Identifikasi Jenis Gangguan Transformator

SETRUM – Volume 2, No. 2, Desember 2013
ISSN : 2301-4652
Identifikasi Jenis Gangguan Transformator Menggunakan
Transformasi Wavelet
Rudi Herwanto1,Wahyuni Martiningsih 2,Romi Wiryadinata3
Jurusan Teknik Elektro, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa Cilegon, Indonesia
1
[email protected]
Abstrak – Gangguan hubung singkat yang terjadi pada sebuah transformator dapat mengakibatkan
kerusakan pada isolasi transformator sehingga berpotensi terjadinya kerusakan pada transformator. Hal ini
disebabkan karena arus yang mengalir pada transformator saat terjadi gangguan hubung singkat sangat
besar, untuk itu perlu diketahui perbedaan antara keadaan transformator dalam keadaan normal dan
keadaaan transformator saat terhubung singkat. Transformasi wavelet merupakan suatu sarana yang dapat
digunakan untuk menganalisis sinyal-sinyal non-stationer, dan dapat digunakan untuk menunjukkan
kelakuan sementara pada suatu sinyal misal gangguan yang terjadi pada transformator seperti gangguan
1fasa-netral, gangguan 2fasa, gangguan 2fasa-netral,dan gangguan 3fasa. Pada penelitian ini membuat
prototipe transformator untuk membuat gangguan-gangguan tersebut dan menganalisisnya menggunakan
transformasi wavelet. Hasil dari penelitian ini pada gangguan satu fasa-netral terjadi penurunan tegangan
sebesar 0,63pu dan berdurasi 0,13791s, Gangguan dua fasa terjadi penurunan tegangan sebesar 0,63pu dan
berdurasi 0,12490s, Dua fasa-netral terjadi penurunan tegangan sebesar 0,68pu dan berdurasi 0,18582s,
dan Gangguan tiga fasa terjadi penurunan tegangan sebesar 0,59pu dan berdurasi 0,20738s. Berdasarkan
IEC 61000-4-30 semua ganguan itu termasuk dalam klasifikasi jenis gangguan voltage sag.
Kata kunci : Gangguan transformator, Transformasi wavelet, Voltage Sag.
Abstract – Short circuit fault occurs in a transformer can result in damage to the isolation transformer that
could potentially damage the transformer . This is because the current flowing in the transformer during a
short circuit fault is very large , it is necessary to note the difference between the state of the transformer
under normal circumstances and the circumstances of the transformer short-circuit current . The wavelet
transform is a tool that can be used to analyze signals of non - stationary , and can be used to show the
behavior while on a signal such as disruption of the transformer as 1fasa - neutral disturbances ,
interruption 2fasa , 2fasa - neutral interference , and interference 3fasa . In this study makes a prototype
transformer to create such disturbances and analyzed using the wavelet transform . The results of this
research on disorders of the phase - neutral voltage of 0,63pu decline and duration 0,13791s , Disruption of
two phase voltages decrease and duration of 0,63pu 0,12490s , Two phase - neutral voltage drop occurs at
0,68pu and duration 0,18582s , and disorders occur three phase voltage drop and duration of 0,59pu
0,20738s . According to IEC 61000-4-30 all the disorders included in the classification of the type of
disturbance voltage sag .
Keywords : Disorders transformer , wavelet transformation , Voltage Sag.
I. PENDAHULUAN
Transformator merupakan peralatan listrik yang
memegang peranan penting dalam penyaluran energi
listrik karena transformator berhubungan langsung antara
penyaluran tenaga listrik terhadap beban (konsumen).
Salah satu hal yang mempengaruhi kehandalan
transformator adalah gangguan yang ditimbulkan dan
akan merusak transformator tersebut.
Gangguan hubung singkat yang terjadi pada sebuah
transformator dapat mengakibatkan kerusakan pada
isolasi transformator sehingga berpotensi terjadinya
kerusakan pada transformator. Hal ini disebabkan karena
arus yang mengalir pada transformator saat terjadi
gangguan hubung singkat sangat besar, untuk itu perlu
diketahui perbedaan antara keadaan transformator dalam
keadaan normal dan keadaaan transformator saat
terhubung singkat. Identifikasi gangguan pada
transformator sangat diperlukan untuk mengetahui
langkah-langkah penanganannya, karena setiap jenis
gangguan memerlukan penanganan sendiri-sendri
sehingga perlunya analisis lebih lanjut mengenai
gangguan-gangguan yang terjadi.
Penelitian ini yang akan dilakukan adalah membuat
prototipe transformator yang bertujuan untuk membuat
gangguan yang menyerupai gangguan yang ada pada
transformator seperti gangguan 1fasa-netral, gangguan
2fasa, gangguan 2fasa netral, dan gangguan 3fasa.
Transformasi wavelet digunakan untuk menganalisis
gangguan yang dibuat oleh prototipe tersebut, karena
transformasi wavelet merupakan sarana yang dapat
digunakan untuk menganalisis sinyal-sinyal yang nonstationer, seperti gangguan yang akan dibuat pada
prototipe transformator yang dirancang. Transformasi
28
SETRUM – Volume 2, No. 2, Desember 2013
wavelet juga dapat mendeteksi kapan
terjadinya
gangguan dan berapa lama gangguan itu terjadi.
II. LANDASAN TEORI
A. Pengertian gangguan dan Klasifikasi gangguan
Gangguan adalah suatu ketidaknormalan dalam suatu
sistem tenaga listrik yang akan mengakibatkan
mengalirnya arus yang tidak seimbang dalam sistem tiga
fasa. Pengertian lain dari gangguan juga dapat
didefinisikan sebagai semua kecacatan yang menggangu
aliran normal arus ke beban. Berikut ini adalah klasifikasi
gangguan: [4]
1. Berdasarkan kesimetrisannya
a. Gangguan Asimetris, adalah gangguan yang akan
mengakibatkan tegangan dan arus yang mengalir pada
setiap fasanya menjadi tidak seimbang, gangguan ini
terdiri dari:
1. Gangguan hubung singkat satu fasa ke tanah
2. Gangguan hubung singkat dua fasa
3. Gangguan hubung singkat dua fasa ke tanah
b. Gangguan simetris, adalah gangguan yang terjadi
pada semua fasanya sehingga arus maupun tegangan
setiap fasanya tetap seimbang setelah gangguan
terjadi. Gangguan ini terdiri dari:
1. Gangguan hubung singkat tiga fasa
2. Gangguan hubung singkat tiga fasa tanah
2. Berdasarkan lama terjadi gangguan
a. Gangguan transient (temporer), adalah gangguan
yang hilang dengan sendirinya apabila pemutus
tenaga terbuka dari saluran transmisi untuk waktu
yang singkat dan setelah itu dihubungkan kembali.
b. Gangguan permanen, adalah gangguan yang tidak
hilang atau tetap ada apabila pemutus tenaga terbuka
pada saluran tranmisi untuk waktu yang singkat dan
setelah itu dihubungkan kembali.
Selain klasifikasi gangguan yang telah disebutkan
diatas, terbukanya pemutus tenaga tidak selalu
disebabkan terjadinya gangguan pada sistem itu sendiri
tetapi juga dapat juga disebabkan adanya kerusakan pada
rele, kabel kontrol atau adanya pengaruh dari luar seperti
induksi atau interferensi. Gangguan ini disebut juga
gangguan non-sistem. [4]
B. Gangguan hubung singkat (short circuit fault)
Dalam proteksi sistem tenaga listrik, sangat penting
untuk mengetahui distribusi arus dan tegangan diberbagai
tempat sebagai akibat timbulnya gangguan. Gangguan
hubung singkat dapat diklasifikasikan menjadi empat
jenis yaitu:
1. Gangguan hubung singkat satu fasa ke tanah
Gangguan yang sering terjadi pada sistem tenaga
listrik merupakan gangguan asimetris sehingga
memerlukan metode komponen simetris untuk
menganalisa tegangan dan arus pada saat terjadinya
gangguan. Gangguan yang terjadi dapat dianalisa dengan
menghubung singkat semua sumber tegangan yang ada
pada sistem dan mengganti titik (node) gangguan dengan
sebuah sumber tegangan yang besarnya sama dengan
29
ISSN : 2301-4652
tegangan sesaat sebelum terjadinya gangguan dititik
gangguan tersebut. Dengan menggunakan metode ini
sistem tiga fasa tidak seimbang dapat direpresentasikan
dengan menggunakan teori komponen simetris yaitu
berdasarkan komponen urutan positif, komponen urutan
negatif, dan komponen urutan nol. [4]
Gambar 2 Gangguan hubung singkat satu fasa ke tanah
[4]
2. Gangguan hubung singkat dua fasa
Pada gangguan hubung singkat fasa ke fasa, arus
saluran tidak mengandung komponen urutan
nol
dikarenakan tidak ada gangguan yang terhubung ke
tanah.
Gambar 3 Gangguan hubung singkat dua fasa [4]
3. Gangguan hubung singkat dua fasa ke tanah
Gangguan dua fasa ke tanah terjadi ketika dua buah
fasa dari sistem tenaga listrik terhubung singkat dengan
tanah.
Gambar 4 Gangguan hubung singkat dua fasa ke tanah
[4]
4. Gangguan hubung singkat tiga fasa
Gangguan hubung singkat tiga fasa termasuk dalam
klasifikasi gangguan simetris, dimana arus maupun
tegangan setiap fasanya tetap seimbang setelah gangguan
terjadi. Sehingga pada sistem seperti ini dapat dianalisa
hanya dengan menggunakan komponen urutan positif
saja
Gambar 5 Gangguan hubung singkat tiga fasa [4]
C. Gangguan Terkait Kualitas Daya.
Kualitas daya harus diperhatikan mengingat manfaat
dan dampak yang muncul dalam kelistrikan.
Permasalahan kualitas daya dapat didefinisikan sebagai
segala variasi dalam suplai daya listrik ke sisi konsumen
yang berdampak pada operasi peralatan kurang baik
SETRUM – Volume 2, No. 2, Desember 2013
hingga terjadinya kerusakan. Gangguan-gangguan yang
menyebabkan turunya kualitas daya dalam sistem tenaga
listrik dapat dikelompokkan menurut klasifikasi berikut:
[5]
1. Voltage swell.
Voltage swell merupakan suatu fenomena kenaikan
tegangan rms dari nilai nominalnya yang terjadi dalam
waktu yang singkat, sekitar 10ms sampai beberapa detik.
IEC 61000-4-30 mendefinisikan voltage swell sebagai
kenaikan besar tegangan sementara pada titik diatas
nilai threshold-nya. Sedangkan berdasarkan IEEE
Standard 1159-1995, voltage swell merupakan variasi
tegangan rms dengan besar antara 110% sampai 180%
dari tegangan nominal dan berlangsung selama 0,5siklus
sampai satu menit.
a. Karakteristik Voltage swell
Karakteristik dari voltage swell dapat dilihat pada
Gambar 2.16. untuk gelombang tegangan yang
ideal (sinusoidal,murni, tanpa harmonik).
Voltage swell dicirikan dengan besarnya swell
(tegangan
saat
terjadi fault)
dan
durasinya.
Besarnya swell ditentukan oleh jarak terjadinya fault
dan durasinya bergantung pada waktu penghilangan
fault.
b. Metode Deteksi Tegangan
Deteksi tegangan sangat diperlukan karena dapat
menentukan unjuk kerja dinamik dari regulator voltage
swell. Oleh karena itu, deteksi tegangan yang presisi dan
cepat merupakan bagian penting dari regulator voltage
swell. Beberapa metode deteksi tegangan yang telah
didokumentasikan pada penggunaan berbagai macam
skema kompensasi tegangan antara lain:
1. Metode rata-rata
2. Metode deteksi RMS (RMS detection method)
Metode deteksi dengan transformasi DQ
3. Metode deteksi puncak (peak detection method)
4. Menggunakan signal processing
Diantara metode-metode di atas, banyak pendekatan
yang telah menggunakan transformasi DQ dengan
kerangka acuan sinkron (synchronous reference frame)
untuk mendeteksi adanya swell. Teknik pemrosesan
sinyal seperti FFT (Fast Fourier Transformation)
dan Wavelet Transformation dapat digunakan untuk
mendeteksi voltage
swell.
Akan
tetapi,
untuk
mendapatkan informasi besar tegangan yang akurat, FFT
dapat memakan waktu sampai satu siklus frekuensi
fundamental.
Sedangkan
penggunaan
Wavelet
Transformation, sekalipun dapat mendeteksi perubahan
mendadak pada tegangan suplai, implementasi
secara real time menjadi sulit karena jumlah pemrosesan
data yang besar.
2. Voltage sag
Voltage sag atau yang sering juga disebut sebagai
voltage dip merupakan suatu fenomena penurunan
tegangan rms dari nilai nominalnya yang terjadi dalam
waktu yang singkat, sekitar 10ms sampai beberapa detik.
IEC 61000-4-30 mendefinisikan voltage sag (dip)
sebagai penurunan besar tegangan sementara pada titik di
bawah nilai threshold-nya. Sedangkan berdasarkan IEEE
Standard 1159-1995, voltage sag merupakan variasi
tegangan rms dengan besar antara 10% sampai 90% dari
ISSN : 2301-4652
tegangan nominal dan berlangsung selama 0,5siklus
sampai satu menit. [6]
a. Karakteristik Voltage sag
Karakteristik dari voltage sag dapat dilihat pada
Gambar 6. untuk gelombang tegangan yang ideal
(sinusoidal, murni, tanpa harmonik).
Gambar 6 Karakteristik Voltage Sag
Voltage sag dicirikan dengan besarnya
sag
(tegangan
saat
terjadi fault)
dan
durasinya.
Besarnya sag ditentukan oleh jarak terjadinya fault dan
durasinya bergantung pada waktu penghilangan fault.
b. Faktor Penyebab Munculnya Voltage sag
Kegagalan (fault) dalam sistem dan penyalaan motor
induksi berdaya besar dapat menyebabkan voltage sag.
Motor induksi umumnya mengkonsumsi 5 sampai 6 kali
arus ratingnya pada saat start dan arus ini akan menurun
secara bertahap seiring dengan pertambahan kecepatan
motor sampai pada kecepatan ratingnya. Durasi dari
sag bergantung pada dinamika motor dan dinamika motor
tersebut ditentukan oleh parameternya, khususnya inersia
motor. Pada kasus voltage sag karena penyalaan motor
yang besar, sag yang terjadi biasanya tidak terlalu
signifikan tapi berlangsung dalam waktu yang relatif
lama.
Kegagalan yang terjadi pada saluran transmisi dan
distribusi
yang
biasanya
menjadi
sumber
terjadinya sag adalah singe-line-to-ground
(SLG)
dan line-to-line (L-L) fault. SLG fault sering disebabkan
karena kondisi cuaca yang buruk seperti karena petir,
salju/es dan angin. Aktivitas binatang dan juga manusia
seperti konstruksi juga dapat menyebabkan SLG fault. LL fault dapat terjadi akibat cuaca buruk, ranting pohon
maupun karena binatang. Fault pada feeder paralel
menyebabkan tegangan jatuh pada bus substation yang
akan mempengaruhi semua feeder lainnya sampai fault
dihilangkan. [6]
D. Transformasi Wavelet.
Transformasi wavelet atau analisis multi resolusi
digunakan untuk menganalisis sinyal pada frekuensifrekuensi yang berbeda-beda dan dengan resolusi yang
berbeda-beda. Metode ini dibuat untuk dapat memberikan
resolusi frekuensi yang baik (good resulation) untuk
frekuensi-frekuensi rendah (polikar, 1996). Pendekatan
dengan metode ini akan efektif jika sinyal yang dianalisa
memiliki kandungan frekuensi tinggi berdurasi pendek
dan kandungan frekuensi rendah berdurasi panjang. [7]
Wavelet tersebut terdilatasi maupun termampatkan
berdasarkan faktor skala, dengan demikian pada skala
30
SETRUM – Volume 2, No. 2, Desember 2013
ISSN : 2301-4652
yang rendah, frekuensi tinggi terlokalisasi, sedangkan
pada skala tinggi yang terlokalisasi adalah frekuensi
rendah (anant dan dowla, 1997). Parameter skala pada
analisis wavelet dapat diibaratkan sebagai skala yang
digunakan pada peta, skala yang besar berkaitan dengan
pandangan secara gelobal (pada sinyal) dan skala yang
kecil berkaitan dengan pandangan detil (pada sinyal) atau
dengan kata lain besar berkaitan dengan frekuensifrekuensi rendah dan skala kecil berkaitan dengan
frekuensi-frekuensi tinggi.
1. Transformasi Wavelet Daubechies
Transformasi wavelet daubechies ditemukan oleh
matematikawan Ingrid Daubechies seorang profesor dari
departemen matematika dan penggunaan matematika di
universitas princeton. Dia sangat ahli dengan
pekerjaannya dengan gelombang singkat di dalam image
compression. Daubechies adalah keluarga dari
gelombang singkat orthogonal didefinisikan dengan
diskrit
gelombang
singkat
transform
dan
dikarakteristikan dengan vinishing moment jumlah
maksimal dari beberapa pemberi dukungan. Dengan tipe
ripe gelombang singkat di setiap class, ada sebuah fungsi
scaling (disebut juga father gelombang singkat ) yang
mengahasilkan multiresolution orthogonal.
Tipe gelombang singkat ini mempunyai respon
frekuensi yang seimbang tapi fase responnya non-linier.
Daubechies gelombang singkat digunakan bertumpuk
dengan windows, jadi tingginya reflek koifisien spectrum
semuanya mempunyai perubahan frekuensi yang tinggi.
Gelombang singkat daubechies juga berguna untuk
mengkompresi dan menghilangkan noise dalam proses
sinyal audio.
Pada hasil simulasi wavelet menunjukan data dan
skala, sehingga harus digunakan persamaan (1) agar
dapat memperoleh nilai waktu gangguan yang dideteksi
oleh wavelet tersebut. Berikut adalah persamaan yang
digunakan untuk memperoleh waktu: [7]
penelitian
tentang
gangguan
transformator,
transformasi wavelet.
C. Perancangan dan pengujian, yaitu dengan membuat
prototipe transformator yang terdiri dari satu buah
transformator. Transformator tersebut memiliki input
220 volt satu fasa, dan memiliki output 380 volt tiga
fasa. Dan terdapat port-port yang digunakan untuk
membuat gangguan hubung singkatnya.
D. Observasi, yaitu pengumpulan data dengan
mengadakan percobaan pada prototipe yang telah
dirancang dan pengujian tersebut menggunakan
sebuah osiloskop untuk mendapatkan gelombang
gangguan yang diberikan.
Mulai
Studi Literatur
Perancangan Prototipe
Transformator
Pengujian gangguan
Sinyal Gangguan yang
dihasilkan
Analisa Hasil Gangguan
Menggunakan Transformasi
Wavelet
Klasifikasi Jenis
Gangguan
Selesai
Gambar 8 Diagram alir perancangan penelitian
Karena jumlah data yang diperoleh adalah 11250 data
dan waktu sepanjang datanya adalah 0,44996 dibulatkan
menjadi 0,5. Maka didapatkan persamaan:
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 9 adalah prototipe transformator, yang
digunakan untuk pengujian gangguan. Saklar-saklar yang
ada diprototipe tersebut adalah saklar yang digunakan
untuk membuat gangguannya. Dan port yang diatasnya
adalah untuk menghubungkan motor tiga fasa, dengan
cara menghubungkan masing-masing fasanya.
( )
III. METODOLOGI PENELITIAN
Proses penelitian ini memerlukan beberapa tahapan
penyelesaian. Tahapan-tahapan yang dilakukan dalam
penelitian ini adalah:
A. Identifikasi masalah yaitu dengan merumuskan latar
belakang hingga tujuan dalam penelitian ini tercapai.
B. Studi literatur, yaitu mengumpulkan data-data dari
buku referensi dan jurnal jurnal dengan topik
31
Gambar 9 Prototipe percobaan gangguan.
SETRUM – Volume 2, No. 2, Desember 2013
Setelah dirancang percobaanya, sebelum diberi
gangguan, pada percobaan ini akan melihat hasil dari
transformator keadaan normal yang sudah ditransformasi
wavelet. Berikut adalah gambar sinyal transformator
dalam keadaan normal.
ISSN : 2301-4652
menghasilkan nilai aproksimasi dan detail. Proses
dekomposisi yang digunakan mempunyai 4 level yang
menghasilkan aproksimasi, detail d1, detail d2, detail d3,
detail d4 yang masing-masing berupa nilai scale. Scale
mempunyai informasi saat terjadinya gangguan. Masukan
sinyal adalah sinyal hasil percobaan gangguan yang
diberikan dan diolah dengan MATLAB. Label x berupa
jumlah data sinyal gangguan, sedangkan label y berupa
tegangan skala. Nilai scale dari detail merupakan nilai
yang memberikan informasi saat terjadinya gangguan.
Gambar 10 Hasil Transformasi Wavelet keadaan normal.
Gambar 10 adalah hasil dari transformasi wavelet
yang terdiri dari s dan a, dimana s adalah sinyal asli dan a
adalah aproksimasi. Aproksimasi merupakan komponenkomponen skala tinggi frekuensi rendah,[9] karena
aproksimasi mengambil skala tinggi maka bentuk
sinyalnya menyerupai sinyal aslinya, dan hasil dari
transformasi wavelet ini juga menghasilkan sinyal detail,
ditunjukkan pada gambar berikut.
Gambar 13 Transformasi Wavelet gangguan 1 fasa-netral
Gambar 13 dan 14 adalah sinyal gangguan 1 fasanetral yang sudah ditransformasi wavelet. Pada hasil ini
terjadi penurunan tegangan pada gangguan ini sebesar
63%. Transformasi wavelet yang membagi sinyal asli
menjadi dua bagian yaitu aproksimasi dan detail.
Aproksimasi memiliki bentuk sinyal yang sama dengan
sinyal aslinya, sedangkan detail adalah sinyal yang
dibentuk ketika gangguan terjadi. Pada hasil ini
mengalami perbedaan waktu dan lamanya gangguan.
Dan hasil dari detail transformasi wavelet-nya adalah
sebagai berikut:
Gambar 11 Hasil Transformasi Wavelet Detail tingkat 4
Detail merupakan komponen-komponen skala rendah,
frekuensi tinggi dari gambar 11 adalah detail dari
transformasi tingkat 4 dalam keadaan normal tanpa
gangguan, jika dekomposisi sinyal diteruskan secara
iteratif untuk bagian-bagian aproksimasinya sehingga
suatu sinyal bisa dibagi-bagi kedalam banyak komponenkomponen resolusi rendah, maka proses ini dinamakan
sebagai dekomposisi banyak tingkat atau multi level
decomposition.[9] Karena detail mengambil sinyal-sinyal
pada skala yang rendah.
A. Gangguan 1 fasa – netral
Gambar 12. Sinyal Gangguan 1 Fasa-Netral.
Gambar 12 adalah hasil dari sinyal gangguan 1 fasanetral yang diberikan. Kemudian hasil ini dijadikan
sebagai referensi untuk diwavelet-kan. Hasil dari
transformasi wavelet yang berupa dekomposisi sinyal
Gambar 14. Hasil Transformasi Wavelet Detail tingkat 4
Gangguan 1 Fasa-Netral.
Hasil dari gangguan 1 fasa-netral terlihat gangguan
yang terjadi pada saat data ke 534 sampai, Pada
gangguan 1 fasa-netral d2 sangat terlihat jelas awal dan
akhir dari gangguan yang diberikan, pada d1 belum
terlihat akhir dari gangguanya, dan pada d3,d4 akhir dari
gangguanya semakin hilang. Karena semakin besar
tingkatan detail maka akan semakin banyak data yang
dihilangkan dan akan semakin menyerupai bentuk
aslinya, karena fungsi dari wavelet itu adalah untuk
merentangkan sebuah sinyal, dari sinyal yang sangat
rapat setelah direntangkan maka akan terlihat jelas bentuk
sinyalnya melalui tingkatan detail yang diberikan, tentu
akan semakin banyak pula data yang dibuang. Dan pada
gangguan 1 fasa-netral ini d2-lah yang bentuk sinyal
detail-nya paling tinggi dibandingkan dengan yang lain,
Pada sinyal gambar 14 didapat data pada x label dan data
skala wavelet pada y label, maka untuk menentukan
32
SETRUM – Volume 2, No. 2, Desember 2013
ISSN : 2301-4652
waktu pada saat terjadi gangguan dibutuhkan perhitungan
perbandingan yaitu menggunakan persamaan ( 1 ):
(
)
( )
Pada gangguan 1 fasa-netral ini termasuk kedalam
klasifikasi jenis gangguan voltage sag, karena ketika
terjadi gangguan terjadi penurunan tegangan dan waktu
dari gangguanya adalah 0,02373s sampai 0,16164s untuk
gangguan 1 fasa-netral. Karena voltage sag terjadi dalam
waktu sekitar 0,01 s sampai 1 menit, dan Bentuk dari
gelombangnya juga terlihat jelas terjadi penurunan
tegangan saat terjadi gangguan dapat dilihat pada gambar
14.
B. Gangguan 2 fasa.
Gambar 15. Sinyal Gangguan 2 Fasa
Gambar 15 adalah hasil dari sinyal gangguan 2 fasa
yang diberikan. Kemudian hasil ini dijadikan sebagai
referensi untuk diwavelet-kan. Hasil dari transformasi
wavelet yang berupa dekomposisi sinyal menghasilkan
nilai aproksimasi dan detail. Proses dekomposisi yang
digunakan mempunyai 4 level yang menghasilkan
aproksimasi, detail d1, detail d2, detail d3, detail d4 yang
masing-masing berupa nilai scale. Scale mempunyai
informasi saat terjadinya gangguan. Masukan sinyal
adalah sinyal hasil percobaan gangguan yang diberikan
dan diolah dengan MATLAB. Label x berupa jumlah
data sinyal gangguan, sedangkan label y berupa tegangan
skala. Nilai scale dari detail merupakan nilai yang
memberikan informasi saat terjadinya gangguan.
Gambar 17. Hasil Transformasi Wavelet Detail tingkat 4
Gangguan 2 Fasa.
Hasil dari gangguan 2 fasa terlihat gangguan yang
terjadi pada saat data ke 4082 sampai 6893. Pada
gangguan 2 fasa d2 yang terlihat paling tinggi bentuk
gelombang awal dan akhir dari gangguannya
dibandingkan dengan yang lain. Karena semakin besar
tingkatan detail maka akan semakin banyak data yang
dihilangkan dan akan semakin menyerupai bentuk
aslinya, karena fungsi dari wavelet itu adalah untuk
merentangkan sebuah sinyal, dari sinyal yang sangat
rapat setelah direntangkan maka akan terlihat jelas bentuk
sinyalnya melalui tingkatan detail yang diberikan, tentu
akan semakin banyak pula data yang dibuang. pada
gangguan 2 fasa d2 yang paling tinggi sinyal detail-nya.
Pada sinyal gambar 17. didapat data pada x label dan data
skala wavelet pada y label, maka untuk menentukan
waktu pada saat terjadi gangguan dibutuhkan perhitungan
perbandingan yaitu menggunakan persamaan ( 1 ):
(
(
)
)
Pada gangguan 2 fasa ini termasuk kedalam
klasifikasi jenis gangguan voltage sag, karena ketika
terjadi gangguan terjadi penurunan tegangan dan waktu
dari gangguanya adalah 0,1814s sampai 0,3063s. Karena
voltage sag terjadi dalam waktu sekitar 0,01 s sampai 1
menit, dan Bentuk dari gelombangnya juga terlihat jelas
terjadi penurunan tegangan saat terjadi gangguan dapat
dilihat pada gambar 17.
C. Gangguan 2 fasa – netral.
Gambar 16 Transformasi Wavelet gangguan 2 fasa
Gambar 16 dan 17 adalah sinyal gangguan 2 fasa
yang sudah ditransformasi wavelet. Pada hasil ini terjadi
penurunan tegangan pada gangguan ini sebesar 68%.
Transformasi wavelet yang membagi sinyal asli menjadi
dua bagian yaitu aproksimasi dan detail. Aproksimasi
memiliki bentuk sinyal yang sama dengan sinyal aslinya,
sedangkan detail adalah sinyal yang dibentuk ketika
gangguan terjadi. Pada hasil ini mengalami perbedaan
waktu dan lamanya gangguan. Dan hasil dari detail
transformasi wavelet-nya adalah sebagai berikut:
33
Gambar 18. Sinyal Gangguan 2 Fasa – netral.
Gambar 18 adalah hasil dari sinyal gangguan 2 fasanetral yang diberikan. Kemudian hasil ini dijadikan
sebagai referensi untuk diwavelet-kan. Hasil dari
transformasi wavelet yang berupa dekomposisi sinyal
menghasilkan nilai aproksimasi dan detail. Proses
dekomposisi yang digunakan mempunyai 4 level yang
menghasilkan aproksimasi, detail d1, detail d2, detail d3,
detail d4 yang masing-masing berupa nilai scale. Scale
SETRUM – Volume 2, No. 2, Desember 2013
mempunyai informasi saat terjadinya gangguan. Masukan
sinyal adalah sinyal hasil percobaan gangguan yang
diberikan dan diolah dengan MATLAB. Label x berupa
jumlah data sinyal gangguan, sedangkan label y berupa
tegangan skala. Nilai scale dari detail merupakan nilai
yang memberikan informasi saat terjadinya gangguan.
Gambar 19 Transformasi Wavelet gangguan 2 fasa-netral.
Gambar 19 dan 20 adalah sinyal gangguan 2 fasanetral yang sudah ditransformasi wavelet. Pada hasil ini
terjadi penurunan tegangan pada gangguan ini sebesar
63%. Transformasi wavelet yang membagi sinyal asli
menjadi dua bagian yaitu aproksimasi dan detail.
Aproksimasi memiliki bentuk sinyal yang sama dengan
sinyal aslinya, sedangkan detail adalah sinyal yang
dibentuk ketika gangguan terjadi. Pada hasil ini
mengalami perbedaan waktu dan lamanya gangguan.
Dan hasil dari detail transformasi wavelet-nya adalah
sebagai berikut:
Gambar 20. Hasil Transformasi Wavelet Detail tingkat 4
Gangguan 2 Fasa-Netral
Hasil dari gangguan 2 fasa-netral terlihat gangguan
yang terjadi pada saat data ke 1454 sampai 5635. Pada
gangguan 2 fasa-netral d2 sangat terlihat awal dan akhir
dari gangguan yang diberikan, pada d1 belum terlihat
akhir dari gangguanya, dan pada d3,d4 akhir dari
gangguanya semakin hilang, Karena semakin besar
tingkatan detail maka akan semakin banyak data yang
dihilangkan dan akan semakin menyerupai bentuk
aslinya, karena fungsi dari wavelet itu adalah untuk
merentangkan sebuah sinyal, dari sinyal yang sangat
rapat setelah direntangkan maka akan terlihat jelas bentuk
sinyalnya melalui tingkatan detail yang diberikan, tentu
akan semakin banyak pula data yang dibuang. Dan pada
gangguan 2 fasa-netral ini d2 yang bentuk sinyal detailnya paling tinggi dibandingkan dengan yang lain, Pada
sinyal gambar 20. didapat data pada x label dan data
skala wavelet pada y label, maka untuk menentukan
waktu pada saat terjadi gangguan dibutuhkan perhitungan
perbandingan yaitu menggunakan persamaan ( 1 ):
( )
ISSN : 2301-4652
terjadi gangguan terjadi penurunan tegangan dan waktu
dari gangguanya adalah 0,06462s sampai 0,25044s.
Karena voltage sag terjadi dalam waktu sekitar 0,01 s
sampai 1 menit, dan Bentuk dari gelombangnya juga
terlihat jelas terjadi penurunan tegangan saat terjadi
gangguan dapat dilihat pada gambar 20.
D. Gangguan 3 fasa
Gambar 21. Sinyal Gangguan 3 Fasa.
Gambar 21 adalah hasil dari sinyal gangguan 3 fasa
yang diberikan. Kemudian hasil ini dijadikan sebagai
referensi untuk diwavelet-kan. Hasil dari transformasi
wavelet yang berupa dekomposisi sinyal menghasilkan
nilai aproksimasi dan detail. Proses dekomposisi yang
digunakan mempunyai 4 level yang menghasilkan
aproksimasi, detail d1, detail d2, detail d3, detail d4 yang
masing-masing berupa nilai scale. Scale mempunyai
informasi saat terjadinya gangguan. Masukan sinyal
adalah sinyal hasil percobaan gangguan yang diberikan
dan diolah dengan MATLAB. Label x berupa jumlah
data sinyal gangguan, sedangkan label y berupa tegangan
skala. Nilai scale dari detail merupakan nilai yang
memberikan informasi saat terjadinya gangguan.
Gambar 22 Transformasi Wavelet gangguan 3 fasa.
Gambar 22 dan 23 adalah sinyal gangguan 2 fasanetral yang sudah ditransformasi wavelet. Pada hasil ini
terjadi penurunan tegangan pada gangguan ini sebesar
59%. Transformasi wavelet yang membagi sinyal asli
menjadi dua bagian yaitu aproksimasi dan detail.
Aproksimasi memiliki bentuk sinyal yang sama dengan
sinyal aslinya, sedangkan detail adalah sinyal yang
dibentuk ketika gangguan terjadi. Pada hasil ini
mengalami perbedaan waktu dan lamanya gangguan.
Dan hasil dari detail transformasi wavelet-nya adalah
sebagai berikut:
( )
Pada gangguan 2 fasa-netral ini termasuk kedalam
klasifikasi jenis gangguan voltage sag, karena ketika
34
SETRUM – Volume 2, No. 2, Desember 2013
ISSN : 2301-4652
Gambar 23. Hasil Transformasi Wavelet Detail tingkat 4
Gangguan Gangguan 3 Fasa.
Hasil dari gangguan gangguan 3 fasa terlihat
gangguan yang terjadi pada saat data ke 2348 sampai
7014. Pada gangguan 3 fasa pada d1 sudah terlihat awal
dan akhir gangguannya, dan bentuk gelombang pada d1
lebih tinggi dibandingkan dengan yang lain. Karena
semakin besar tingkatan detail maka akan semakin
banyak data yang dihilangkan dan akan semakin
menyerupai bentuk aslinya, karena fungsi dari wavelet itu
adalah untuk merentangkan sebuah sinyal, dari sinyal
yang sangat rapat setelah direntangkan maka akan terlihat
jelas bentuk sinyalnya melalui tingkatan detail yang
diberikan, tentu akan semakin banyak pula data yang
dibuang. pada gangguan 3 fasa d1 yang paling tinggi
sinyal detail-nya. Pada sinyal gambar 23. didapat data
pada x label dan data skala wavelet pada y label, maka
untuk menentukan waktu pada saat terjadi gangguan
dibutuhkan
perhitungan
perbandingan
yaitu
menggunakan persamaan ( 1 ):
(
)
(
)
Pada gangguan 3 fasa
ini termasuk kedalam
klasifikasi jenis gangguan voltage sag, karena ketika
terjadi gangguan terjadi penurunan tegangan dan waktu
dari gangguanya adalah 0,10435s sampai 0,31173s.
Karena voltage sag terjadi dalam waktu sekitar 0,01s
sampai 1 menit, dan Bentuk dari gelombangnya juga
terlihat jelas terjadi penurunan tegangan saat terjadi
gangguan dapat dilihat pada gambar 23.
Tabel 4.1 Rekap Hasil Pengujian
Kondisi
Voltage Sag
(pu)
Durasi (s)
penurunan tegangan sebesar 0,63 pu dan berdurasi
0,13791 s, Gangguan dua fasa terjadi penurunan
tegangan sebesar 0,63 pu dan berdurasi 0,12490 s,
Dua fasa-netral terjadi penurunan tegangan sebesar
0,68 pu dan berdurasi 0,18582 s, dan Gangguan tiga
fasa terjadi penurunan tegangan sebesar 0,59 pu dan
berdurasi 0,20738 s. Berdasarkan IEC 61000-4-30
semua ganguan itu termasuk dalam klasifikasi jenis
gangguan voltage sag.
B. Saran
Berdasarkan kesimpulan yang dihasilkan, maka saran
yang dapat dipertimbangkan untuk penelitian selanjutnya.
1. Untuk hasil gangguan yang lebih akurat harus
mengukur gangguan pada transformator tiga fasa
yang ada di PLN atau pembangkit listrik secara
langsung.
2. Klasifikasi jenis gangguan ini tidak hanya bisa diteliti
dengan wavelet saja tetapi banyak metode yang lain
yang bisa digunakan agar keakuratan data lebih
tinggi, sehingga penelitian ini bisa dikembangkan
untuk menentukan jenis gangguan pada saluran
transmisi.
3. Penggunaan osiloskop 4 channel agar dapat
menampilkan bentuk sinyal tiga fasa.
VI. DAFTAR PUSTAKA
[1]
[2]
[3]
Tanpa Gangguan
0
0
Gangguan 1 fasa-netral
0,63
0,13791
Gangguan 2 fasa
0,63
0,12490
Gangguan 2 fasa-netral
0,68
0,18582
Gangguan 3 fasa
0,59
0,20738
[4]
[5]
[6]
V.
PENUTUP
A. Kesimpulan
Dari hasil percobaan dan analisis yang dilakukan
maka dapat disampaikan beberapa kesimpulan yaitu:
1. Berhasil mensimulasikan gangguan satu fasa – netral,
dua fasa, dua fasa – netral, dan tiga fasa pada
prototipe transformator yang dibuat.
2. Hasil transformasi wavelet pada tabel rekap hasil
percobaan didapat gangguan satu fasa-netral terjadi
35
[7]
[8]
Riani, Risa. Perancangan Pengalih Otomatis
Transformator
Hubungan
Delta
-Delta
Menggunakan
Sistem
Digital.
Universitas
Sumatera Utara, 2012.
Peranginangin, Roy Hakim. Studi Analisis Pengaruh
Harmonisa Terhadap Transformator Distribusi.
Universitas Sumatera Utara,2009.
Siagian, Antoni. Studi Tentang Cara Pemisahan
Rugi-Rugi Hysterisis dan Eddy Current pada
Transformator Distribusi. Universitas Sumatera
Utara,2010.
Mardensyah, Adrial. Studi Perancangan Koordinasi
Rele Proteksi pada Saluran Udara Tegangan
Tinggi Gardu Induk Gambir Lama Pulomas.
Universitas Indonesia, 2008.
Riyadi, Slamet. Ir.MT. Kualitas Daya Industri.
Universitas Katolik Soegijapranata Semarang,
2005.
Sidabutar, Budi. Analisa Hubung Singkat dan
Motor Starting dengan Menggunakan Etap Power
Station 4.0. Universitas Sumatera Utara, 2010.
Apriani, Safithri. Estimasi Jarak Lokasi Gangguan
Saluran Transmisi Gardu Induk Suralaya-Gandul
Menggunakan Metode Transformasi Wavelet.
Universitas Sultan Ageng Tirtayasa, 2011.
Sutarno. Analisis Perbandingan Transformasi
Wavelet pada Pengenalan Citra Wajah.
Universitas Sriwijaya, 2010.
SETRUM – Volume 2, No. 2, Desember 2013
ISSN : 2301-4652
[9] Putra, Agfianto, Eko. Analisis Sinyal Non-Stationer
Menggunakan Wavelet dan Metode Dekorlet.
v2.0,2008, 2006.
[10]
Parlin, Asep. Priyadi, Irnanda. Identifikasi Jenis
dan Lokasi Gangguan Hubung Singkat pada
Saluran Transmisi Berbasis Wavelet. Universitas
Bengkulu, 2011.
[11]
Tobing, Senovandy A.L. Penentuan Temperatur
Akhir Trafo Distribusi Dengan Percobaan Hubung
Singkat. Universitas Sumatera Utara, 2008.
[12] Anton A, Dimas. Kombinasi Wavelet dan ANFIS
sebagai Algoritma Rele Jarak pada Saluran
Transmisi yang Dikompensasi Seri. Institut
Teknologi Sepuluh Nopember, 2008.
[13] Hakim, Ichsanuddin. Studi Efisiensi Transformator
Daya di Gardu Induk Payageli PT.PLN (Persero).
Universitas Sumatera Utara, 2010.
[1]
[14]
Sinaga, Herman H. Sitorus, Henry B.H.
Risky. Analisis Karakteristik Gangguan Hubung
Singkat
Antar
Belitan
Transformator
Menggunakan
Transformasi
Wavelet
Diskrit.Universitas Lampung, 2007.
36