PREDIKSI KUALITAS MINYAK TRANSFORMATOR DAYA DENGAN MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK

UTOMO, FANDY WAHYU NUGROHO (2019) PREDIKSI KUALITAS MINYAK TRANSFORMATOR DAYA DENGAN MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK. Diploma thesis, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya.

[img] Text
0415040004 - Fandy Wahyu Nugroho Utomo - Prediksi Kualitas Minyak Transformator Daya Dengan Menggunakan Metode i Neural Network _i .pdf
Restricted to Repository staff only

Download (2MB)

Abstract

Pada saat pengoperasian transformator daya, permasalahan yang umum terjadi adalah kegagalan termal maupun kegagalan elektris. Isolasi minyak memiliki peranan yang penting terhadap kinerja suatu transformator. Oleh karena itu, diperlukan suatu alat prediksi kondisi kualitas pendinginan minyak transformator daya dengan menggunakan deep learning agar keandalannya tetap terjadi dan dapat menghindari kegagalan isolasi yang dapat menyebabkan transformator terbakar. Pengontrolan dan prediksi kondisi tersebut dapat dilakukan dengan pengukuran parameter utama yaitu warna, suhu, tingkat kekeruhan, durasi pemakaian minyak transformator menggunakan mikrokontroler dengan sensor. RTD (resistant temperature detector) yang mendeteksi suhu yang dikonversikan kedalam perubahan tegangan sebagai penunjukkan tingkat panas minyak transformator. Sensor LDR (light dependent resistant) digunakan untuk mendeteksi warna minyak. Pengambilan nilai tingkat kekeruhan minyak dengan menggunakan turbidity. Real time clock untuk mengetahui durasi pemakaian minyak transformator. Back Propagation – Neural Network digunakan untuk identifikasi kualitas minyak transformator apakah baik, peringatan dan bahaya. Dengan sistem monitoring kualitas minyak transformator dapat mengetahui waktu penggantian minyak transformator berdasarkan standar dan mencegah terjadinya kebakaran transformator diakibatkan panas yang melebihi kapasitas suhu transformator. Sampel A mempunyai nilai keputusan good dengan nilai sensor warna adalah 0.9, suhu 37 ℃ , turbidity 678 Ntu, durasi pemakaian minyak 53 hari dan nilai tegangan tembus sebesar 41.4 Kv.Sampel B mempunyai nilai keputusan warning dengan nilai warna 2.0 , suhu 60 ℃ , turbidity 600.25 Ntu, durasi pemakaian minyak 187 hari, dan nilai tegangan tembus 35.1 kV.Sampel C mempunyai nilai keputusan danger dengan nilai warna 7.4, suhu 87 ℃, tingkat kekeruhan 124.15 Ntu, durasi pemakaian minyak trafo 326 hari dan tegangan tembus 21.6 Kv.

Item Type: Thesis (Diploma)
Additional Information: No. Inventaris : 5430/PE-15/2020 Lokasi TA : 477
Uncontrolled Keywords: Neural Network, Transformator, Minyak
Subjects: PE - Teknik Kelistrikan Kapal > Sistem Distribusi dan Pembangkit Listrik
Divisions: Jurusan Teknik Kelistrikan Kapal > D4 Teknik Kelistrikan Kapal
Depositing User: Unnamed user with email repository@ppns.ac.id
Date Deposited: 29 Dec 2021 06:38
Last Modified: 29 Dec 2021 06:38
URI: http://repository.ppns.ac.id/id/eprint/3569

Actions (login required)

View Item View Item