Estimasi Lokasi Gangguan Single Line to Ground dan Line to Line Pada Penyulang Distribusi Radial 20 kV Menggunakan Inferensi Bayesian Berbasis Karakteristik Historis Impedansi Gangguan

Ahnur, Zainal (2026) Estimasi Lokasi Gangguan Single Line to Ground dan Line to Line Pada Penyulang Distribusi Radial 20 kV Menggunakan Inferensi Bayesian Berbasis Karakteristik Historis Impedansi Gangguan. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 6022241060-Master_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (3MB)

Abstract

Penelitian ini mengusulkan metode estimasi lokasi gangguan untuk gangguan single line-to-ground (SLG) dan line-to-line (LL) pada penyulang distribusi radial 20 kV dengan memanfaatkan karakteristik impedansi gangguan (Z_{f}) yang diperoleh dari data historis gangguan. Penelitian ini menggunakan 64 data historis gangguan, yang terdiri atas 49 data gangguan SLG dan 15 data gangguan LL. Data historis arus gangguan dan lokasi gangguan aktual digunakan untuk menghitung nilai impedansi gangguan, yang selanjutnya dimanfaatkan untuk membentuk distribusi prior Bayesian. Ketika terjadi gangguan baru, arus gangguan terukur digunakan sebagai masukan pada proses inferensi Bayesian untuk mengestimasi impedansi gangguan dan jarak gangguan. Berdasarkan hasil estimasi jarak dan topologi penyulang, dilakukan proses candidate mapping untuk menghasilkan beberapa kandidat lokasi gangguan. Selanjutnya, lokasi gangguan akhir ditentukan menggunakan metode hybrid ranking yang mengombinasikan Impedance Signature Matching, Random Forest, dan probabilitas historis gangguan. Pengujian metode dilakukan menggunakan 21 data validasi yang terdiri atas 17 data gangguan SLG dan 4 data gangguan LL. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa metode yang diusulkan menghasilkan rata-rata (mean) akurasi estimasi jarak gangguan sebesar 81,18% dengan nilai median sebesar 88,29%. Selain itu, metode hybrid ranking menghasilkan akurasi identifikasi lokasi gangguan sebesar 61,90%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemanfaatan karakteristik impedansi gangguan historis yang dipadukan dengan informasi topologi jaringan mampu mempersempit area pencarian lokasi gangguan dan memberikan informasi lokasi gangguan yang lebih spesifik pada sistem distribusi radial 20 kV.
=======================================================================================================================================
This study proposes a fault location estimation method for single line-to-ground (SLG) and line-to-line (LL) faults in a 20 kV radial distribution feeder by utilizing historical fault impedance (Z_{f}) characteristics. The study uses 64 historical fault records, consisting of 49 SLG faults and 15 LL faults. Historical fault current and actual fault location data are used to calculate the fault impedance, which is subsequently employed to construct the Bayesian prior distribution. When a new fault occurs, the measured fault current is used as the input for Bayesian inference to estimate the fault impedance and fault distance. Based on the estimated fault distance and feeder topology, a candidate mapping process is performed to identify several possible fault locations. The final fault location is then determined using a hybrid ranking method that combines Impedance Signature Matching, Random Forest, and historical fault probability. The proposed method was evaluated using 21 validation cases, consisting of 17 SLG faults and 4 LL faults. The evaluation results show that the proposed method achieved a mean fault distance estimation accuracy of 81.18% with a median accuracy of 88.29%. Furthermore, the hybrid ranking method achieved a fault location identification accuracy of 61.29%. The results demonstrate that integrating historical fault impedance characteristics with feeder topology information effectively narrows the fault search area and provides more specific fault location information for 20 kV radial distribution systems.

Item Type:	Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords:	Inferensi Bayesian, impedansi gangguan, estimasi lokasi gangguan, data historis gangguan, penyulang distribusi radial, Bayesian inference, fault impedance, fault location estimation, historical fault data, radial distribution feeder
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK3030 Electric power distribution systems
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Electrical Engineering > 20101-(S2) Master Thesis
Depositing User:	Zainal Ahnur
Date Deposited:	02 Aug 2026 06:11
Last Modified:	02 Aug 2026 06:11
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/142950

Actions (login required)

View Item