2017 : EXPLOITING FFT AND NN ALGORITHM FOR ONLINE REAL-TIME NONINTRUSIVE LOAD MONITORING

Prof.Dr.Ir. Mauridhi Hery Purnomo M.Eng.
Ardyono Priyadi ST, M.Eng
Vita Lystianingrum B.P. ST., M.Sc


Abstract

Konsumsi akan energi listrik semakin hari semakin meningkat, dilain sisi ketersediaan energi\nlistrik semakin berkurang, sehingga diperlukan pengelolaan beban listrik yang cermat. Salah cara\nuntuk melakukan efisien energi listrik adalah dengan mengetahui jenis beban listrik yang saat itu\nsedang terhubung dengan jaringan listrik. Beban listrik yang bersifat non linier akan menghasilkan\nbentuk gelombang yang bervariasi tergantung jenis beban listrik, dengan melakukan esktrasi\nbentuk gelombang menjadi informasi berbasis frekuensi akan didapat informasi unik dengan\nbantuan Fast Fourier Transform (FFT) yang dapat mewakili setiap jenis beban. Selanjutnya perlu\ndilakukan klasifikasi untuk membedakan jenis beban dari data ekstrasi dengan bantuan jaringan\nsyaraf tiruan atau Neural Network (NN). Hasil klasifikasi dalam bentuk model beban listrik\ndengan bantuan NN akan dirubah menjadi modul aplikasi yang dibenamkan di mikrokontroler\nsebagai perangkat pemroses utama, yang selanjutnya dapat dimanfaatkan untuk melakukan\nklasifikasi jenis beban listrik secara online.