Terbit online pada laman: https://ejournal.seminar-id.com/index.php/bees | 10.47065/bees.v3i3.3174

## BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering
ISSN 2722-6522 (Media Online), Vol 3, No 3, Maret 2023, pp 133−138

## Penerapan Kontroler ANFIS untuk Load Frequency Control
Agustinus Bayu Dewanto * , Rochmad Yunus Bachtiar, Fandi Setiawan, Ni Made Omiku Radha Saraswati, Andhika Hermawan, Afrizal Ardiansyah, Ilham Riza Hutama, Wahyu Setyo Pambudi, Misbahul Muni Jurusan Teknik Elektro, Institut Teknologi Adhitama Surabaya, Surabaya, Indonesia Email: 1,* a.bayudewanto@gmail.com, 2 rochmad.sby45@gmail.com, 3 fandiss10@gmail.com, 4 omikusaraswati@gmail.com,
5 andhikah077@gmail.com, 6 afrizal.ardiansyh@gmail.com, 7 ilhamriza.h24@gmail.com, 8 wahyusp@itats.ac.id, 9 munir@itats.ac.id
I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Histori Artikel : Submited : Feb 19, 2023 Acepted : Mar 28, 2023 Published  : Mar 31, 2023 Load  Frequency  Control  (LFC)  merupakan  system  yang  bekerja  satu  kesatuan dengan  sistim  boiler-turbin-generator  yang  berfungsi  untuk    mempertahankan frekuensi 50 HZ dengan cara memberikan perintah control ke sistem governor pada pembangkit listrik saat ketika posisi beban puncak yang mengakibatkan terjadinya penurunan frekuensi, nantinya LFC memerintahkan governor turbin untuk membuka katup untuk mengalirkan uap yang dihasilkan dari sistim boiler. Pada penelitian ini membandingkan  dua  kinerja  kontroler  pada    LFC  yaitu  PID  dan  ANFIS  melalui simulasi  matlab.  Hasil    simulasi  didapatkan  hasil  Setlling  Time  kontrol  ANFIS Mamounia  waktu  yang  lebih  cepat  76%  jika  dibandingkan  dengan  control  PID. Kontrol  ANFIS    dapat  merespon  perubahan  beban  terhadap  kondisi  steady  state frekuensi dengan error 0,6% yang lebih efektif dibandingkan dengan control PID.
Kata Kunci: Load Frequency Control; PID; ANFIS
K ORESPONDENSI
Email: a.bayudewanto@gmail.com

## A B S T R A C T
Load  Frequency  Control  (LFC)  is  a  system  that  works  as  a  unit  with  the  boiler- turbine-generator  system  which  functions  to  maintain  a  frequency  of  50  HZ  by giving control to the governor system at the power plant when the peak load position results in a decrease in frequency, later LFC instructs the turbine governor to open a valve to drain the steam generated from the boiler system. In this study, we compared the performance of two controllers on LFC, namely PID and ANFIS through Matlab simulations.  The  simulation  results  show  that  the  Setlling  Time  of  the  ANFIS Mamounia control is 76% faster than the PID control. ANFIS control can respond to changes in load to steady state frequency conditions with an error of 0.6% which is more effective than the PID control.
Keywords: Load Frequency Control; PID; ANFIS

## 1. PENDAHULUAN
Load Frequency Control (LFC) sangat penting peranannya pada operasi sistem pembangkitan  listrik. Upaya untuk memperoleh kualitas energi listrik dengan baik diperlukan perangkat sistem yang dapat mempertahankan frekuensi sesuai  dengan  mutu  standar  yang  ditetapkan  oleh  Pemerintah.  LFC  berfungsi  sebagai  piranti  yang  dapat mempertahankan frekuensi pembangkitan sebesar 50 Hz dengan cara memberikan perintah kontrol ke sistem governor pada sistem pembangkitan. Pada sistem kelistrikan Jawa-Bali -Madura pada saat beban tertinggi disebut sebagai waktu beban puncak. Saat memasuki periode ini maka beban akan terjadi fluktuasi kenaikan yang cukup tinggi, sehingga respon turbin terhadap beban akan mengalami penurunan kecepatan, akibat respon tersebut frekuensi yang dihasilkan oleh  sistem  pembangkitan  mengalami  penurunan,  frekuensi  listrik  ini  akan  terus  di  monitoring  agar  tidak  terjadi penurunan  yang  ekstrem  [1].  Pada  saat  beban  terjadi  penurunan  maka  LFC  mulai  bekerja  dengan  memerintahkan governor turbin membuka katupnya untuk mengalirkan volume uap yang dihasilkan dari sistem boiler. LFC menjadi aspek bagian yang sangat penting untuk menjaga kestabilan frekuensi dan keseimbangan sistem interkoneksi dengan berbagai  kondisi  perubahan  beban.  Jika  LFC  tidak  bekerja  dengan  baik  maka  terjadi  unbalance  atau ketidakseimbangan pada sistem interkoneksi jaringan.
Penerapan LFC untuk mendapatkan respon terbaik perlu mengunakan sistem kontrol, sistem kontrol yang bisa digunakan adalah  Proportional Integral Derivative (PID) dikombinasi dengan Modification Firefly Algorithm (MFA) dimana  nilai  undershoot  kecil  [2].  Selain  menggunakan  PID-MFA  penerapan  LFC  ini  juga  bisa  menggunakan gabungan Fuzzy-PI dengan rata – rata error frekuensi 0.1 Hz [3].
Berdasarkan hal ini, penelitian yang dilakukan mencoba untuk menerapkan kontroler Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System  (ANFIS), pemilihan kontroler ANFIS  pada penelitian  ini karena  hasil respon  yang optimal pada proses kontrol [4], [5].
Dari hasil simulasi yang telah dilakukan, antara sistem fuzzy menggunakan metode Mamdani dan sistem yang menggunakan ANFIS terdapat selisih antara 0.006 hingga 0.01. Sehingga untuk pengontrolan suhu dan level air pada sistem hidroponik , ANFIS dapat memberikan hasil yang lebih akurat, walaupun nilai selisih yang diperoleh tidaklah terlalu signifikan.
ANFIS merupakan gabungan dari mekanisme Fuzzy Inference System (FIS) yang digunakan dalam arsitektur jaringan  saraf  tiruan.  Sistem  inferensi  fuzzy  yang  digunakan  adalah  sistem  inferensi  fuzzy  model  Takagi-Sugeno- Kang (TSK) ANFIS merupakan arsitektur yang secara fungsional sama dengan model berbasis aturan fuzzy Sugeno [6]. Agar dapat mengetahui performa dari ANFIS untuk LFC maka dalam penelitian ini juga dibandingkan dengan PID yang merupakan kontrol close loop yang dapat memperbaiki response output [7], [8]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Load Frequency Control (LFC)
LFC Merupakan Mekanisme dalam sistem tenaga listrik untuk memperbaiki mutu dan keandalan frekuensi sistem. LFC digunakan untuk mengatur ketika terdapat  penyimpanan  frekuensi dari nilai  normal untuk tetap masuk dalam batas  toleransi  yang  diperbolehkan  dikarenakan  daya  aktif  berhubungan  dengen  frekuensi.  Pada  saat  terjadi peningkatan  beban  maka  hal  ini  dapat  mempengaruhi  frekuensi,  dengan  mengatur  besarnya  nilai  yang  ada  dalam generator agar frekuensi dalam nominal normal agar tetap efesien [9].

## 2.2 Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)
ANFIS (Adaptive Neuro  Fuzzy Inference System) merupakan  metode penggabungan dari  metode  Fuzzy Inference System (FIS) dan jaringan saraf Tiruan (JST) yang dapat memetakan nilai masukan menuju nilai keluaran berdasarkan logika Fuzzy sesuai dengan bentuk aturan Fuzzy untuk mendapatkan efektivitas yang tinggi karena prediksi tingkat kesalahannya kecil dengan tahapan pengambilan data,pengolahan data, perancangan sistem ANFIS, pelatihan ANFIS, uji validasi, dan analis hasil [10] [11].
Penelitian yang dilakukan ini menggunakan simulasi dengan kontrol ANFIS (Artficial Neuro Fuzzy Inference System) yang dijalankan pada simulasi tersebut pada software Matlab, adapun alur penelitian yang dikerjakan seperti yang direpresentasikan menggunakan diagram alir pada gambar 1 sebagai berikut ini :

## Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian dilakukan dengan mengidentifikasi masalah terkait dengan perubahan frekuensi terhadap fluktuasi beban, kemudian dilakukan pengumpulan data yaitu pemodelan governor, steady state frequency deviation dan perubahan nilai  beban.  Tahap  selanjutnya  dilakukan  pemodelan  menggunakan  software  matlab  dengan  menerapkan  kontroler ANFIS. Pelatihan dilakukan untuk mendapatkan respon governor secara cepat untuk kembali ke kondisi nominal saat terjadi perubahan beban. Metode optimasi kontroler ANFIS yang digunakan adalah metode hybrid yang menggunakan kombinasi metode backpropagation dan  least-squares regression  untuk mengatur parameter FIS. Setelah dilakukan
percobaan simulasi respon governor tehadap fluktuasi beban kemudian dianalisa mengenai respon yang didapatkan dan menghitung errornya. Desain rancangan pada penelitian ini seperti yang ditunjukkan pada gambar 2 dibawah ini.

## Gambar 2. Skema Perancangan Simulasi Pada Matlab
Model matlab kontroler ANFIS LFC terdiri dari transfer function governor, turbin, inertia & load, dan input beban dengan keluaran frequency. Sistem kontrol ANFIS LFC menggunakan metode ANFIS yang menggabungkan kecerdasan buatan (neural network) dengan logika fuzzy untuk mengambil keputusan kontrol. Komponen-komponen yang ada dalam model MATLAB kontroler ANFIS LFC meliputi:
1. Transfer Function Governor adalah fungsi transfer yang merepresentasikan karakteristik governor pada generator.
2. Transfer  Function  Turbin  adalah  fungsi  transfer  yang  merepresentasikan  respons  dinamis  turbin  terhadap perubahan beban
3. Inertia & Load mencakup elemen-elemen seperti momen inersia generator dan beban yang terhubung ke sistem.
4. Input Beban adalah sinyal yang menggambarkan besaran beban pada sistem, yang dapat berubah-ubah dari waktu ke waktu.
5. Keluaran  frekwensi  adalah  hasil  keluaran  dari  sistem  kontrol  ANFIS  LFC,  yaitu  nilai  frekuensi  aktual  sistem tenaga listrik. Tujuan dari kontrol ini adalah menjaga frekuensi kembali ke nilai nominal setelah terjadi perubahan beban.
Kontroler ANFIS telah diadaptasi untuk merespons perubahan beban dengan mengubah saklar pada diagram Simulink. Hal ini memungkinkan kontroler ANFIS untuk secara dinamis menyesuaikan parameter-parameter neural network  dan  aturan  fuzzy  berdasarkan  sinyal  beban  yang  bervariasi,  sehingga  memungkinkan  sistem  untuk  tetap menjaga kestabilan frekuensi sistem tenaga listrik dalam menghadapi fluktuasi permintaan daya yang berubah-ubah. Berdasarkan hasil pengujian LFC dengan Beban 0,1/25MW didapatkan hasil seperti pada tabel 1 dibawah ini, dimana nilai overshoot ANFIS sama dengan 0 lebih rendah dibandingkan dengan overshoot PID, namun nilai rise time ANFIS lebih besar dibandingkan dengan PID.
Tabel 1. Hasil Uji LFC dengan beban 0,1/25MW
Parameter ANFIS PID Rise Time 7.9012 0.0016 Settling Time 8.6114 14.1695 Settling Min 50.0040 49.7200 Setting Max 50.0045 49.9990 Overshoot 0 0.0020 Undershoot 0 0 Peak 50.0045 50 PeakTime 20 0
Gambar 3. Hasil Respon Uji LFC dengan beban 0,1/25MW
Berdasarkan  tabel  1  dan  dibandingkan  dengan  Gambar  3  hasil  respon  uji  untuk  pengujian  dengan  beban 0,1/25MW, rise time yang didapatkan metode ANFIS lebih tinggi di poin 7.9 di bandingkan PID 0.0016 serta peak
time dipoint 20 dibanding 0 namun untuk settling time ANFIS lebih sedikit dipoint 8.61 dibandingkan PID di poin 14.16 serta untuk overshoot ANFIS lebih bagus dengan nilai 0 dibanding PID yang masih terjadi overshoot di poin 0.0020. Tabel 2 dibawah ini merupakan hasil pengujian LFC dengan Beban 0,2/50 MW.
Tabel 2. Hasil Uji LFC dengan Beban 0,2/50 MW
Parameter ANFIS PID Rise Time 0.0020 0.0016 Settling Time 7.9645 14.1694 Settling Min 49.4541 49.4400 Setting Max 50.0013 49.9980 Overshoot 0.0076 0.0040 Undershoot 0 0 Peak 50.0013 50 PeakTime 9.6196 0
Gambar 4. Hasil Respon Uji LFC dengan Beban 0,2/50 MW
Berdasarkan  tabel  2  dan  dibandingkan  dengan  Gambar  4  hasil  respon  uji  untuk  pengujian  dengan  beban 0,2/50MW, didapatkan beberapa nilai hampir sama dimana titik rise time ANFIS 0.0020  dibanding PID 0.0016 dan peak  bernilai  50.0013  dibanding  PID  bernilai  50,  namun  pada  titik  beban  0,2/50MW  untuk  ANFIS  mempunyai overshoot  0.0076 lebih  besar dibanding PID 0.0040 dan  peak time  9.61 dibanding PID 0, untuk titik  settling time ANFIS  lebih  baik  dinilai  7.96  dibanding  PID  masih  tinggi  di  nilai  14.16.  Tabel  3  dibawah  ini  merupakan  hasil pengujian LFC dengan Beban 0,3/75MW.
Tabel 3. Hasil Uji LFC dengan Beban 0,3/75MW Parameter ANFIS PID Rise Time 0.0036 0.0016 Settling Time 7.8687 14.1695 Settling Min 49.1812 49.1600 Setting Max 50 49.9970 Overshoot 0.0135 0.0059 Undershoot 0 0 Peak 50 50 PeakTime 9.3691 0
Berdasarkan  tabel  3  dan  dibandingkan  dengan  Gambar  5  hasil  respon  uji  untuk  pengujian  dengan  beban 0,3/75MW, untuk ANFIS nilai lebih tinggi dibandingkan PID di titik rise time bernilai 0.0036 dibanding PID bernilai 0.0016, titik  overshoot  ANFIS 0.0135 dibanding  PID 0.0059, dan  peak time 9.36 dibanding 0, untuk  settling time
ANFIS bernilai 7.86 dibanding PID 14.16. Tabel 4 dibawah ini merupakan hasil pengujian LFC dengan Beban 0,4/100 MW
Tabel 4. Hasil Uji LFC dengan Beban 0,4/100 MW Parameter ANFIS PID Rise Time 0.0019 0.0016 Settling Time 7.6231 14.1694 Settling Min 48.9121 48.8799 Setting Max 50.0066 49.9960 Overshoot 0.0227 0.0079 Undershoot 0 0 Peak 50.0066 50 PeakTime 9.2071 0
Gambar 6. Hasil Respon Uji LFC dengan Beban 0,4/100 MW
Berdasarkan  tabel  4  dan  dibandingkan  dengan  Gambar  6  hasil  respon  uji  untuk  pengujian  dengan  beban 0,4/100MW,  untuk  settling  time  ANFIS  bernilai  7.62  dibanding  PID  14.16,  namun  untuk  rise  time  pada  ANFIS bernilai 0.0019 dibanding PID 0.0016, overshoot 0.0227 dibanding PID 0.0079, dan peak bernilai 50.0066 dibanding PID 50.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil perbandingan data hasil simulasi melalui pengujian Load Frequency Control menggunakan metode ANFIS  dengan  PID  terhadap  perubahan  beban,  maka  didapatkan  hasil  bahwa    nilai  setlling  time  kontrol  ANFIS mempunyai waktu yang lebih cepat 76% jika dibandingkan dengan  kontrol PID. Kontrol ANFIS  mampu  merespon perubahan beban terhadap kondisi steady state frekuensi dengan error 0,6%. Pada penerapan ini kontrol ANFIS rata- rata nilai overshoot sangat rendah ketika keadaan untuk mencapai titik steady state.

## REFERENCES
[1] S. K. Pandey, S. R. Mohanty, and N. Kishor, “A literature survey on load-frequency control for conventional and distribution generation power systems,” Renew. Sustain. Energy Rev., vol. 25, pp. 318–334, 2013.
[2] M.  Arrohman,  R.  Fajardika,  M.  Muhlasin,  and  M.  Ali,  “Optimasi  Frekuensi  Kontrol  pada  Sistem  Hybrid  Wind-Diesel Menggunakan PID Kontroler Berbasis ACO dan MFA,” J. Rekayasa Mesin, vol. 9, no. 1, pp. 65–68, 2018.
[3] R. Humamuddin, R. F. Iskandar, F. T. Elektro, and U. Telkom, “Kontrol Frekuensi Menggunakan Metode Kontrol Beban Elektronik  Dengan  Sistem  Kontrol  Fuzzy  –  Pi  Pada  Pembangkit  Listrik  Tenaga  Pikohidro  Frequency  Controller  Using Electronic Load Controller Method With Fuzzy – Pi Controlling System for Picohydro Power Pla,” vol. 5, no. 1, pp. 877– 884, 2018.
[4] M. Ali and M. Muhlasin, “Kontrol Kecepatan Putaran Permanent Magnet Synchronous Machine (PMSM) Menggunakan PID, FLC Dan ANFIS,” J. Elektro, vol. 4, no. 1, p. 253, 2019.
[5] E. Fitiani and N. Fithri, “Komparasi Simulasi Kontrol Suhu dan Level Air Pada Tanaman Hidroponik Menggunakan Sistem Fuzzy Mamdani dan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS),” J. Ampere, vol. 6, no. 1, p. 1, 2021.
[6] K. Amara et al., “Improved Performance of a PV Solar Panel with Adaptive Neuro Fuzzy Inference System ANFIS based MPPT,” 7th Int. IEEE Conf. Renew. Energy Res. Appl. ICRERA 2018, vol. 5, pp. 1098–1101, 2018.
[7] F. S. Syahriyar and W. S. Pambudi, “Implementasi Kontrol Proporsional Integral Derivative ( PID ) pada Robot Pengambil Gambar Untuk Keperluan Vlog,” vol. 3, pp. 101–107, 2021.
[8] A. Budianto, W. S. Pambudi, S. Sumari, and A. Yulianto, “PID control design for biofuel furnace using arduino,” Telkomnika (Telecommunication Comput. Electron. Control., vol. 16, no. 6, 2018.
[9] M. I. Mosaad and F. Salem, “LFC based adaptive PID controller using ANN and ANFIS techniques,”  J. Electr. Syst. Inf. Technol., vol. 1, no. 3, pp. 212–222, 2014.
[10]  J. S. R. Jang and C. T. Sun, “Neuro-Fuzzy Modeling and Control,” Proc. IEEE, vol. 83, no. 3, pp. 378–406, 1995.
[11]  D. Sharma, “Automatic generation control of multi source interconnected power system using adaptive neuro-fuzzy inference system,” Int. J. Eng. Sci. Technol., vol. 12, no. 3, pp. 66–80, 2020.