Electronic Theses and Dissertation

Menurunnya kualitas daya salah satunya tingkat distorsi harmonisa dalam sistem tenaga meningkat akibat dominasi beban nonlinier dan sumber berbasis inverter, yang berdampak pada tingginya THD (Total Harmonic Distortion), rendahnya faktor daya, ketidakseimbangan tegangan, serta menurunnya efisiensi beban listrik. Sejauh ini, filter daya pasif telah digunakan secara luas untuk meminimalkan harmonisa dan mengurangi efek sampingnya. Filter double tuned teredam merupakan bagian filter pasif harmonisa yang merupakan filter harmonisa yang dapat menghilangkan frekuensi harmonisa lebih dari satu atau rentang frekuensi yang luas. Filter double tuned teredam mewakili tujuan untuk meningkatkan kinerja sistem kualitas daya listrik sehingga dapat menghasilkan efisiensi yang baik pada penggunaan beban listrik. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model rangkaian double tuned filter teredam yang lebih baik dengan menambahkan induktor seri dengan resistor peredam. Filter yang didisain dapat bekerja mereduksi beban yang dinamis (bertambahnya beban yang digunakan) pada rumah tangga dan mengembangkan sistem kontrol dan monitoring otomatis berbasis IoT menggunakan mikrokontroler ESP32 untuk mengatur filter double-tuned teredam melalui kontrol enam tahap (6-step), sekaligus memantau parameter kelistrikan meliputi arus, tegangan, frekuensi, faktor daya, serta daya aktif dan reaktif, guna meningkatkan kualitas daya, efisiensi penggunaan listrik rumah tangga, dan potensi penghematan energi. Dalam penelitian ini, dilakukan persiapan data awal pengukuran kualitas daya listrik yang memiliki data sebelum menggunakan filter, setelah itu akan menghitung atau menganalisa kebutuhan komponen filter double tuned teredam yang digunakan dengan Teknik optimasi algoritma Particle Swarm Optimization (PSO). Data pengukuran kualitas daya listrik dapat dilakukan dengan menggunakan alat ukur Power Quality Analizer pada saat beban perlahan-lahan (6-step) hidup sampai beban keseluruhan hidup bersamaan. Peneliti melakukan pengujian kinerja filter double tuned dengan pemodelan Artificial Neural Network (ANN) 94% dari kumpulan data hasil penelitian. Dalam penelitian eksperimen ini dihasilkan data terukur di beban maksimal, THDv sebesar 155,1%, THDi sebesar 204,41%, dan faktor daya sebesar 0,55, dengan menerapkan filter double-tuned teredam dengan skema terkini melalui simulasi matlab simulink. Secara spesifik menggunakan 6 step filter dari beban 350 Watt – 2100 Watt, THDv dapat diturunkan menjadi 7,98%, THDi dapat diturunkan menjadi 3,57%, dan faktor daya dapat ditingkatkan menjadi 0,8089. Dengan pengembangan filter double-tuned teredam yang didisain peneliti, menjadi solusi yang efektif setelah penerapannya, kualitas daya meningkat dan efisiensi beban listrik dapat ditingkatkan melalui pemanfaatan daya nyata yang lebih optimal pada sistem listrik rumah tangga.

Kata kunci: Filter double tuned teredam, kualitas daya, efisiensi listrik, kontrol 6-step

One of the declines in power quality is the level of harmonic distortion in the power system, which increases due to the dominance of nonlinear loads and inverter-based sources, resulting in high THD (Total Harmonic Distortion), low power factor, voltage imbalance, and decreased electrical load efficiency. So far, passive power filters have been widely used to minimise harmonics and reduce their side effects. A damped double-tuned filter is a part of a passive harmonic filter that can eliminate multiple harmonic frequencies or a wide frequency range. A damped double-tuned filter aims to improve the performance of an electrical power-quality system, enabling more efficient use of electrical loads. This study aims to develop a more damped double-tuned filter circuit model by adding a series inductor and a damping resistor. The designed filter can work to reduce dynamic loads (increasing loads used) in households and develop an IoT-based automatic control and monitoring system using an ESP32 microcontroller to regulate a damped double-tuned filter through six-stage (6-step) control, while monitoring electrical parameters including current, voltage, frequency, power factor, and active and reactive power, in order to improve power quality, household electricity usage efficiency, and potential energy savings. In this study, initial data preparation for measuring the quality of electrical power was carried out, including data before and after using the filter, after which the need for damped double-tuned filter components was calculated or analysed using the Particle Swarm Optimisation (PSO) algorithm. Electrical power quality measurement data can be collected using a Power Quality Analyser when the load is slowly ramped up (6 steps) until the entire load is on simultaneously. Researchers tested the performance of the double-tuned filter using 94% of the research data set for Artificial Neural Network (ANN) modelling. In this experimental research, data were obtained at maximum load, with THDv of 155.1%, THDi of 204.41%, and a power factor of 0.55, by applying a damped double-tuned filter using the latest MATLAB/Simulink scheme. Specifically, using a 6-step filter on a load of 350Watts –2100 Watts, THDv can be reduced to 7.98%, THDi to 3.57%, and the power factor to 0.8089. With the Development of a damped double-tuned filter designed by researchers, it becomes a practical solution. After implementation, power quality improves, and electrical load efficiency can be enhanced through more optimal utilisation of absolute power in household electrical systems. Keywords: Double-tuned damped filter, power quality, electrical efficiency, 6-step control