Metode Klasifikasi Gangguan Daya Listrik Dengan Fuzzy Logic Berbasis Cloud


Ahmad Fithroh

Abstract


Power Quality (PQ) yang menurun menyebabkan kerusakan pada peralatan elektronik. Karena dari itu PQ perlu di monitor dan di klasifikasikan, sehingga kondisi kelistrikan yang dipakai oleh instrumentasi di lapangan dapat dipertanggungjawabkan dan menjadi bahan analisis bila terjadi kerusakan. Pada penelitian ini digunakan tegangan, THD dan Power Factor (PF) sebagai input dari fuzzy logic dan kondisi Healthy, Fair, dan Unhealthy sebagai output hasil klasifikasi PQ. Paramater-parameter input yang didapatkan di lapangan dikirimkan menggunakan metode Internet of Things (IoT) dan dilakukan pemrosesan klasifikasi dilakukan pada Cloud Virtual Private Server (VPS) sehingga pemrosesan klasifikasi dapat terpusat. selanjutnya hasil real-time pengukuran tegangan, THD dan PF beserta hasil laporan klasifikasi PQ berbasis fuzzy logic ditampilkan pada web application. Dengan demikian, bila ada kerusakan inverter dan computer di lapangan, pihak services mempunyai pertimbangan sebagai analisis dari penyebab kerusakan tersebut.


Keywords


Fuzzy Logic, Power Quality, IoT, Cloud

References


N. Jain and D. Mittal, “Analysis of Power Quality Improvement in Voltage Sag and Load Sensitivity Using Fuzzy Logic,” vol. 3, no. 2, pp. 62–66, 2014

R. Kapoor, “Power Quality Disturbences Detection and Classification : A Review,” J. basic Appl. Eng. Res., vol. 2, no. 5, pp. 405–414, 2015

[H. Farag, “Application of the Fuzzy Computational Intelligence in Power Quality Data Management,” Renew. Energy Sustain. Dev., vol. 3, no. 1, pp. 166–174, 2017

P. Kalyana and R. Neela, “Automatic Recognition of Power Quality Disturbances using Kalman Filter and Fuzzy Expert System,” Int. J. Comput. Appl., vol. 149, no. 2, pp. 16–23, 2016

M. Kezunovic and Y. Liao, “Power Quality Study,” vol. 17, no. 2, pp. 544–549, 2002

[. Li, J. Yang, Y. Xu, Y. Wu, and P. Wei, “Classification of voltage sag disturbance sources using fuzzy comprehensive evaluation method,” vol. 2017, no. June, pp. 544–548, 2017

P. Chen, "Fuzzy Logic In Cloud Computing", vol. 2, no. 3, pp. 1–10, 2013

R. Nara, R. Nimbekar, S. Khairnar, and M. Mhatre, “Azure Services Platform,” Int. Res. J. Eng. Technol., vol. 4, no. 2, pp. 863–867, 2017

O. B. Pratama, A. Bhawiyuga, and K. Amron, “Pengembangan Perangkat Lunak IoT Cloud Platform Berbasis Protokol Komunikasi HTTP,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. e-ISSN, vol. 2548, no. 9, p. 964X, 2017

S. M. Halpin, “Comparison of IEEE and IEC harmonic standards,” 2005 IEEE Power Eng. Soc. Gen. Meet., vol. 3, pp. 2214–2216, 2005

I. R. Practice, IEEE Recommended Practice for Powering and G rounding E l e c t ronic, vol. 2005. 2005

A. Kiswantono, E. Prasetyo, and A. Amirullah, “Comparative performance of mitigation voltage sag/swell and harmonics using DVR-BES-PV system with MPPT-Fuzzy Mamdani/MPPT-Fuzzy Sugeno,” Int. J. Intell. Eng. Syst., vol. 12, no. 2, pp. 222–235, 2019

M. S. Ballal, D. M. Ballal, and H. M. Suryawanshi, “Fuzzy System for the Detection of Power Quality Performance on Induction Motor,” Electr. Power Qual. Util., vol. XIV, no. 1, pp. 61–66, 2008

Z. Salleh, M. Sulaiman, and R. Omar, “Tuning fuzzy membership functions to improve performance of vector control induction motor drives,” J. Telecommun. Electron. Comput. Eng., vol. 8, no. 2, pp. 1–4, 2016

W. M. Grady and S. Santoso, “Understanding power system harmonics,” IEEE Power Eng. Rev., vol. 21, no. 11, pp. 8–11, 2001

T. W. Hamid, E. S. Pramukantoro, and R. A. Siregar, “Pengembangan Web Service Pada IoT Data Storage Dengan Pendekatan Semantik dan Penambahan Mekanisme Autentikasi,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya, vol. 2, no. 12, pp. 6824–6827, 2018


Refbacks

  • There are currently no refbacks.