ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638

## Pemodelan Active Front End Converter (AFE)
Tiga-Fasa Tiga-Kaki menggunakan Kendali Model Predictive Control (MPC)
ORYZA SATIVA, ASEP ANDANG * , ABDUL CHOBIR
Jurusan Teknik Elektro, Universitas Siliwangi, Indonesia Email: orizazasativa10@gmail.com; *andhangs@unsil.ac.id
Received 2 Desember 2022 | Revised 3 Januari 2023 | Accepted 6 Januari 2023

## ABSTRAK
Penelitian  ini  membahas  Active  Front  End  Converter  (AFE)  tiga-fasa  tiga-kaki menggunakan  kendali  Model  Predictive  Control  (MPC)  pada  pensakelaran converter yang dapat mengurangi nilai harmonisa dan memperbaiki faktor daya pada  jaringan. Kendali MPC digunakan  untuk  melakukan prediksi  tegangan  dan arus AFE dengan cara memasukkan vektor tegangan yang dihasilkan oleh sakelar konverter ke dalam model state-space diskrit dan dievaluasi menggunakan cost function. Simulasi model dilakukan pada beberapa kondisi, yaitu simulasi beban resistif, beban induktif, beban kapasitif, beban nonlinear, dan variable frequency drive (VFD) dengan motor induksi. Simulasi beban resistif, THDv dan THDi secara berurutan nilai rata-ratanya sebesar 0.02% dan 0.45%, beban induktif, 0.01% dan 1.92%, beban kapasitif, 0.01% dan 1.92%, beban nonlinear, 0.03% dan 1.23%, dan  beban  VFD  dengan  motor  induksi  sebesar 0.04%  dan  1.18%.  Faktor  daya pada simulasi beban bervariasi menghasilkan unity. Dari hasil simulasi didapatkan kesimpulan kendali MPC pada AFE mampu meningkatkan kualitas daya listrik.
Kata kunci : Harmonisa, Faktor Daya, AFE, MPC, Model Vektor Ruang

## ABSTRACT
This  study  discusses  a  three-phase  three-leg  Active  Front  End  Converter  (AFE) using Model Predictive Control (MPC) which controls converter switching to reduce harmonic values and improve the power factor on the network. MPC is used to predict the AFE voltage and current by entering the voltage vector generated by the converter switch into a discrete state-space model and evaluated using a cost function. The simulations of the model have been done under several conditions, resistive  loads,  inductive  loads,  capacitive  loads,  nonlinear  loads,  and  variable frequency drive (VFD) with an induction motor. Resistive load simulations, THDv and THDi respectively, the average values are 0.02% and 0.45%, inductive load, 0.01% and 1.92%, capacitive load, 0.01% and 1.92%, nonlinear load, 0.03% and 1.23%, and load VFD with induction motor is 0.04% and 1.18%. The power factor in the varying load simulation results is unity. From the simulation results, it can be concluded that MPC control on AFE can improve electrical power quality.
Keywords : Harmonics, Power Factor, AFE, MPC, Space Vector Model

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  konverter  daya  listrik  yang  sering  digunakan  adalah rectifier  atau  penyearah, penyearah ini berfungsi untuk mengubah gelombang AC menjadi DC. Rectifier konvensional menggunakan dioda sebagai komponen utama penyusunnya. Namun, rectifier tersebut masih memiliki  beberapa  kekurangan,  seperti  harmonisa  pada  sistem,  dan  faktor  daya  pada  catu daya sumber kurang baik (Blaabjerg, 2018)(Qiu, dkk, 2020).
Kekurangan rectifier konvensional  tersebut dapat diatasi dengan mengganti komponen dioda dengan semikonduktor aktif. Salah satu komponen semikonduktor tersebut adalah Integrated Gate  Bipolar  Transistor (IGBT),  dan rangkaian ini disebut  Active Front End  (AFE) (Davari, dkk, 2018) .
Penggunaan  IGBT  sebagai  penyusun  AFE  karena  IGBT  mampu  mengatasi  beberapa kekurangan  pada rectifier  konvensional  yang  masih  menggunakan  dioda.  Kelebihan  IGBT antara lain dapat memperbaiki faktor daya ( power factor correction), mengurangi harmonisa, dan dapat mengalirkan daya listrik pada dua arah ( bidirectional power flow) (Chimonyo, dkk, 2018) (Cortés, dkk, 2008) .
Konverter  pada  suatu  sistem  biasanya  menggunakan  pengendalian  tertentu  untuk menghasilkan keluaran yang diinginkan (Song, dkk, 2016) . Salah satu metode pengendalian yang cukup populer pada pengendalian konverter modern adalah model predictive control atau disingkat MPC (Islam, 2019) (Karamanakos, dkk, 2013) (Lee, 2011) (Vazquez, dkk, 2017) .
Keunggulan dari metode kendali MPC antara lain, konsep yang mudah dipahami, implementasi yang sederhana, dan  respon  dinamis  yang  cepat (Revuelta, dkk, 2015) .  Sehingga, MPC cocok diterapkan pada konverter daya karena efisiensi sistem dan kualitas keluaran lebih baik (Rashid, 2014) . Kendali MPC ini mulai diterapkan dalam filter daya hybrid (Andang, dkk., 2022) (Antoniewicz & Rafal, 2017) inverter (Andang, dkk., 2022) (Mohamed, dkk.,
2019) , dan konverter DC (Dehghanzadeh, dkk, 2018) (Zhou, dkk, 2020) .
Penelitian ini menjelaskan tentang bagaimana konverter AFE dengan menggunakan kendali MPC dapat menghasilkan nilai keluaran yang diinginkan, seperti nilai harmonisa pada bagian jaringan menjadi lebih kecil, nilai faktor daya yang mendekati 1 atau unity dan gelombang keluaran yang memiliki sedikit noise atau gangguan (Singh, dkk, 2008) .

## 2. METODE
2.1 Space Vector Model Konverter Active  Front  End  adalah  penyearah  aktif  yang  dikendalikan  sepenuhnya  dengan transistor daya IGBT dan terhubung ke tegangan catu daya tiga fasa. Arus dan tegangan yang menuju sumber atau sebaliknya harus melalui filter RL yang terdiri dari resistor R s , dan induktor L s . Persamaan untuk rangkaian pada Gambar 1, dapat ditulis dalam bentuk space vector pada Persamaan (1), (2) dan (3)
𝑣 = 𝐿 + 𝑅 𝑖 + 𝑣 − 𝑣 (1)
𝑣 = 𝐿 + 𝑅 𝑖 + 𝑣 − 𝑣 (2) 𝑣 = 𝐿 + 𝑅 𝑖 + 𝑣 − 𝑣
(3)
Tegangan AFE, V afe , ditentukan oleh keadaan pensakelaran konverter dan tegangan DC link, yang dapat dinyatakan dengan Persamaan (4)(5) dan (6):
𝑣 =   𝑉  . 𝑆
(4)
𝑣 =   𝑉  . 𝑆 (5)
𝑣 =   𝑉  . 𝑆 (6)
Dimana, V dc adalah tegangan DC link dan S afe (S a , S b , dan S c ) adalah vektor pensakelaran tiap fasa dari konverter AFE.
Rangkaian konverter AFE sistem hanya memiliki tiga kawat dan tidak memiliki kawat netral. Hal ini mempermudah proses kalkulasi untuk mendapatkan nilai tegangan AFE, seperti pada Persamaan (7) berikut.
𝑣 𝑣 𝑣 = 𝑣 𝑆 − 𝑆 𝑆 − 𝑆 𝑆 − 𝑆
(7)
Dimana, v an , v bn , dan v cn adalah tegangan terminal AFE dan S n adalah sakelar yang terdapat pada kawat netral, yang bernilai “0”.
Merujuk pada penjabaran space vector rangkaian AFE dan matriks tegangan terminal pada sisi AFE  diatas,  maka  dapat  disimpulkan  persamaan  tegangan  terminal  AFE    secara  menjadi Persamaan (8)
𝑣 𝑣 𝑣 = ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ − − − − − − ⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤ 𝑆 𝑆 𝑆 [𝑣 ] (8)
Persamaan (1), (2) dan (3) ditulis ulang sehingga didapatkan Persamaan (9) dan (10)
𝐿 = 𝑣 − 𝑣 − 𝑅 𝑖 (9)
= − 𝑖 + 𝑣 − 𝑣 (10)
Dimana,  i s adalah  vektor  arus  input,  v s adalah  tegangan  saluran  suplai,  dan  v afe adalah tegangan yang dihasilkan oleh konverter.
Untuk  menghilangkan  derivatif  yang  menempel  pada  i s ,  maka  persamaan  di  atas  harus dikalikan  dengan  T s ( time  sampling).  Sehingga,  model  matematika  konverter  menjadi persamaan diskrit, seperti pada Persamaan (11).
𝑖 = − 𝑖 + 𝑣 − 𝑣 (11)

## Gambar 1. Rangkaian Sistem AFE

## 2.2 Switching State
Sinyal pensakelaran S1, S3, S5, dan S2, S4, S6 beroperasi secara berlawanan. Jika S1 dalam keadaan hidup ( switching state = 1), maka S2 harus dalam keadaan mati (switching state = 0). Karena jika S1 dan S2 keduanya hidup maka akan mengakibatkan short circuit, sedangkan jika keduanya mati maka tidak menghantarkan arus beban baik dari titik P maupun ke titik N. Adapun hubungan pensaklaran dengan vektor tegangan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Kombinasi Pensakelaran Konverter AFE
Sa Sb Sc Vektor Tegangan 0 0 0 𝑉 = 0 1 0 0 𝑉 = 2 3 𝑉
1 1 0 𝑉 = 1 3 𝑉 + 𝑗 √3 3 𝑉
0 1 0 𝑉 = − 1 3 𝑉 + 𝑗 √3 3 𝑉
0 1 1 𝑉 = − 2 3 𝑉
0 0 1
𝑉 = − 1 3 𝑉 − 𝑗 √3 3 𝑉
1
0 1 𝑉 = 1 3 𝑉 − 𝑗 √3 3 𝑉 1 1 1 𝑉 = 0
Sa, Sb, dan Sc merupakan kondisi pensakelaran konverter AFE untuk setiap fasanya. Sa terdiri dari S1 dan S2, Sb terdiri dari S3 dan S4, dan Sc terdiri dari S5 dan S6. Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, apabila sakelar pada suatu fasa harus bekerja secara berlawanan atau komplementer. Kondisi pensakelaran bernilai “0” apabila S1, S3, S5 “off” dan S2, S4, S6 “on”. Sedangkan sebaliknya, kondisi pensakelaran bernilai “1” apabila S1, S3, S5 “on” dan S2, S4, S6 “off”.
V s

## Pemodelan Active Front End Converter (AFE) Tiga-Fasa Tiga-Kaki Menggunakan

## 2.3 Model Predictive Control (MPC)
Melihat dari rumus state space Persamaan (1),(2) dan (3), Model dinamis dari arus konverter yang didapatkan dari persamaan tersebut menjadi Persamaan (12):
𝒅 𝒅𝒕 𝒊 𝒔𝒂 𝒊 𝒔𝒃 𝒊 𝒔𝒄 = −𝑳 𝒆𝒒 𝟏 𝑹 𝒆𝒒 𝒊 𝒔𝒂 𝒊 𝒔𝒃 𝒊 𝒔𝒄 + 𝑳 𝒆𝒒 𝟏 𝒗 𝒔𝒂 𝒗 𝒔𝒃 𝒗 𝒔𝒄 − 𝑳 𝒆𝒒 𝟏 𝒗 𝒂𝒏 𝒗 𝒃𝒏 𝒗 𝒄𝒏 (12)
dengan nilai R eq dan L eq bernilai sesuai Persamaan (13) :
𝑅 = 𝑅 0 0 0 𝑅 0 0 0 𝑅
(13)
𝑄 = 𝐿 0 0 0 𝐿 0 0 0 𝐿 (14)
Dimana, 𝐴 = dan 𝐵 = . Sehingga, apabila diubah kedalam bentuk nilai  dan  secara berurutan menjadi, 𝛷 = 1 − 𝐴𝑇 dan Γ = B𝑇 . Rumus arus prediksi dapat ditulis dalam bentuk matriks menjadi seperti Persamaan (15).
𝑖 𝑖 𝑖 = 𝛷 𝑖 𝑖 𝑖 + Γ 𝑣 − 𝑣 𝑣 − 𝑣 𝑣 − 𝑣 (15)
Nilai cost function yang dikendalikan dalam penelitian ini adalah variabel daya listrik. Hal ini untuk  mencari error  antara  nilai  prediksi  terhadap  referensinya.  Berikut  Persamaan  (16) merupakan persamaan cost function AFE, g afe , dengan daya listrik sebagai parameternya :
𝑔 = |𝑄 ∗ − 𝑄 (𝑘 + 1)| +   |𝑃 ∗ − 𝑃 (𝑘 + 1)| (16)
Dengan, nilai 𝑄 (𝑘 + 1) adalah daya reaktif hasil prediksi, 𝑄 ∗ adalah daya reaktif referensi, 𝑃 (𝑘 + 1) adalah daya aktif hasil prediksi, dan 𝑃 ∗ adalah daya aktif referensi.

## 2.4 Cara Kerja Sistem
Diagram blok sistem pada Gambar 2, sumber tegangan tiga fasa ( grid) menyuplai tegangan v s(k) dan arus i s(k) menuju AFE. Kedua Komponen tersebut kemudian ditransformasi ke dalam sumbu  referensi α-β  atau  disebut  Clarke  Transformation  untuk  menjadi  inputan  bagi  blok predictive  model.  Setelah  ditransformasi,  komponen  referensi  v s(k) dan  i s(k) menjadi  variabel prediksi 𝑣 ( ) dan 𝑖 ( ) . Selanjutnya, kedua variabel prediksi tersebut dihitung daya aktif prediksi, 𝑷 𝒑 ( 𝒌 + 𝟏 ) dan daya reaktif prediksinya, 𝑸 𝒑 ( 𝒌 + 𝟏 ) untuk dikomparasi dengan nilai daya aktif referensi, 𝑷 𝒊𝒏∗ dan  daya  reaktif  referensi, 𝑸 𝒊𝒏∗ yang  sudah  ditentukan  sebelumnya.  Tahap perhitungan nilai selisih nilai referensi dan nilai hasil prediksi dilakukan pada blok cost function minimization  AFE, 𝒈𝒂𝒇𝒆 .  Pada  proses  ini,  kemudian  dicari  nilai  prediksi  yang  paling  kecil erornya sehingga nantinya diperoleh nilai yang tepat untuk pensaklaran (Sa, Sb, Sc) AFE.

## Gambar 2. Blok Diagram AFE dengan Kendali MPC
Keluaran  dari  AFE  menuju  blok DC  link.  Kapasitor  pada  blok  DC  link  digunakan  untuk memperhalus keluaran dari AFE, sekaligus sebagai penyimpan tegangan. Tegangan dc, 𝑽𝒅𝒄 dikurangi  dengan  tegangan  dc  referensi, 𝑽𝒅𝒄∗, dan  hasilnya  dikalkulasi  dengan  PI ( proportional Integral) untuk mendapatkan nilai daya aktif referensi, 𝑷 𝒅𝒄∗ . Nilai 𝑷 𝒅𝒄∗ tersebut kemudian dijumlahkan  dengan nilai daya aktif referensi beban 𝑷 𝒍𝒐𝒂𝒅∗ , sehingga menghasilkan nilai daya aktif referensi 𝑷𝒊𝒏∗ untuk diproses pada blok cost function minimization ( 𝒈 𝒂𝒇𝒆 ).

## Gambar 3. Rangkaian AFE pada Simulink
Pemodelan rangkaian AFE dengan beban RL pada Simulink ditunjukan pada Gambar 3. Bagian tegangan sumber tiga fasa diperlihatkan pada sisi paling kiri rangkaian. Selanjutnya, sebelum rangkaian utama AFE, dipasang filter pasif RL untuk menstabilkan mobilitas daya dua arah yang  dihasilkan  AFE  maupun  yang  menuju  AFE  yang  berasal  dari  bagian  sumber.  Bagian rangkaian utama AFE terdiri dari 6 komponen semikonduktor aktif (IGBT) yang berperilaku sebagai switching AFE. Sinyal pensakelaran diberikan melalui kaki IGBT bagian gate, dimana sumbernya  berasal  dari  hasil  keluaran  proses  kendali  MPC.  Daya  yang  mengalir  ke  bagian beban sebelumnya harus melalui kapasitor yang berperan sebagai DC Link sebelum menuju beban.

## Pemodelan Active Front End Converter (AFE) Tiga-Fasa Tiga-Kaki Menggunakan
Pengaturan sinyal yang masuk pada kaki gate IGBT mempengaruhi keluaran dari AFE. Hal ini membuat  proses  pengendalian  rangkaian  AFE  menjadi  bagian  penting  dari  sistem.  Proses pengendalian pensakelaran AFE kendali MPC ditunjukan pada Gambar 4.
Gambar 4. Blok Fungsi Kendali MPC pada Simulink
Penjelasan setiap alur proses kendali MPC yang terjadi di dalam blok fungsi kendali MPC pada Gambar 4, ditunjukan pada Gambar 5 berikut :
Gambar 5. Diagram Alir Kerja MPC pada Siste
1. Membuat  program  yang  berisi  nilai-nilai  parameter  sistem  pada  aplikasi  MATLAB. Kemudian,  menjalankan  parameter  program  tersebut  sehingga  nilai-nilai  parameter terlihat pada jendela “ Workspace”. Pada sisi Simulink, membuat pemodelan dengan merangkai blok fungsi yang dapat ditemukan pada library simulink. Setelah itu, proses kerja sistem seperti pada diagram alir algoritma MPC dibagian AFE dimulai.
2. Menentukan nilai arus i s (k), dan tegangan v s (k) yang didapat dari sistem. Nilai arus i s (k) dan v s (k) yang diperoleh dijadikan nilai input pada model prediksi.
3. Pada model prediksi, dilakukan proses inisialisasi nilai infinite cost function (𝑔 =  ∞) .
4. Kemudian, dilakukan proses iterasi pada setiap kombinasi pensakelaran k = 1:8 dalam satu periode time sampling T s.
5. Selanjutnya, menentukan nilai daya reaktif hasil prediksi 𝑄 (𝑘 + 1) dan daya aktif hasil prediksi 𝑃 (𝑘 + 1) .
6. Setelah itu, dilakukan evaluasi nilai cost function inverter, 𝑔 .
7. Apabila nilai cost function AFE, 𝑔 terkecil berada pada rentang iterasi k ≥ 8 maka nilai tersebut yang akan diambil sebagai nilai input proses pensakelaran. Jika tidak, maka akan kembali dilakukan proses iterasi (k = 1:8).
8. Setelah dilakukan kalkulasi dan nilai pensaklaran yang optimum (s a ,s b ,s c ) untuk AFE diperoleh,  Serangkaian  proses  diatas  dilakukan  terus  –  menerus  ( looping)  selama sistem dijalankan.

## 3. HASIL SIMULASI DAN ANALISIS

## 3.1 Hasil Simulasi dengan Beban Resistif
Hasil simulasi sistem dengan beban resistor sebesar 75Ω dan time sampling selama 0.3 detik dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Simulasi pada Beban Resistif
Hasil simulasi menunjukan nilai THDv tegangan AFE dengan beban resistif rata – rata sebesar ±91%, namun pada bagian sumber nilai THDv tegangan menjadi 0.02%, dan nilai THDi arus pada bagian AFE maupun sumber sama sebesar ±0.46%. Bagian DC link, tegangan DC yang dihasilkan untuk beban resistif, V dc , memiliki nilai yang terukur sebesar 384.7 V dengan nilai arus DC, I dc sebesar 5.127A. Gambar tegangan AFE hasil simulasi sistem dengan beban resistif dapat dilihat pada Gambar 6, dimana gelombang tegangan tiap fasa memiliki konduksi sudut sebesar 120 0 .
Pengukuran Beban Resistif Hasil Pengukuran Tegangan (rms) Arus (rms) THD (%) PF
Sumber Vsa 230.9 0.02 1 Vsb
230.9 0.02 Vsc 230.9 0.02 Isa 6.359 0.45 Isb 6.359 0.45 Isc 6.359 0.46 AFE Va 149.7 91.16 Vb 149.6 90.99 Vc 149.4 90.80 Ia 6.359 0.45 Ib 6.359 0.45 Ic 6.359 0.46

## Gambar 6. Gelombang Tegangan AFE dengan Beban Resistif
Gelombang keluaran bagian sumber menjadi salah satu variabel yang dikendalikan berbentuk sinusoidal  dan  memiliki  nilai  harmonisa  kecil.  Hal  ini  dikarenakan  kendali  MPC  berhasil mengendalikan keluaran dari pensakelaran AFE sehingga gelombang tegangan bagian sumber menjadi  sinusoidal. Gelombang tegangan keluaran sumber  berbentuk  sinusoidal  ditunjukan pada Gambar 7.

## Gambar 7. Gelombang Tegangan Sumber dengan Beban Resistif
Variabel  lain  yang  yang  dikendalikan  pada  penelitian  ini  adalah  faktor  daya  pada  bagian sumber. Gambar 8, memperlihatkan perbandingan hasil keluaran daya aktif prediksi P_pred, dan  daya  reaktif  prediksi  Q_pred.  Grafik  daya  hasi  prediksi  (P_pred  dan  Q_pred)  masing- masingnya terdiri dari nilai daya referensi (merah) dan nilai daya optimisasi (biru).
Gambar 8. Perbandingan Daya Referensi dan Daya Hasil Prediksi

## Pemodelan Active Front End Converter (AFE) Tiga-Fasa Tiga-Kaki menggunakan
Keluaran daya hasil prediksi, nilai eror rata–rata yang dihasilkan dari selisih antara nilai daya aktif referensi, Pref, dan nilai daya aktif hasil prediksi, Popt, sebesar 1.357%. Sedangkan pada prediksi nilai daya reaktif, Q_pred, nilai rata –rata dari selisih Qref dan  Qopt error sebesar 26.03VA.

## 3.2 Hasil Simulasi dengan Beban Induktif
Parameter nilai resistor sebesar 25Ω dan nilai induktor sebesar 1H. Dibawah ini hasil simulasi sistem dengan beban induktif sesuai dengan Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Simulasi pada Beban Induktif
Pengukuran Beban Induktif Hasil Pengukuran Tegangan (rms) Arus (rms) THD (%) PF
Sumber Vsa 230.9 0.01 0.99
Vsb 230.9 0.01 Vsc 230.9 0.01 Isa 7.354 1.92 Isb 7.358 1.90 Isc 7.354 1.92 AFE Va 101.3 43.79 Vb 101.2 43.86 Vc 101.2 43.69 Ia 7.354 1.92 Ib 7.358 1.90 Ic 7.354 1.92
Tegangan yang dihasilkan AFE dengan beban induktif berbentuk pulsa, dan arus berbentuk gelombang sinusoidal. Nilai THDv tegangan AFE rata-rata sebesar ± 44%, namun pada bagian sumber nilai THDv berkurang drastis menjadi 0.01%, dan nilai THDi arus pada bagian sumber maupun AFE sama yaitu sebesar ± 1.92%. Bagian DC link, tegangan DC yang dihasilkan, V dc , sebesar 215.8 V dc , dan arus DC, I dc sebesar 5.126 A. Daya hasil prediksi, nilai error rata – rata yang  dihasilkan  dari  selisih  antara  nilai  daya  aktif  referensi,  P ref ,  dan  nilai  daya  aktif  hasil prediksi, P opt , adalah sebesar 4.172%. Sedangkan pada prediksi nilai daya reaktif, Q _pred , nilai rata –rata dari selisih Q ref dan Q opt error sebesar 95.29VA.

## 3.3 Hasil Simulasi dengan Beban Kapasitif
Simulasi dengan beban kapasitif dengan resistor 25Ω, dan kapasitor 1F terdapat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Simulasi pada Beban Kapasitif
Pengukuran Beban Kapasitif Hasil Pengukuran Tegangan (rms) Arus (rms) THD (%) PF
Sumber Vsa 230.9 0.01 0.99
Vsb 230.9 0.01 Vsc 230.9 0.01 Isa 7.337 1.91 Isb 7.333 1.93 Isc 7.333 1.90 AFE Va 101.9 43.64 Vb 101.9 43.72 Vc 102 43.75 Ia 7.337 1.91 Ib 7.333 1.93 Ic 7.333 1.90

## Pemodelan Active Front End Converter (AFE) Tiga-Fasa Tiga-Kaki Menggunakan
Hasil simulasi beban kapasitif, nilai rms tegangan AFE ± 101V, dan nilai rms tegangan sumber sebesar 230.9V. Nilai rms arus AFE maupun arus sumber sama yaitu sebesar ±7.3A sehingga nilai THDi keduanya pun sama sebesar ±1.9%. Nilai THDv tegangan AFE yang terukur sebesar ±43.75%, dan THDv tegangan sumber menurun menjadi 0.01%. Tegangan DC pada DC link, V dc , sebesar 217.4V, dan arus DC, I dc , sebesar 8.595A. Daya hasil prediksi, nilai error rata – rata yang dihasilkan dari selisih antara nilai daya aktif referensi, P ref , dan nilai daya aktif hasil prediksi, P opt , adalah sebesar 4.675%. Sedangkan pada prediksi nilai daya reaktif, Q _pred , nilai rata –rata dari selisih Q ref dan Q opt error sebesar 108.5VA.

## 3.4 Hasil Simulasi dengan Beban Nonlinear
Simulasi  dengan  beban  nonlinear  dilakukan  dengan  memasangkan  inverter  pada  bagian keluaran  DC link.  Inverter  diberi  beban  RL  (R  =  25Ω  dan  L  =  1H),  dan  hasil  simulasinya terdapat pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Simulasi pada Beban Nonlinear
Pengukuran Beban Nonlinear Hasil Pengukuran Tegangan (rms) Arus (rms) THD (%) PF
Sumber Vsa 230.9 0.03 0.819 Vsb
230.9 0.03 Vsc 230.9 0.03 Isa 6.655 1.22 Isb 6.656 1.23 Isc 6.662 1.26 AFE Va 211.8 121.65 Vb 212.7 120.96 Vc 213 120.83 Ia 6.655 1.22 Ib 6.656 1.23 Ic 6.662 1.26
Hasil  simulasi  menunjukan  bila  nilai  rms  tegangan  AFE  sebesar  ±213V,  dan  rms  tegangan sumber sebesar 230.9V. Nilai arus rms AFE dan arus sumber sama yaitu sebesar ±6.6A dengan nilai THDi sama pada kedua bagian tersebut yaitu sebesar ±1.2%. Nilai THDv tegangan AFE sebesar  ±121%,  namun  nilai  THDv  menurun  signifikan  pada  bagian  sumber  dan  bernilai 0.03%. Tegangan DC pada bagian DC link, Vdc, sebesar 588Vdc, dan arus DC, Idc, sebesar 0.01764A. Daya hasil prediksi, nilai eror rata – rata yang dihasilkan dari selisih antara nilai daya  aktif  referensi, Pref,  dan nilai daya  aktif  hasil prediksi,  Popt,  adalah sebesar 1.697%. Sedangkan pada prediksi nilai daya reaktif, Q_pred, nilai rata –rata dari selisih Qref dan Qopt error sebesar 27.28VA.

## 3.5 Hasil Simulasi VFD dengan Beban Motor Induksi
Motor  induksi  tiga-fasa  jenis  asinkron  yang  dipasang  pada  sistem  mempunyai  parameter seperti pada Tabel 6, dan nilai- nilai hasil simulasi sistem terdapat pada Tabel 7. Hasil Simulasi beban  kapasitif,  nilai  rms  tegangan  AFE  ±  235V,  dan  nilai  rms  tegangan  sumber  sebesar 230.9V. Nilai rms arus AFE maupun arus sumber sama yaitu sebesar ±4.7A sehingga nilai THDi keduanya pun sama sebesar ±1.18%. Nilai THDv tegangan AFE yang terukur sebesar ±136% dan THDv tegangan sumber 0.04%. Daya hasil prediksi, nilai error rata – rata yang dihasilkan dari selisih antara nilai daya aktif referensi, Pref, dan nilai daya aktif hasil prediksi, Popt, adalah sebesar  2.785%.  Sedangkan  pada  prediksi  nilai  daya  reaktif,  Q_pred,  nilai  rata  –rata  dari selisih Qref dan Qopt error sebesar 57.36VA.

## Tabel 6. Parameter Motor Induksi
Tabel 7. Hasil Simulasi VFD
Simulasi pada sisi motor dilakukan untuk mengetahui karakteristik motor dan melihat respon motor pada saat berjalan. Pengukuran meliputi kecepatan motor, arus pada rotor dan stator serta torsi motor. Waktu simulasi selama 0.3 detik dengan time sampling 10µs. Motor induksi yang digunakan diberi nilai torsi sebesar 6 Nm. Nilai hasil Simulasi  dapat dilihat pada Tabel 8, sedangkan gelombang hasil simulasi AFE pada VFD dengan beban motor induksi dapat dilihat pada Gambar 9 dan Gambar 10.
Tabel 8. Hasil Simulasi Motor Induksi pada VFD
Arus  pada  bagian  rotor  mengalami  kondisi  stabil  ( transien)  terjadi  setelah  detik  ke  0.11. Sedangkan  pada  bagian  stator  ,  kondisi  transien  didapatkan  setelah  sekitar  detik  ke  0.07. Kedua grafik arus pada Gambar 9, menunjukan bentuk gelombang sinusoidal namun memiliki kerapatan frekuensi yang berbeda.
Parameter Nilai Satuan P 18500 W Hp 73 hp Vrms 380 V f 50 Hz Tm 12 N.m Rs 0,6 Ohm Ls 35 uH Rr 0.8 Ohm Lr 6 mH Pengukuran Motor Induksi pada VFD Hasil Pengukuran Tegangan (rms) Arus (rms) THD (%) PF
Sumber
Vsa
230.9 0.04
0.99 Vsb 230.9 0.04 Vsc 230.9 0.04 Isa 4.771 1.18 Isb 4.769 1.17 Isc 4.768 1.18 AFE Va 235.8 136.64 Vb 233.8 135.28 Vc 235.5 136.95 Ia 4.771 1.18 Ib 4.769 1.17 Ic 4.768 1.18
Subyek Pengukuran Simbol Nilai Terukur Satuan Kecepatan motor 𝜔 1092 rpm Torsi Keluaran Te 9.97 Nm Arus Rotor ir_a -8.275
ampere ir_b
-10.54
ir_c
18.81 Arus Stator is_a 12.39 is_b 8.731 is_c -21.13
Gambar 9. Arus Rotor dan Arus Stator
Gambar 10. Gelombang Keluaran Kecepatan dan Torsi
Gambar 10 menunjukan gelombang keluaran kecepatan dan torsi yang dihasilkan. Kecepatan motor  induksi  cenderung  mengalami  penurunan  selama  proses  pengujian,  namun  berbeda dengan torsi motor induksi yang mengalami kondisi transien pada detik 0.09 dan stabil pada nilai torsi sebesar 17 Nm.

## 4. KESIMPULAN
Simulasi pemodelan konverter Active Front End (AFE) menggunakan kendali Model Predictive Control  (MPC)  menghasilkan  nilai  peningkatan  pada  kualitas  daya  listrik,  khususnya  pada bagian  sumber.  Hasil  Simulasi  yang  telah  dilakukan  ketika  sistem  dipasang  beban  resistif menunjukan nilai THDv tegangan AFE rata – rata sebesar ±91%. Penurunan yang signifikan terjadi pada bagian sumber dengan nilai THDv tegangan sebesar 0.02%, dan nilai THDi arus pada bagian AFE maupun sumber sama sebesar ±0.46%. Ketika beban induktif, pada bagian AFE THDv sebesar ± 44%, pada bagian sumber nilai THDv berkurang drastis menjadi 0.01%, dan nilai THDi arus baik pada sumber maupun AFE sama yaitu sebesar ± 1.92%. Ketika beban kapasitif,  Nilai  THDv  tegangan  AFE  terukur  sebesar  ±43.75%,  THDv  tegangan  sumber menurun menjadi 0.01%, dan nilai THDi keduanya pun sama sebesar ±1.9%. Ketika beban nonlinear, Nilai THDv tegangan AFE sebesar ±121%, THDv menurun signifikan pada bagian sumber hingga sebesar 0.03%, dan nilai THDi sama pada kedua bagian tersebut yaitu sebesar ±1.2%. Simulasi VFD, didapatkan nilai THDv tegangan AFE terukur sebesar ±136%, THDv tegangan  sumber  menurun  menjadi  0.04%,  dan  nilai  THDi  keduanya  pun  sama  sebesar ±1.18%. Semua hasil Simulasi yang telah disebutkan memiliki hasil faktor daya keluaran rata-
rata  0.9  hingga  1  ( unity).  Hal  ini  menunjukan  bila  sistem  bekerja  dengan  sangat  baik mengurangi nilai harmonisa, dan meningkatkan kualitas daya pada bagian sumber sistem.

## DAFTAR RUJUKAN
Andang,  A.,  Hartati,  R.  S.,  Manuaba,  I.  B.  G.,  &  Kumara,  I.  N.  S.  (2022).  Grid-Connected Inverter  using  Model  Predictive  Control  to  Reduce  Harmonics  in  Three-Phase  Four-
Wires Distribution System. Engineering Letters, 30(1), 108–116.
Antoniewicz, K., & Rafal, K. (2017). Model predictive current control method for four-leg three-
level  converter  operating  as  shunt  active  power  filter  and  grid  connected  inverter.
Bulletin  of  the  Polish  Academy  of  Sciences  Technical  Sciences,  65(5),  601–607. https://doi.org/10.1515/bpasts-2017-0065
Blaabjerg, F. (2018). Control of power electronic converters and systems. In Control of Power Electronic Converters and Systems. https://doi.org/10.1016/C2015-0-02427-3
Chimonyo, K. B., Sathish Kumar, K., Kishore Kumar, B., & Ravi, K. (2018). Design and Analysis of  Electrical  Drives  Using  Active  Front  End  Converter. 2018  Second  International Conference on  Inventive  Communication  and Computational  Technologies  (ICICCT),
Icicct, (pp.115–119). https://doi.org/10.1109/ICICCT.2018.8473042
Cortés, P., Rodríguez, J., Antoniewicz, P., & Kazmierkowski, M. (2008). Direct power control of  an  AFE  using  predictive  control. IEEE  Transactions  on  Power  Electronics,  23(5),
2516–2523. https://doi.org/10.1109/TPEL.2008.2002065
Davari, P., Zare, F., & Abdelhakim, A. (2018). Active rectifiers and their control. In Control of Power  Electronic  Converters  and  Systems:  Volume  2  (pp.  3–52).  Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-816136-4.00013-0
Dehghanzadeh, A., Farahani, G., Vahedi, H., & Al-Haddad, K. (2018). Model predictive control
design for DC-DC converters applied to a photovoltaic system. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 103, 537–544. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2018.05.004 Islam,  M.  M.  (2019).  Overview  –  VFD  Motor  Controller.  In VFD  Challenges  for  Shipboard Electrical Power System Design (pp. 1–19). Wiley.
https://doi.org/10.1002/9781119463474.ch1
Karamanakos,  P.,  Geyer,  T.,  Oikonomou,  N.,  Kieferndorf,  F.,  &  Manias,  S.  (2013).  Model predictive  control  in  power  electronics:  Strategies  to  reduce  the  computational complexity. IECON 2013 - 39th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, Mv, (pp.5818–5823). https://doi.org/10.1109/IECON.2013.6700088
Lee,  J.  H.  (2011).  Model  predictive  control:  Review  of  the  three  decades  of  development.
International  Journal  of  Control,  Automation  and  Systems,  9(3),  415–424. https://doi.org/10.1007/s12555-011-0300-6
Mohamed,  I.  S.,  Rovetta,  S., Do, T.  D.,  Dragicevic,  T.,  &  Diab,  A.  A.  Z.  (2019).  A  Neural-
Network-Based Model Predictive Control of Three-Phase Inverter With an Output $LC$
Filter. IEEE Access, 7, 124737–124749.
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2938220
Qiu, H., Zhao, X., Wei, Y., Tang, B., Yi, R., Cui, G., & Yang, C. (2020). Comparative analysis of super high-speed permanent magnet generator electromagnetic and temperature fields  with  the  PWM  and  uncontrolled  rectifiers. EPE  Journal,  30(4),  181–191. https://doi.org/10.1080/09398368.2020.1776494
Rashid, Muhammad H. (2014). Power electronics : devices, circuits and applications.
Revuelta, P. S., Litrán, S. P., & Thomas, J. P. (2015). Active Power Line Conditioners: Design,
Simulation  and  Implementation  for  Improving  Power  Quality.  In Active  Power  Line Conditioners:  Design,  Simulation  and  Implementation  for  Improving  Power  Quality. https://doi.org/10.1016/C2014-0-02915-2
Singh,  B.,  Gairola,  S.,  Singh,  B.  N.,  Chandra,  A.,  &  Al-Haddad, K.  (2008).  Multipulse  ac-dc converters  for  improving  power  quality:  A  review.  In IEEE  Transactions  on  Power Electronics (Vol. 23, Issue 1, pp. 260–281). https://doi.org/10.1109/TPEL.2007.911880
Song, Z.,  Tian, Y., Chen,  W., Zou, Z., &  Chen,  Z. (2016). Predictive Duty Cycle Control of Three-Phase  Active-Front-End  Rectifiers. IEEE  Transactions  on  Power  Electronics,
31(1), 698–710. https://doi.org/10.1109/TPEL.2015.2398872
Vazquez, S.,  Rodriguez, J., Rivera, M., Franquelo, L. G.,  &  Norambuena,  M. (2017).  Model
Predictive  Control  for  Power  Converters  and  Drives:  Advances  and  Trends. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 64(2), 935–947.
https://doi.org/10.1109/TIE.2016.2625238
Zhou, Z., Zhang, L., Liu, Z., Chen, Q., Long, R., & Su, H. (2020). Model Predictive Control for the  Receiving-Side  DC–DC  Converter  of  Dynamic  Wireless  Power  Transfer. IEEE Transactions on Power Electronics, 35(9), 8985–8997. https://doi.org/10.1109/TPEL.2020.2969996