Optimasi Setting Relay Diferensial Pada Transformator Daya Gardu Induk Jember Berbasis Particle Swarm Optimization

Abstract

Optimasi Setting Relay Diferensial Transformator Daya Pada Gardu Induk Kertosono Berbasis Particle Swarm Optimization; Sholeh Hudin, 181910201023; 2021; Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Jember. Dalam sistem operasinya transformator tenaga dapat mengalami 2 jenis gangguan yaitu gangguan internal dan gangguan eksternal sehingga diperlukan sistem proteksi yang handal untuk menangani gangguan tersebut. Relay diferensial merupakan proteksi utama pada transformator untuk mendeteksi adanya gangguan internal pada zona proteksinya. Namun bila terjadi gangguan eksternal atau diluar zona proteksi dari relay diferensial maka relay akan tidak bekerja. Batas zona proteksi relay diferensial dibatasi oleh 2 transformator arus CT, dimana dengan prinsip kerja membandingkan selisih nilai arus diferensial yang masuk pada relay. Oleh karena itu diperlukan setting relay diferensial yang tepat agar sistem proteksi dapat bekerja selektif dan memiliki kehandalan. Untuk menentukan setting relay diferensial, metode yang digunakan adalah perhitungan konvensional dan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO). Relay diferensial yang digunakan pada GI Jember memiliki 2 jenis yaitu dengan merk Toshiba GRT100 dan Micom P64 untuk pengaman transformator 1, 2, 3, dan 4 Berdasarkan data spesifikasi transformator dan rasio CT. Pada hasil perhitungan konvensional setting relay menghasilkan nilai I_dif sebesar 0,01A pada trafo 1, 2, 3 namun untuk trafo 4 sebesar 0,02A dan untuk nilai I_(setting ) pada trafo 1, 3 sebesar 0,86A namun pada trafo 2 dan 4 secara berurutan memiliki nilai 0,96A dan 1,15A. Kemudian hasil dari algoritma PSO setting relay dengan parameter yang telah dijelaskan sebelumnya. Pada trafo 1, 2, 3, dan 4 menghasilkan I_(setting ) sebesar 0,8656A. Untuk nilai I_dif pada trafo 1, 2, 3, dan 4 sendiri memiliki nilai sebesar 0,01A berdasarkan nilai output tersebut jika dibandingkan dengan nilai setting asli GI jember yang bernilai 0,3pu atau jika dihitung sama dengan 0,866A maka pada algoritma particle swarm optimization memiliki akurasi yang lebih baik.