OPTIMALISASI KUALITAS DAYA LISTRIK MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN) BERDASARKAN TOTAL HARMONIC DISTORTION

Abstract

Distorsi harmonisa merupakan salah satu tantangan utama kualitas daya pada sistem propulsi kereta listrik, yang terutama disebabkan oleh luasnya penggunaan inverter sumber tegangan. Kehadiran harmonisa ini diketahui dapat menurunkan efisiensi sistem secara keseluruhan serta menimbulkan risiko gangguan peralatan pada Point of Common Coupling (PCC). Penelitian ini mengatasi permasalahan tersebut dengan menerapkan Dynamic Voltage Restorer yang dilengkapi sistem kendali berbasis artificial neural network. Artificial neural network dilatih untuk mengenali pola kesalahan yang disebabkan oleh harmonisa serta menghasilkan sinyal kendali yang cepat dan adaptif guna mereduksi gangguan nonlinier secara real time. Model sistem dikembangkan dan diuji menggunakan simulasi MATLAB/Simulink pada dua skenario operasi, yaitu tanpa kendali dan dengan kendali berbasis artificial neural network. Pada kondisi tanpa kendali, nilai total harmonic distortion yang terukur adalah 38,30% pada fasa R, 38,51% pada fasa S, dan 38,30% pada fasa T. Setelah kendali artificial neural network diterapkan, nilai tersebut berhasil ditekan menjadi 2,00%, 2,14%, dan 2,06% pada masing-masing fasa. Hasil penelitian menunjukkan penurunan harmonisa lebih dari 36% pada ketiga fasa. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa sistem kendali berbasis artificial neural network yang terintegrasi dengan Dynamic Voltage Restorer secara signifikan meningkatkan kualitas bentuk gelombang tegangan, sehingga meningkatkan keandalan dan kinerja sistem propulsi kereta listrik.