RANCANG BANGUN BLADE PITCH ANGLE CONTROL PROTOTYPE TURBIN ANGIN

BERBASIS INTERVAL FUZZY LOGIC TYPE II

Dwi Aftika 2408100002

Pembimbing : Dr.Ir Ali Musyafa . M.Sc.

LAJU PERTUMBUHAN PEMANFATAN TURBIN ANGIN KUMULATIF DUNIA MELEBIHI

20% SETIAP TAHUN

5 GW1995

48 GW2004

POTENSI ENERGI ANGIN DI INDONESIA SEKITAR 9,29 GW

KAPASITAS TERPASANG TIDAK LEBIH DARI 0.5 MW

Latar Belakang

• Rendahnya pemanfaatan energy angin diIndonesia.

• Rendahnya Penelitian tentang kontrol turbinangin di Indonesia.

• Fuzzy logic telah dikenal sebagai metodeyang efektif dan handal untuk menyelesaikanpermasalahan yang rumit dan kompleks

• Metode IT2FLS merupakan perbaikan darimetode fuzzy tipe 1, belum pernahdiaplikasikan untuk kontrol Sudut Blade Pitch Angle Turbin Angin

Batasan Masalah• Digunakan dua Blower dengan diameter 60 cm dengan tiga variasi

kecepatan Low, Medium, dan High sebagai sumber angin untuk memutar turbin.

• Turbin angin memiliki tipe blade non-uniform airfoil NREL S83n dan berdiameter 2 meter.

• Mikrokontroler yang dipakai adalah ATMEGA 16.• Sistem transmisi data yang digunakan adalah komunikasi serial.• Dilakukan variasi terhadap Blade Pitch Angle dengan control

menggunakan Interval Fuzzy Logic Type II.• Perancangan sistem monitoring menggunakan Visual Basic 6.0• Pada saat pengambilan data awal dan pengujian sistem

pengendalian, faktor yang diperhatikan hanyalah kecepatan angin (tidak meninjau alirannya laminer atau turbulen).

Tujuan Penelitian

• Merancang prototype turbin angin dengan Blade Pitch Angle Control berbasis Interval Fuzzy Logic Type II, sehingga didapatkan hasil berupa putaran optimal pada wind turbine

Tinjauan pustaka• Muttaqin, F. R., 2011, melakukan penelitian

tentang variasi sudut blade pada turbin anginyang dilakukan secara manual tanpa sistempengendalian.

• Adi,Adri. 2011, melakukan penelitian tentangperancangan system pengendalian kemiringansudut blade pada prototype turbin angin berbasislogika fuzzy.

• Kurniawan, Deddy. 2010 melakukan penelitintentang pengaturan daya pada doubly fed induction generator menggunakan type-2 fuzzy PI controller.

Turbin Angin• Turbin angin dengan konfigurasi elektrik dan mekanik yang berbeda

akan menghasilkan daya listrik yang berbeda, namun teori tentang aerodinamis blade tetap sama

Logika Fuzzy• Interval type-2 fuzzy logic (IT2FL) merupakan

metode pengembangan dari fuzzy logic controller• Interval type-2 fuzzy logic memiliki kesamaan

dengan fuzzy logic tipe-1 yaitu proses fuzzifier, rule base, inference engine, dan output processor

• Namun perbedaannya interval type-2 fuzzy set dalam satu fungsi keanggotaan terdiri dari Upper Membership Function (UMF) dan Lower Membership Function (LMF).

Fungsi Keanggotaan

Ordinary Fuzzy Interval Fuzzy Type II

Operasi pada Membership function type-2

• Operasi pada Interval Type-2 Fuzzy set hampir sama dengan Type-1 Fuzzy set, hanya saja pada Interval Type-2 Fuzzy System, operasi dilakukan pada dua interval, atas (UMF) dan bawah (LMF) sekaligus

Fuzzy Interference System• Fuzzy Inference System pada type-2 hampir sama

dengan Fuzzy Inference System pada Type-1, dengan menggunakan tahapan yang sama

Mulai

Perancangan Protoype Wind Turbine

Perancangan algoritma kontrol menggunakan Interval Fuzzy type 2

Simulasi algoritma kontrol dengan menggunakan MatLab 2009a

Pengujian algoritma kontrol

Berhasil

Pengambilan data

Interface hardware dan software

Berhasil

Analisa Data dan Pembahasan

Pembuatan Laporan

Selesai

No

ya

No

ya

Diagram Alir Penelitian

SPESIFIKASIBlade

Panjang Tipe BahanGearBerat

:100 cm: NREL N83N: Fiberglass: d=2 cm ; : 1297 gram

Motor ServoTipeDimensiTorsiVinResolusiGear

: GWS Servo S125: p = 4,05 cm ; l = 2 cm; t = 4 cm: 6 kg-cm: 6 Vdc: 50

: d= 1,5 cm Sensor

TipeResolusi

: Rotary Encoder dan Photo interuptor: 1pps = 3 rpm

Rotational ConnectorJumlahTipe

: 3 buah: Carbon Brusher merk Bosch

Rotor ShaftBahanDimensi

: Stainless Steel: d= 1,5 cm ; t = 0,2 cm ;

Penopang BladeBahanDimensi

: PVC: d =28 cm; t = 1,5 cm

Main PlateBahan Dimensi

: Plat besi: d = 40 cm ; t = 0,2 cm

Tiang PenyanggaBahanDimensi

: Plat besi: d=8cm ; t = 0,2cm

Spesifikasi

Hardware

Prototype Turbin Angin

Sensor Rotary Encoder

Fan/Blower

Rotational Konektor Mengunakan Slip Carbon Brush

Motor Servo Blade C

HARDWARE

Diagram Blog sistem Pengendalian

Interval Type II Fuzzy logic

Algoritma Interval Fuzzy type IIMulai

Menghitung kecepatan putaran turbin angin (PPS)

PPS = Setpoint

Selesai

Inisialisasi Error ke dalam MF Interval Fuzzy Type 2

Inisialisasi Delta Error ke dalam MF Interval Fuzzy Type 2

Sudut Pitch Tetap

Sudut Pitch Berubah

Selesai

Perancangan Rule Base Fuzzy Type 2 Menggunakan Matlab

Fungsi Keanggotaan Input Error

NH_UMF : [-102.5 -60 -40 -19]NH_LMF : [-103 -59.7 -40 -20.5]NM_UMF : [-28.5 -20 -10.5]NM_LMF : [-27 -20 -12]NL_UMF : [-19.5 -10.5 0.25]NL_LMF : [-17.5 -10.5 -1.5]ZE_UMF : [-6.5 0 6.5]ZE_LMF : [-5 -0 5]PL_UMF : [-0.25 10 19.5]PL_LMF : [1.25 10 18]PM_UMF : [10.5 20 28.5]PM_LMF : [12 20 27]PH_UMF : [19 40 60 109]PH_LMF : [20.5 40 60 109]

Perancangan Rule Base Fuzzy Type 2 Menggunakan Matlab

Fungsi Keanggotaan Input delta Error

NB_UMF : [-21 -16.5 -12]NB_LMF : [-20 -16.5 -13]NM_UMF : [-16 -11 -6]NM_LMF : [-15 -11 -7]NS_UMF : [-10.5 -5.5 -1.5]NS_LMF : [-9.5 -5.5 -2.5]ZE_UMF : [-4.98 0 4.97]ZE_LMF : [-5 0 5]PS_UMF : [-4 0 4]PS_LMF : [0.75 5 10.5]PM_UMF : [1.75 5 9.5]PM_LMF : [7 11 15]PB_UMF : [12 16.5 21]PB_LMF : [13 16.5 20]

Output :0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45.

Perancangan Rule BaseDE / E NH NM NL ZE PL PM PHNB 45 45 40 15 15 15 15NM 45 45 40 10 10 10 15NS 40 35 20 5 10 10 10ZE 40 35 20 5 10 10 10PS 35 20 15 5 10 10 10PM 30 15 10 10 5 5 5PB 30 15 10 10 5 5 5

Error = sp-ppsDelta Error = Ei-Ei-1

Surface View Fungsi Keangotaan dan Rule base

Desain Monitoring Pitch Angel Control

Mulai

Pemilihan port komunikasi Serial

Pengaturan nilai Setpoint yang diinginkan pada mikrokontroler

Mikrontroler mengirimkan data berupa PPS,Setpoint, Error maupun delta error

Menampilkan grafik hubungan antara Setpoint dan PPS

Record Data

Data tercatat pada Microsoft Acces database

Selesai

Ya

T

Desain Monitoring Pitch Angel Control

Hasil Penelitian

Interval fuzzy type 2 Ordinary Fuzzy

Anfiz

Hasil Penelitian

Interval Fuzzy type 2 Ordinary Fuzzy

Anfiz

Hasil penelitian

Interval Fuzzy Type 2 Ordinary Fuzzy

Anfiz

Hasil Penelitian

Interval Fuzzy Type 2 Ordinary Fuzzy

Anfiz

Tracking Setpoint

Interval Fuzzy Type 2 Ordinary Fuzzy

Anfiz

Hasil PenelitianSetpoint

(pps)Maximum overshoot

Rata-rata kondisi steady

Error Steady State

STDEV

10 50% 10,84 16,3% 1,9920 35% 20,6 12,65% 2,130 26.7% 31,9 10,4% 3,3240 12.5% 41.64 5% 1,83

No Setpoint (pps) ITAE

1 10 31460

2 20 58380

3 30 105420

4 40 129780

Perbandingan Penelitian SebelumnyaSetpoint

(pps)Maximum overshoot

Rata-rata kondisi steady

Error Steady State

STDEV ITAE

10 50% 10,84 16,3% 1,99 3146020 35% 20,6 12,65% 2,1 5838030 26.7% 31,9 10,4% 3,32 10542040 12.5% 41.64 5% 1,83 129780

Setpoint(pps)

Maximum overshoot

Error steady state

STDEV ITAE

10 0% 8,57% 1,134 1087520 5% 4,18% 1,027 1092530 0% 4,65% 0,973 3088740 0% 4,56% 1,05 39275

Setpoint(pps)

Maximum overshoot

Rata-rata

kondisi steady

Error Steady State

STDEV ITAE*

10 60% 11,838 18,38% 1,64 47.03620 20% 19,76 6,02% 1,47 29.66630 0% 26,39 11,89% 1,52 81.35040 0% 32,58 18,46% 1,89 184.630

Interval fuzzy type II

Ordinary Fuzzy

Anfis

*(Sumber : Tugas Akhir Adri Adi, Teknik Fisika, Fakultas Teknologi Industri ITS, 2011)

*(Sumber : Tugas Akhir Deny Putra Pratama, Teknik Fisika ITS, 2011).

Kesimpulan• Berdasarkan analisa kualitatif yang telah dilakukan, pada setpoint 10 pps

sistem pengendalian ini memiliki maximum overshoot time sebesar 50%, error steady state 16,3%; setpoint 20 pps memiliki maximum overshoot time 35%, error steady state 12,65%; setpoint 30 pps memiliki maximum overshoot time 26,7%, error steady state 10,4%; sedangkan untuk setpoint 40 pps memiliki maximum overshoot time 12.5%, error steady state 5%.

• Berdasarkan analisa kuantitatif yang telah dilakukan, sistem pengendalian ini pada setpoint 10, 20, 30, 40 pps secara berturut-turut memiliki ITAE sebesar 31460, 58380, 105420, dan 129780.

• Berdasarkan respon sistem yang diberikan untuk masing- masing setpoint, sistem pengendalian yang digunakan cocok untuk nilai setpoint tinggi dalam hal ini 40 pps.

• Berdasarkan perbandingan yang telah dilakukan terhadap 3 sistem pengendalian yang berbeda yaitu algoritma fuzzy, interval fuzzy type II, dan ANFIS, dapat disimpulkan bahwa respon sistem terbaik adalah respon sistem pengendalian sudut pitch turbin angin menggunakan algoritma fuzzy.

Daftar Pustaka• Imam Robandi dan Bedy Kharisma,"Design of Interval Type-2 Fuzzy Logic Based Power System

Stabilizer",Proceedings Of World Academy Of Science, Engineering And Technology Volume 31 July 2008.• [2] Imam Robandi, “Desain Sistem Tenaga Modern”, Andi Yogyakarta, 2006.• [3] A.J.F.Keri, X.Lombard, dan A.A.Edris, "Unified Power Flow Controller (UPFC): Modeling and Analysis",IEEE

Transactions on Power Delivery, Vol.14,No.2,April 1999.• [4] Phumin Kirawanich dan Robert M. O’Connell,"Fuzzy Logic Control of an Active Power Line Conditioner",IEEE

Transactions On Power Electronics, Vol. 19, No. 6, November 2004.• [5] Tony Burton, David Sharpe, Nick Jenkins, Ervin Bossanyi. 2001. Wind Energy Handbook.. New York; John Wiley

& Sons, Ltd• [6] Mendel dan Robert I. Bob John,"Type-2 Fuzzy Sets Made Simple Jerry", IEEE Transactions On Fuzzy

Systems, Vol. 10, No. 2, APRIL 2002.• [7] Bogdan, Stjepan and Kovacic, Zdenco. Fuzzy Controller Design:Theory And Applications. Boca Raton :

Taylor & Francis Group, 2006.• [8] Julio Romero Agüero dan Alberto Vargas,"Calculating Functions of Interval Type-2 Fuzzy Numbers for Fault

Current Analysis",IEEE Transactions On Fuzzy Systems, Vol. 15, No. 1, February 2007.• [9] Pratama, Denny Putra. 2011. Tugas Akhir Rancang Bangun Blade Pitch Angle Control System Berbasis

Neuro Fuzzy Pada Prototype Wind Turbine. Teknik Fisika-FTI-ITS.Surabaya.• [10] Muttaqin, Farid Ridha. 2011. Tugas Akhir Pemilihan Sudut Pitch Optimal Untuk Turbin Angin Skala Kecil

Berkecepatan Rendah Dengan Tipe Bilah Non-uniform Airfoil NREL S83N. Teknik Fisika-FTI-ITS. Surabaya.• [11] Adi, Adri. 2011. Tugas Akhir Rancang Bangun Sistem Pengendalian Kemiringan Sudut Blade Pada Prototype

Turbin Angin Berbasis Logika Fuzzy. Teknik Fisika-FTI-ITS. Surabaya.• [12]http://www.lirtex.com/robotics/servo-motors-information-and-control/. www.lirtex.com. [Online] [diakses: Juni 4,

2012.• [13] Somers, Dan M. The S833, S834, and S835 Airfoils . Pennsylvania : National Renewable Energy Laboratory ,

2002.

Terima Kasih

“When the wind is blowing, The wind turbine is turning,….…..The electricity is flowing, The gas emissions is ceasing,………. The environment is refreshing, And people are cheering”

RANCANG BANGUN BLADE PITCH ANGLE CONTROL PROTOTYPE TURBIN ANGIN

BERBASIS INTERVAL FUZZY LOGIC TYPE II

Dwi Aftika 2408100002

Pembimbing : Dr.Ir Ali Musyafa . M.Sc.