Modelling and Designing The Model Predictive Control System of Turbine Angular Speed at Hydropowerplant UBP Saguling PT Indonesia Power
Abstrak
Saguling Generation Business Unit (GBU) is one of hydro powerplants under PT. Indonesia Power which has vital role to produce and distribute electricity in Indonesia. The demand for electricity in Indonesia, which is fluctuative, force the plant to operate in immediate and responsive pattern. Saguling need 2 minute to connect to the transmission system from its non operating state. Plant response is controlled by manipulating guide vane opening so the water entering the turbine chamber can be maintained. 5.6 % maximum overshoot still occurs in start up process due to manual mechanism. This paper provide a design of control system using Model Predictive Control (MPC) to optimize the plant performance which is indicated by faster response time and reduced overshoot. Neural Network with Back Propagation algorithm is used to model the turbine with guide vane opening as input variable and turbine angular speed as output variable. The model is then used in MPC algorithm to compute the optimum control signals.
Keywords: Neural Network, Model Predictive Control, Guide Vane, Cost Function.
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Penulis yang menerbitkan di Jurnal Otomasi Kontrol dan Instrumentasi menyetujui persyaratan berikut:
- Penulis mempertahankan hak cipta dan memberikan jurnal hak publikasi pertama dari karya secara bersamaan berlisensi di bawah Lisensi Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 yang memungkinkan pihak lain untuk berbagi karya dengan menyatakan pengakuan atas kepengarangan karya dan publikasi yang berasal dari jurnal ini
- Penulis dapat membuat pengaturan kontrak tambahan yang terpisah untuk distribusi non-eksklusif dari versi karya jurnal yang diterbitkan (misalnya, menyimpan ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku) dengan menyatakan pengakuan terhadap publikasi yang berasal dari jurnal ini.
