Abstract--Rekonfigurasi jaringan distribusi digunakan untuk mengatur ulang bentuk konfigurasi jaringan dengan jalan membuka dan menutup switch pada jaringan distribusi. Rekonfigurasi diharapkan dapat mengurangi rugi-rugi daya dan meningkatkan keandalan sistem distribusi. Banyak feeder dan bus pada jaringan jika dihitung secara manual akan sulit dan memerlukan waktu yang sangat lama. Sehingga penyelesaian permasalahan harus menggunakan kecerdasan buatan atau Artificial Intelegent (AI). Imperialist Competitive Algorithm (ICA) banyak dipakai penelitian dalam menyelesaikan permasalahan optimasi. Beberapa penelitian membandingkan ICA dengan kecerdasan buatan lainnya dan ICA menghasilkan hasil yang lebih baik dari kecerdasan buatan lainnya. MICA adalah modifikasi ICA yang didisain untuk menyelesaikan masalah optimisasi secara kombinasi yang diskrit. MICA dapat mencari rekonfigurasi jaringan yang terbaik sehingga dapat mereduksi kerugian daya sebesar 35,7928% dan memperbaiki tegangan 0,0185 pu. Metode ini nanti bisa menggunakan kecerdasan buatan lainnya atau bisa diterapkan pada penyulang lainnya. Sehingga bisa dipergunakan untuk rekomendasi kepada PT. PLN (Persero) Abstract -The reconfiguration distribution network is used to reset the network configuration form by opening and closing switches on the distribution network. Reconfiguration is expected to reduce power losses and improve distribution system reliability. Many feeders and buses on the network if calculated manually will be difficult and require a very long time. So the solution of the problem must use artificial intelligence or Artificial Intelligent (AI). Imperialist Competitive Algorithm (ICA) widely used research in solving the optimization problem. Some studies comparing ICA with other artificial intelligence and ICA produce better results than other artificial intelligence. MICA is an ICA modification designed to solve a discrete combination of optimizations. MICA can find the best network reconfiguration so that it can reduce power loss by 35,7928% and fix voltage 0,0185 pu. This method can later use other artificial intelligence or can be applied to other repeater. So it can be used for recommendations to PT. PLN (Persero)
This paper presents a control called Maximum Power Point Tracking (MPPT) for photovoltaic (PV) system in a solar car. The main purpose of this system is to extracts PV power maximally while keeping small losses using a simple design of converter. Working principle of MPPT based fuzzy logic controller (MPPT-FLC) is to get desirable values of reference current and voltage. MPPT-FLC compares them with the values of the PV's actual current and voltage to control duty cycle value. Then the duty cycle value is used to adjust the angle of ignition switch (MOSFET gate) on the Boost converter. The proposed method was shown through simulation performed using PSIM and MATLAB software. Simulation results show that the system is able to improve the PV power extraction efficiency significantly by approximately 98% of PV's power.
<p class="IndexTerms"><span lang="IN">Perubahan fluktuasi frekuensi sangat mempengaruhi kualitas daya pada sumber energi terbarukan turbin angin yang dihibrid dengan diesel. Sistem hibrid adalah jaringan terkontrol dari beberapa pembangkit tenaga energi terbaharukan seperti : turbin angin, sel surya, mikrohidro dan sebagainya. Ada beberapa permasalahan yang dapat meningkatkan osilasi frekuensi rendah, seperti tidak optimalnya setting gain dan kecilnya waktu konstan pada Automatic Voltage Regulator, Terlalu banyak jaringan transmisi yang panjang sehingga kemampuan lemah (weak line). Dalam penerapannya sistem wind-diesel dikontrol dengan kontroler PID, namun dalam penyetelan nilai gain dari PID masih dalam metode trial-error saja, sehingga sulit untuk mendapatkan nilai optimum dari PID. Dalam penelitian ini diterapkan desain kontrol dengan menggunakan Metode Cerdas dalam mencari nilai optimum Proporsional Intergral Derivatif (PID) untuk mengatur frekuensi beban dengan program Matlab/ Simulink. Pemodelan wind-diesel menggunakan fungsi transfer dari diagram turbin angin dan diesel. Respon sistem dengan Simulink/ Matlab dengan membandingkan dengan sistem tak terkontrol dan dengan metode PID-Trial Error, menunjukkan bahwa besar overshoot dan respon keadaan mantap (Settling Time) pada sistem terkontrol <em>Differential Evolution (DEVO) </em>menjadi berkurang dan lebih cepat.</span></p><p class="IndexTerms"><span lang="IN"><br /></span></p><p class="IndexTerms"><em><strong><span lang="IN">Abstract</span></strong></em></p><p class="IndexTerms"><em>Changes in load frequency greatly affect the power quality of renewable wind turbine energy sources with diesel. Hybrid power system is a network consisting of several renewable energy plants such as wind power, solar power, hydro power, and others. Some problems can increase the low frequency oscillations in the system, such as gain settings and small time constants of the non-optimal Automatic Voltage Regulator, long transmission lines so that their capabilities are weak (weak line). In some previous studies, the wind-diesel system is controlled by conventional Proportional, Integral, Derivative (PID) controllers, but the PID gain setting is still in the trial-error method, making it difficult to obtain optimal PID values. In this research, we proposed a method of optimizing PID parameters in wind-diesel by using intelligent method based on Differential Evolution (DEVO). The objective function of this research is to minimize Time Absolute Error (ITAE), so that the overshoot will be muted properly. Wind-diesel modeling uses the diagram of the transfer function of wind-diesel. From the analysis results obtained optimal PID parameters respectively, Kp = 79.9999, Ki = 59.9998, Kd = 9.9006. The smallest resulting overshoot is -7.932e-05 to 6.792e-10 pu where the smallest overshoot value is compared to other controller models. The frequency response obtained by optimal PID tuning will dampen the frequency oscillation due to load changes, indicated by small overshoot and fast settling time to steady state conditions.</em><em></em></p><p class="IndexTerms"><span lang="IN"><br /></span></p>
Photovoltaic merupakan pembangkit energy listrik terbarukan yang sangat cocok untuk negara trapis yang banyak mendapat sinar matahari. Akan tetapi pembangkit ini mempunyai efisiensi yang masih kecil. Untuk mengatasi kekurangan ini, beberapa peneliti telah megoptimasi dengan metode dual axis tracking solar secara konvensional. Diperlukan penelitian dengan mengoptimasi menggunakan kecerdasan buatan, dalam hal ini Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) dan Bat Algorithm (BA). Dengan membandingkan performasi model tanpa kontrol, model PID konvensional, PID Auto tuning matlab, metode Fuzzy Logic Controller (FLC), metode ANFIS, dan metode ANFIS-BA. Hasil simulasi menunjukkan bahwa desain model terbaik pada harisontal axis dan vertical axis dual tracking photovoltaic adalah ANFIS-BA dengan overshot terkecil, undershot terkecil, dan settling time tercepat dari semua desain model.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.