Optimasi PID Controller pada Wind-Turbine Berbasis Ant Colony Optimization dan Firefly Algorithm
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Proporsional Integrator Diferensial (PID) controller digunakan untuk mengontrol Permanent Magnet Synchronous Generator (PMSG). Pitch variable-speed wind turbine telah berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir. Saat kecepatan angin rendah di bawah nilai rata-rata, pengatur kecepatan harus dapat mengatur kecepatan rotor secara terusmenerus untuk mempertahankan kecepatan pada sebuah level. sehingga dapat memberikan koefisien daya maksimum, efisiensi turbin akan meningkat. Pitch angle control adalah salah satu
cara untuk menyesuaikan torsi aerodinamik pada turbin angin. Pengaturan pitch angle diperlukan dalam kondisi kecepatan angin diatas batas yang diinginkan. Perubahan kecil pada pitch angle dapat mempengaruhi output daya. Penggunaan kecerdasan buatan sering digunakan untuk optimasi tenaga listrik, optimasi system kontrol, maupun optimasi lainnya. Diantara kecerdasan buatan itu adalah Firefly Algorithm (FA) dan Ant Colony Optimization (ACO). Penelitian ini membandingkan beberapa metode, yaitu tanpa control, Kontrol PID, PID-FA, dan PIDACO. Hasil penelitian menunjukkan bahwa; rata-rata daya aktif paling kecil dan tidak stabil pada model tanpa kontrol = 0,3305 Watt dengan 10/ms, dan yang paling besar adalah model PIDACO dengan daya aktif = 2,624 Watt dengan frekuensi sebesar 180/ms. Model PID-ACO adalah model terbaik pada penelitian ini dan dapat diusulkan dapat diterapkan pada sistem yang lebih tinggi.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
References
S. Li, T. A. Haskew, R. P. Swatloski, and W. Gathings,“Optimal and direct-current vector control of direct-driven PMSG wind turbines,” IEEE Trans. Power Electron., vol. 27, no. 5, pp. 2335–2337, 2012.
M. B. MIDA and S. A., “Pitch Angle Control for Variable Speed Wind Turbines,” J. Renew. Energy Sustain. Dev., pp. 81–88, 2015.
M. R. Djalal, A. Imran, M. Ali, and H. Setiadi, “ModifikasiDesain PID Controller Pada Permanent Magnet Synchronous Motor Dengan Flower Pollination Algorithm,”J. Tek. Elektro-ITP, vol. 6, no. 2, pp. 163–169, 2017.
M. Ali, Soedibyo, and I. Robandi, “Desain Pitch Angle Controller Turbin Angin Dengan Permanent Magnetic Synchronous Generator (PMSG) Menggunakan Imperialist Competitive Algorithm (ICA),” in SENTIA-2015, Polinema, Malang, 2015, pp. B128–B131.
H. Kusuma, M. Ali, and N. Sutantra, “The comparison of optimization for active steering control on vehicle using PID controller based on artificial intelligence techniques,” in Proceedings - 2016 IEEE- International Seminar on Application of Technology for Information and Communication, ISEMANTIC 2016, 2017.
M. Ali and I. Robandi, “Desain Pitch Angle Controller Turbin Angin Dengan Permanent Magnetic Synchronous Generator (PMSG) Menggunakan Imperialist Competitive Algorithm (ICA),” Pros. SENTIA 2015 – Politek. Negeri Malang, vol. 7, no. 1, pp. 2085–2347, 2015.
T. Siswanto, D. H. Kusuma, and A. Raikhani, “Desain Optimal Load Frequency Control ( Lfc ) Pada Sistem Pembangkit Listrik Tenaga Mikrohidro ( Pltmh ) Menggunakan Metode Particle Swarm Optimization ( Pso ) B-35 B-36,” Pros. SENTIA 2016 – Politek. Negeri Malang, vol. 8, pp. 35–39, 2016.
Muhlasin and M. Ali, “Auto-Tuning Method For Designing Matlab Dc Motor Speed Control With PID (Proportional Integral Derivative),” ADRI Int. J. Sci. Eng. Technol., vol. 1, no. 1, pp. 5–8, 2017.
M. N. Masrukhan, M. P. Mulyo, D. Ajiatmo, and M. Ali, “Optimasi Kecepatan Motor DC Menggunakan Pid Dengan Tuning Ant Colony Optimization (ACO) Controller,” in SENTIA-2016, Polinema, Malang, 2016, pp. B49–B52.
M. Ali, I. Umami, and H. Sopian, “Optimisasi Steering Control Mobil Listrik Auto-Pilot Menggunakan Metode Ant Colony Optimization (ACO),” J. Intake, vol. 6, no. 1, pp. 34–50, 2015.
M. Dorigo, M. Birattari, and T. Stutzle, “Ant colony optimization,” IEEE Comput. Intell. Mag., vol. 1, no. 4, pp. 28–39, 2006.
M. Ali and A. Suhadak, “Optimisasi Steering Control Mobil Listrik Auto-Pilot Menggunakan Metode Firefly Algorithm (FA),” in Semnasinotek 2017, UN PGRI, Kediri, 2017, pp. 61–68.
H. Nurohmah, A. Raikhani, and M. ALI, “Rekonfigurasi Jaringan Distribusi Radial Menggunakan Modified Firefly Algorithms (MFA) Pada Penyulang Tanjung Rayon Jombang,” J. JEEEU, vol. 1, no. 2, pp. 13–16, 2017.
M. Arrohman, R. Fajardika, Muhlasin, and M. Ali, “Optimasi Frekuensi Kontrol pada Sistem Hybrid Wind- Diesel Menggunakan PID Kontroler Berbasis ACO dan MFA,” in SAINTEK II-2017, UB, Malang, 2017, pp. 124– 127.
Budiman, M. Ali, and M. R. Djalal, “Kontrol Motor Sinkron Permanen Magnet Menggunakan Algoritma Firefly,” in SEMANTIKOM 2017, Universitas Madura, 2017, pp. 9–16.
M. Ali, “Kontrol Kecepatan Motor DC Menggunakan PID Kontroler Yang Ditunning Dengan Firefly Algorithm,” J. Intake, vol. 3, no. 2, pp. 1–10, 2012.
H. Nurohmah, M. Ali, and M. R. B. Djalal, “Desain Frekuensi Kontrol pada Hibrid Wind-Diesel Dengan PID– Imperialist Competitive Algorithm (ICA),” J. Intake, vol. 6, no. 2, pp. 35–42, 2015.
Y. G. Hartlambang, H. Nurohmah, and M. Ali, “Optimasi Kecepatan Motor DC Menggunakan Algoritma Kelelawar (Bat Algorithm),” in SEMANTIKOM 2017, Universitas Madura, 2017, pp. 1–8.
M. Ali and H. Nurohmah, “The ACO-ANFIS Hybrid Method used for LFC Optimization in Wind – Diesel Hybrid Power System,” in Seminar Nasional Teknik Elektro (FORTEI 2017), 2017, pp. 225–229.
X. S. Yang, “Firefly Algorithm,” Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms, pp. 79–90, 2007.