## ISSN 2355-3286

## Metode Estimasi Suhu Minyak pada Transformator Tenaga melalui Pengukuran Suhu Body Berbasis IoT
Rizal Alfa Rizki 1 , Dista Yoel Tadeus 2 , Fakhruddin Mangkusasmito 2 , Heru Winarno 1 , Eko Ariyanto 1 1 STr.Teknik Listrik Industri, Sekolah Vokasi Undip, Semarang, Indonesia
2 STr. Teknologi Rekayasa Otomasi, Sekolah Vokasi Undip, Semarang, Indonesia Komputer Indonesia, distayoel@gmail.com , fakhm17@lecturer.undip.ac.id

## Diterima 14 Oktober 2020
Disetujui 11 November 2020
Abstract—Oil  cooled  power  transformer  has  important role  in  the  electricity  distribution  system.  Its  windings were immersed in oil as an insulating medium and also as a cooler. This oil would be heated up due to several things, the  most  significant  was  heat  generated  by  winding’s power  loss.  The  monitoring  of  oil  temperature  on  the transformer  was  always  done  routinely  every  day  to maintain its performance and health condition. IoT based measurements could improved efficiency and minimized manpower  resources.  To  realize  this  the  indirect  non- destructive  measurement  method  was  proposed  to estimate transformator’s temperature oil. It will corellate the  oil  temperature  and  body  temperature  through  a constant  calibration  factor  derived  from  calculations. Conducted  experiment  applied  to  specific  existing transformator  and  followed  by  calculations  resulted  a calibration  factor  =  1.7749.  The  smallest  average  of estimated temperature error was lied in the range of 40 - 90 degrees Celcius.
Index Terms— Oil Temperature, Transformer, Non- destructive Measurement

## I. P ENDAHULUAN
Dalam  sistem  transmisi,  gardu  induk  merupakan komponen  pokok  dalam  proses  penyaluran  tenaga listrik. Salah satu alat yang penting dalam gardu induk adalah transformator tenaga [1]. Pada sistem tegangan ekstra  tinggi  (500kV)  di  Indonesia  menggunakan Interbus Transformer (IBT) untuk menyalurkan listrik ke  sistem  tegangan  tinggi  (150kV)  yang  kemudian ditransmisikan  atau  ditransformasikan  lagi  untuk didistribusikan ke pelanggan [2], [3]. Salah satu bagian utama  dalam  transformator  tenaga  adalah  minyak transformator.  Seluruh  bagian  belitan-belitan  dan  inti transformator tenaga direndam dalam minyak transformator,  terutama  transformator  tenaga  yang berkapasitas  besar.  Hal  itu  dikarenakan  minyak transformator  mempunyai  sifat  sebagai  isolasi  dan media pemindah panas, sehingga minyak transformator tersebut berfungsi sebagai media pendingin dan isolasi, juga sebagai penahan korosi. Minyak pada transformator  sering  kali  memanas  dikarenakan beberapa  hal  salah  satunya  yang  paling  signifikan
adalah karena panasnya belitan [4], [5]. Oleh karena itu pengawasan  atau  pemantauan  suhu  minyak  pada transformator  selalu  dilakukan  rutin  setiap  harinya. Pemantauan  suhu  minyak  dilakukan  pada  semua transformator  di  gardu  induk,  artinya  akan  sangat banyak transformator yang perlu dipantau pada GITET (Gardu  Induk  Tegangan  Ekstra  Tinggi)  karena  1  bay IBT saja terdiri dari 3 transformator. Ini mengakibatkan pembacaan suhu minyak kurang efisien dan tidak dapat terpantau  setiap  waktu  dengan  mudah.  Untuk mengatasi  persoalan  tersebut,  diperlukan  suatu  sistem pengukuran suhu minyak trafo berbasis IoT yang dapat diakses  dari  ruang  kontrol  sehingga  pekerjaan pemeliharaan transformator dapat menjadi lebih efektif dan efisien dalam hal waktu dan tenaga. Namun sistem pengukuran  suhu  minyak  trafo  berbasis  IoT  tersebut menimbulkan persoalan lain, yaitu sulitnya menempatkan  sensor  suhu  di  dalam  minyak transformator existing yang  akan  mengarah  pada destructive  measurement [6],[7]  karena  dibutuhkan modifikasi  mekanis  pada  badan  transformator  untuk memasukkan sensor. Hal ini tentu tidak dapat dilakukan dengan  mudah  dan  berisiko  tinggi.  Artikel  ini memaparkan  suatu  metode  estimasi  suhu  minyak transformator  dengan  cara  non-destructive  yang  lebih mudah dan aman yaitu melalui pengukuran suhu badan trafo. Data akuisisi suhu badan trafo digunakan untuk menyusun  model  termal  matematis  lalu  dilanjutkan dengan  perhitungan  faktor  kalibrasi,  sehingga  suhu minyak transformator dapat ditentukan secara langsung melalui suhu badan transformator.

## II. M ETODOLOGI

## A. Blok Diagram
Gambar 1. Blok Diagram Rangkaian
Gambar  1  menunjukkan  diagram  blok  perangkat keras alat. Sumber tegangan PLN 220 VAC digunakan sebagai  masukan  transformator  step  down  diturunkan menjadi  15  VAC.  Tegangan  15  VAC  diparalel  untuk digunakan sebagai masukan untuk catu daya 9 V dan 5 V. Catu daya 9 VDC digunakan sebagai suplai arduino yang  kemudian  arduino  akan  mensuplai  modul  RTC DS3231,  modul  Micro  SD  dan  modul  wifi  ESP8266 melalui  tegangan  keluaran  3,3  V  dari  arduino.  Catu daya  5  VDC  digunakan  sebagai  suplai  kedua  sensor thermocouple  dan  LCD  I2C.  Sensor  thermocouple digunakan  untuk  mengukur  suhu  pada  body  dan minyak  transformator.  Untuk  pengukuran  suhu  pada minyak transformator digunakan  sensor thermocouple jenis waterproof dan anti korosi. Modul wifi ESP8266 digunakan  untuk  menghubungkan  arduino  dengan jaringan  internet  serta  sebagai  modul  transfer  data  ke Blynk  [8][9][10].  Module  RTC  DS3231  digunakan sebagai  pencatat  waktu  pada  proses  data  logging. Module Micro SD digunakan untuk mengakses Micro SD sebagai penyimpan data pada proses data logging. Smartphone  digunakan  untuk  memonitor  suhu  pada minyak transformator dan menampilkan trendline suhu melalui  aplikasi  Blynk  seperti  yang  ditunjukkan  oleh Gambar  5.  Adapaun  bentuk  desain  body  alat ditunjukkan oleh Gambar 2.
Gambar 2. Desain tampak depan alat
Gambar 3. Bentuk wadah minyak trafo
Gambar 4 menunjukkan diagram alir cara kerja alat. Sensor  suhu  pada  minyak  akan  membaca  suhu  awal minyak dan juga sensor suhu pada body akan membaca suhu awal wadah (body trafo) seperti yang ditunjukkan oleh  Gambar  3.  Heater  elektrik  akan  memanaskan minyak  pada  wadah  sampai  kedua  suhu  steady  (tidak berubah).  Suhu  body  dan  suhu  minyak  transformator selama proses pemanasan dari awal sampai steady state akan  termuat pada data  logger dalam  interval  1 detik. Menghitung  konstanta  pengali  untuk  mengestimasi suhu minyak melalui suhu body. Didapatkan konstanta pengali  dari  data  kedua  suhu  dan  memasukkan konstanta pengali ke dalam program arduino. Estimasi suhu  minyak  akan  ditampilkan  secara  real  time  di aplikasi Blynk.

## B. Diagram Alir

## ISSN 2355-3286
Gambar 5. Bentuk tampilan akusisi temperature minyak pada aplikasi Blynk

## III. P ENGUJIAN DAN A NALISIS
Pengujian  dilakukan  dengan  cara  memanaskan minyak  pada  wadah  kemudian  mengambil  data  suhu body  dan  suhu  minyak  menggunakan  data  logger. Minyak dipanaskan sampai suhu minyak dan suhu body steady  (tidak  lagi  terjadi  kenaikan  suhu).  Gambar  6 menunjukkan grafik hasil eksperimen.
Gambar 6. Grafik kondisi steady suhu body dan oil Langkah-langkah  mengidentifikasi  model  orde  1 dengan metode ini adalah sebagai berikut [11]: 1. Sistem orde 1 C(s) R(s) = G ( s ) = K Ts+1 (1)
Transformasi  balik  Laplace  memberikan  hasil keluaran dalam fungsi waktu [11]: C(t) = K (R(t) - e -t/T )                                             (2) 2.  Mencari  response  dengan  mengetahui  besar input step (dalam kasus ini input step berupa power heater yaitu 90 Watt).
3. Menghitung parameter K ( gain )
∆ oil = Suhu saat steady state – Suhu terendah = 101 - 30
= 71
∆ body = Suhu saat steady state – Suhu terendah = 63 – 23
= 40
∂= Perubahan magnitude steady state pada input = 90 – 0
= 90 K oil = ∆ ∂
= 71 90
= 0.78888
K body = ∆ ∂ = 40 90 = 0.44444
4. Menghitung nilai 63%∆
63%∆ oil = Suhu terendah + 0.63∆
= 30 + 44.73
= 74.73 63%∆ body = Suhu terendah + 0,63∆ = 23 + 25.2 = 47.2 5. Menghitung 𝑇 ( time constant ) yaitu t saat 63%∆ T oil  = t saat suhu oil 74.73 = 1376 s T body = t saat suhu body 47.2 = 2638 s
6. Didapatkan solusi untuk model oil dan body
▪ Solusi model suhu oil
Suhu oil (t) = 0.788 (90 - e -t/1376 )                      (3)
▪ Solusi model suhu body
Suhu body (t) = 0.444 (90 - e -t/2638 )                   (4)
Memeriksa  suhu  body  dan  oil  terhadap  waktu menggunakan model yang didapat. Mencari konstanta pengali C yang didapat dari hubungan
C = Suhu body Suhu oil (5) = 0.788 (90 – e-t/1376) 0.444 (90 – e-t/2638)
Pada kondisi steady state maka  e -t/T menjadi ≈ 0. Maka didapatkan :
C = 0.788 0.444 (6)
= 1.7749
Dikarenakan  terlalu  banyak  data  yang  termuat  dalam proses  pengambilan  data  (12697  detik),  berikut beberapa  sampel  data  hasil  estimasi  suhu  minyak melalui pengukuran suhu body menggunakan konstanta pengali C dalam rentang suhu minyak 40  – 90 derajat celcius seperti yang ditunjukkan oleh Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Estimasi Suhu Minyak Suhu Body (ºC) Suhu Oil (ºC) Estimasi Suhu Oil (ºC) Selisih (ºC) (Estimasi - Suhu Oil) Error % (Selisih / Suhu Oil) 25.00 41 44.36 3.36 8.20 25.50  43.25 45.25 2.00 4.62 26.00 45 46.14 1.14 2.53 26.50 47 47.03 0.03 0.06 26.50 48 47.03 1.03 2.15 26.75 49.5 47.47 2.03 4.10 27.25  50.25 48.36 1.89 3.76 28.00  51.75 49.69 2.06 3.98 28.25  52.75 50.13 2.65 5.02 29.50  55.75 52.35 3.4 6.10 30.00 57 53.24 3.76 6.60 30.75  58.25 54.57 3.68 6.32 31.00  59.25 55.02 4.23 7.14 31.50 60 55.91 4.09 6.82 32.50 61.5 57.68 3.82 6.21
ISSN 2355-3286 32.75  62.25 58.12 4.13 6.63 33.25  62.75 59.01 3.74 5.96 34.25  64.75 60.79 3.96 6.12 34.00 64.5 60.34 4.16 6.45 34.50 65 61.23 3.77 5.80 35.00 66 62.12 3.88 5.88 35.75  67.25 63.45 3.80 5.65 37.00  68.25 65.67 2.58 3.78 37.50 69.5 66.55 2.95 4.24 37.75  70.25 67.00 3.25 4.63 38.25 71 67.89 3.11 4.38 39.25  72.25 69.66 2.59 3.58 40.25 73 71.43 1.57 2.15 41.25  74.25 73.21 1.04 1.40 41.50 74.5 73.65 0.85 1.14 41.00  75.25 72.77 2.48 3.30 42.00 76 74.54 1.46 1.92 42.50 77 75.43 1.57 2.04 43.25 77 76.76 0.24 0.31 43.25  77.25 76.76 0.49 0.63 43.00 78 76.32 1.68 2.15 43.50 78 77.20 0.80 1.03 44.00  78.25 78.09 0.16 0.20 44.25 78.5 78.53 0.03 0.04 44.50 79 78.98 0.02 0.03 44.50  79.75 78.98 0.77 0.97 45.00 80 79.86 0.14 0.18 45.50  80.75 80.75 0.00 0.00 45.75 81 81.20 0.20 0.25 46.00  81.75 81.64 0.11 0.13 46.25  82.25 82.08 0.17 0.21 47.00 83 83.41 0.41 0.49 47.50 84 84.30 0.30 0.36 47.75  84.75 84.75 0.00 0.00 48.00 85 85.19 0.19 0.22 49.50 86 87.85 1.85 2.15 50.00  87.25 88.74 1.49 1.71 50.75  88.25 90.07 1.82 2.06 51.75  90.25 91.84 1.59 1.76 Rata – Rata Error 1.89 3.03
Setelah  didapatkan  hasil  pengujian  pada rentang suhu minyak 40 – 90 derajat, dapat dijabarkan rata-rata error pada rentang suhu tertentu seperti yang ditunjukkan oelh Tabel 2.
Tabel 2. Rata-rata error pada rentang suhu tertentu Rentang Suhu Rata-rata error (%) 40 – 50 3.51 50 – 60 6.00 60 – 70 5.58 70 – 80 1.50 80 – 90 0.85
Diketahui  bahwa  pengukuran  suhu  minyak menggunakan  metode  ini  memiliki  hasil  pengukuran yang terbaik pada rentang suhu 80 – 90 derajat celcius
dengan  rata-rata error 0,85  persen.  Hal  tersebut dikarenakan  perhitungan  menggunakan  konstanta pengali  (C)  pada  kondisi steady  state sehingga  yang paling  mendekati  kondisi steady  state adalah  suhu minyak pada rentang suhu 80 – 90 derajat.
Dari analisa  di  atas, metode yang  telah  dijabarkan dalam artikel ini dapat dengan mudah diaplikasikan di lapangan  pada  transformator existing .  Konstanta pengali  (C)  dapat  ditentukan  langsung  dengan membandingkan  suhu steady  state minyak  pada transformator  (indikator oil pada  relay  thermal)  dan suhu  pada body transformator.  Bilamana  konstanta pengali (C) diketahui maka secara praktis suhu minyak dapat diestimasi dari  suhu body transformator dengan cara  mengalikan  langsung  konstanta  pengali  (C) dengan suhu body .

## IV. S IMPULAN
Setelah  dilakukan uji  kenaikan  suhu body  dan  oil sampai dengan kondisi steady state pada kedua suhu, didapatkan  konstanta  pengali  (C)  =  1.7749.  Adapun berdasarkan  hasil  perhitungan,  estimasi  suhu  minyak efektif/optimal  pada  rentang  suhu  40  –  90  derajat celcius  karena  kesalahan  yg  didapat  cenderung  kecil yaitu dengan rata-rataselisih suhu minyak dengan hasil estimasinya  adalah  1.89  derajat  celcius.  Pada pengujian  minyak  diatas  digunakan  wadah  yang terbuka  yang  mana  kurang  sesuai  dengan  kondisi aslinya  maka  dari  itu  disaranakan  untuk  melakukan pengujian  di  transformator  tenaga  pada  gardu  induk untuk  mengetahui  hasil  secara  langsung  ( real ). Kemudian disarankan juga untk melakukan pengujian dengan  menggunakan  minyak  trafo  baru  untuk  dapat membandingkan hasilnya.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Laboratorium  Sistem  Kontrol,  Departemen  Teknologi Industri, Sekolah Vokasi Universitas Diponegoro.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  G. F. Fahnani. and M. Karnoto ST, “Transformator daya,” Anal. PENGUKURAN  DAN  PEMELIHARAAN  Transform.  DAYA PADA , 2011.
[2]  I. A. Prastowo, W. Winarso, and A. J. Taufiq, “Analisis Kinerja Sistem  Proteksi  Transformator  Tenaga  Berdasarkan  Frekuensi Gangguan Di Gardu Induk 150KV Kalibakal,” J. Ris. Rekayasa Elektro , 2020, doi: 10.30595/jrre.v1i2.5258.
[3]  J.  B.  Haryanto  and  Karnoto,  “Pemeliharaan  Trafo  Arus  (CT) pada  Gardu  Induk  150kV  PT.  PLN  (Persero)  P3B  JB  Region Jawa Tengah dan DIY,” J. Tek. Elektro , 2011.
[4]  D. Nugroho, “Kegagalan Isolasi Minyak Trafo,” Media Elektr. lSSN 1979-7451 , 2010.
[5]  H.  Sayogi,  “Analisis  Mekanisme  Kegagalan  Isolasi  Pada Minyak  Trafo  Menggunakan  Elektroda  Berpolaritas  Berbeda Pada Jarum – Bidang,” Diponegoro Univ. , 2011.
[6]  S.  N.  Jha et  al. ,  “Measurement  techniques  and  application  of electrical  properties  for  nondestructive  quality  evaluation  of foods-a  review,” Journal  of  Food  Science  and  Technology . 2011, doi: 10.1007/s13197-011-0263-x.

## ISSN 2355-3286
[7]  W.  Y.  Kunto  Wibowo  and  A.  Syakur,  “Analisis  karakteristik breakdown  voltage  pada  dielektrik  minyak  shell  diala  b  pada suhu 30 0 C-130 0 C,” Dipenogoro Univ. , 2011.
[8]  Blynk, “Blynk,” Startups - IEEE Internet Things , 2015.
[9]  Arafat.  S.Kom.  M.Kom,  “Sistem  Pengaman  Pintu  Rumah berbasis Internet of Things ( IoT ) Dengan ESP8266,” J.  Ilm. Fak. Tek. “Technologia,” 2016.
[10] O.  Chieochan,  A.  Saokaew,  and  E.  Boonchieng,  “Internet  of things (IOT) for smart solar energy: A case study of the smart farm at Maejo University,” 2017, doi: 10.1109/ICCAIS.2017.8217588.
[11] K. H. Ang, G. Chong, and Y. Li, “PID control system analysis, design,  and  technology,” IEEE  Trans.  Control  Syst.  Technol. , 2005, doi: 10.1109/TCST.2005.847331.