Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pada tahun 2015, Indonesia diproyeksikan mengalami defisit bahan bakar minyak sebesar 562.000 barrel/ hari. Untuk menutupi defisit tersebut diperlukan upaya luar biasa berupa pembangunan terminal transit bahan bakar minyak impor atau pembangunan kilang baru dan modifikasi kilang eksisting dengan kapasitas pengolahan sebesar minimal 300.000 barrel/ hari guna menjaga ketahanan energi nasional. Disain kilang yang ada harus dipasang dengan sistem pengendalian untuk menghindari gangguan pada proses yang berdampak pada keefektifan dan kestabilan operasi pabrik. Pada awalnya minyak bumi akan diproses pada bagian Crude Distillation Unit (CDU) untuk mendapatkan produk straight run. Unit ini sangat menentukan rate produk sehingga perlu diterapakan konfigurasi sistem pengendalian yang optimum. Jenis pengendali yang akan diterapkan pada penelitian ini adalah pengendali PI (Proportional - Integral) karena dapat menangani hampir setiap situasi pengendalian proses di dalam skala industri. Telah banyak rancangan kilang dengan model konfigurasi tertentu dan metode pengendali tertentu, misalnya kilang dengan dominasi produk bensin dengan pengendali PID dan kilang dengan dominasi produk kerosene dengan pengendali PI. Pengendalian proses kolom distilasi ini dilakukan dengan mensimulasikan secara dinamik pada perangkat lunak Aspen Hysys v.8. Penyetelan pengendali dilakukan untuk mendapatkan parameter kinerja alat kendali yang optimum yaitu dihitung berdasarkan metode Ziegler - Nichols, Lopez dan fine tunning. Sebagai hasilnya, pada pengendali laju alir diesel dan light naphta, pengendali tekanan pada reboiler, dan pengendali temperatur feed masukan kolom distilasi digunakan penyetelan Lopez. Sedangkan untuk pengendali laju alir AGO (atmospheric gas oil) dan level kondenser digunakan penyetelan fine tuning.

---

By 2015, Indonesia is projected in deficit of fuel oil by 562.000 barrels/ day. To cover that deficit, Indonesia requires a tremendous efforts such as the construction of a transit terminal which is imported fossil fuels or the construction of new refineries and modification of the existing refinery with a processing capacity of at least 300.000 barrels/ day in order to maintain national energy security. The design of the existing refinery has to be fitted with a control system to avoid interruptions that have an impact on the effectiveness and stability of plant operations. At first, crude oil will be processed at the Crude Distillation Unit (CDU) to obtain straight run products. This unit will determine the rate of product that needs to be applied an optimum configuration of system control. PI controller (Proportional - Integral) will be applied to the system control because it can handle almost any situation in process control in industrial scale. Have many designs refineries with a particular configuration model and specific control methods, such as a refinery with a petrol product dominance with a PID controllers and refineries with kerosene product dominance with a PI controller. The distillation column of process control is done by simulating the plant dynamically in Aspen Hysys v.8 software. Adjustments made to obtain the optimum performance parameters of control device that is calculated based on Ziegler - Nichols, Lopez and fine tunning methods. As a result, the diesel and light naphtha flowrate controllers, reboiler pressure controller, and input feeds temperature of a distillation column controller used Lopez adjustment. As for the AGO (atmospheric gas oil) flowrate controller and the level of conndenser controller used fine tuning adjustment."

"Sistem transmisi Voltage Source Converter-High Voltage Direct Current (VSC-HVDC) telah menjadi pilihan utama dalam transmisi daya jarak jauh karena keunggulannya dalam hal fleksibilitas dan stabilitas. Namun, tantangan utama dalam pengoperasian sistem VSC-HVDC adalah menjaga stabilitas dan performa optimal, terutama dalam kondisi transien dan saat terjadi gangguan. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan kinerja sistem transmisi VSC-HVDC dengan menggunakan kontrol roportional-Integral Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (PI-ANFIS) dan membandingkan performanya dengan kontrol PI konvensional. Penelitian ini menggunakan pemodelan sistem transmisi VSC-HVDC dengan kontrol PI sebagai dasar. Data relasi input-output dari model tersebut kemudian digunakan untuk melatih model ANFIS. Setelah itu, model VSC-HVDC dengan kontrol PI-ANFIS dikembangkan dan dianalisis. Kinerja sistem dengan kontrol PI-ANFIS dievaluasi dalam kondisi transien dan saat terjadi gangguan, baik gangguan permanen maupun sementara.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa kontrol PI-ANFIS mampu meningkatkan performa sistem transmisi VSC-HVDC secara signifikan dibandingkan dengan kontrol PI konvensional. Dalam kondisi transien, PI-ANFIS mampu mengurangi overshoot dan mempercepat settling time pada kendali daya aktif, daya reaktif, dan tegangan DC. Saat terjadi gangguan permanen, PI-ANFIS menunjukkan kemampuan yang lebih baik dalam menjaga kestabilan dan mempercepat waktu pemulihan sistem. Pada kondisi gangguan sementara, PI-ANFIS mampu mencapai kestabilan lebih cepat dan menjaga stabilitas dalam batas yang diinginkan. Keunggulan kontrol PI-ANFIS didasari oleh kemampuan adaptasi dan pembelajaran dari algoritma ANFIS, yang memberikan fleksibilitas tambahan dalam menghadapi kondisi dinamis dan gangguan tak terduga. Implementasi kontrol PI-ANFIS pada sistem transmisi VSC-HVDC tidak hanya meningkatkan kinerja sistem dalam jangka pendek, tetapi juga dapat memberikan manfaat ekonomi jangka panjang melalui peningkatan keandalan dan pengurangan biaya pemeliharaan sistem. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan teknologi kontrol cerdas untuk sistem transmisi daya yang lebih handal, efisien, dan adaptif. Hasil penelitian ini dapat menjadi landasan untuk penelitian lebih lanjut dan adopsi kontrol PI-ANFIS dalam aplikasi praktis pada sistem transmisi VSC-HVDC di masa depan.

---

Voltage Source Converter-High Voltage Direct Current (VSC-HVDC) transmission systems have become the preferred choice for long-distance power transmission due to their advantages in flexibility and stability. However, the main challenge in operating VSC-HVDC systems is maintaining optimal stability and performance, especially under transient conditions and during disturbances. This research aims to analyze the performance of VSC-HVDC transmission systems using Proportional-Integral Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (PI-ANFIS) control and compare its performance with conventional PI control. This research uses modeling of the VSC-HVDC transmission system with PI control as a basis. The input-output relationship data from the model is then used to train the ANFIS model. Afterward, the VSC-HVDC model with PI-ANFIS control is developed and optimized. The performance of the system with PI-ANFIS control is evaluated under transient conditions and during disturbances, both permanent and temporary. The results show that PI-ANFIS control can significantly improve the performance of the VSC-HVDC transmission system compared to conventional PI control. Under transient conditions, PI-ANFIS is capable of reducing overshoot and accelerating settling time in active power, reactive power, and DC voltage control. During permanent disturbances, PI-ANFIS demonstrates better ability in maintaining stability and accelerating system recovery time. Under temporary disturbance conditions, PI-ANFIS achieves stability faster and maintains stability within desired limits. The superiority of PI-ANFIS control is based on the adaptability and learning capabilities of the ANFIS algorithm, which provides additional flexibility in dealing with dynamic conditions and unexpected disturbances. The implementation of PI-ANFIS control in VSC-HVDC transmission systems not only improves short-term system performance but can also provide long-term economic benefits through increased reliability and reduced system maintenance costs. This research makes a significant contribution to the development of intelligent control technology for more reliable, efficient, and adaptive power transmission systems. The results of this research can serve as a foundation for further research and the adoption of PI-ANFIS control in practical applications of VSC-HVDC transmission systems in the future."

"Kepadatan penduduk di Indonesia yang terpusat di pulau Jawa mengakibatkan tingginya kebutuhan energi. Sebagian besar kebutuhan ini masih dipenuhi dari bahan bakar diesel yang bersubsidi yang juga mahal. Penggunaan gas bumi sebagai pengganti diesel sangat potensial untuk mengurangi kerugian negara dengan turunnya konsumsi bahan bakar bersubsidi. Suplai gas lokal dari pulau Jawa sendiri tidak cukup untuk memenuhi kebutuhan energi yang tinggi ini sehingga gas bumi sebagai bahan baku pembangkit diimpor dari luar pulau Jawa dalam bentuk cair (LNG). Pabrik regasifikasi LNG untuk mengubah kembali LNG menjadi fasa gas dibangun untuk memfasilitasi penerimaan LNG bagi daerah konsumen. Pengendalian proses pada operasi pabrik LNG dirancang untuk menjaga keamanan operasi dan memastikan proses berjalan dengan optimal untuk mendapat produk yang baik. Pengendalian dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan pengendali PI (Proportional Integral). Lingkup perancangan pengendalian dilakukan dari pemilihan elemen pengendalian berupa sensor dan valve serta melakukan penyetelan pengendali. Penyetelan pengendali dilakukan dengan dua metode yaitu Ziegler Nichols dan Lopez dan kemudian dibandingkan kinerjanya berdasarkan parameter kinerja pengendali. Sebagai hasilnya, pengendalian yang optimum pada pengendali laju alir dan ketinggian pada tangki LNG, laju alir booster pump, tekanan kompresor, dan suhu vaporizer menggunakan Ziegler Nichols. Sementara tekanan tangki LNG menggunakan Lopez. Pengendali anti surge kompresor menggunakan default.

---

Indonesia's high population density which centralized in Java island results in high demand of energy. Most of the demand is still fulfilled from diesel fuel which is subsidized by the government and also expensive. Utilization of natural gas as a substitute for diesel fuel is potential to minimize the country’s deficit by decreasing the use of subsidized fuel. Local gas supply from Java itself cannot fulfill the whole Java energy demand so that gas is imported from outside of Java in liquid form (LNG). LNG Regasification plant is designed to change the form of the product back into it's natural state, gas. The plant is designed to facilitate LNG receiving in consumer’s area. Process control in LNG Regasification plant is designed to ensure operation safety and to make sure the whole process works optimally to maintain the best product quality.

The process control design in this research is using PI (Proportional-Integral) controller. The scope of control design is done from the selection of the control element which are sensors and control valves, to the tuning of the controller. Controller tuning is done in two methods, Ziegler Nichols and Lopez. The tuning result of those two methods then compared based on controller performance parameters. As a result, optimum control in flow and level control in LNG tank, flow control in booster pump, pressure control in compressor, and temperature control in vaporizer are using Ziegler Nichols tuning. On the other side, pressure control in LNG tank is using Lopez tuning. Anti surge control in compressor is using default tuning value."

"Navigasi merupakan hal yang sangat penting dalam setiap pelayaran kapal laut, yaitu untuk mengetahui posisi kapal dalam koordinat geografis. Pengendalian pada sistem kemudi kapal laut dimaksudkan untuk melepaskan diri dan ketergantungan kemudi kapal terhadap seorang nakhoda dan kapal laut dapat tiba di tempat tujuan dengan kesalahan posisi yang tidak terlalu besar.Pada skripsi ini akan dibahas perbandingan dua pengendali yang akan digunakan untuk mengendalikan kemudi kapal laut, yaitu pengendali logika fuzzy dan pengendali ANFIS (Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System). Pengendali logika fuzzy menggunakan metoda basis aturan berdasarkan pengalaman seorang pakar (dalam hal ini nakhoda) untuk mengendalikan kemudi kapal yang diambil dari acuan[2] , sementara pengendali ANFIS merupakan pengendali neuro fuzzy yang rnenggunakan proses learning dari basis data untuk menghasilkan basis aturannya. Kedua jenis pengendali ini akan menghasilkan kinerja yang berbeda."