Perancangan Pengontrol Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan untuk Pengendalian Laju Putaran Turbin pada PT.Indonesia Power UBP Saguling
Reza Fairuz Zamani Teknik Fisika, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Bandung

## Abstrak
Kondisi pada Unit Pembangkit I PT. Indonesia Power UBP Saguling menunjukan adanya lonjakan dan kesalahan saat tunak saat startup . Kinerja pengontrol kecepatan putaran turbin PLTA yang baik pada kondisi startup sangat dibutuhkan untuk mencegah terjadinya kerusakan sistem. Kerusakan sistem dapat  diakibatkan  oleh  perbedaan  frekuensi  antara  sistem  jika  dikoneksikan  dengan  jaringan transmisi.  Perancangan  pengontrol  yang  baik  akan  semakin  sulit  dengan  sistem  yang  semakin kompleks.  Penggunaan  algoritma  cerdas  menjadi  alternatif  solusi,  salah  satunya  adalah  dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). JST telah dikenal mempunyai kemampuan memperbaiki diri  melalui  pembelajaran.  Memanfaatkan  karakteristik  tersebut,  pada  penelitian  ini  dirancang pengontrol  berbasis  JST.  Parameter  pengontrol  JST  yaitu  bobot-bobotmya  secara  otomatis diperbaharui untuk mencapai kinerja yang baik. Untuk menilai kinerja sistem, dilakukan perbandingan nilai lonjakan dan kesalahan saat lunak, dan waktu tunak. Dari hasil simulasi dapat dilihat pengontrol JST  mampu  menghilangkan  nilai  lonjakan  kesalahan  saat  tunak,  serta  memiliki  nilai  waktu  tunak sebesar 54.2 detik.
Kata kunci: jaringan syaraf tiruan, turbin.

## Abstract
Spike and error at startup stage occurred at Power plant unit at PT. Indonesia Power UBP. In order to prevent system malfunction, control system performance is an important part in controlling rotation velocity of the turbine. System malfunction caused by different frequency of system and transmission network. A good control design is harder to obtain as the complexity of the system increases. Smart algorithm such as artificial neural network (ANN) become a solution. As the smart algorithm, ANN performed learning parameter algorithm. To evaluate system performance, ANN comparing spike value and error at steady condition and steady time. As a result, ANN recovered error spike value at steady condition and obtained steady time at 54.2 Second.

## Keyword: artificial neural network, turbine

## 1 Pendahuluan
PT. Indonesia Power selaku operator pembangkitan listrik untuk wilayah Jawa-Bali, memiliki sejumlah  unit  bisnis  PLTA  yang  berperan  sebagai  pemasok  utama  dalam  menjaga ketersediaan  listrik.  Salah  satu  unit  bisnis  PLTA  yang  dimiliki  oleh  PT.  Indonesia  Power adalah Unit Bisnis  Pembangkitan (UBP)  Saguling dengan kapasitas pembangkitan sebesar 797.36 MW.
Untuk kondisi operasional,  PLTA beroperasi berdasarkan permintaan kebutuhan daya  yang diperoleh  dari  PT.  PLN  P3B  (Penyaluran  dan  Pusat  Pengaturan  Beban).  Oleh  karena  itu, salah  satu  keunggulan  dari  PLTA  dibanding  pengontrol  lain  adalah  kemampuannya  untuk berada  dalam  keadaan  siap  beroperasi  ( startup )  dalam  waktu  yang  singkat  (orde  menit). Selain fungsi utamanya  sebagai penghasil daya, unit, ini juga berkontribusi dalam menjaga kestabilan frekuensi jaringan.
Agar  dapat mentransimisikan tegangan ke dalam transmisi, PLTA harus memiliki frekuensi sistem yang besarnya sama dengan frekuensi jaringan. Proses pengaturan untuk mencapai nilai  frekuensi  yang  bersesuaian  dengan  frekuensi  jaringan,  pada  PLTA  Saguling  masih dilakukan secara manual.
Pengontrolan  manual  sangat  bergantung  pada  ketelitian  dan  kecermatan  operator  dalam memonitoring  pengontrol,  dengan  begitu  memungkinkan  terjadinya  berbagai  kesalahan serta ketidakakuratan pengontrolan. Hal ini ditunjukkan dengan masih terjadin ya lonjakan maksimum dan kesalahan saat tunak pada laju putaran turbin.

## 2 Sistem Pembangkit Listrik Tenaga Air PT. Indonesia Power UBP Saguling

## 2.1 Prinsip Kerja PLTA

## Gambar 1 Skema PLTA
Air  ditampung  di  bendungan  yang  menyebabkan  air  memiliki  energi  potensial  yang besarmya tergantung dari kapasitas bendungan  penampung air dan ketinggian permukaan air.  Semakin  banyak  air  yang  bisa  ditampung  (dalam  arti  tinggi  permukaan  air),  semakin besar pula energi potensial yang dapat dihasilkan.
Dari waduk, air dialirkan melalui pintu pengambil air atau saringan [1], yang pengaturannya dilakukan lewat pusat pengendali bendungan [2], selanjutnya masuk ke dalam terowongan tekan  [3].  Sebelum  memasuki  pipa  pesat  [4],  air  itu  harus  melewati  tangki  pendatar  [5] yang  berfungsi  untuk  mengamankan  pipa  pesat,  apabila  terjadi  tekanan mendadak/tekanan  kejut  saat  katup  utama  [8]  tertutup/ditutup  seketika,  pipa  pesat  ini memungkinkan  adanya  konversi  energi  dari  energi  potensial  ke  energi  kinetik.  Setelah katup  utama  [8]  dibuka,  aliran  air  memasuki  rumah  keong  [6].  Aliran  air  lepas  [9],  dan selanjutnya dibuang ke saluran pembuangan [10].  Poros  turbin  yang berputar tadi dikopel dengan poros  generator [11]. Oleh trafo utama [12], tegangan listrik itu dinaikkan dari 16.5 kV  menjadi  500  kV.  Kemudian  aliran  listrik  bertegangan  tinggi  itu  dikirim  ke  gardu  induk melalui serandang

## 2.2 Prinsip Pengontrolan Pembangkit Listrik Tenaga Air
Sistem  kontrol  PLTA  Saguling  dibagi  dalam  dua  tahap,  tahap  pertama  yaitu  pengontrolan pada kondisi start-up dan tahap berikutnya adalah pengontrolan saat sistem tersinkronisasi dengan jaringan.
Pada  saat startup ,  pengontrolan  ditunjukkan  untuk  menjaga  putaran  turbin  pada  putaran nominalnya  yaitu  sebesar  333  putaran  per  menit.  Putaran  turbin  sebesar  tersebut menghasilkan  frekuensi  sistem  mencapai  nilai  sebesar  50  Hz.  Setelah  sistem  mencapai nilai  frekuensi  tersebut,  sistem  telah  siap  untuk  dilakukan  pembebanan  (siap tersinkronisasi  dengan  jaringan).  Pada  gambar  2  mengilustrasikan  sistem  pengontrolan pada UBP Saguling pada saat startup .
Gambar 2 Diagram  blok sistem  kontrol UBP Saguling
Setelah  terhubung  dengan  jaringan  transmisi,  adanya  pemakaian  daya  listrik  oleh konsumen  mengakibatkan  terjadinya  perubahan  beban  pada  jaringan.  Kejadian  ini berpengaruh  terhadap  perubahan  f rekuensi  sistem  jala-jala  listrik.  Untuk  mengatasi masalah  tersebut,  PT.  PLN  P3B  selaku  otoritas  yang  mengatur  distirbusi  pasokan  listrik, mengirim  informasi  besar  daya  yang  harus  dibangkitkan  oleh  tiap  pembangkit.  Dengan adanya target daya baru tersebut, tiap pembangkit akan melakukan penyesuaian terhadap besar  daya  yang  diminta.  Disamping  itu  pembangkit  juga  harus  menjaga  frekuensi  yang dihasilkan tetap pada kisaran 50  Hz. Besarnya daya dan frekuensi  yang dihasilkan sistem pembangkit sendiri dipengaruhi oleh seberapa besar bukaan Guide Vane . Dengan demikian proses pengontrolan yang terjadi merupakan perlakuan aksi untuk buka-tutup Guide Vane . Untuk PLTA, besar beban yang harus dibangkitkan memiliki porsi  yang lebih besar, karena PLTA memiliki respon sistem yang lebih cepat bila dibandingkan dengan pembangkit lain.

## 3 Teori Dasar

## 3.1 Jaringan Syaraf Tiruan Adaline
Sistem Jaringan  Syaraf Tiruan (JST) merupakan suatu sistem yan g memodelkan  cara kerja jaringan  syaraf  manusia  sebagai  suatu  sistem  dinamik  nonlinier  kontinu  yang  diharapkan dapat  meniru  mekanisme  otak  dan  menimbulkan  perilaku  cerdas.  Jaringan  ini  terdiri  dari banyak  simpul  ( node )  pemroses  yang  dianalogikan  dengan  neu ron  pada  otak.  Proses matematis  yang  ada  dalam  jaringan  ini  juga  merupakan  pendekatan  pada  cara  kerja  otak dan  memiliki  kemampuan  belajar  dari  pengalaman.  JST  Adaline  merupakan  salah  satu struktur  JST  yang  memiliki  fungsi  aktivitasi  berupa  fungsi  identitas .  Fungsi  kriteria  JST Adaline merupakan fungsi kesalahan kuadrat terkecil atau Least of Squarred Error (LSE).

## Gambar 3 JST Adaline
Parameter-parameter  pada  simpul  adaptif  akan  terus  diperbaharui  dengan  menggunakan suatu  aturan  pembekalan.  Pembelajaran  parameter-parameter  yang  ada  di  dalam  simpul - simpul  inilah  yang  akan  mempengaruhi  kinerja  dari  JST  Adaline.  Sistem  yang  dilakukan identifikasi diasumsikan orde satu dengan waktu tunda. Berdasarkan apriori knowledge ini maka  dapat  dibentuk  struktur  JST  Adaline  untuk  identifikasi,  seperti  diperlihatkan  pada Gambar 4.
Gambar 4 Struktur JST untuk identifikasi turbin unit satu
Model yang didapatkan berdasarkan fungsi alih, sesuai dengan persamaan (1).
(1)

## 4 Simulasi dan Analisis

## 4.1 Identifikasi Sistem
Identifikasi  akan  dilakukan  secara offline dengan  menggunakan  data  yang  telah  diakusisi sebelumnya.  Telah  diakusisi  2250  data  masukan  dan  keluaran  saat  PLTA  Saguling beroperasi sedang beroperasi. Waktu cacah pengambilan data adalah 0.1 detik.
Proses  identifikasi  dilakukan  dengan  menggunakan  JST.  Sistem  diasumsikan  orde  satu, dan  dengan  waktu  tunda  sebesar  empat  detik.  Berdasarkan apriori  knowledge ini  maka dapat dibentuk struktur JST untuk identifikasi, yang ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5 Grafik hasil pembelajaran model NNARX kontrol turbin
Gambar 6 Grafik hasil validasi model NNARX kontrol turbin
Hasil proses identifikasi sistem dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1 Hasil Pemodelan Putaran
Parameter Model Putaran Turbin NNARX Jumlah Data Pembelajaran 1100 Jumlah Data Validasi Model 2250 Laju Pembelajaran 10.5 x 10 -7 Epoch Pembelajaran 1500 RMSE Pembelajaran 0.52% RMSE Validasi 0.21%

## 4.2 Sistem Kontrol
Gambar 7 Aksi sinyal kontrol JST vs Aksi sinyal kontrol manual
Gambar 8 Respon sinyal kontrol JST vs Respon sinyal kontrol manual

## Gambar 9 Grafik kesalahan

## 5 Kesimpulan
Dari pengujian yang dilakukan pada penelitian ini, dapat disimpulkan:
1. Telah  dihasilkan  model  untuk  sistem  turbin  dengan  satu  masukan  yaitu  bukaan Guide  Vane  dan  satu  keluaran  yaitu  putaran  turbin.  Hal  ini  ditunjukkan  dengan model persamaan fungsi alih berikut seperti pada persamaan (1)
2. Nilai RMSE  pemodelan berbasis JST Adaline yang  dikembangkan  dalam penelitian ini sebesar 0.26%.
3. Pengontrol JST Adaline mampu menghilangkan  lonjakan maksimum dan kesalahan saat tunak dari laju putaran turbin.

## 6 Daftar Pustaka
[1] Arismunandar, W. 2004. Penggerak Mula Turbin . Bandung: Penerbit ITB.
[2] Anonymous.  (2009).  Deskripsi  Indonesia  Power  UBP  Saguling.  (Online).  Tersedia: http://www.indonesiapower.co.id [Februari, 2009]
[3] Zuhal. 1991. Dasar Tenaga Listrik . Bandung: Penerbit ITB.
[4] Soderstrom, Torsten dan Stoica, Peter. 1989. System Identification . Marylands Avenue: Prentice Hall International (UK) Ltd.
[5] Sontag,  E.  D.  1993. Some  Topics  in  Neural  Networks  and  Control,  Report  Number LS93-02 .
[6] Department of Mathematics : Rutgers University, New Burnswick,
[7] Anonymous,  ADALINE  (Jaringan  Syaraf  Tiruan),  Departemen  Teknik  Elektro,  Institut Teknologi Bandung, Bandung, 2005
[8] Kung,  Y.S.  1993. Digital  Neural  Networks .  New  Jersey:  Prentice-Hall  International Editions
[9] Norgaard,  M.  O.,Ravn,  N.K.,  Poulsen  dan  Hansen,  L.K..  2000.  Neural  Networks  for Modelling and Control of Dynamic Sistem. London: Springer-Verlag
[10] Ogata, K. 2002. Modern Control Engineering 4th edition . New Jersey: Prentice -Hall.