## Pemulihan Tegangan Kedip Menggunakan Dynamic Voltage Restorer (DVR) dengan Kendali Constructive Levenberg Marquardt Neural Network
Dedy Kurnia Setiawan
dedy.kurnia@unej.ac.id Universitas Jember
Abstrak
Dalam  makalah  ini  diusulkan sebuah algoritma  untuk pengendalian  dynamic  voltage  restorer  (DVR).  Pengendali  yang diusulkan  adalah  menggunakan  jaringan  saraf  tiruan  dengan metode  Constructive  Levenberg  Marquardt  Neural  Network (CLMNN).  Tujuan  pengendalian  ini  adalah  agar  diperoleh  DVR dengan  respon  yang  cepat  dan  akurat  saat  memperbaiki  kualitas tegangan  akibat  kedip  tegangan  pada  sistem  tegangan  rendah. Penggunaan  CLMNN  didasarkan  bahwa konfigurasi  hidden  layer pada    jaringan  syaraf  tiruan  yang  digunakan  dapat  berubah sampai didapatkan nilai yang optimal.  CLMNN digunakan dalam melakukan  pendeteksian  terhadap  perubahan  kondisi  tegangan, baik berupa fluktuasi amplitudo maupun perubahan fasa tegangan pada  beban.  Setelah  dideteksi,CLMNN  menghasilkan  sinyal sebagai  pengendali  PWM.  Untuk  mengetahui  performansi pengendali  CLMNN,  maka  dalam  simulasi  digunakan  pengendali konvensional  sebagai  pembanding.  Berdasarkan  hasil  simulasi diketahui  bahwa  dengan  pengendali  CLMNN,  tegangan  yang dirasakan  oleh  beban  sensitif  mengalami  penurunan  overshoot sebesar  20%  bila  menggunakan  CLMNN.  Selain  itu  DVR  lebih stabil dengan settling time yang lebih cepat, yaitu kurang dari 0.01 detik,  sedangkan  saat  menggunakan  pengendali  PI  mencapai 0.02 detik.
Keywords — Dynamic  Voltage  Restorer  (DVR),  kedip  tegangan, Constructive Levenberg Marquardt Neural Network

## Abstract
In  this  paper  proposed  an  algorithm  to  control  dynamic  voltage restorer  (DVR).  The  proposed  controller  is  using  an  artificial neural  network  with  Levenberg  Marquardt  method  Constructive Neural Network (CLMNN). The purpose of this control is to obtain a  DVR  with  a  quick  and  accurate  response  while  improving  the quality  of  the  voltage  due  to  the  voltage  flicker  in  low-voltage systems.  CLMNN  use  that is  based  on the configuration of  hidden layer  neural  network  used  can  be  changed  to  obtain  the  optimal value.  CLMNN  used  in  the  detection  of  the  change  in  voltage conditions,  either  in  the  form  of  fluctuations  in  the  voltage amplitude  and  phase  changes  in  load.  Once  detected,  CLMNN generate a PWM signal as a control. To determine the performance CLMNN controller, then the simulation is used as a comparison of conventional  controllers.  Based  on  the  simulation  results  it  is known  that  overshoot  voltage  of  sensitive  load  decreased  by  20% when  using  CLMNN.  In  addition,  the  DVR  is  more  stable  with  a
faster settling time, ie less than 0.01 seconds, whereas when using a PI controller reaches 0.02 seconds.
Keywords — Dynamic  Voltage  Restorer (DVR), voltage  flicker , Levenberg Marquardt Constructive Neural Network

## I. PENDAHULUAN
Kedip  tegangan  atau voltage  sag merupakan  fenomena terjadinya    drop  tegangan    dalam  waktu  yang  singkat  antara beberapa  mili  detik  hingga  beberapa  menit.  Pada  kondisi ekstrim,  kedip  tegangan  kurang  dari    60%  dengan  durasi beberapa detik, akan mempengaruhi  kinerja produksi  dalam suatu  industri.  Hal  ini  akan  terjadi  jika  pada  kondisi  tersebut kontaktor-kontaktor,  Programmable  Logic  Control  (PLC), maupun relay mengalami shut-off .
Kedip  tegangan  pada  umumnya  disebabkan  oleh  arus hubung  singkat  yang  mengalir  ke  gangguan  pada  saluran transmisi atau distribusi. Selain itu kedip tegangan dapat juga diakibatkan oleh masuknya beban besar ke dalam sistem jala - jala,  starting  motor  besar,  maupun  terjadinya  gangguan hubung singkat pada jaringan maupun akibat kerja recloser . Swell Voltage Sag Overvoltage Undervoltage Momentary Temporary Sustianed interuption 0.5 cycle 3 sec 1 min Event duration 110 % 90 % 10 % Normal operating voltage E v en t m ag n it u d e N o tc h /t ra n si en t T ra n si en t
Gbr 1. Klasifikasi Kedip Tegangan berdasarkan standar IEEE 1159-1995
Klasifikasi  kedip  tegangan  adalah  10%  –  90%  dari magnitudo  tegangan  dan  dari  setengah  siklus  sampai  satu menit,  yang  dapat  dilihat  pada  Gbr  1,  berdasarkan  standart IEEE 1159-1995 [1-2].
Kejadian  kedip  tegangan  tidak  mungkin  untuk  dihindari karena  saat  terjadinya  gangguan  tidak  bisa  diketahui  dengan pasti  [1-2].    Hanya  saja  dapat  dilakukan  proses  antisipasi terhadap  pengaruh  yang  dapat  ditimbulkannya.  Salah  satu caranya  adalah  dengan  menggunakan Dynamic  Voltage Restorer (DVR).  DVR  merupakan  peralatan  yang  dipasang antara Point  of  Common  Coupling (PCC)  dan  beban  dengan tujuan  memperbaiki  kualitas  tegangan  pada  beban,  terutama yang diakibatkan oleh kedip tegangan.
Penyimpan Energi Kontrol Transformator 1 Transformator 2 Sumber AC Beban 1 Beban 2 (sensitif) E u sag Zs Zf VSI 3 Fasa Gbr 2. Diagram segaris simulasi kedip tegangan
Proses  dan  durasi  kedip  tegangan  dapat  berbeda-beda tergantung  dari  lokasi  sumber  gangguan  dan  jenis  gangguan. Hal ini menyebabkan terjadinya perbedaan dalam menganalisis  metode  kontrol  untuk  mengendalikan  DVR[3]. Besarnya  jatuh  tegangan  dan  durasi  yang  termasuk  dalam kategori  kedip  tegangan  adalah  0.1  sampai  0.9  per-unit  (pu) selama  0.5  siklus  sampai  1  menit  berdasarkan  standart  IEEE 1195-1995.    Hal  ini  menyebabkan  pengendali  untuk  DVR harus  dapat  bekerja  dengan  baik  pada  selang  waktu  yang sangat  singkat.  Gbr  2  menggambarkan  peletakan  DVR  pada sisi tegangan rendah dalam sistem distribusi.
Prinsip kerja DVR dapat dilihat pada Gbr 2. Penggunaan DVR  diharapkan  dapat  mengendalikan  tegangan  beban dengan    cara  melakukan  injeksi  amplitudo  tegangan  dengan menginjeksikan tegangan u DVR = u hilang untuk mengkompensasi  kedip  tegangan  agar  amplitudo  tegangan beban  sensitif  tetap    dalam  keadaan  stabil.  Untuk  sistem dengan  kondisi  fluktuasi  tegangan  yang  cukup  besar,  maka untuk  mengkompensasi  diperlukan    injeksi  daya  aktif, sehingga  DVR  memerlukan  penyimpan  energi  DC    ( energy storage ).
Pada  saat  terjadi  gangguan  pada  saluran  Beban  1,  nilai magnitudo  dan  fasa  tegangan u sag selama  terjadi  kedip tegangan  pada PCC ditentukan  oleh  besarnya  impedansi gangguan  dan  impedansi  sumber.  Hal  ini  dilakukan  dengan menggunakan Persamaan (1).
f sag f s Z u E Z Z   (1)
Perbedaan nilai tegangan saat terjadinya kedip tegangan, u sag dengan  tegangan  sebelum  kedip u pre-sag sebesar u hilang , dapat ditulis secara matematis sebagai: sag pre sag hilang u u u    .  Hubungan  ini  dapat  dilihat  pada
Gbr 3.
Gbr 3. Diagram vektor kedip tegangan V(pu) 1 0.5 0 -0.5 -1 t Terjadi kedip tegangan Kondisi normal Gbr 4. Gelombang tegangan saat terjadinya kedip tegangan
Perbedaan  magnitudo  dan  pergeseran  fasa  sag  dapat terjadi  saat  kedip  tegangan  berlangsung.    Kedua  besaran  itu merupakan  bagian  dari  kedip  tegangan.    Bentuk  gelombang saat terjadi kedip tegangan dapat dilihat pada Gbr 4.

## II. M ETODE P ENGENDALIAN
Pengendalian DVR yang diusulkan dengan menggunakan  metode  jaring  saraf  tiruan  CLMNN.  Sistem yang  digunakan  beserta  sistem  kendali  CLMNN  yang digunakan ditunjukkan pada Gbr 5 dan 6.
Algoritma  CLMNN  didasarkan  pada  LMNN  yang dimodifikasi. Metode ini memungkinkan diperoleh konstruksi hidden  layer  yang  dapat  melakukan  penambahan  layer maupun  neuron  pada  hidden  layer  sampai  didapatkan  nilai yang  optimal  [4].  Dengan  demikian  metode  ini  dapat melakukan  merespon lebih  cepat  dengan  akurasi  yang tinggi. Seperti  halnya  metode  Quasi-Newton,  algoritma  LMNN dirancang  dengan  mengunakan  pendekatan  turunan  kedua tanpa harus menghitung matriks Hessian.
Gbr. 5. Sistem DVR dengan kendali CLMNN Gbr 6. Pengendali CLMNN yang digunakan Apabila  jaringan  syaraf feed  forward menggunakan fungsi  kenerja sum  of  square ,  maka  matriks  Hessian  dapat didekati sebagai :
(2)
Dan gradient dapat dihitung sebagai :
(3)
Dengan  J  adalah  matriks  Jacobian  yang  berisi  turunan pertama dari error jaringan terhadap bobot, dan e adalah suatu vector  yang  berisi  error  jaringan.  Matriks  jacobian  dapat dihitung  dengan  teknik backpropagation standar,  yang  tentu saja  lebih  sederhana  di  banding  dengan  menghitung  matriks Hessian.  Algoritma LMNN menggunakan  pendekatan  untuk menghitung  matriks  Hessian,  melalui  perbaikan  metode Newton:
(4)
Apabila  m  bernilai  0,  maka  pendekatan  ini  akan  sama seperti metode Newton. Namun apabila m terlalu besar, maka pendekatan  ini  akan  sama  halnya  dengan  gradient  descent dengan leaning rate yang sangat kecil. Metode Newton sangat cepat  dan  akurat  untuk  mendapatkan  error  minimum,  oleh karena  itu  diharapkan  algoritma  sesegera  mungkin  dapat mengubah nilai m menjadi sama dengan 0. Untuk itu, setelah beberapa  iterasi,  algoritma  akan  menurunkan  nilai  m, kenaikan  nilai  m  hanya  dilakukan  apabila  dibutuhkan  suatu langkah  untuk menurunkan fungsi kinerja.
Start End Error < Error max Tambah Jumlah Neuron Trainning LMNN Set kondisi awal : jumlah hidden layer awal dan neuron Jumlah neuron = neuron max Tambah Jumlah hidden layer Jumlah hidden layer = hidden layer max Simpan konfigurasi terbaik Y Y Y N N N Gbr 7. Diagaran alir pelatihan CLMNN
Parameter  yang  digunakan  dalam  simulasi  ditunjukkan pada Tabel 1.
TABEL I P ARAMETER S ISTEM Parameter Nilai Power Supply Tegangan output  ( Vs ) 20 kV Frekuensi 50 Hz Transformator Seri Tegangan input/output ( V phase ) 380V/380V r1 = r2 0,004 pu x1 = x2 0,08 pu Transformator 1 dan 2 Tegangan input/output ( V phase ) 20kV/380V r1 = r2 0,004 pu x1 = x2 0,08 pu Filter Kapasitansi ( C f ) 35 μ F
Resistansi  ( R f ) 0,5  Beban 2 Sensitif Resistansi  ( R L ) 10,78 
Impedansi ( X L ) 0,808  Penyimpan Energi Tegangan Sumber DC ( V DC ) 700 V

## III. H ASIL DAN D ISKUSI
Pada  pengujian  ini  DVR  3  fasa  digunakan  untuk memperbaiki  gangguan  satu  fasa  ke  tanah.  Pada  kondisi  ini
akan diuji nilai tegangan sumber, nilai tegangan di sisi beban sensitif  dan  nilai  tegangan  injeksi  yang  diberikan  untuk mengkompensasi tegangan  jatuh pada  beban  sensitif.  Metode yang dibandingkan adalah saat tidak menggunakan DVR, saat sistem  DVR  menggunakan  kendali  PI  dan  saat  sistem menggunakan  DVR  dengan  kendali  Levenberg  Marquardt Neural Network (LMNN).
Simulasi  dilakukan  untuk  gangguan  hubung  singkat  3 fasa  ke  tanah  dengan  tegangan  kedip  sebesar  20  %,  dengan gangguan  terjadi  dengan  Ron  30  Ω  dan  Rg  0.1  Ω  dengan selang  waktu  0.02  –  0.08  detik  pada  fasa  A.  Gangguan  jenis ini dipilih karena yang sering terjadi pada kondisi sebenarnya.
Gbr 8. Tegangan sumber 3 fasa ketika mengalami kedip tegangan
Gbr  8  menunjukkan  gambar  sumber  3fasa  ketika  pada sisi  beban  1  mengalami  gangguan.  Terlihat  bahwa  gangguan satu  fasa  ke  tanah  yang  terjadi  di  jaringan  beban  1 menyebabkan turunnya amplitudo tegangan fasa A baik di sisi beban  1  itu  sendiri  maupun  sisi  jaringan  sumber.  Gangguan menyebabkan    amplitude  tegangan  fasa  A  turun  sampai  0.83 p.u. Pada saat beban sensitif yang tidak dilindungi oleh DVR, maka tegangan fasa A juga jatuh sampai 0.83 p.u.
(a) (b)

## Gbr 9. Tegangan yang diinjeksikan ke sistem oleh DVR (a) pengendali CLMNN (b) pengendali PI
Metode  perbaikan  tegangan  yang  selanjutnya  digunakan adalah  metode  kendali  CLMNN.  Kemudian  dengan  simulasi didapatkan  kondisi    tegangan  injeksi  dan  tegangan  beban sensitif dalam satuan per unit (pu).
(a)
(b) Gbr 10. Tegangan pada beban sensitif
(a) DVR dengan pengendali CLMNN (b) DVR dengan pengendali PI
Gbr  9(a)  dan  10(a)  menunjukkan  gangguan  kedip tegangan  dan  respon  sistem  ketika  DVR  menggunakan pengendali CLMNN.  Gbr  9(b) dan 10(b) merupakan gambar gelombang tegangan ketika sistem mengalami kedip tegangan dengan sistem DVR menggunakan pengendali PI
konvensional.
Apabila dibandingkan dengan  sistem saat menggunakan pengendali  PI  konvensional  pada  Gbr  10,  terjadi  perbedaan. Sistem  dengan  pengendali  CLMNN  tampak  lebih  stabil  saat terjadi  kedip  tegangan  dengan overshoot tegangan  mencapai 1.5 volt saat menggunakan kontroller PI, dan 1.2 volt dengan menggunakan  kendali  CLMNN.  Dengan  kata  lain  terjadi perbaikan overshoot tegangan sebesar 20%. Selain itu settling time (Ts) yang terjadi pada awal pengendalian juga lebih baik, yaitu  kurang  dari  0.01  detik,  sedangkan  saat  menggunakan pengendali PI Ts mencapai 0.02 detik.

## IV. KESIMPULAN
Dalam  makalah  ini,  strategi  baru  pengendalian  DVR direkomendasikan.  Berdasarkan  pada  perbandingan  hasil simulasi dan analisis diketahui bahwa saat  DVR menggunkan pengendali DRNN performansi sitem jauh lebih baik daripada ketika  sistem  DVR  dikendalikan  oleh  PI  konvensional.    Hal ini nampak pada respon dan akurasi gelombang tegangan yang disuntikkan DVR serta gelombang tegangan pada beban pada masing-masing  pengendali.  Perbaikan  tegangan  pada  beban sensitif  mencapai  20%  dan  settling  time-nya  mengalami perbaikan dari 0.02 menjadi 0.01 detik.

## R EFERENSI
[1] Syed S Husain and Jyoti S, "Enhancing Power Quality  with improved Dynamic  Voltage  Restorer",  International  Journal  of  Advanced Research  in    Electrical,  Electronics  and  Instrumentation  Engineering, Vol. 3, Issue 6, June 2014
[2] Nielsen,  J.  G.  and  Blaabjerg,  F.,  “A  Detailed  Comparison  of  System Topologies  for  Dynamic  Voltage  Restorers”,  IEEE  Transaction  on Industry Applications, Vol.41, No.5, pp.1272-1280, 2005
[3] IEEE  Recommended  Practice  for  Monitoring  Electric  Power  Quality IEEE Std 1159-1995.
[4] Purnomo, M. H. dan Kurniawan, A., “Supervised Neural Networks dan aplikasinya”, Edisi pertama, Graha Ilmu, Yogyakarta, 2006