- Reconfiguring a distribution network is necessary to reduce power loss and increase system reliability.Different distribution forms will affect the large power losses so that it is necessary to reset the network configuration.Reconfiguration is done by opening and closing switches on the best distribution network.The amount of feeder and bus on the network will be difficult and require a very long time if calculated manually.The repeater of Tanjung Rayon Jombang consists of 41 Buses and 44 feeders.Therefore it is necessary to solve the problem by using artificial intelligence or Artificial Intelligent (AI).Firefly Algorithms (FA) widely used research in solving the optimization problem.Modified Firefly Algorithms (MFA) is an FA modification designed to solve discrete combination optimization problems.MFAs can search for the best network reconfiguration so that it can reduce 12,0866 kWatt or 12,6881% in Cape repeater.With the end voltage before reconfiguration 0.92959 pu to 0.94072 pu.This method can later use other artificial intelligence or can be applied to other repeater, thus reducing the losses of electrical energy.
<span>In this paper, the efficiency of photovoltaic panels is improved by adding a sun tracking system. The solar tracking system is used for tracking the sun so that photovoltaic always faces the sun. This system uses a dual axis consisting of horizontal rotation axis and a vertical rotation axis. The horizontal rotational axis motion is to follow the azimuth angle of the sun from north to south. Then, to follow the sun's azimuth angle from east to west is the vertical axis motion. Both types of movements are controlled using a PID controller that is optimized with an artificial intelligence approach, namely particle swarm optimization (PID-PSO), firefly algorithm (PID-FA), imperialist competitive algorithm (PID-ICA), bat algorithm (PID-BA), and ant colony optimization (PID-ACO). Experiments of various approaches were carried out and the corresponding performance compared. The experimental results show that PID-BA performs best in terms of settling time and overshoot. The results also allow the comparison of different PID controller and the calculation of the fastest completion time.</span>
Pengontrolan kecepatan motor dc merupakan hal yang sangat penting untuk menjaga stabilitas operasi motor. Salah satu metode pengontrolan yang sering digunakan adalah kontroler proportional integral derivative (PID). Agar dapat beroperasi dengan optimal, kontroler PID membutuhkan penalaan parameter yang tepat. Salah satu permasalahan dalam penggunaan kontroler PID adalah penentuan parameter PID yang tepat. Dalam penentuan parameter kontroler PID selama ini masih dilakukan secara konvensional, sehingga kinerja PID menjadi tidak optimal. Untuk itu pada penelitian ini akan diusulkan salah satu metode penalaan parameter PID dengan menggunakan metode cerdas berbasis Firefly Algorithm (FA), untuk mengoptimasi dan menentukan parameter yang tepat dari PID. FA adalah salah satu metode cerdas yang terinspirasi dari perilaku firefly yang bergerak dimalam hari dengan kebiasaan berkedip, yang kemudian diadaptasi dan diterapkan menjadi algoritma cerdas untuk menyelesaikan masalah optimasi. Dari hasil yang diperoleh metode Firefly dapat dengan baik menala parameter PID, sehingga overshoot yang dihasilkan tidak ada dan settling time sangat cepat. Sebagai pembanding, pada penelitian ini juga akan dibahas penggunaan metode cerdas berbasis Bee Colony dan Cuckoo Search.
Optimalisasi gerakan kemudi diperlukan untuk pergerakan kemudi dengan kendaraan. Gerakan yang salah menyebabkan mobil akan menghasilkan kesalahan posisi mobil pada jalur kendaraan. Beberapa studi telah dikembangkan dalam kemudi otomatis sepenuhnya dengan sistem kabel, termasuk yang dikhususkan untuk jalur input, menggunakan teknologi dan lintasan GPS. Pada penelitian ini sistem kemudi menggunakan kontroler PID Penggunaan Artificial Intelligence (AI) sangat membantu dalam mempercepat dan mengoptimalkan proses pengendalian kendaraan. Pada penelitian ini akan dikembangkan model Fully Automatic Steer By Wire System menggunakan 10 Degree Of Freedom (DOF) yang terdiri dari Model Kendaraan 7-DOF dan Model Penanganan Kendaraan 3-DOF. Metode yang digunakan adalah PID yang disetel metode kecerdasan buatan adalah Bat Algorithm (PID-BA). Sebagai pembanding digunakan juga Ant Colony Optimization (ACO), Particle Swarm Optimization (PSO), dan Firefly Algoritm (FA). Selanjutnya, metode ini digunakan untuk merancang mobil listrik nyata. . Pada kecepatan standar 13,8 km/jam, metode PID-BA memiliki error terkecil sebesar 0,019 m. Metode PID-BA mampu mempertahankan ketepatan lintasan pada kecepatan 75,9 km/jam memiliki error terkecil sebesar 0,234 m. Hasil ini menunjukkan bahwa kondisi kendaraan yang sangat ideal. Penelitian lebih lanjut dapat diikuti dengan kondisi kendaraan yang sebenarnya.
The Firefly Algorithm (FA) method is presented inspired by the social behavior of fireflies and the phenomenon of bioluminescent communication. There are three FA parameters used in the program, beta is used to determine firefly speed, alpha is used for flexibility of movement, and gamma is used for more complex constraints or problems. In this dual axis photovoltaic tracking study using the beta value determination. By changing the Bêta value from 0.1 to 0.9. From the results of 10 models, it was found that the PID constant values were varied. On the horizontal axis, the best results if the beta is given at 0.4 and the worst result if the beta is given at 0.8. On the vertical axis, the best results if the beta is given at 0.3 and the worst result if the beta is given at 0.8.
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.