_NEW.pdf - Published Version

Download (2MB) | Preview

Abstract

Kerusakan transformator adalah salah satu hal yang dari banyak masalah yang sering terjadi. Kerusakan transformator distribusi banyak disebabkan karena banyak hal, salah satunya karena umur. Petugas PT. PLN (persero) sejauh ini tidak dapat memonitoring kondisi transformator yang sudah dipasang di ruas jalan. Metode konvensional yang dilakukan oleh petugas PT. PLN (persero) masih dapat dikatakan tidak efektif dan memakan waktu yang lama. Metode-metode konvesional yang dilakukan oleh PLN dengan cara pengambilan sampel minyak untuk diuji kualitasnya menimbulkan berbagai masalah diantaranya pengambilan sampel minyak dapat membuat minyak di dalam transformator terkontaminasi oksigen dan uap air dan juga perlu dilakukan pengisian ulang yang tentunya akan berakibat sama. Metode baru untuk mendeteksi dini kerusakan transformator daya dengan menggunakan fitur spektrum arus menggunakan transformasi wavelet dan PNN adalah salah satu metode yang diusulkan untuk mengatasi masalah bagi petugas PT. PLN (Persero). PNN telah terbukti dapat mengklasifikasikan transformator sesuai dengan umurnya berdasarkan nilai energi dan PSD yang didapat dari metode wavelet. ========================================================= ========================================================= Transformer damage is one of many problems that often occurs. Distribution transformer damage caused by many things, one of them is aging. So far, PT PLN (Persero) staff is not able to monitor the condition of the transformer that has been installed on roads. Conventional methods done by PT. PLN (Persero) staff are still ineffective and taking a long time. The methods were done by taking oil samples for quality test could cause various problems such as transformer oil contaiminated wih oxygen and water vapor.A new method for early detecting the power transformer damage is using current spectrum fiture with wavelet transformer and PNN. This method is one of methods that is proposed to solve the PT PLN staff’s problem. PNN has been proved for classifying a transformer according to transformer’s age based on energy value and PSD which are obtained from wavelet method.

Item Type: Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords: monitoring transformator,wavelet, energi, PSD, PNN
Subjects: T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK7872 Electric current converters, Electric inverters.
Divisions: Faculty of Industrial Technology > Electrical Engineering > (S2) Master Theses
Depositing User: WISNU KUNTJORO ADI
Date Deposited: 22 Mar 2017 01:56
Last Modified: 22 Mar 2017 01:56
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/2067

Actions (login required)

View Item View Item