Artikel Ilmiah : H1C009031 a.n. DANANG SURYA KUSUMA
| NIM | H1C009031 |
|---|---|
| Namamhs | DANANG SURYA KUSUMA |
| Judul Artikel | IDENTIFIKASI MODEL TEMPORAL DEBIT AIR DI PLTA KETENGER BATURRADEN DENGAN METODE ANFIS (ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM) |
| Abstrak (Bhs. Indonesia) | ABSTRAK Identifikasi mengenai model temporal debit air dalam prosespembangkitan tenaga listrik memiliki peran yang penting agar dapat menghasilkan manajemen, perencanaan, dan penggunaan sumber daya listrik secara efektif dan efisien. Banyak metode yang dapat digunakan dalam pembuatan model tersebut, salah satunya adalah dengan menggunakan metode ANFIS(adaptive neuro fuzzy inference system). Dalam pemodelan dilakukan mekanisme pelatihan, dimana data yang digunakan untuk pelatihan adalah data jumlah air masuk (inflow) rata-rata harian dan data jumlah air keluar (outflow) rata-rata harian di PLTA Ketenger Baturraden dari tahun 2006 sampai 2012. Untuk data jumlah inflow dikelompokan menjadi 2 kelompok data, yakni data rata-rata bulanan dan data rata-rata 2 mingguan. Dalam pelatihan ini, digunakan 2 variasi data masukan, yakni data masukan 6 bulan dan 7 bulan. Dalam proses pelatihan dan pengujian, untuk data rata-rata bulanan diperoleh model terbaik adalah menggunakan jenis fungsi keanggotaan Generalized bell-shaped (gbellmf) dengan jumlah masukan 7 bulan, yakni menghasilkan nilai RMSE pelatihan sebesar 2,663, serta nilai RMSE pengujian sebesar 8,130. Model terbaik yang diperoleh dari pelatihan dan pengujian debit air data rata-rata 2 mingguan adalah menggunakan jenis fungsi keanggotaan gaussian (gaussmf) dengan jumlah masukan 7 bulan, model tersebut menghasilkan nilai RMSE pelatihan sebesar 2,203 dan nilai RMSE pengujian sebesar 9,000. Dari hasil pelatihan dan pengujian data air masuk (inflow) di PLTA Ketenger, maka dipilih model terbaik, yakni menggunakan data rata-rata bulanan dengan jenis fungsi keanggotaan Generalized bell-shaped (gbellmf) dan jumlah masukan 7 bulan. Nilai hasil prediksi debit air masuk (inflow) rata-rata untuk 4 tahun (2013-2016) adalah sebesar 0,715 m3/s. Proses prediksi potensi daya pembangkitan selama 4 tahun (2013-2016) menghasilkan nilai potensi daya maksimum sebesar 2,596 (bulan Desember 2016) potensi daya minimum sebesar 0,653 MW (bulan Juli 2015), serta potensi daya rata-rata 4 tahun (2013-2016) sebesar 1,506 MW. |
| Abtrak (Bhs. Inggris) | ABSTRACT Identification of the temporal model of water flow in the power generation process has an important role in order to produce the management, planning, and the use of power resources effectively and efficiently. Many methods can be used in the manufacture of such models, one of which is by using ANFIS (adaptive neuro fuzzy inference system). In modeling conducted training mechanism, where the data is used for training incoming data on the number of water (inflow) and the daily average amount of water out of data (outflow) daily average in hydropower KetengerBaturraden from 2006 to 2012. For data on the number of inflow data is grouped into 2 groups, ie monthly average data and average data 2 weekly. In this training, used two variations of the input data, the input data is 6 months and 7 months. In the process of training and testing, for a monthly average of data obtained using the best model is the type of membership function Generalized bell-shaped (gbellmf) 7 months the number of inputs, which produces training RMSE value of 2.663, as well as testing RMSE values of 8.130. Best model obtained from the training and testing of water flow rate data using type 2 weekly is gaussian membership function (gaussmf) 7 months the number of inputs, the model produced RMSE values of 2,203 training and testing RMSE value of 9.000. From the results of the training and testing of incoming water data (inflow) in hydropower Ketenger, then selected the best model, which uses data on average monthly with the membership function type Generalized bell-shaped (gbellmf) and the number of inputs 7 months. Results predicted value water discharge (inflow) on average for 4 years (2013-2016) amounted to 0.715 m3/ s. Potential predictive power generation process for 4 years (2013-2016) produces maximum power potential value of 2,596 (in December 2016) the potential minimum of 0.653 MW (in July 2015), as well as the potential for an average of 4 years (2013-2016) amounted to 1,506 MW. |
| Kata kunci | Kata kunci : Identifikasi model, Debit air, ANFIS (adaptive neuro fuzzy inference system). |
| Pembimbing 1 | Farida Asriani, S.Si., M.T. |
| Pembimbing 2 | Winasis, S.T., M.Eng. |
| Pembimbing 3 | |
| Tahun | 2013 |
| Jumlah Halaman | 17 |
| Tgl. Entri | (belum diset) |