Nugroho, Danang candra (2020) MONITORING DAYA JARINGAN LISTRIK RUMAH TANGGA BERBASIS IOT DENGAN PERBAIKAN FAKTOR DAYA OTOMATIS MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK. Diploma thesis, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya.
Text
0916040013 - Danang Chandra Nugroho - i Monitoring _i Daya Jaringan Listrik Rumah Tangga Berbasis i IoT _i dengan Perbaikan Faktor Daya Otomatis Menggunakan Metode i Neural Network _i .pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB) |
Abstract
Perkembangan kapasitas terpasang pada pembangkit listrik pada tahun 2018 adalah sebesar 41.696 MW atau naik dari tahun sebelumnya yaitu tahun 2017 sebesar 39.652 MW (Statistik PLN, 2018). Hal ini berdampak pada semakin berkurangnya ketersediaan bahan bakar akibat eksploitasi yang berlebihan. Energi terjual per kelompok pelanggan pada tahun 2018 tertinggi adalah kelompok pelanggan rumah tangga yaitu 41,7% lebih tinggi dari kelompok pelanggan sektor industri sebesar 32,8% (Statistik PLN, 2018). Saat ini penggunaan peralatan elektronik untuk kebutuhan rumah tangga semakin beragam. Banyak peralatan yang sering digunakan pada kehidupan sehari-hari adalah peralatan elektronik yang bersifat beban induktif. Beban induktif menyebabkan nilai faktor daya turun sehingga penggunaan daya (W) menjadi kurang optimal. Untuk mengatasi masalah yang ditimbulkan oleh banyaknya beban induktif dibutuhkan kompensator daya reaktif yaitu menggunakan kapasitor. Pada tugas akhir dirancang sistem yang mampu mengukur dan memperbaiki faktor daya secara otomatis menggunakan metode Neural Network serta dapat melakukan monitoring daya secara online berbasis IoT. Hasil pengujian sitem perbaikan faktor daya didapatkan keberhasilan sebesar 97,8% pada beban listrik terlatih dan 94,8% pada beban listrik tidak terlatih.
Item Type: | Thesis (Diploma) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Faktor daya, Beban induktif, Kapasitor, Metode Neural Network, Internet of things |
Subjects: | TO - Teknik Otomasi > Prototype |
Divisions: | Jurusan Teknik Kelistrikan Kapal > D4 Teknik Otomasi |
Depositing User: | Unnamed user with email repository@ppns.ac.id |
Date Deposited: | 07 Aug 2021 06:31 |
Last Modified: | 07 Aug 2021 06:31 |
URI: | http://repository.ppns.ac.id/id/eprint/3045 |
Actions (login required)
View Item |