Koordinasi Kontroler PID dan Thyristor Controlled Phase Shifter (TCPS) pada Load Frequency Control (LFC) Menggunakan Differential Evolution (DE)

Transkripsi

1 Koordinasi Kontroler PID dan Thyristor Controlled Phase Shifter (TCPS) pada Load Frequency Control (LFC) Menggunakan Differential Evolution (DE) Wendy Kurniawan Kautsar ( ) Dosen Pembimbing Prof.Dr. Ir. Imam Robandi, MT Dr. Rony Seto Wibowo, ST, MT Seminar Tugas Akhir 6 Juni 0

2 Konten Pendahuluan Latar belakang, Tujuan penelitian,permasalahan, Batasan masalah Pemodelan sistem dan algoritma Load Frequency Control (LFC), FACTS Thyristor Controlled Phase Shifter (TCPS), Differential Evolution (DE) Koordinasi PID dan TCPS pada LFC Menggunakan DE Hasil Simulasi dan Analisis Kesimpulan

3 Latar belakang Beban yang berubah-ubah Kestabilan terganggu Differentiall Evolution (DE) Kontroler PID Load Frequency Control (LFC) Thyristor Controlled Phase Shifter (TCPS)

4 Tujuan Tugas Akhir Membuat simulasi kontroler PID dan TCPS untuk LFC pada sistem tenaga listrik dua area. Menentukan koordinasi kontroler PID dan TCPS yang optimal dengan menggunakan algortima DE. Mengamati dan memahami performansi sistem dengan membandingkan respon frekuensi dan daya antar area sistem dengan PID, sistem dengan PID TCPS, dan sistem dengan PID TCPS yang dioptimisasi dengan DE.

5 Batasan Masalah Model sistem tenaga listrik yang digunakan adalah sistem interkoneksi dua area Simulasi dilakukan dengan menggunakan Matlab Kontroler yang digunakan adalah PID dan TCPS Gangguan sistem bersifat dinamik Beban dianggap statik Faktor ekonomis tidak diperhitungkan Faktor harmonisa diabaikan

6 Load Frequency Control LFC

7 Load Frequency Control (LFC) Pemulihan frekuensi sistem ke nilai nominal perlu aksi kontrol tambahan untuk mengubah set point beban. Untuk mengatur daya peggerak utama sesuai variabel beban dapat dilakukan dengan mengubah set point beban dari unit pembangkit. Perubahan daya pembangkitan mempengaruhi perubahan frekuensi sistem, oleh karena itu dibutuhkan dibutuhkan kontrol tambahan untuk mengatur frekuensi dan pertukaran daya antar area.

8 Pengaturan Frekuensi ( T G T ) B H.. f d dt T G T B 0 frekuensi turun T G T B 0 frekuensi naik

9 Skema LFC Excitation system AVR Gen. field Voltage sensor Steam P v Turbine G LOOP KONTROL FREKUENSI P G Q G Valve control mechanism P tie P c Load Frequency Control (LFC) Frequency sensor

10 Diagram Blok LFC Dua Area f + - f H s D T H s D R - T T s Pm P tie P L P L Pm Y Y T T st g st g + s R P reef P reef

11 Thyristor Controlled Phase Shifter TCPS

12 FACTS Thyristor Controlled Phase Shifter Peralatan Flexible AC Transamision System (FACTS) telah banyak digunakan dalam sistem tenaga modern. FACTS dirancang untuk mengatasi keterbatasan kontrol mekanis. Seiring dengan perkembangan elektronika daya, keterbatasan mekanis dapat teratasi. Sehingga performansi steady state dan dinamis dapat diperbaiki FACTS memiliki berbagai macam peralatan. Unified Power Flow Controller (UPFC), Static synchronous Series Compensator (SSSC), Thyristor Controlled Phase Shifter (TCPS), Static Var Compensator (SVC) merupakan peralatan FACTS yang banyak digunakan untuk memperbaiki sistem damping.tcps sendiri adalah salah satu peralatan FACTS yang terdiri dari shunt transformer dan konverter. Klasifikasi TCPS yang ada berdasarkan jenis konverter yang digunakan. Konverter yang digunakan dapat berupa AC-AC bridge, pulse-width modulation (PWM), ac controller dll

13 Diagram skematik TCPS Trafo Seri Trafo eksitasi Kontrol Thyristor

14 Strategi Kontrol TCPS Control pada TCPS adalah mengubah sudut tegangan pada saluran V V P tie sin X Dimana P tie adalah persamaan aliran daya saluran tanpa TCPS. maka ketika ditambahkan phase shifter akan menjadi P tie V V sin X

15 Strategi Kontrol TCPS P tie dapat dikontrol Dengan merubah P tie V V sin X

16 Diagram Blok TCPS T F ( s) F ( s) T ( ) P tie s s K ( s) Error ( s) st P T PS F ( s) F ( s) T Error ( ) tie s s stps K F(s) K T PS φ

17 Differential Evolution (DE)

18 Differential Evolution Differential evolution adalah algoritma yang diperkenalkan oleh Storn dan Price pada tahun 995 DE adalah sebuah metode pencarian berbasis populasi yang menggunakan siklus perulangan dari rekombinasi dan seleksi untuk mengarahkan populasi mencari nilai optimum.

19 Parameter DE Strategi 5 Dimensi 4 Crossover 0.8 Jumlah Populasi 30 Pembobot (F) 0.7 Iterasi 50 Maksimum Dimensi = K P, K I, K D, K (parameter kontrol pada LFC PID TCPS) Crossover = faktor rekombinasi pada DE Pembobot F = faktor mutasi pada DE

20 Flow chart DE Start Inisialisasi Evaluasi Mutasi Evaluasi Seleksi Crossover Iterasi Maksimum End

21 Proses DE Dimensi Y Y Inisialisasi Dimensi adalah parameter penalaan pada DE (KP, KI, KD, K ) Populasi vektor x (x,y ) x (x,y ) x 3 (x,y 3 ) 5 3 x 4 (x 4,y 4 ) x 5 (x 5,y 5 ) 4 Dimensi X X

22 Proses DE Dimensi Y Y Mutasi Populasi vektor Faktor Pembobot F x (x,y ) x (x,y ) x (x,y ) x 3 (x,y 3 ) x 4 (x 4,y 4 ) x 5 (x 5,y 5 ) x (x,y ) x 3 (x,y 3 ) x 4 (x 4,y 4 ) x 5 (x 5,y 5 ) Mutan Vektor Dimensi X X

23 Proses DE Dimensi Y Y Crossover Populasi vektor x (x,y ) x (x,y ) x (x,y ) x 3 (x,y 3 ) x 4 (x 4,y 4 ) x 5 (x 5,y 5 ) x (x,y ) x 3 (x,y 3 ) x 4 (x 4,y 4 ) x 5 (x 5,y 5 ) Mutan Vektor Faktor crossover 4 Dimensi X X

24 Dimensi Y Y Crossover Vektor trial x (x,y ) x (x,y ) x 3 (x,y 3 ) 3 x 4 (x 4,y 4 ) x 5 (x 5,y 5 ) 5 4 Dimensi X X

25 Dimensi Y Y Seleksi Vektor Trial x (x,y ) x (x,y ) x (x,y ) x 3 (x,y 3 ) x (x,y ) x 3 (x,y 3 ) 3 3 x 4 (x 4,y 4 ) x 4 (x 4,y 4 ) 5 4 x 5 (x 5,y 5 ) x 5 (x 5,y 5 ) 5 Populasi vektor 4 Dimensi X X

26 Proses DE Dimensi Y Y Seleksi Vektor baru x (x,y ) x (x,y ) x 3 (x,y 3 ) x 4 (x 4,y 4 ) x 5 (x 5,y 5 ) Iterasi selanjutnya Dimensi X X

27 Koordinasi Kontroler PID dan TCPS Menggunakan DE

28 LFC Area Kontroler PID dan TCPS Koordinasi parameter menggunakan DE Parameter penalaan K P, K I, K D, K (parameter kontrol pada LFC PID TCPS) Dengan fungsi evaluasi adalah ITAE t t 0 ACE ( t) dt f + - f R H s D - T T s Pm T P tie H s D P L P L Y Y T T st g st g + + PID TCPS T Pm PID ACE ACE P - - tie s - - R

29 Parameter Sistem Koordinasi parameter menggunakan DE Area Speed Drop (R) Damping Constant (D) Inertia Constant 5 4 (H) Base Power (MVA) Governor Time Constant (T g ) Turbine Time Constant (T t ) f + - f R H s D - T T s Pm T P tie H s D P L P L Y Y T T st g st g + + PID TCPS T Pm PID + s - - R ACE ACE P - - tie + -

30 Grafik konvergensi dan hasil simulasi K K P K I K D

31 Respon Frekuensi Area Metode kontrol PID PID TCPS PID TCPS DE Overshoot (pu) Settling time (det)

32 Respon Frekuensi Area Metode kontrol PID PID TCPS PID TCPS DE Overshoot (pu) Settling time (det)

33 Respon Daya Antar Area Metode kontrol PID PID TCPS PID TCPS DE Overshoot (pu) Settling time (det)

34 Kesimpulan Metode DE dapat digunakan untuk menentukan koordinasi parameter PID dan TCPS yang optimal. Kontroler PID dan TCPS yang optimal dapat diterapkan pada sistem tenaga listrik dua area untuk meredam osilasi frekuensi area (Δf ), frekuensi area (Δf ) dan daya antar area (P tie ). Penerapan DE terhadap PID dan TCPS pada sistem tenaga listrik dua area dapat memperkecil overshoot dan mempercepat settling time respon sistem.

35 Saran Untuk mendapatkan koordinasi parameter PID dan TCPS yang optimal pada LFC sistem tenaga listrik dua area dapat dilakukan dengan menggunakan komputasi cerdas yang lain untuk mendapatkan hasil yang lebih optimum. Kontroler PID dan TCPS diterapkan pada sistem yang lebih besar Kontroler PID dan TCPS digunakan untuk analisis gangguan transien

36 Refrensi [] Imam Robandi, Modern Power System Control, Penerbit ANDI, Yogyakarta, 009 [] Djiteng Marsudi, Operasi sistem tenaga listrik,006, Graha lmu, Yogyakarta. ISBN [3] R.J. Abraham, D. Das, A. Patra, Effect of TCPS on oscillation in tie-power and frequencies in an interconected hydrothermal power system, EIT Gener. Transm., Vol., No. 4, Jully 007. [4] Imam Robandi,"Desain Sistem Tenaga Modern", Penerbit ANDI, Yogyakarta, 006. [5] Hadi Saadat,"Power System Analysis",Mc Graw Hill, Singapore, 004. [6] Gyugyi, L., Dynamic compensation of ac transmission line by solid-state synchronous voltage sources, IEEE Trans. PD., Vol. 9, No. pp. 994, 904-9

37 Refrensi [7] M. A. Abido, " Thyristor Controlle Phase Shiter Based Stabilizer Design Using Simulated Annealing Algorithm", IEEE, 009. [8] Mochamad Avid Fassamsi, Optimal Tuning PID Superconducting Magnetic Energy Storage (SMES) Menggunakan Imperialist Competitive Algorithm (ICA) Untuk Meredam Osilasi Daya Pada Sistem Kelistrikan Jawa Bali 500 kv, Tugas Akhir, Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia 00 [9] Joel H. Van Sickel, Kwang Y. Lee, and Jin S. Heo, Differential Evolution and its Applications to Power Plant Control, IEEE [0] Millie Pant, Musrrat Ali, and Ajith Abraham, Mixed Mutation Strategy Embedded Differential Evolution, IEEE, 009 [] G. Jeyakumar and C. Shunmuga Velayutham, A Comparative Performance Analysis of Differential Evolution and Dynamic Differential Evolution Variants, IEEE,009 [] Kenneth V.Price, Rainer M.Storn,"Differential Evolution A Practical Approach to Global Optimization", Springer, Jerman, 005.

38 TERIMA KASIH