Suripto, dkk. / ROTASI, Vol. 22 No.1 (Januari 2020) Hal. 48-54

## Optimasi Perancangan Turbin Crossflow Terhadap Sudut Masuk Blade Runner untuk Micro
Hydro Power Plant dengan Analisis CFD
Heri Suripto*, Saiful Anwar, Aprizal
Program Studi S1 Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Pasir Pengaraian Jl. Tuanku Tambusai, Rambah, Pasir Pengairan, Kabupaten Rokan Hulu, Riau 28558
*E-mail: herisuripto@upp.ac.id

## Abstract
This study optimizes the design of cross flow turbines on the blade runner entry angle for the micro hydro power  plant  with  CFD  analysis.  Appropriate  design  and  optimization  can  increase  turbine  efficiency and  generator  power,  turbine  efficiency  increases,  generator  power  also  rises.  The  research  method used is a simulation method, where the research simulation includes the design of cross flow turbine, cross flow turbine drawing design, and simulation. Turbine design drawings were made using wildfire Pro  Engineer  5.0  software  and  cross  flow  turbine  blade  simulation  performed  using  Computational Fluid Dynamic (CFD) 2014. From the simulation results the optimal value is shown at the runner blade angle of 30 o and the output of the simulation is tangential speed. To get the maximum generator power, the simulation results will be analyzed numerically where the initial power of 34.5 kW at an angle of 55 o rises to 42.5 kW at an angle of 30 o . turbine power increased by ± 2.58%. This research was taken from the case at a water level of 10 meters and a discharge of 0.5 m 3 / sec.
Keywords: cross flow turbine, blade runner angle, CFD, turbine power

## Abstrak
Penelitian  ini  melakukan  optimasi  perancangan  turbin cross  flow terhadap  sudut  masuk blade  runner untuk  mikro  hidro power  plant dengan  analisis  CFD.  Perancangan  dan  optimasi  yang  tepat  dapat meningkatkan efisiensi turbin dan daya generator, efisiensi turbin naik maka daya generator juga ikut naik.  Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  metode  secara  simulasi,  dimana  simulasi  peneltian meliputi  perancangan  turbin cross  flow ,  desain  gambar  turbin cross  flow ,  dan  simulasi.  Gambar perancangan turbin dibuat dengan menggunakan software Pro Engineer wildfire 5.0 dan Simulasi blade turbin cross flow dilakukan dengan mengunakan Computational Fluid Dynamic (CFD) 2014. Dari hasil simulasi nilai optimal ditunjukan pada sudut runner blade 30 o dan output dari simulasi adalah kecepatan tangensial. Untuk mendapatkan daya generator maskimum  maka hasil simulasi  akan dianalisis secara numerik dimana daya awal sebesal 34,5 kW pada sudut 55 o naik menjadi 42,5 kW pada sudut 30 o . daya turbin naik sebesar ± 2.58 %. Penelitian ini diambil dari kasus pada ketinggian air sebesar 10 meter dan debit sebesar 0,5 m 3 /detik.
Kata kunci: turbin cross flow , sudut blade runner , CFD, daya turbin

## 1. Pendahuluan
Pembangkit listrik tenaga mikro hidro termasuk kedalam kategori sumber energi terbarukan yang dapat beroperasi pada low head , turbin crossflow adalah turbin yang sesuai untuk pembangkit tersebut, di samping murah dan mudah dalam pembuatannya. Untuk menaikan efisiensi turbin tersebut perlu adanya pengoptimalan parameter-parameter turbin seperti runner diameter , panjang runner , tebal water jet , jumlah blade , dan sudut blade. Daya yang dibangkitkan turbin  naik ketika dilakukan optimasi pada sudut balde β 1 .
Pembangkit listrik tenaga mikro hidro terus berkembang di seluruh dunia, hal tersebtu menunjukan bahwa sistem pembangkit  listrik  tenaga  mikro  hidro  layak  pada  daerah  yang  sesuai.  Sarat  utama  untuk  membuat  pembangkit  listrik tenaga  mikro  hidro  adalah  sumber  air,  turbin,  generator,  desain  dan  pemasangan  yang  tepat.  Pemilihan  turbin  akan bergantung pada tinggi tekan yang tersedia, turbin impuls dan turbin raksi adalah turbin yang sesuai dengan pembangkit yang memiliki tinggi tekan rendah. Turbin crossflow adalah turbin yang sesuai untuk ketinggian yang rendah, berkisar 5 meter dan laju aliran 1 meter 3 /detik. [1] Optimasi  turbin cross  flow dengan  CFD  melalui  dua  metode  yaitu  Algoritma  Genetika  multi-objektif  (GA)  dan Metode  Metamodel-Assisted  Optimization  (MMAO)  dari  alat  OASIS.  kedua  metode  pengoptimalan  menunjukkan peningkatan 4,73% dan 5,33% pada output. metode ini menghasilkan desain kinerja yang lebih baik, dan lebih efektif dari pada  metode  GA  dalam  mengidentifikasi  perbatasan  Pareto.  Metode  MMAO  juga  telah  terbukti  lebih  murah  secara komputasi dari metode GA [2]. Optimasi numerik dengan metodologi permukaan respons (RSM) dengan menggunakan hasil komputasi dinamis (CFD), juga dapat menemukan kinerja terbaik atau koefisien torsi maksimum pada turbin cross
flow . Pengujian dilakukan untuk dua kecepatan sudut rotor dan kecepatan konstan. Akhirnya, desain komposit pusat atau CCD Analisis diterapkan pada hasil untuk dioptimalkan [3].
Desain mata pisau savonius diffuser menggunakan simulasi CFD menunjukkan bahwa prosedur pemilihan radius tandem bergantung pada metode RSM dapat digunakan untuk optimalisasi kuantitatif dari kinerja yang disediakan dalam berbagai  tandem  radius.  Sayangnya  dengan  metode  RSM  tidak  dapat  mengoptimalkan  parameter  geometris  deflektor bergerak karena tidak mampu menghasilkan permukaan kanonik dalam berbagai sudut deflektor. Desain deflektor terbaik dapat dipilih dengan memplot kedua model dalam kisaran diameter (Dtp) dan rasio kecepatan pada celah sempit (Rcv) pada  grafis  aerodinamis  kinerja.  Rotor  bilah  savonius  diffuser  dengan  deflektor  yang  bergerak  meningkatkan  rasio kecepatan pada celah sempit (Rcv) untuk hampir semua konfigurasi dan meningkatkan torsi akibat gaya pada blade balik yang  dihasilkan  oleh  “jet  efek  ”melalui  celah  sempit  di  tengah  rotor.  Sementara  itu,  turbin  blade  tandem  konvergen Savonius tanpa deflector. Desain diffuser menggunakan model konvergensi dengan diameter hub D = 68 mm diperoleh Rt = 27 mm atau 0,4 D; e = 2.75 mm atau 0,04 D; dan menggunakan tangential blade Pemindah (moving deflector) dengan diameter  Tip  Dtp  =  140  mm  atau  2.06  D  yang  mampu  menghasilkan  maksimum  poros  daya  atau  penurunan  tekanan minimum pada simulasi CFD [4].
Optimasi menggunakan CFD pada sudut blade pitch turbin memaparkan hasil yang optimum pada sudut blade pitch untuk NACA 0021 adalah sebesar 0.3 o yang mana optimasi blade adalah 0,6 o . Ini menunjukan hasil optimasi sudut blade tergantung  pada airfoil  geometry .  Koefisien  gaya  tangensial  meningkat.  Peningkatan  performa  turbin  terutama pengurangan  kerugian aerodinamik denga mengoptimasikan sudut blade pitch [5].
Untuk mengetahui pola aliran kerja turbin crossflow dapat dilakukan dengan analisis CFD, berdasarkan hasil analisis numerik  steady  state  dilakukan  dan  itu  dimodifikasi  secara  geometris  untuk  meningkatkan  kinerja.  Efisiensi  turbin ditingkatkan  dari  63,67%  (model  dasar)  menjadi 76,60%  (Model  yang  dimodifikasi  dengan  7  GV Pembukaan  dan  22 jumlah bilah). Peningkatan total 12,93% dalam efisiensi dengan daya total output 7,24 kW. Juga dari analisis kualitatif, kecepatan vektor dan kontur tekanan dianalisis sehingga memvisualisasikan bidang aliran [6].

## 2.1. Perhitungan kecepatan terhadap shaft torsi turbin
Untuk menganalisis besar pengaruh kecepatan mutlak turbin terhadap shaft torsi dapat diketahui dengan cara analisis numerik. Adapun persamaan yang dapat digunakan adalah sebagai berikut [7].
𝑇 𝑠 = 𝑇 1→2 + 𝑇 3→4 (1)
𝑇 1→2 =  𝜌 ∙ 𝑄 ∙ (𝑉 ⃗ 𝑡1 ∙ 𝑟 1 −   𝑉 ⃗ 𝑡2 ∙ 𝑟 2 ) (2)
𝑇 3→4 =  𝜌 ∙ 𝑄 ∙ (𝑉 ⃗ 𝑡3 ∙ 𝑟 2 −   𝑉 ⃗ 𝑡4 ∙ 𝑟 1 ) (3)
dimana:
𝑇 1→2 + 𝑇 3→4 =  torsi yang bekerja berdasarkan radius runner (N.m) T s = shaft torsi (N.m) 𝜌 =  massa jenis air (kg/m 3 )
Q = debit air (m 3 /s) 𝑉 ⃗ 𝑡1 , 𝑉 ⃗ 𝑡2 , 𝑉 ⃗ 𝑡3 , 𝑉 ⃗ 𝑡4 =  kecepatan tangensial (m/s)
r 1 dan r 2 =  jari-jari runner blade turbin (m)
𝑉 ⃗ 𝑡1 =   𝑢 1 +  𝑊 1 𝑐𝑜𝑠𝛽 1 (4)
Untuk mengetahui besar 𝑇 1→2 dan 𝑇 3→4 maka yang perlu diketahui terlebih dahulu adalah besar kecepatan tangensial pada turbin tersebut. Untuk mengetahui besar kecepatan tangensial dapat ditentukan dengan persamaan sebagai berikut [7].
𝑉 ⃗ 𝑡1 =   𝑢 1 +  𝑊 1 𝑐𝑜𝑠𝛽 1 (5)
atau 𝑉 ⃗ 𝑡1 =   𝐶 1 − 𝑢 1 [8] (6)
dimana: 𝑢 1 =  kecepatan relatif (m/s)
𝐶 1 =  kecepatan mutlak ( absolute ) (m/s) 𝑢 1 =   𝑊 1 =  kecepatan sudut runner konstan ( 𝜔 ) Sehingga: 𝑢 1 =  𝜔 ∙  𝑟 1 (7) 𝑢 2 =  𝜔 ∙  𝑟 2 (8)
𝑉 ⃗ 𝑡2 =   𝑢 2 =   𝑉 ⃗ 𝑡3 𝑑𝑎𝑛 𝑉 ⃗ 𝑡4 =   𝑉 4 cos 𝛼 4 (9) sehingga:
𝑉 ⃗ 𝑡2 =   𝑢 1 (1 + cos 𝛽 1 ) (10)
menjadi,
𝑉 ⃗ 𝑡2 =  𝜔 ∙ 𝑟 1 (1 + cos 𝛽 1 ) (11)
Kecepatan  tangensial  diketahui  dari  kecepatan magnitude atau  kecepatan  mutlak  masuk  sudu  turbin.  Untuk menetukann  besar  kecepatan  tangentsial  maka  analisis  numerik  yang  dilakukan  adalah  menghitung  kecepatan  dari sumulasi CFD [7].
𝑉 ⃗ 𝑡1 =   𝑊 1 − 𝑢 1 (12)
Kecepatan tangensial diketahui dari kecepatan magnitude atau kecepatan mutlak masuk sudu turbin [7].
Gambar 1. Berbagai kecepatan pada turbin cross flow [7]

## 2.2. Perhitungan Efisiensi turbin
Efisiensi turbin didefinisikan sebagai rasio Output daya turbin ke generator dan energi yang mengalir ke turbin [7].
𝜂 𝑡 = 𝑇 𝑠 𝜔 𝜌𝑄𝑔𝐻 𝑛 (13)
𝜔 = 2𝜋 ∙ 𝑁 60 (14)
dimana:
𝜔 =  Kecepatan sudut (rps) [9]
2.3. Perhitungan Efisiensi generator
𝜂 𝑔 = 𝑃 𝑇 𝑠 ∙ 𝜔 (15)
dimana:
𝜂 𝑔 =  efisiensi generator [10]

## 2.4. Perhitungan Daya output turbin
Daya output generator dapat dihitung dengan persamaan [11].
𝑃 𝑔 = 𝜌  ∙ 𝑔 ∙ 𝑄 ∙ 𝐻 ∙  𝜂
(16)
2. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Simulasi CFD
Tahap  simulasi  adalah  proses  untuk  mengetahui  sudut runner  blade turbin  yang  optimal  kemudian  di  hitung berdasarkan nomerik. Adapun tahapan simulasi meliputi sudut 50 o , 40 o , 30 o , 20 o . dari hasil simulasi menunjukan sudut 30 o menunjukan sudut optimal, menghasilkan kecepatan tertinggi dibandingkan variasi sudut yang lain. Adapun gambar simulasi dari sudut 30 o adalah seperti ditunjukan pada Gambar 2.
Suripto, dkk. / ROTASI, Vol. 22 No.1 (Januari 2020) Hal. 48-54
Gambar 2. Kontur kecepatan masuk blade turbin

## 3.2. Analsis Numerik
Kecepatan tangensial diketahui dari kecepatan magnitude atau kecepatan mutlak masuk sudu turbin.
Tabel 1. Kecepatan tangensial 1-2
No Sudut Kecepatan tangensial 1 Kecepatan tangensial 2 𝜷 𝟏 ( o ) 𝑽 ⃗⃗ 𝒕𝟏 (m/s) 𝑽 ⃗⃗ 𝒕𝟐 (m/s) 1. 50 25,7 10,5 2. 40 34,5 11,3 3. 30 47,6 11.95 4. 20 40 12,4
Dari Tabel 1 dapat dianalisis bawha kecepatan tangensial maksimum ditunjukan pada sudut 30 o sebesar 47,6 m/s, besaran angka kecepatan tangensial diperoleh dari simulasi CFD yang sebelumnya telah di desain dengan menggunakan Pro Engineer wildfire 5.0
Tabel 2. Torsi yang bekerja pada turbin ( 𝑇 1→2 ) No Besar sudut 𝜷 𝟏 ( o ) 𝑻 𝟏→𝟐 (N) 1. 50 1402,5 2. 40 2022,5 3. 30 2972,5 4. 20 2380
Tabel 2 adalah nilai dari torsi 1- 2 yang dianalisis berdasarkan analisis numerik, dimana nilai torsi maksimum ditunjukan pada sudut 30 o
Tabel 3. Analisis shaft torsi turbin
No Sudut 𝜷 𝟏 ( o ) 𝑻 𝟏→𝟐 (N.m)
𝑻 𝟑→𝟒 (N.m) 𝑻 𝒔 (N.m) 1. 50 1402,5 262,5 1665 2. 40 2022,5 282,5 2305 3. 30 2972,5 298,8 3271,3 4. 20 2380 310 2690
Pada Tabel 3 menunjukan nilai dari torsi 1-4 dan shaft torsi, nilai ini dianalisis berdasarkan analisis numerik yang dituangkan dalam persamaan 2 dan 3, dimana nilai maksimum ditunjukan pada sudut 30 o
Suripto, dkk. / ROTASI, Vol. 22 No.1 (Januari 2020) Hal. 48-54
Tabel 4. Hasil analisis perhitungan efisiensi turbin
No Sudut 𝜷 𝟏 ( o ) Efisiensi Turbin (%) 1. 50 91,3 2. 40 91,8 3. 30 92,5 4. 20 92,1
Untuk menentukan besar daya turbin maka perlu dilakukan analisis numerik shaft torsi terhadap daya turbin. Dari analisis pengaruh shaft torsi terhadap efisiensi turbin diketahui bahwa sudut maksimum ditunjukan pada sudut 30 o (lihat Tabel 4), sehingga untuk mengetahui pengaruh shaft torsi dapat dilakukan melalui analisis efisiensi turbin dengan daya turbin.
Tabel 5. Hasil analisis perhitungan daya turbin
No Sudut 𝜷 𝟏 ( o ) Daya Turbin kW 1. 50 44,7 2. 40 44,9 3. 30 45,3 4. 20 45
Tabel 5 menunjukan perhitungan numerik dari daya turbin, berdasarkan Persamaan 16 dapat diketahui bahwa efisiensi turbin dapat mempengaruhi besar daya yang di bangkitkan turbin, dari hasil numerik besar daya maksimum ditunjukan pada sudut 30 o dimana daya sebesar 45,3 kW
Gambar 3. Grafik kecepatan masuk turbin, torsi turbin terhadap sudut blade β 1
Gambar 3 adalah grafik perbandingan antara torsi turbin dan kecepatan tangensial, tren fluktuatif ditunjukan pada gambar tersebut dimana nilai maksimum antara kecepatan dan torsi turbin berada pada sudut 30 o . 25 30 35 40 45 50 20 30 40 50 1500 2500 3500 20 30 40 50 K ec epa ta n ( m /s ) T o rs i tur b in ( N. m ) Sudut Blade β 1 Torsi turbin Kecepatan
Suripto, dkk. / ROTASI, Vol. 22 No.1 (Januari 2020) Hal. 48-54
Gambar 4. Grafik efisiensi turbin, torsi turbin terhadap sudut blade β 1
Gambar 5. Grafik daya turbin, torsi turbin terhadap sudut blade β 1
Gambar 6. Grafik daya turbin, efisiensi turbin terhadap sudut blade β 1
Pada Gambar 4, 5 dan 6 pengaruh torsi turbin dan efisiensi turbin terhadap daya yang dibangkitkan turbin, pada gambar tersebut ditunjukan nilai maksimum pada sudut 30 o , dimana torsi turbin sebesar 3271,3 (N.m), dan efisiensi sebesar 92,5 %  dan daya sebesar 45,3 kW.

## 3. Kesimpulan
Untuk  mendapatkan  efisiensi  maksimm  maka  penelitian  ini  melakukan  perubahan  sudut  masuk  turbin.  Simulasi CFD menunjukan peningkatan kecepatan  pada sudut 30 o , dan menghasilkan daya turbin  sebesar  45,3 kW. Penelitian ini dilakukan  pada  debit  0,5  m 3 /s  dan  ketinggian  10  m.  Simulasi  CFD  dalakukan  pada  kondisi  mesh  otomatis,  ini  tidak menunjukan hasil yang maksimal, untuk mendapatkan keakuratan simulasi maka analisis mesh dilakukan secara manual. Semangkin kecil ukuran mesh maka semangakin baik hasil yang akan  dihasilkan dari simulasi.

## Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  disampaikan  kepada  LPPM  Universitas  Pasir  Pengaraian  yang  telah  mendanai  skema  Penelitian Internal Dosen Tahun 2019.
91,2 91,4 91,6 91,8 92 92,2 92,4 92,6 20 30 40 50 1500 2500 3500 4500 20 30 40 50 E fi fi e n si t ur b in ( % ) T o rs i tur b in ( N. m ) Sudut Blade β 1 Torsi turbin Efisiensi turbin 44,6 44,7 44,8 44,9 45 45,1 45,2 45,3 45,4 20 30 40 50 60 1500 2500 3500 20 30 40 50 60 Da y a tur b in ( kw) T o rs i tur b in ( N. m ) Sudut Blade β1 Torsi turbin Daya turbin 44,6 44,8 45 45,2 45,4 20 30 40 50 60 91 91,5 92 92,5 93 20 30 40 50 60 Da y a tur b in ( kW ) E fi si e n si t ur b in ( % ) Sudut Blade β1 Efisiensi turbin Daya turbin

## Daftar Pustaka
[1]   Bilal  Abdullah  Nasir,  “Design  Considirations  Of  Micro  Hydro  Electric  Power  Plant”, The  International  Journal Conference  of  Technologies  and  Materials  for  Renewable  Energy,  Environment  and  Sustainabillity,  TMREES14 Energy Procedia 50 ( 2014 ) 19 – 29
[2]  Endashaw Tesfaye Woldemariam, Hirpa G. Lemu 1, and G. Gary Wang, “CFD-Driven Valve Shape Optimization for  Performance  Improvement  of  a  Micro  Cross-Flow  Turbine”, Journal  energies 2018,  11,  248; doi:10.3390/en11010248.
[3]   M.  Jafaryar,  R.  Kamrani,  M.  Gorji-Bandpy,  M.  Hatami,  D.D.  Ganji,  “Numerical  optimization  of the  asymmetric blades  mounted  on  a  vertical  axis  cross-flow  wind  turbine”, International  Communications  in  Heat  and  Mass Transfer 70 2016.
[4]  Bagus Wahyudi, Sudjito Soeparman, H W M Hoeijmakers, “Optimization design  of Savonius diffuser blade with moving deflector for hydrokınetıc cross flow turbıne rotor”, Energy Procedia 68 2015.
[5]  M.H. Mohamed, S. Shaaban, “Optimization of blade pitch angle of an axial turbine used for wave energy conversion”, Journal Energy 2013 1e11.
[6]   Nirmal Acharya, Chang-Gu Kim, Bhola Thapa, Young-Ho Lee, “Numerical analysis and performance enhancement of a cross-flflow  hydro turbine”, Renewable Energy xxx (2015) 1e8
[7]  Nang  Saing  Nuet,  Myat  Myat  Soe,  Aung  Myat  Thu,  “Experimental  Investigation  Of  Cross-Flow  Turbine; International Journal of Mechanical And Production Engineering”, ISSN: 2320-2092, Volume- 4, Issue-12, Dec.- 2016.
[8]   Fritz Dietzel, Dakso Sriyono, Turbin, Pompa dan Kompresor , Erlangga 1992.
[9]  Irene  Samora,  Vlad  Hasmatuchi,  Cecile  Münch-Alligne,  Mario  J.  Franca,  Anton  J.  Schleiss,  Helena  M.  Ramos, “Experimental  characterization  of  a  five  blade  tubular  propeller  turbine  for  pipe  inline  installation”, Renewable Energy 95 2016.
[10]  Kyu-Jung Chae, In-Soo Kim, Xianghao Ren, Kyeong-Ho Cheon, “Reliable energy recovery in an existing municipal wastewater treatment plant with a flow-variable micro-hydropower system”, Energy Conversion and Management 101 2015.
[11]  Zeina bitar, Imad Khamis, Ziad Alaska, Samih Al jabi, “Pre-Feasibility Study For Construction of Mini Hydro Power Plant”, Energy Procedia 74 2015.