Optimisasi Nilai Kapasitor Pada Self Excited Induction Generator (Seig) Tiga Fasa Untuk Menyuplai Beban Satu Fasa Menggunakan Metode Particle Swarm Optimization (Pso)

Pertiwi, Nita Indriani (2015) Optimisasi Nilai Kapasitor Pada Self Excited Induction Generator (Seig) Tiga Fasa Untuk Menyuplai Beban Satu Fasa Menggunakan Metode Particle Swarm Optimization (Pso). Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[thumbnail of Master.pdf]
Preview
Text
Master.pdf

Download (1MB) | Preview

Abstract

Self Excited Induction Generator (SEIG) merupakan salah satu jenis
generator induksi yang cocok digunakan pada wilayah terpencil. Penggunaan
SEIG pada wilayah terpencil didasari karena SEIG mampu menghasilkan eksitasi
secara mandiri tanpa harus terhubung dengan grid. Pengoperasian SEIG akan
disesuaikan dengan kondisi pembebanan pada wilayah terpencil yang umumnya
adalah beban satu fasa. SEIG tiga fasa dapat digunakan untuk menyuplai beban
satu fasa dengan memanfaatkan salah satu belitan mesin. Namun, hal ini akan
menyebabkan penurunan daya keluaran dimana hanya satu per tiga dari daya
rating yang dapat dimanfaatkan. Permasalahan ini dapat diatasi dengan melakukan
pemodelan SEIG tiga fasa untuk beban satu fasa. Dalam pemodelan SEIG untuk
beban satu fasa, kapasitor merupakan komponen yang sangat penting. Pada
penelitian ini, nilai kapasitor akan dioptimisasi menggunakan sebuah metode
Artificial Intelligent yaitu Particle Swarm Optimization (PSO). Optimisasi
kapasitor dengan PSO bertujuan untuk mendapatkan nilai kapasitor yang optimal
sehingga diperoleh daya output maksimum dari SEIG untuk beban satu fasa.
Hasil optimisasi kapasitor telah diuji melalui simulasi dan eksperimen
menggunakan mesin induksi 3 fasa 0,75 kW, 380 V, 3,6 A, 50 Hz, 4 kutub yang
bekerja sebagai SEIG. Hasil simulasi dan eksperimen menunjukkan bahwa
metode yang diusulkan mampu meningkatkan kinerja SEIG hingga 44,35% dari
rating mesin.

======================================================================================================

Self excited induction generator (SEIG) is one type of induction generator
that suitable in remote locations. SEIG suitable in remote locations due to its
advantages, that is able to produce excitation independently without having to
connect to the grid. SEIG operation will be adapted to the load condition in
remote locations which are commonly single phase load. Three phase SEIG can
be use to supplied single phase load by utilizing one of the winding machine.
However, this lead to decreasing of output power that is only one-third of rated
power. This problem can be solved by modelling three phase SEIG to supplied
single phase load where excitation capacitor is essential component. Therefore, in
this research an artificial intelligent method that is Particle Swarm optimization
(PSO) used to obtained the optimal values of excitation capacitor. With optimal
capacitor, the maximum output power of SEIG to supplied single phase load is
obtained. Optimal capacitor obtained by PSO is verified through simulation and
experimental on a 0,75 kW, 380 V, 3,6 A, 50 Hz, four-pole three phase induction
machine working as SEIG. Simulation and experimental results shows that the
proposed method can increasing the performance of SEIG up to 44,35% of rated
machine .

Item Type: Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords: Self Excited Induction Generator (SEIG), Motor Induksi, Kapasitor, Particle Swarm Optimization. ================================================================================================== Capacitor, Induction Machine, Self Excited Induction Generator (SEIG), Particle Swarm Optimization.
Subjects: T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK1087 Photovoltaic power generation
Divisions: Faculty of Electrical Technology > Electrical Engineering > 20101-(S2) Master Thesis
Depositing User: - Taufiq Rahmanu
Date Deposited: 01 Apr 2019 03:09
Last Modified: 01 Apr 2019 03:09
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/62659

Actions (login required)

View Item View Item