IRVAN, MUHAMMAD (2020) ANALISIS KONDISI MINYAK TRANSFORMATOR DAYA DENGAN METODE DGA DAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK PADA PT. KRAKATAU DAYA LISTRIK. S1 thesis, Fakultas Teknik Universitas Sultan Ageng Tirtayasa.
![[img]](https://eprints.untirta.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (Fulltext)
FULL SKRIPSI_MUHAMMAD IRVAN_3332150012.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) |
Abstract
Kegagalan thermal maupun kegagalan elektris dapat menghasilkan gasgas berbahaya yang disebut fault gas. Dengan mengindentifikasi jumlah konsentrasi gas yang terlarut pada minyak trafo dapat memberikan informasi akan adanya indikasi kegagalan yang terjadi pada trafo. Metode yang digunakan untuk mengindentifikasi dang menganalisis gas-gas terlarut pada minyak trafo disebut dissolved gas analysis (DGA). Untuk melakukan interpretasi data DGA menggunakan rasio IEC, metode IEC merupakan metode yang efektif untuk mendeteksi kondisi transformator. Cara kerja metode ini yaitu dengan membandingan konsentrasi zat terlarut, kemudian hasilnya direpresentasikan kedalam Sembilan macem kondisi. Akan tetapi metode ini memiliki kelemahan yaitu waktu yang lama dalam proses analisis. Oleh karena itu untuk mengatasi kekurangan tersebut dikembangkan menggunakan artificial neural network. Pententua kode rasio menjadi lebih mudah, tipe fault dapat diketahui lebih cepat.
| Item Type: | Thesis (S1) | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Contributors: |
|
||||||
| Uncontrolled Keywords: | Dissolved Gas Analysis (DGA), IEC Ratio Metode, Jaringan Syaraf Tiruan (JST). | ||||||
| Subjects: | T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering | ||||||
| Divisions: | 03-Fakultas Teknik > 20201-Jurusan Teknik Elektro | ||||||
| Depositing User: | Perpustakaan FT | ||||||
| Date Deposited: | 18 Jul 2025 06:30 | ||||||
| Last Modified: | 18 Jul 2025 06:30 | ||||||
| URI: | http://eprints.untirta.ac.id/id/eprint/52095 |
Actions (login required)
 |
View Item |