IDENTIFIKASI SISTEM TURBIN ANGIN 100 WATT DENGAN ESTIMASI PARAMETER MODEL MENGGUNAKAN ALGORITMA KALMAN FILTER

Abstract

Identifikasi sistem merupakan proses mendapatkan model matematis dari sebuah sistem dinamis. Model matematis sistem digunakan sebagai dasar dalam proses kendali sistem contohnya pada kendali pengoptimalan daya keluaran turbin angin. Identifikasi sistem yang baik diperlukan agar mendapatkan model sistem yang baik. Model yang baik atau valid mampu mendiskripsikan karatekteristik yang sama dengan sistem aslinya diukur berdasarkan nilai best-fit dan RMSE. Penelitian ini melakukan identifikasi sistem turbin angin 100 watt dengan estimasi parameter model menggunakan algoritma Kalman Filter. Turbin dan generator dari turbin angin dimodelkan menjadi satu kesatuan model sebagai sistem SISO dengan input berupa kecepatan angin dalam satuan meter per detik (m/s) dan output berupa tegangan antar fase generator tiga fasa dalam satuan VAC. Turbin angin diidentifikasi menjadi tiga model berdasarkan tiga output tegangan antar fase yaitu model 1 berdasarkan hubungan input dan output tegangan fase R-S, model 2 berdasarkan hubungan input dan output tegangan fase S-T, dan model 3 berdasarkan hubungan input dan output tegangan fase R-T. Model awal turbin angin diidentifikasikan menggunakan metode Black-box model dengan struktur model ARX orde 2, orde 4 dan orde 8. Kemudian parameter model ARX diestimasi mengunakan algortima Kalman Filter. Ketelitian hasil estimasi diukur berdasarkan nilai RMSE dan best-fit. Identifikasi sistem tubin angin 100 watt didapatkan model awal sistem model ARX orde 8 dengan best-fit model 1 33,07% dengan RMSE 76,93%; model 2 35,46% dengan RMSE 74.54%; dan model 3 33,76% dengan RMSE 76,24%. Hasil estimasi parameter model ARX orde 8 dengan Kalman Filter yaitu best fit model 1 84,24% dengan RMSE 15,76%; best fit model 2 87,38% dengan RMSE 12,62%; dan best fit model 3 85,28% dengan RMSE 14,72%. Kalman Filter berhasil mengestimasi model mendekati hasil pengukuran sebenarnya.