Optimasi Daya Pada Sistem Turbin Angin Menggunakan Kontrol Pitch Angle Dengan Fuzzy Logic Control (Aplikasi Pada Kecepatan Angin Daerah Nias Utara) Chapter III V
BAB III
METODE PENELITIAN
3.1
Tempat Dan Waktu
Penelitian
dilaksanakan
dengan
menggunakan
software
simulasi
MATLAB-Simulink pada komputer, simulasi ini mengunakan kecepatan angin
yang di dapat dari Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG)
kabupaten Nias Utara. Lama penelitian ini direncanakan selama 2 bulan.
3.2
Data Dan Peralatan
Penelitian ini mengunakan peralatan 1 unit komputer dengan software
simulasi MATLAB dengan data kecepatan angin rata-rata, Minimum dan
Maksimum yang berhembus di daerah Nias Utara khususnya pada daerah
Afulu.
3.3
Pelaksanaan Penelitian
Pelaksanaan penelitian ini dilakukan dengan membuat model simulasi
turbin angin pada simulasi MATLAB-Simulink. Adapun data pada percoban ini
diambil dari BMKG kabupaten Nias utara dengan kecepatan angin rata-rata,
kecepatan maksimum dan minimum. Penelitian ini untuk menguji pengaruh
kontrol Pitch angle pada daya mekanis keluaran turbin angin.
3.4
Variable Yang Diamati
Variable-variable yang diamati pada penelitian ini adalah:
• Pm
: Daya mekanis turbin angin
• Cp
: Koefisien Performansi Turbin Angin
• λ
: Tip Speed Ratio
• B
: Sudut Turbin Angin
Universitas Sumatera Utara
• Vw
3.5
: Kecepatan angin
Prosedur Penelitian
Prosedur penelitian dapat dilihat pada Gambar 3.1 Diagram alir
penelitianberikut :
MULAI
Pengumpulan Data kecepatan
angin, Massa jenis angin dan
spesifikasi turbin angin
Membuat model
simulasi turbin
angin
Membuat sistem
kontrol Pitch angle
menggunakan
logika FUZZY
Menjalankan Simulasi turbin angin
Mencatat dan
Membandingkan hasil
simulasi mengunakan
metode optimasi
dengan tidak
Apakah metode optimasi
mempengaruhi daya keluaran
turbin angin
TIDAK
YA
Menarik Kesimpulan
SELESAI
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.1 Diagram alir penelitian
Berdasarkan pada Gambar 3.1 prosedur penelitian adalah :
1.
Pengumpulan Data
Data kecepatan angin yang digunakan pada penelitian ini
diambil dari BMKG sebagai berikut :
• Kecepatan angin rata-rata
• Kecepatan angin Maksimum
• Kecepatan angin Minimum
Sedangkan untuk rating Generator di sesuaikan dengan kecepatan
angin rata-rata di daerah tersebut, ukuran diameter baling baling juga
disesuaikan.
2.
Membuat model simulasi turbin angin
Model simulasi di buat menggunakan softwareMATLABSimulink: Pemodelan sistem turbin angin meliputi turbin angin,
generator dan beban.
3.
Membuat kontrol Pitch angle
Membuat sistem kontrol Pitch angle mengunakan kontrol
fuzzy logic dengan memasukan peraturan-peraturan dan fungsi
kendali fuzzy logic, membuat fungsi membership input dan output
yang akan mengatur pitch angle pada turbin angin.
4.
Menjalankan simulasi turbin angin
Simulasi dijalankan mengunakan aplikasi MATLAB-Simulink
dengan menggunakan 2 model simulasi yaitu turbin angin dengan
kontrol pitch angle dan turbin angin tanpa kontrol pitch angle.
Universitas Sumatera Utara
5.
Mencatat dan Menganalisa Hasil simulasi
Data hasil simulasi akan di catat dan di bandingkan, apakah
daya keluaran, tegangan dan arus dari turbin angin yang
mengunakan kendali dan tidak mengunakan kendali sesuai dengan
yang di harapkan bila tidak maka simulasi diulangi.
6.
Menarik kesimpulan
Hasil yang diharapkan dari penelitian adalah pengontrolan
daya dan kontrol kecepatan dari turbin angin setelah ditambahkan
metode kontrol Pitch angle menggunakan fuzzy logic.
3.6
Model Simulasi
Model simulasi yang digunakan adalah model simulasi turbin angin yang
terhubung dengan generator sinkron magnet permanen dimana generator
terhubung dengan beban. Pengontrolan pitch angle diatur oleh fuzzy logic
controller yang terhubung pada turbin angin. Berikut adalah blok diagram
model simulasi turbin angin.
Kecepatan Angin
(Vw)
KONTROL FUZZY
LOGIC
B
Pm
TURBIN ANGIN
PMSG
Pg
BEBAN
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.2 Blok Diagram simulasi turbin angin
Kontrol Pitch Angle menggunakan fuzzy logic bekerja dengan menerima
masukan kecepatan angin diubah menjadi nilai daya mekanis (Pm). Kontrol
fuzzy logic bekerja berdasarkan nilai deviasi daya mekanis yaitu nilai error ΔP
yang dirumuskan sebagai berikut :
ΔP = Pm(rated)– Pm
(3.1)
Dimana Pm(rated) adalah daya mekanis yang telah ditentukan pada sistem dan
Pm adalah daya yang dibangkitkan dari kecepatan angin.
Peraturan yang digunakan adalah berdasarkan besaran error ΔP, ketika nilai
sama dengan 0 maka tidak perlu ada perubahan sudut pada turbin angin, saat
nilai error minus maka daya yang dihasilkan melebihi daya yang diinginkan
maka dilakukan perubahan sudut dengan menaikan besaran sudut pada turbin
angin.
3.7
Pitch Control With Fuzzy Logic
Pengaturan besaran sudut pada turbin angin dilakukan untuk menjaga
kinerja turbin tetap pada daya yang di inginkan agar turbin tidak mengalami
kecepatan berlebih yang mengakibatkan daya yang dibangkitkan juga berlebih
yang mana akan membebani komponen dan dalam waktu lama dapat merusak
generator, juga agar turbin dapat mengambil daya pada kecepatan angin yang
lebih tinggi dari kecepatan nominalnya. Prosedur kerja dari sistem kontrol ini
ditunjukan oleh blok diagram pada Gambar 3.3 berikut:
Universitas Sumatera Utara
Kecepatan Angin
(Vw)
B
B
FUZZY LOGIC
CONTROLER
WIND
TURBINE
PITCH
ACTUATOR
Gambar 3.3 Blok diagram kontrol Pitch angle
Nilai besaran β akan mempengaruhi nilai koefisien daya (Cp) dari turbin angin
berdasarkan persamaan berikut :
�� =
1
2
. ρ . A . �� ( � , � ) . �� 3
(3.2)
Besaran Cp tersebut akan berubah-ubah sesuai dengan rating daya mekanis
yang ditentukan , dimana daya tersebut akan di salurkan ke generator dan di
ubah menjadi energi listrik. Besaran nilai β akan di dapat melalui persamaan
berikut :
�
��(�, �) = �1 � 2 − �3 . � − �4 � �
��
−� 6
��
+ �6 . �
(3.3)
Dimana :
1
��
=
1
�−0,88 �
−
0,035
� 3 +1
(3.4)
Nilai koefisien C1 sampai C6 adalah koefisien karakteristik dari turbin angin :
C1 = 0,5176, C2 = 116, C3 =
0,4, C4 = 5, C5 = 21 dan C6 = 0,0068.
Karakteristik Cp - λ untuk nilai β yang berbeda ditunjukan pada Gambar 3.4 di
bawah, dimana nilai maximum Cp = 0,48 dimana nilai ini di dapat saat kondisi
Universitas Sumatera Utara
β = 0 dan λ = 8,1 yang merupakan nilai nominal turbin angin pada MATLABSimulink.
Gambar 3.4 Grafik Karakteristik Cp - λ untuk nilai β yang berbeda
Penelitian ini menggunakan data informasi kecepatan angin kabupaten Nias
Utara yang bertempat di daerah afulu. Data ini berasal dari BMKG stasiun
klimatologi deli serdang. Data kecepatan angin ditunjukan tabel 3.1 berikut:
Tabel 3.1 Kecepatan Angin
Jan
Feb
Mar
Apr
May
Jun
Jul
Aug
Sep
Oct
Nov DeC
6,1
6,2
9,4
11,6 19,9
3,7
2,3
KECEPATAN ANGIN RATA-RATA
3,6
4,2
3,3
3,8
4,3
4,9
4,3
5
6
7,1
KECEPATAN ANGIN MAKSIMUM
6,3
9,2
6,6
6,3
7
9,6
11,4
8,9
9,3
KECEPATAN ANGIN MINIMUM
1,5
2,1
1,5
2
2,7
2,2
1,8
2,5
2,9
2,7
Kecepatan Angin (m/s)
Universitas Sumatera Utara
Data kecepatan angin yang diperoleh merupakan data kecepatan angin
pada tahun 2016 yang diambil menggunakan citra satelit pada ketingian 10 dari
permukaan tanah. Daerah afulu memiliki ketingian 60 meter dari permukaan
laut (mdpl). Melalui data di atas di dapat lah kecepatan rata-rata tahunan
sebesar 5m/s, Kecepatan maksimum rata-rata 9 m/s dan kecepatan minimum
rata-rata 2 m/s. maka kecepatan angin berkisar dari 2 – 9 m/s dengan kecepatan
rata-rata tertinggi 7,1 m/s maka akan digunakan sebagai kecepatan angin
nominal pada penelitian ini. Setelah di dapat kecepatan angin maka di atur
pitch angle dengan fuzzy logic.
Pengaturan kontrol pitch angle dengan fuzzy logic. Di definisikan sesuai
Jumlah dan bentuk fungsi keanggotaan yang mendefinisikan nilai fuzzy logic
(untuk input dan output) didefinisikan secara manual, dan aturan untuk setiap
variabel didefinisikan sesuai dengan perilaku setiap variabel yang diamati
selama simulasi. Fungsi keanggotaan segitiga dan trapesium digunakan untuk
rangkaian fuzzy input dan output, untuk power error pada Gambar. 3.5 dan
variasi sudut pada Gambar. 3.6
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.5 Fungsi membership sinyal input kendali fuzzy (Power error)
Gambar 3.6 Fungsi membership sinyal output kendali fuzzy (variasi sudut)
Aturan kendali fuzzy logic ditunjukan pada Tabel 3.2
Tabel 3.2 Aturan pitch control dengan fuzzy logic
Dimana:
NL – Negative large
PL – Positive large
NM – Negative medium
PM – Positive medium
NS – Negative Small
PS
–
Positive
small
ZE – Zero
Aturan ini dapat di ilustrasikan sebagai berikut:
Jika ΔP = NL maka βvar = NL
Universitas Sumatera Utara
Dimana NL didefinisikan sebagai fungsi keanggotan yang menunjukan nilai
input dan output suatu sistem.
3.8
Rancangan Simulasi Turbin Angin
Kecepatan angin yang berubah terhadap waktu di simulasikan
menggunakan blok uniform random dimana kita beri input kecepatan angin
maksimum dan minimum maka akan dihasilkan angin dengan kecepatan acak.
Dengan hasil nilai angin yang acak maka dapat menyerupai kondisi kecepatan
angin yang beruba terus menerus. Parameter turbin angin yang digunakan pada
penelitian ini ditunjukan pada tabel 3.3 berikut:
Tabel 3.3 Parameter turbin angin
Turbin angin
Daya Mekanis
Diameter Blade
Jumlah Blade
Tipe Turbin
Power Coefficient
Rated wind speed
Cut-in wind speed
Cut-out wind speed
2000 Watt
5 meter
3 buah
Horizontal axis
0,48
7 m/s
3 m/s
20 m/s
Model rangkaian turbin angin yang digunakan untuk simulasi pada
penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3.7 berikut:
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.7 Rangkaian simulasi kontrol pitch angle pada turbin angin
Rangkaian pada Gambar 3.8 menunjukan 2 buah turbin angin yang
digunakan untuk perbandingan daya mekanis keluaran dari masing-masing
turbin tersebut, dimana turbin angin tanpa kontrol Fuzzy Logic sehingga sudut
pitch tetap di bandingkan dengan turbin angin dengan kontrol pitch angle yang
menggunakan fuzzy logic sehingga sudut akan dikendalikan sesuai dengan
besar kecepatan angin. Turbin angin yang digunakan pada penelitian memiliki
karakteristik daya ditunjukan oleh Gambar 3.8 Berikut :
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.8 Karakteristik Daya Turbin Angin
Keluaran dari turbin angin ini berupa daya torsi mekanis yang di
hubungkan dengan rotor generator sinkron magnet permanen dan generator
terhubung pada beban. Parameter Generator dan Beban dalam penelitian ini
ditunjukan oleh Tabel 3.4 Berikut :
Tabel 3.4 Parameter Generator dan Beban
Generator sinkron magnet permanen
Jumlah Fasa
3
Tipe Rotor
rotor silinder
Resistansi Stator
8.4 ohm
Inductansi Stator
0.000635 H
Jumlah Kutub
6
Input
Torsi Mekanis
Effisiensi
90%
Flux Magnet
0.033337
Load
Beban resistif 1000 Watt
Dari parameter diatas maka di rancang model simulasi turbin angin
secara utuh. Rangkain utuh untuk simulasi ini ditunjukan pada Gambar 3.9
berikut:
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.9 Rangkaian Simulasi Turbin Angin Dengan Kontrol Pitch Angle
Menggunakan Fuzzy Logic
Universitas Sumatera Utara
BAB IV
HASIL DAN ANALISIS
4.1. Umum
MATLAB (Matrix Laboratory) merupakan suatu program komputer
yang bisa memecahkan berbagai masalah matematis yang kerap ditemui dalam
bidang teknis. Matlab dapat dimanfaatkan untuk menemukan solusi dari
berbagai masalah numerik secara cepat dan tepat, mulai dari masalah yang
sederhana hingga masalah yang kompleks. Salah satu aspek yang sangat
berguna dari program Matlab adalah kemampuannya menggolah berbagai jenis
data, sehingga pengguna dapat menvisualisasikan data, memprogram
algoritma, melakukan perhitungan yang memerlukan iterasi yang banyak dan
fungsi yang kompleks.
Dalam program matlab juga dilengkapi dengan simulink, yaitu perangkat
lunak yang digunakan dalam pemodelan dan juga menganalisis sistem dinamis.
Mendukung sistem linier dan nonlinier, dapat dimodelkan dalam waktu
kontinu. Selain simulink MATLAB juga memiliki PID tuning, Signal analysis,
simBiology, Image acquisition, MATLAB coder, dan banyak lagi.
Program simulink akan membantu pengguna untuk dapat dengan mudah
membangun suatu model dari awal, atau mengambil model yang sudah ada
kemudian melakukan modifikasi untuk melakukan eksplorasi model non linier
dengan lebih realistis, memperhitungkan faktor gesekan, hambatan udara, gear
slip, dan hal – hal lain yang menjelaskan fenomena model secara real pada
dunia nyata.
Universitas Sumatera Utara
4.2. Pengaturan Pitch Angle menggunakan Fuzzy Logic
Pengaturan besaran sudut pada turbin angin dilakukan untuk menjaga
kinerja turbin tetap pada daya telah ditentukan. Dimana diketahui kerapatan
udara 1,225 dan diameter bilah pada turbin angin 5 m dan Cp maksimal turbin
angin berada pada sudut 0o adalah 0,48, dan kecepatan angin nominal 7 m/s.
Maka diambilah besar daya mekanis turbin angin pada penelitian ini adalah
2000 Watt sesuai parameter turbin.Dengan daya puncak yang tinggi maka
turbin dapat mengambil energi pada kecepatan angin tinggi yang lebih banyak
maka diperlukan pengaturan koefisien daya turbin angin (Cp) untuk menjaga
daya mekanis yang masuk ke generator tetap pada kisaran 2000 Watt dengan
cara merubah besaranPitch Angle. Tindakan ini dilakukan untuk menyesuaikan
daya mekanis yang masuk ke turbin
agar tidak terjadi pembebanan yang
berlebihan pada generator yang menyebabkan generator menerima daya
masukan berlebih (fatigue load) yang menyebabkan generator menjadi panas
dan dalam waktu lama dapat merusak generator.
Perhitungan besaran Cp yang mempengaruhi daya mekanis dan besaran
sudut yang diperlukan untuk tiap kecepatan angin yang kemudian data tersebut
dimasukan pada kontrol Fuzzy Logic untuk menjadi dasar kendali sudut pitch
angle pada turbin angin. Hasil perhitungan kontrol pitch angle ditunjukan pada
Tabel 4.1 berikut:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.1 Besaran sudut pada setiap kecepatan angin
Kecepatan
angin
Daya
Mekanis
Koefisien
Daya
Pitch
(m/s)
1
(Watt)
5,8
(CP)
0,48
Angle
0°
2
46,2
0,48
0°
3
155,78
0,48
0°
4
369,25
0,48
0°
5
721,22
0,48
0°
6
1246,2
0,48
0°
7
1980
0,48
0°
8
2954
0,325
6,45°
9
4206
0,228
11,22°
10
5769
0,166
13,82°
12
9970
0,096
16,48°
14
15832
0,06
17,75°
16
23632
0,04
18,43°
18
33649
0,028
18,84°
20
46158
0,02
19,1°
Selanjutnya, setelah di dapat nilai pitch angle pada masing-masing kecepatan
maka diterjemahkan kedalam Fuzzy Logic menggunakan fuzzy logic toolbox
yang tersedia pada software simulasi MATLAB, sehingga membentuk fungsi
keangotaan yang menjelaskan besaran-besaran nilai untuk fungsi input dan
fungsi output yang di tunjukan dalam gambar 4.1 dan 4.2 berikut :
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.1 Fungsi keangotaan input Fuzzy Logic (Kecepatan Angin)
Gambar 4.2 fungsi keangotaan Output Fuzzy Logic (Pitch Angle)
Universitas Sumatera Utara
4.3. Hasil Simulasi dan analisis
Software MATLAB yang digunakan adalah versi 2013a, simulasi kontrol
Pitch angle pada turbin angin menggunakan Fuzzy Logic dengan rangkain
simulasi yang ditunjukan pada Gambar 3.9 pada bagian sebelumnya. Dimana
pada simulasi ini kecepatan angin yang di terapkan berada di kisaran 2 – 20
m/s yang di random secara acak dengan perubahan kecepatan angin setiap 15
menit dan simulasi ini berlangsung selama 24 jam yang menirukan perubahan
kecepatan angin pada 1 hari di daerah Nias Utaratepatnya daerah afulu. Hasil
simulasi kecepatan angin di daerah tersebut ditunjukan Gambar 4.3 berikut :
Gambar 4.3 Kecepatan Angin Hasil Simulasi
Dari Gambar kecepatan angin diatas di dapat kecepatan angin yang
berubah – ubah setiap waktunya sehingga menimbulkan perubahan daya
mekanis yang akan di salurkan pada generator maka perlu di lakukan kontrol
daya dengan menggunakan kontrol Pitch angle, hasil simulasi kontrol pitch
angle mengunakan Fuzzy Logic pada penelitian ini ditunjukan oleh Gambar 4.4
berikut:
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.4 Kontrol Pitch angle pada turbin angin
Pada gambar diatas terlihat bahwa turbin angin dengan kontrol pitch angle
melakukan perubahan sudut pada setiap perubahan kecepatan angin, agar di
dapat daya yang sesuai dengan daya mekanis yang sudah ditentukan
sebelumnya.
Perbandingan daya mekanis yang dihasilkan oleh kecepatan angin pada
Gambar 4.1 diatas yang diaplikasikan kepada 2 turbin angin yaitu, turbin angin
tanpa kontrol Pitch angledengan sudut yang diaplikasikan sebesar 0° dengan
karakteristik turbin angin yang sama pada turbin angin dengan kontrol Pitch
angle menggunakan Fuzzy Logic, perbandingan daya mekanis hasil simulasi
kedua turbin tersebut ditunjukan oleh Gambar 4.5 dan Gambar 4.6 berikut:
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.5 Daya Mekanis Turbin Angin dengan sudut 0° dan pitch angle
Gambar 4.6 Daya Mekanis Turbin Angin Dengan Kontrol Pitch Angle
Dari Gambar 4.5 diatas dapat kita lihat bahwa daya mekanis yang
dihasilkan oleh turbin angin dengan sudut tetap 0° menghasilkan output daya
mekanis yang melebihi daya yang ditentukan yaitu 2000 Watt dimana turbin
ini menghasilkan daya mekanis sebesar 10-45 kiloWatt bila daya sebesar ini
mengalir ke generator maka dapat dipastikan generator akanoverspeed dan
mengakibatkan kerusakan.
Universitas Sumatera Utara
Sedangkan pada Gambar 4.6 dapat kita lihat bahwa daya keluaran sesuai
dengan daya yang ditentukan yaitu berkisar diantara 2000Watt sehingga
generator tetap berkerja di daerah amannya walau dengan kecepatan angin
yang tinggi.
Daya mekanis yang dihasilkan oleh turbin akan disalurkan ke generator untuk
diubah menjadi energi listrik, Hasil simulasi tegangan keluaran, arus keluaran
dan daya listrik keluaran generator ditunjukan pada gambar 4.7-4.10 berikut:
Gambar 4.7 Tegangan keluaran generator dengan kontrol Pitch Angle
Gambar 4.8 Bentuk Tegangan 3 fasa Keluaran Generator
Universitas Sumatera Utara
Tegangan Keluaran Generator adalah tegangan 3 fasa yang mana bentuk
keluaran tegangan ini ditunjukan pada Gambar 4.8 tegangan keluaran generator
berubah ubah mengikuti perubahan daya mekanis yang diberikan turbin yang
diakibatkan oleh perubahan kecepatan angin yang mengenai turbin tersebut.
Gambar 4.9Arus Keluaran Generator dengan Kontrol Pitch Angle
Gambar 4.10 Daya Keluaran Generator dengan Kontrol Pitch Angle
Daya keluaran Generator turbin angin dengan kontrol Fuzzy Logic
ditunjukan pada Gambar 4.10 diatas berubah – ubah sesuai dengan besar daya
mekanis yang diberikan oleh turbin angin dengan daya tertinggi yang di dapat
Universitas Sumatera Utara
pada hasil simulasi ini sebesar 1900Watt dengan daya mekanis yang di
salurkan sebesar 2100Watt.
4.3.1
Perbandingan Daya Mekanis Perhitungan dan Simulasi
Perbandingan daya mekanis ditunjukan pada tabel 4.2 berikut :
Tabel 4.2 Daya Mekanis Perhitungan dan Simulasi
Kecepatan
Angin
(m/s)
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
4,5
5
5,5
6
6,5
7
7,5
8
8,5
9
9,5
10
10,5
11
11,5
12
12,5
13
13,5
14
Daya
Mekanis
Daya
Mekanis
Daya
Koefisien
Mekanis
Daya
Selisih
Pitch
pitch = 0°
Pitch control
control
(Perhitungan) (Perhitungan) (Simulasi)
(Cp)
0,7289
0,721
0,721
1%
0,48
5,831
5,769
5,769
1%
0,48
19,68
19,473
19,473
1%
0,48
46,65
46,158
46,158
1%
0,48
91,11
90,152
90,152
1%
0,48
157,4
155,78
155,78
1%
0,48
250
247,37
247,37
1%
0,48
373,2
369,26
369,26
1%
0,48
531,3
525,76
525,76
1%
0,48
728,9
721,22
721,22
1%
0,48
970,1
959,94
959,94
1%
0,48
1259
1246,2
1246,2
1%
0,48
1601
1584,5
1584,5
1%
0,48
2000
1979,1
1979,1
1%
0,48
2042
2434,1
2000
2%
0,39
1998
2954,2
2000
0%
0,32
2062
3543,3
2000
3%
0,27
1999
4206,1
2000
0%
0,22
2041
4946,83
2000
2%
0,19
2000
5769,75
2000
0%
0,16
2032
6679,2
2000
2%
0,14
2001
7679,5
2000
0%
0,12
2023
8775
2000
1%
0,109
2001
9970,13
2000
0%
0,096
2100
11269,04
2000
5%
0,085
2094
12676,14
2000
5%
0,075
2062
14195,74
2000
3%
0,067
1995
15832,19
2000
0%
0,06
Universitas Sumatera Utara
14,5
2098
17589,8
2000
15
2064
19472
2000
16
2000
23632,89
2000
18
1994
33649,182
2000
20
1994
46158
2000
Kurva perbandingan daya mekanis turbin angin dengan
5%
0,054
3%
0,049
0%
0,04
0%
0,028
0%
0,02
sudut tetap 0 dan
turbin dengan pitch control ditunjukan pada gambar 4.11
Daya Mekanis (W)
Daya Mekanis turbin angin
20000
18000
16000
14000
12000
10000
8000
6000
4000
2000
0
0
2
4
6
8
10
12
14
Kecepatan Angin (m/s)
Pm Pitch = 0
Pm Pitch control
Gambar 4.11 Daya Mekanis Turbin Angin Sudut Tetap dan Pitch Control
Kurva perbandingan daya mekanis turbin angin hasil perhitungan dan
simulasi ditunjukan pada gambar 4.12
Universitas Sumatera Utara
Daya Mekanis Turbin angin
2500
1500
1000
500
0
0
5 Pm Perhitungan 10
Pm Simulasi 15
20
Kecepatan Angin (m/s)
Gambar 4.12 Perbandingan Daya Mekanis Perhitungan dan Simulasi
Kurva Hubungan Koefisien Daya (Cp) terhadapa daya mekanis yang
dihasilkan oleh turbin angin ditunjukan pada Gambar 4.13 berikut:
Hubungan Cp Terhadap Daya Mekanis
1,2
1
PM (Pu)
Daya Mekanis (W)
2000
0,8
0,6
0,4
0,2
0
0
5
10
15
20
Kecepatan Daya
AnginMekanis
Koefisien Daya
Gambar 4.13 Hubungan Cp terhadap Daya Mekanis Turbin Angin
Universitas Sumatera Utara
Dari data perhitungan yang ditunjukan pada tabel 4.2 terlihat
bahwa selisih daya mekanis yang dihasilkan menggunakan kontrol pitch
angle menggunakan fuzzy logic adalah sebesar 0-5% dari daya mekanis
hasil perhitungan, disini terlihat bahwa fuzzy logic bekerja dengan baik
mengatur daya mekanis pada turbin angin tetap pada kisaran daya
mekanis yang telah ditentukan.
4.3.2
Perbandingan Daya Mekanis dan Daya listrik Hasil Simulasi
Tabel 4.3 Perbandingan Daya Mekanis dan Daya listrik
Kecepatan
Daya
Daya
Angin
Mekanis
Listrik
(m/s)
(W)
(W)
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
4,5
5
5,5
6
6,5
7
7,5
8
8,5
9
9,5
10
10,5
11
0,7289
5,831
19,68
46,65
91,11
157,4
250
373,2
531,3
728,9
970,1
1259
1601
2000
2042
1998
2043
1999
2041
2000
2032
2001
0
0,03
0,21
1,02
3,5
11,1
28,28
63,04
126,76
236,94
419,21
712
1154
1801
1864
1792
1887
1785
1868
1786
1849
1800
Effisiensi
0%
1%
1%
2%
4%
7%
11%
17%
24%
33%
43%
57%
72%
90%
91%
90%
92%
89%
92%
89%
91%
90%
Universitas Sumatera Utara
11,5
12
12,5
13
13,5
14
14,5
15
16
18
20
2023
2001
2092
2094
2062
1995
2098
2064
2000
1994
1984
1828
1794
1864
1870
1864
1790
1936
1856
1800
1770
1749
90%
90%
88%
89%
90%
90%
92%
90%
90%
89%
88%
Grafik Perbandingan Daya Mekanik dan Daya Listrik hasil Simulasi
ditunjukan pada Gambar 4.14 berikut:
Daya Mekanis Vs Daya Listrik
2500
Daya (Watt)
2000
1500
1000
500
0
0
2
4
6
8
10
12
Kecepatan
Angin
(m/s)
Daya Mekanis
14
16
18
20
Daya Listrik
Gambar 4.14 Perbandingan Daya Mekanis dan Daya Listrik
Pada tabel 4.3 terlihat bahwa daya mekanis yang diubah menjadi daya
listrik pada penelitian ini dimulai saat kecepatan angin sebesar 2 m/s dengan
dengan daya listrik yang dihasilkan
sebesar 1 Watt. Dan daya yang
Universitas Sumatera Utara
dihasilkan mulai stabil setelah melewati kecepatan angin 7 atau kecepatan
angin nominal pada percobaan ini dengan efisiensi tertinggi yang di dapat
pada percobaan ini sebesar 92% yang terjadi pada kecepatan angin 8,5 ; 9,5
dan 14,5 m/s. Dengan rata –rata efisiensi sebesar 90% setelah generator
mencapai kecepatan nominal.
Universitas Sumatera Utara
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1
KESIMPULAN
Dari hasil penelitian dan pembahasan yang dilakukan, diperoleh kesimpulan
sebagai berikut:
1.
Dari penelitian ini dapat diketahui bahwa perubahan kecepatan angin
memiliki pengaruh paling besar pada daya mekanis yang di hasilkan
turbin angin, karena kecepatan angin adalah fungsi pangkat 3 dari
daya mekanis yang dihasilkan oleh turbin angin.
2.
Dari penelitian ini Penerapan Kontrol Pitch Angle menggunakan
Fuzzy Logic pada turbin angin telah berhasil mengontrol daya
mekanis
pada
turbin
angin
tetap
pada
kisaran
2000Watt
dibandingkan dengan tanpa kendali pitch angle. Pada saat sistem
bekerja di dapat selisih daya terbesar yaitu 5% yang terjadi pada
kecepatan angin 12,5 ; 13 dan 14,5 m/s dengan rata-rata selisih
sebesar 1%.
3.
Pada saat turbin angin dengan kontrol Pitch angle bekerja dan
menyuplai energi mekanis ke generator dan menghasilkan energi
listrik di dapat efisiensi tertinggi generator sebesar 92% yang terjadi
pada kecepatan angin sebesar 8,5 ; 9,5 dan 14,5 m/s. Dengan ratarata efisiensi 90% setelah kecepatan nominal.
Universitas Sumatera Utara
5.2
SARAN
Adapun saran dari penulis sebagai pengembangan dari Skripsi ini
adalah sebagai berikut:
1.
Agar dilakukan penelitian dengan menggunakan data kecepatan angin
dari daerah yang lebih potensial, dengan kecepatan angin rata-rata yang
lebih tinggi sehingga dapat menghasilkan daya yang lebih besar karena
kecepatan angin adalah fungsi pangkat 3 dari daya mekanis keluaran
turbin angin.
2.
Penulis berharap agar penelitian selanjutnya menggunakan metode
optimasi yang lainnya yang lebih baik dan akurat dalam mengoptimasi
daya pada turbin angin, sehingga potensi energi angin yang ada di
indonesia khususnya di provinsi sumatera utara dapat kita manfaatkan
dengan baik.
Universitas Sumatera Utara
METODE PENELITIAN
3.1
Tempat Dan Waktu
Penelitian
dilaksanakan
dengan
menggunakan
software
simulasi
MATLAB-Simulink pada komputer, simulasi ini mengunakan kecepatan angin
yang di dapat dari Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG)
kabupaten Nias Utara. Lama penelitian ini direncanakan selama 2 bulan.
3.2
Data Dan Peralatan
Penelitian ini mengunakan peralatan 1 unit komputer dengan software
simulasi MATLAB dengan data kecepatan angin rata-rata, Minimum dan
Maksimum yang berhembus di daerah Nias Utara khususnya pada daerah
Afulu.
3.3
Pelaksanaan Penelitian
Pelaksanaan penelitian ini dilakukan dengan membuat model simulasi
turbin angin pada simulasi MATLAB-Simulink. Adapun data pada percoban ini
diambil dari BMKG kabupaten Nias utara dengan kecepatan angin rata-rata,
kecepatan maksimum dan minimum. Penelitian ini untuk menguji pengaruh
kontrol Pitch angle pada daya mekanis keluaran turbin angin.
3.4
Variable Yang Diamati
Variable-variable yang diamati pada penelitian ini adalah:
• Pm
: Daya mekanis turbin angin
• Cp
: Koefisien Performansi Turbin Angin
• λ
: Tip Speed Ratio
• B
: Sudut Turbin Angin
Universitas Sumatera Utara
• Vw
3.5
: Kecepatan angin
Prosedur Penelitian
Prosedur penelitian dapat dilihat pada Gambar 3.1 Diagram alir
penelitianberikut :
MULAI
Pengumpulan Data kecepatan
angin, Massa jenis angin dan
spesifikasi turbin angin
Membuat model
simulasi turbin
angin
Membuat sistem
kontrol Pitch angle
menggunakan
logika FUZZY
Menjalankan Simulasi turbin angin
Mencatat dan
Membandingkan hasil
simulasi mengunakan
metode optimasi
dengan tidak
Apakah metode optimasi
mempengaruhi daya keluaran
turbin angin
TIDAK
YA
Menarik Kesimpulan
SELESAI
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.1 Diagram alir penelitian
Berdasarkan pada Gambar 3.1 prosedur penelitian adalah :
1.
Pengumpulan Data
Data kecepatan angin yang digunakan pada penelitian ini
diambil dari BMKG sebagai berikut :
• Kecepatan angin rata-rata
• Kecepatan angin Maksimum
• Kecepatan angin Minimum
Sedangkan untuk rating Generator di sesuaikan dengan kecepatan
angin rata-rata di daerah tersebut, ukuran diameter baling baling juga
disesuaikan.
2.
Membuat model simulasi turbin angin
Model simulasi di buat menggunakan softwareMATLABSimulink: Pemodelan sistem turbin angin meliputi turbin angin,
generator dan beban.
3.
Membuat kontrol Pitch angle
Membuat sistem kontrol Pitch angle mengunakan kontrol
fuzzy logic dengan memasukan peraturan-peraturan dan fungsi
kendali fuzzy logic, membuat fungsi membership input dan output
yang akan mengatur pitch angle pada turbin angin.
4.
Menjalankan simulasi turbin angin
Simulasi dijalankan mengunakan aplikasi MATLAB-Simulink
dengan menggunakan 2 model simulasi yaitu turbin angin dengan
kontrol pitch angle dan turbin angin tanpa kontrol pitch angle.
Universitas Sumatera Utara
5.
Mencatat dan Menganalisa Hasil simulasi
Data hasil simulasi akan di catat dan di bandingkan, apakah
daya keluaran, tegangan dan arus dari turbin angin yang
mengunakan kendali dan tidak mengunakan kendali sesuai dengan
yang di harapkan bila tidak maka simulasi diulangi.
6.
Menarik kesimpulan
Hasil yang diharapkan dari penelitian adalah pengontrolan
daya dan kontrol kecepatan dari turbin angin setelah ditambahkan
metode kontrol Pitch angle menggunakan fuzzy logic.
3.6
Model Simulasi
Model simulasi yang digunakan adalah model simulasi turbin angin yang
terhubung dengan generator sinkron magnet permanen dimana generator
terhubung dengan beban. Pengontrolan pitch angle diatur oleh fuzzy logic
controller yang terhubung pada turbin angin. Berikut adalah blok diagram
model simulasi turbin angin.
Kecepatan Angin
(Vw)
KONTROL FUZZY
LOGIC
B
Pm
TURBIN ANGIN
PMSG
Pg
BEBAN
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.2 Blok Diagram simulasi turbin angin
Kontrol Pitch Angle menggunakan fuzzy logic bekerja dengan menerima
masukan kecepatan angin diubah menjadi nilai daya mekanis (Pm). Kontrol
fuzzy logic bekerja berdasarkan nilai deviasi daya mekanis yaitu nilai error ΔP
yang dirumuskan sebagai berikut :
ΔP = Pm(rated)– Pm
(3.1)
Dimana Pm(rated) adalah daya mekanis yang telah ditentukan pada sistem dan
Pm adalah daya yang dibangkitkan dari kecepatan angin.
Peraturan yang digunakan adalah berdasarkan besaran error ΔP, ketika nilai
sama dengan 0 maka tidak perlu ada perubahan sudut pada turbin angin, saat
nilai error minus maka daya yang dihasilkan melebihi daya yang diinginkan
maka dilakukan perubahan sudut dengan menaikan besaran sudut pada turbin
angin.
3.7
Pitch Control With Fuzzy Logic
Pengaturan besaran sudut pada turbin angin dilakukan untuk menjaga
kinerja turbin tetap pada daya yang di inginkan agar turbin tidak mengalami
kecepatan berlebih yang mengakibatkan daya yang dibangkitkan juga berlebih
yang mana akan membebani komponen dan dalam waktu lama dapat merusak
generator, juga agar turbin dapat mengambil daya pada kecepatan angin yang
lebih tinggi dari kecepatan nominalnya. Prosedur kerja dari sistem kontrol ini
ditunjukan oleh blok diagram pada Gambar 3.3 berikut:
Universitas Sumatera Utara
Kecepatan Angin
(Vw)
B
B
FUZZY LOGIC
CONTROLER
WIND
TURBINE
PITCH
ACTUATOR
Gambar 3.3 Blok diagram kontrol Pitch angle
Nilai besaran β akan mempengaruhi nilai koefisien daya (Cp) dari turbin angin
berdasarkan persamaan berikut :
�� =
1
2
. ρ . A . �� ( � , � ) . �� 3
(3.2)
Besaran Cp tersebut akan berubah-ubah sesuai dengan rating daya mekanis
yang ditentukan , dimana daya tersebut akan di salurkan ke generator dan di
ubah menjadi energi listrik. Besaran nilai β akan di dapat melalui persamaan
berikut :
�
��(�, �) = �1 � 2 − �3 . � − �4 � �
��
−� 6
��
+ �6 . �
(3.3)
Dimana :
1
��
=
1
�−0,88 �
−
0,035
� 3 +1
(3.4)
Nilai koefisien C1 sampai C6 adalah koefisien karakteristik dari turbin angin :
C1 = 0,5176, C2 = 116, C3 =
0,4, C4 = 5, C5 = 21 dan C6 = 0,0068.
Karakteristik Cp - λ untuk nilai β yang berbeda ditunjukan pada Gambar 3.4 di
bawah, dimana nilai maximum Cp = 0,48 dimana nilai ini di dapat saat kondisi
Universitas Sumatera Utara
β = 0 dan λ = 8,1 yang merupakan nilai nominal turbin angin pada MATLABSimulink.
Gambar 3.4 Grafik Karakteristik Cp - λ untuk nilai β yang berbeda
Penelitian ini menggunakan data informasi kecepatan angin kabupaten Nias
Utara yang bertempat di daerah afulu. Data ini berasal dari BMKG stasiun
klimatologi deli serdang. Data kecepatan angin ditunjukan tabel 3.1 berikut:
Tabel 3.1 Kecepatan Angin
Jan
Feb
Mar
Apr
May
Jun
Jul
Aug
Sep
Oct
Nov DeC
6,1
6,2
9,4
11,6 19,9
3,7
2,3
KECEPATAN ANGIN RATA-RATA
3,6
4,2
3,3
3,8
4,3
4,9
4,3
5
6
7,1
KECEPATAN ANGIN MAKSIMUM
6,3
9,2
6,6
6,3
7
9,6
11,4
8,9
9,3
KECEPATAN ANGIN MINIMUM
1,5
2,1
1,5
2
2,7
2,2
1,8
2,5
2,9
2,7
Kecepatan Angin (m/s)
Universitas Sumatera Utara
Data kecepatan angin yang diperoleh merupakan data kecepatan angin
pada tahun 2016 yang diambil menggunakan citra satelit pada ketingian 10 dari
permukaan tanah. Daerah afulu memiliki ketingian 60 meter dari permukaan
laut (mdpl). Melalui data di atas di dapat lah kecepatan rata-rata tahunan
sebesar 5m/s, Kecepatan maksimum rata-rata 9 m/s dan kecepatan minimum
rata-rata 2 m/s. maka kecepatan angin berkisar dari 2 – 9 m/s dengan kecepatan
rata-rata tertinggi 7,1 m/s maka akan digunakan sebagai kecepatan angin
nominal pada penelitian ini. Setelah di dapat kecepatan angin maka di atur
pitch angle dengan fuzzy logic.
Pengaturan kontrol pitch angle dengan fuzzy logic. Di definisikan sesuai
Jumlah dan bentuk fungsi keanggotaan yang mendefinisikan nilai fuzzy logic
(untuk input dan output) didefinisikan secara manual, dan aturan untuk setiap
variabel didefinisikan sesuai dengan perilaku setiap variabel yang diamati
selama simulasi. Fungsi keanggotaan segitiga dan trapesium digunakan untuk
rangkaian fuzzy input dan output, untuk power error pada Gambar. 3.5 dan
variasi sudut pada Gambar. 3.6
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.5 Fungsi membership sinyal input kendali fuzzy (Power error)
Gambar 3.6 Fungsi membership sinyal output kendali fuzzy (variasi sudut)
Aturan kendali fuzzy logic ditunjukan pada Tabel 3.2
Tabel 3.2 Aturan pitch control dengan fuzzy logic
Dimana:
NL – Negative large
PL – Positive large
NM – Negative medium
PM – Positive medium
NS – Negative Small
PS
–
Positive
small
ZE – Zero
Aturan ini dapat di ilustrasikan sebagai berikut:
Jika ΔP = NL maka βvar = NL
Universitas Sumatera Utara
Dimana NL didefinisikan sebagai fungsi keanggotan yang menunjukan nilai
input dan output suatu sistem.
3.8
Rancangan Simulasi Turbin Angin
Kecepatan angin yang berubah terhadap waktu di simulasikan
menggunakan blok uniform random dimana kita beri input kecepatan angin
maksimum dan minimum maka akan dihasilkan angin dengan kecepatan acak.
Dengan hasil nilai angin yang acak maka dapat menyerupai kondisi kecepatan
angin yang beruba terus menerus. Parameter turbin angin yang digunakan pada
penelitian ini ditunjukan pada tabel 3.3 berikut:
Tabel 3.3 Parameter turbin angin
Turbin angin
Daya Mekanis
Diameter Blade
Jumlah Blade
Tipe Turbin
Power Coefficient
Rated wind speed
Cut-in wind speed
Cut-out wind speed
2000 Watt
5 meter
3 buah
Horizontal axis
0,48
7 m/s
3 m/s
20 m/s
Model rangkaian turbin angin yang digunakan untuk simulasi pada
penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3.7 berikut:
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.7 Rangkaian simulasi kontrol pitch angle pada turbin angin
Rangkaian pada Gambar 3.8 menunjukan 2 buah turbin angin yang
digunakan untuk perbandingan daya mekanis keluaran dari masing-masing
turbin tersebut, dimana turbin angin tanpa kontrol Fuzzy Logic sehingga sudut
pitch tetap di bandingkan dengan turbin angin dengan kontrol pitch angle yang
menggunakan fuzzy logic sehingga sudut akan dikendalikan sesuai dengan
besar kecepatan angin. Turbin angin yang digunakan pada penelitian memiliki
karakteristik daya ditunjukan oleh Gambar 3.8 Berikut :
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.8 Karakteristik Daya Turbin Angin
Keluaran dari turbin angin ini berupa daya torsi mekanis yang di
hubungkan dengan rotor generator sinkron magnet permanen dan generator
terhubung pada beban. Parameter Generator dan Beban dalam penelitian ini
ditunjukan oleh Tabel 3.4 Berikut :
Tabel 3.4 Parameter Generator dan Beban
Generator sinkron magnet permanen
Jumlah Fasa
3
Tipe Rotor
rotor silinder
Resistansi Stator
8.4 ohm
Inductansi Stator
0.000635 H
Jumlah Kutub
6
Input
Torsi Mekanis
Effisiensi
90%
Flux Magnet
0.033337
Load
Beban resistif 1000 Watt
Dari parameter diatas maka di rancang model simulasi turbin angin
secara utuh. Rangkain utuh untuk simulasi ini ditunjukan pada Gambar 3.9
berikut:
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.9 Rangkaian Simulasi Turbin Angin Dengan Kontrol Pitch Angle
Menggunakan Fuzzy Logic
Universitas Sumatera Utara
BAB IV
HASIL DAN ANALISIS
4.1. Umum
MATLAB (Matrix Laboratory) merupakan suatu program komputer
yang bisa memecahkan berbagai masalah matematis yang kerap ditemui dalam
bidang teknis. Matlab dapat dimanfaatkan untuk menemukan solusi dari
berbagai masalah numerik secara cepat dan tepat, mulai dari masalah yang
sederhana hingga masalah yang kompleks. Salah satu aspek yang sangat
berguna dari program Matlab adalah kemampuannya menggolah berbagai jenis
data, sehingga pengguna dapat menvisualisasikan data, memprogram
algoritma, melakukan perhitungan yang memerlukan iterasi yang banyak dan
fungsi yang kompleks.
Dalam program matlab juga dilengkapi dengan simulink, yaitu perangkat
lunak yang digunakan dalam pemodelan dan juga menganalisis sistem dinamis.
Mendukung sistem linier dan nonlinier, dapat dimodelkan dalam waktu
kontinu. Selain simulink MATLAB juga memiliki PID tuning, Signal analysis,
simBiology, Image acquisition, MATLAB coder, dan banyak lagi.
Program simulink akan membantu pengguna untuk dapat dengan mudah
membangun suatu model dari awal, atau mengambil model yang sudah ada
kemudian melakukan modifikasi untuk melakukan eksplorasi model non linier
dengan lebih realistis, memperhitungkan faktor gesekan, hambatan udara, gear
slip, dan hal – hal lain yang menjelaskan fenomena model secara real pada
dunia nyata.
Universitas Sumatera Utara
4.2. Pengaturan Pitch Angle menggunakan Fuzzy Logic
Pengaturan besaran sudut pada turbin angin dilakukan untuk menjaga
kinerja turbin tetap pada daya telah ditentukan. Dimana diketahui kerapatan
udara 1,225 dan diameter bilah pada turbin angin 5 m dan Cp maksimal turbin
angin berada pada sudut 0o adalah 0,48, dan kecepatan angin nominal 7 m/s.
Maka diambilah besar daya mekanis turbin angin pada penelitian ini adalah
2000 Watt sesuai parameter turbin.Dengan daya puncak yang tinggi maka
turbin dapat mengambil energi pada kecepatan angin tinggi yang lebih banyak
maka diperlukan pengaturan koefisien daya turbin angin (Cp) untuk menjaga
daya mekanis yang masuk ke generator tetap pada kisaran 2000 Watt dengan
cara merubah besaranPitch Angle. Tindakan ini dilakukan untuk menyesuaikan
daya mekanis yang masuk ke turbin
agar tidak terjadi pembebanan yang
berlebihan pada generator yang menyebabkan generator menerima daya
masukan berlebih (fatigue load) yang menyebabkan generator menjadi panas
dan dalam waktu lama dapat merusak generator.
Perhitungan besaran Cp yang mempengaruhi daya mekanis dan besaran
sudut yang diperlukan untuk tiap kecepatan angin yang kemudian data tersebut
dimasukan pada kontrol Fuzzy Logic untuk menjadi dasar kendali sudut pitch
angle pada turbin angin. Hasil perhitungan kontrol pitch angle ditunjukan pada
Tabel 4.1 berikut:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.1 Besaran sudut pada setiap kecepatan angin
Kecepatan
angin
Daya
Mekanis
Koefisien
Daya
Pitch
(m/s)
1
(Watt)
5,8
(CP)
0,48
Angle
0°
2
46,2
0,48
0°
3
155,78
0,48
0°
4
369,25
0,48
0°
5
721,22
0,48
0°
6
1246,2
0,48
0°
7
1980
0,48
0°
8
2954
0,325
6,45°
9
4206
0,228
11,22°
10
5769
0,166
13,82°
12
9970
0,096
16,48°
14
15832
0,06
17,75°
16
23632
0,04
18,43°
18
33649
0,028
18,84°
20
46158
0,02
19,1°
Selanjutnya, setelah di dapat nilai pitch angle pada masing-masing kecepatan
maka diterjemahkan kedalam Fuzzy Logic menggunakan fuzzy logic toolbox
yang tersedia pada software simulasi MATLAB, sehingga membentuk fungsi
keangotaan yang menjelaskan besaran-besaran nilai untuk fungsi input dan
fungsi output yang di tunjukan dalam gambar 4.1 dan 4.2 berikut :
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.1 Fungsi keangotaan input Fuzzy Logic (Kecepatan Angin)
Gambar 4.2 fungsi keangotaan Output Fuzzy Logic (Pitch Angle)
Universitas Sumatera Utara
4.3. Hasil Simulasi dan analisis
Software MATLAB yang digunakan adalah versi 2013a, simulasi kontrol
Pitch angle pada turbin angin menggunakan Fuzzy Logic dengan rangkain
simulasi yang ditunjukan pada Gambar 3.9 pada bagian sebelumnya. Dimana
pada simulasi ini kecepatan angin yang di terapkan berada di kisaran 2 – 20
m/s yang di random secara acak dengan perubahan kecepatan angin setiap 15
menit dan simulasi ini berlangsung selama 24 jam yang menirukan perubahan
kecepatan angin pada 1 hari di daerah Nias Utaratepatnya daerah afulu. Hasil
simulasi kecepatan angin di daerah tersebut ditunjukan Gambar 4.3 berikut :
Gambar 4.3 Kecepatan Angin Hasil Simulasi
Dari Gambar kecepatan angin diatas di dapat kecepatan angin yang
berubah – ubah setiap waktunya sehingga menimbulkan perubahan daya
mekanis yang akan di salurkan pada generator maka perlu di lakukan kontrol
daya dengan menggunakan kontrol Pitch angle, hasil simulasi kontrol pitch
angle mengunakan Fuzzy Logic pada penelitian ini ditunjukan oleh Gambar 4.4
berikut:
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.4 Kontrol Pitch angle pada turbin angin
Pada gambar diatas terlihat bahwa turbin angin dengan kontrol pitch angle
melakukan perubahan sudut pada setiap perubahan kecepatan angin, agar di
dapat daya yang sesuai dengan daya mekanis yang sudah ditentukan
sebelumnya.
Perbandingan daya mekanis yang dihasilkan oleh kecepatan angin pada
Gambar 4.1 diatas yang diaplikasikan kepada 2 turbin angin yaitu, turbin angin
tanpa kontrol Pitch angledengan sudut yang diaplikasikan sebesar 0° dengan
karakteristik turbin angin yang sama pada turbin angin dengan kontrol Pitch
angle menggunakan Fuzzy Logic, perbandingan daya mekanis hasil simulasi
kedua turbin tersebut ditunjukan oleh Gambar 4.5 dan Gambar 4.6 berikut:
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.5 Daya Mekanis Turbin Angin dengan sudut 0° dan pitch angle
Gambar 4.6 Daya Mekanis Turbin Angin Dengan Kontrol Pitch Angle
Dari Gambar 4.5 diatas dapat kita lihat bahwa daya mekanis yang
dihasilkan oleh turbin angin dengan sudut tetap 0° menghasilkan output daya
mekanis yang melebihi daya yang ditentukan yaitu 2000 Watt dimana turbin
ini menghasilkan daya mekanis sebesar 10-45 kiloWatt bila daya sebesar ini
mengalir ke generator maka dapat dipastikan generator akanoverspeed dan
mengakibatkan kerusakan.
Universitas Sumatera Utara
Sedangkan pada Gambar 4.6 dapat kita lihat bahwa daya keluaran sesuai
dengan daya yang ditentukan yaitu berkisar diantara 2000Watt sehingga
generator tetap berkerja di daerah amannya walau dengan kecepatan angin
yang tinggi.
Daya mekanis yang dihasilkan oleh turbin akan disalurkan ke generator untuk
diubah menjadi energi listrik, Hasil simulasi tegangan keluaran, arus keluaran
dan daya listrik keluaran generator ditunjukan pada gambar 4.7-4.10 berikut:
Gambar 4.7 Tegangan keluaran generator dengan kontrol Pitch Angle
Gambar 4.8 Bentuk Tegangan 3 fasa Keluaran Generator
Universitas Sumatera Utara
Tegangan Keluaran Generator adalah tegangan 3 fasa yang mana bentuk
keluaran tegangan ini ditunjukan pada Gambar 4.8 tegangan keluaran generator
berubah ubah mengikuti perubahan daya mekanis yang diberikan turbin yang
diakibatkan oleh perubahan kecepatan angin yang mengenai turbin tersebut.
Gambar 4.9Arus Keluaran Generator dengan Kontrol Pitch Angle
Gambar 4.10 Daya Keluaran Generator dengan Kontrol Pitch Angle
Daya keluaran Generator turbin angin dengan kontrol Fuzzy Logic
ditunjukan pada Gambar 4.10 diatas berubah – ubah sesuai dengan besar daya
mekanis yang diberikan oleh turbin angin dengan daya tertinggi yang di dapat
Universitas Sumatera Utara
pada hasil simulasi ini sebesar 1900Watt dengan daya mekanis yang di
salurkan sebesar 2100Watt.
4.3.1
Perbandingan Daya Mekanis Perhitungan dan Simulasi
Perbandingan daya mekanis ditunjukan pada tabel 4.2 berikut :
Tabel 4.2 Daya Mekanis Perhitungan dan Simulasi
Kecepatan
Angin
(m/s)
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
4,5
5
5,5
6
6,5
7
7,5
8
8,5
9
9,5
10
10,5
11
11,5
12
12,5
13
13,5
14
Daya
Mekanis
Daya
Mekanis
Daya
Koefisien
Mekanis
Daya
Selisih
Pitch
pitch = 0°
Pitch control
control
(Perhitungan) (Perhitungan) (Simulasi)
(Cp)
0,7289
0,721
0,721
1%
0,48
5,831
5,769
5,769
1%
0,48
19,68
19,473
19,473
1%
0,48
46,65
46,158
46,158
1%
0,48
91,11
90,152
90,152
1%
0,48
157,4
155,78
155,78
1%
0,48
250
247,37
247,37
1%
0,48
373,2
369,26
369,26
1%
0,48
531,3
525,76
525,76
1%
0,48
728,9
721,22
721,22
1%
0,48
970,1
959,94
959,94
1%
0,48
1259
1246,2
1246,2
1%
0,48
1601
1584,5
1584,5
1%
0,48
2000
1979,1
1979,1
1%
0,48
2042
2434,1
2000
2%
0,39
1998
2954,2
2000
0%
0,32
2062
3543,3
2000
3%
0,27
1999
4206,1
2000
0%
0,22
2041
4946,83
2000
2%
0,19
2000
5769,75
2000
0%
0,16
2032
6679,2
2000
2%
0,14
2001
7679,5
2000
0%
0,12
2023
8775
2000
1%
0,109
2001
9970,13
2000
0%
0,096
2100
11269,04
2000
5%
0,085
2094
12676,14
2000
5%
0,075
2062
14195,74
2000
3%
0,067
1995
15832,19
2000
0%
0,06
Universitas Sumatera Utara
14,5
2098
17589,8
2000
15
2064
19472
2000
16
2000
23632,89
2000
18
1994
33649,182
2000
20
1994
46158
2000
Kurva perbandingan daya mekanis turbin angin dengan
5%
0,054
3%
0,049
0%
0,04
0%
0,028
0%
0,02
sudut tetap 0 dan
turbin dengan pitch control ditunjukan pada gambar 4.11
Daya Mekanis (W)
Daya Mekanis turbin angin
20000
18000
16000
14000
12000
10000
8000
6000
4000
2000
0
0
2
4
6
8
10
12
14
Kecepatan Angin (m/s)
Pm Pitch = 0
Pm Pitch control
Gambar 4.11 Daya Mekanis Turbin Angin Sudut Tetap dan Pitch Control
Kurva perbandingan daya mekanis turbin angin hasil perhitungan dan
simulasi ditunjukan pada gambar 4.12
Universitas Sumatera Utara
Daya Mekanis Turbin angin
2500
1500
1000
500
0
0
5 Pm Perhitungan 10
Pm Simulasi 15
20
Kecepatan Angin (m/s)
Gambar 4.12 Perbandingan Daya Mekanis Perhitungan dan Simulasi
Kurva Hubungan Koefisien Daya (Cp) terhadapa daya mekanis yang
dihasilkan oleh turbin angin ditunjukan pada Gambar 4.13 berikut:
Hubungan Cp Terhadap Daya Mekanis
1,2
1
PM (Pu)
Daya Mekanis (W)
2000
0,8
0,6
0,4
0,2
0
0
5
10
15
20
Kecepatan Daya
AnginMekanis
Koefisien Daya
Gambar 4.13 Hubungan Cp terhadap Daya Mekanis Turbin Angin
Universitas Sumatera Utara
Dari data perhitungan yang ditunjukan pada tabel 4.2 terlihat
bahwa selisih daya mekanis yang dihasilkan menggunakan kontrol pitch
angle menggunakan fuzzy logic adalah sebesar 0-5% dari daya mekanis
hasil perhitungan, disini terlihat bahwa fuzzy logic bekerja dengan baik
mengatur daya mekanis pada turbin angin tetap pada kisaran daya
mekanis yang telah ditentukan.
4.3.2
Perbandingan Daya Mekanis dan Daya listrik Hasil Simulasi
Tabel 4.3 Perbandingan Daya Mekanis dan Daya listrik
Kecepatan
Daya
Daya
Angin
Mekanis
Listrik
(m/s)
(W)
(W)
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
4,5
5
5,5
6
6,5
7
7,5
8
8,5
9
9,5
10
10,5
11
0,7289
5,831
19,68
46,65
91,11
157,4
250
373,2
531,3
728,9
970,1
1259
1601
2000
2042
1998
2043
1999
2041
2000
2032
2001
0
0,03
0,21
1,02
3,5
11,1
28,28
63,04
126,76
236,94
419,21
712
1154
1801
1864
1792
1887
1785
1868
1786
1849
1800
Effisiensi
0%
1%
1%
2%
4%
7%
11%
17%
24%
33%
43%
57%
72%
90%
91%
90%
92%
89%
92%
89%
91%
90%
Universitas Sumatera Utara
11,5
12
12,5
13
13,5
14
14,5
15
16
18
20
2023
2001
2092
2094
2062
1995
2098
2064
2000
1994
1984
1828
1794
1864
1870
1864
1790
1936
1856
1800
1770
1749
90%
90%
88%
89%
90%
90%
92%
90%
90%
89%
88%
Grafik Perbandingan Daya Mekanik dan Daya Listrik hasil Simulasi
ditunjukan pada Gambar 4.14 berikut:
Daya Mekanis Vs Daya Listrik
2500
Daya (Watt)
2000
1500
1000
500
0
0
2
4
6
8
10
12
Kecepatan
Angin
(m/s)
Daya Mekanis
14
16
18
20
Daya Listrik
Gambar 4.14 Perbandingan Daya Mekanis dan Daya Listrik
Pada tabel 4.3 terlihat bahwa daya mekanis yang diubah menjadi daya
listrik pada penelitian ini dimulai saat kecepatan angin sebesar 2 m/s dengan
dengan daya listrik yang dihasilkan
sebesar 1 Watt. Dan daya yang
Universitas Sumatera Utara
dihasilkan mulai stabil setelah melewati kecepatan angin 7 atau kecepatan
angin nominal pada percobaan ini dengan efisiensi tertinggi yang di dapat
pada percobaan ini sebesar 92% yang terjadi pada kecepatan angin 8,5 ; 9,5
dan 14,5 m/s. Dengan rata –rata efisiensi sebesar 90% setelah generator
mencapai kecepatan nominal.
Universitas Sumatera Utara
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1
KESIMPULAN
Dari hasil penelitian dan pembahasan yang dilakukan, diperoleh kesimpulan
sebagai berikut:
1.
Dari penelitian ini dapat diketahui bahwa perubahan kecepatan angin
memiliki pengaruh paling besar pada daya mekanis yang di hasilkan
turbin angin, karena kecepatan angin adalah fungsi pangkat 3 dari
daya mekanis yang dihasilkan oleh turbin angin.
2.
Dari penelitian ini Penerapan Kontrol Pitch Angle menggunakan
Fuzzy Logic pada turbin angin telah berhasil mengontrol daya
mekanis
pada
turbin
angin
tetap
pada
kisaran
2000Watt
dibandingkan dengan tanpa kendali pitch angle. Pada saat sistem
bekerja di dapat selisih daya terbesar yaitu 5% yang terjadi pada
kecepatan angin 12,5 ; 13 dan 14,5 m/s dengan rata-rata selisih
sebesar 1%.
3.
Pada saat turbin angin dengan kontrol Pitch angle bekerja dan
menyuplai energi mekanis ke generator dan menghasilkan energi
listrik di dapat efisiensi tertinggi generator sebesar 92% yang terjadi
pada kecepatan angin sebesar 8,5 ; 9,5 dan 14,5 m/s. Dengan ratarata efisiensi 90% setelah kecepatan nominal.
Universitas Sumatera Utara
5.2
SARAN
Adapun saran dari penulis sebagai pengembangan dari Skripsi ini
adalah sebagai berikut:
1.
Agar dilakukan penelitian dengan menggunakan data kecepatan angin
dari daerah yang lebih potensial, dengan kecepatan angin rata-rata yang
lebih tinggi sehingga dapat menghasilkan daya yang lebih besar karena
kecepatan angin adalah fungsi pangkat 3 dari daya mekanis keluaran
turbin angin.
2.
Penulis berharap agar penelitian selanjutnya menggunakan metode
optimasi yang lainnya yang lebih baik dan akurat dalam mengoptimasi
daya pada turbin angin, sehingga potensi energi angin yang ada di
indonesia khususnya di provinsi sumatera utara dapat kita manfaatkan
dengan baik.
Universitas Sumatera Utara