STTWSTTW

TeknikaTeknika

Penelitian ini menyajikan desain dan implementasi Penganalisis Jaringan Kualitas Daya (PQNA) yang menggunakan mikrokontroler ESP32 untuk memantau dan menganalisis parameter kualitas daya utama, termasuk tegangan, arus, faktor daya, dan total distorsi harmonisa (THD) untuk setiap fasa motor induksi tiga fasa. Sistem pemantauan tradisional mengandalkan metode akuisisi data manual atau tetap, yang tidak memadai untuk analisis data waktu nyata yang efisien. Sebaliknya, sistem yang diusulkan memanfaatkan protokol komunikasi RS-485, memastikan transfer data industri yang tangguh dan andal, serta berfungsi sebagai *gateway* data yang mengirimkan semua parameter yang diperoleh ke platform *cloud* Thinger.io untuk visualisasi dan analitik waktu nyata. Konfigurasi ini memungkinkan peningkatan kemampuan diagnostik dan pemeliharaan prediktif, meningkatkan keandalan sistem dan efisiensi operasional. Lebih lanjut, proyek ini menunjukkan potensi integrasi IoT dalam memungkinkan penilaian kualitas daya jarak jauh, sehingga meminimalkan waktu henti motor dan memfasilitasi pengambilan keputusan berbasis data untuk optimasi kinerja di lingkungan industri. Kerangka kerja yang diusulkan juga berkontribusi pada kemajuan otomatisasi industri cerdas, menekankan bagaimana analitik data waktu nyata dapat secara signifikan meningkatkan produktivitas dan keberlanjutan.

Penelitian ini berhasil menunjukkan implementasi Penganalisis Jaringan Kualitas Daya (PQNA) berbasis IoT untuk aplikasi kontrol motor induksi tiga fasa, yang mampu mengukur parameter kualitas daya utama secara akurat dan *real-time* sambil menjaga kinerja sistem yang stabil.io meningkatkan kemampuan pemantauan jarak jauh dan aksesibilitas data, sehingga pengguna dapat menganalisis parameter kualitas daya secara efisien.Secara keseluruhan, kerangka PQNA-IoT yang dikembangkan ini menawarkan solusi yang lebih andal dan cerdas untuk mengoptimalkan efisiensi energi dan menjaga stabilitas operasional dalam sistem kontrol motor industri.

Penelitian ini telah berhasil menunjukkan kemampuan sistem pemantauan kualitas daya berbasis IoT untuk motor induksi tiga fasa, namun ada beberapa arah menarik untuk pengembangan lebih lanjut yang dapat meningkatkan dampak praktis dan ilmiahnya. Salah satu fokus utama adalah mengembangkan dan menguji secara komprehensif implementasi kontrol otomatis yang sepenuhnya terintegrasi, bukan hanya pemantauan dan komunikasi data. Sistem ini bisa dirancang untuk secara otomatis merespons gangguan kualitas daya yang terdeteksi, misalnya dengan mengaktifkan perangkat koreksi atau menyesuaikan parameter operasional motor secara *real-time* untuk menjaga stabilitas dan efisiensi tanpa intervensi manusia. Ini akan menjembatani kesenjangan yang disebutkan dalam studi sebelumnya mengenai integrasi analisis kualitas daya dengan logika kontrol motor. Selain itu, penelitian lanjutan dapat mengeksplorasi penerapan algoritma kecerdasan buatan atau *machine learning* untuk analisis data kualitas daya yang lebih mendalam. Dengan memanfaatkan volume data yang dikumpulkan, model prediktif dapat dilatih untuk mengidentifikasi pola-pola anomali yang sangat halus atau memprediksi potensi kegagalan motor atau degradasi kualitas daya jauh sebelum terjadi masalah serius, memungkinkan pemeliharaan prediktif yang jauh lebih canggih. Arah studi ketiga adalah menyelidiki dan mengimplementasikan strategi optimasi energi yang lebih cerdas dan adaptif, yang secara langsung dipicu oleh data kualitas daya *real-time* dari sistem PQNA-IoT. Misalnya, bagaimana sistem ini dapat secara proaktif mengelola beban motor atau berinteraksi dengan sistem manajemen energi gedung untuk mengoptimalkan faktor daya, mengurangi distorsi harmonisa, dan meminimalkan konsumsi energi secara keseluruhan, tidak hanya memantau tetapi juga secara aktif mengendalikan untuk efisiensi biaya dan keberlanjutan operasional.

  1. Development a Low-Cost Wireless Smart Meter with Power Quality Measurement for Smart Grid Applications.... mdpi.com/1424-8220/23/16/7210Development a Low Cost Wireless Smart Meter with Power Quality Measurement for Smart Grid Applications mdpi 1424 8220 23 16 7210
Read online
File size1.14 MB
Pages11
DMCAReport

Related /

ads-block-test