Home
Login.
Artikelilmiahs
51538
Update
MOCHAMMAD RIFAL GIBRAN
NIM
Judul Artikel
DESAIN DAN OPTIMASI KONTROL AVR GENERATOR 13.8 KV BERBASIS ANFIS DENGAN PENDEKATAN ALGORITMA METAHEURISTIK GREY WOLF OPTIMIZER (GWO) DAN GENETIC ALGORITHM (GA)
Abstrak (Bhs. Indonesia)
Generator sinkron 13,8 kV pada PLTP Karaha memerlukan sistem pengatur tegangan yang responsif dan stabil terhadap perubahan beban, sementara Automatic Voltage Regulator (AVR) konvensional masih kurang efektif dalam meredam fluktuasi akibat gangguan. Penelitian ini menerapkan pengendali Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) yang dioptimasi menggunakan Genetic Algorithm (GA) dan Grey Wolf Optimizer (GWO) pada model AVR berbasis MATLAB/Simulink. Kinerja hasil optimasi dievaluasi menggunakan kriteria Integral of Time Absolute Error (ITAE) untuk menilai kualitas respon tegangan sistem. Hasil simulasi menunjukkan bahwa kedua algoritma optimasi mampu meningkatkan kinerja AVR. Pada kondisi tanpa gangguan, ANFIS-GWO menghasilkan overshoot terendah sebesar 2,66%, lebih kecil dibandingkan AVR konvensional berbasis PID sebesar 4,43%. Pada gangguan beban berat ±0,55 p.u., ANFIS-GWO mencapai recovery time tercepat sebesar 1,289 s dengan undershoot terendah sebesar 2,12%, sementara PID membutuhkan waktu 1,646 s. Hasil ini menunjukkan bahwa optimasi ANFIS menggunakan GWO lebih efektif dalam meningkatkan kecepatan respon dan kestabilan tegangan sistem AVR dibandingkan metode GA.
Abtrak (Bhs. Inggris)
The 13.8 kV synchronous generator at the Karaha PLTP requires a voltage control system that is responsive and stable to load changes, while conventional Automatic Voltage Regulators (AVRs) are still ineffective in reducing fluctuations caused by disturbances. This study applies an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) controller optimized using Genetic Algorithm (GA) and Grey Wolf Optimizer (GWO) on a MATLAB/Simulink-based AVR model. The performance of the optimization results is evaluated using the Integral of Time Absolute Error (ITAE) criterion to assess the quality of the system's voltage response. Simulation results show that both optimization algorithms can improve AVR performance. Under no disturbance conditions, ANFIS-GWO produces the lowest overshoot of 2.66%, which is smaller than the conventional PID-based AVR of 4.43%. Under heavy load disturbances of ±0.55 p.u., ANFIS-GWO achieved the fastest recovery time of 1.289 s with the lowest undershoot of 2.12%, while PID required 1.646 s. These results indicate that ANFIS optimization using GWO is more effective in improving the response speed and voltage stability of the AVR system compared to the GA method.
Kata kunci
Pembimbing 1
Pembimbing 2
Pembimbing 3
Tahun
Jumlah Halaman
Save