Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Proses pengukuran energi listrik pada kWh meter menjadi hal yang sangat penting karena menyangkut proses transaksi energi yang bilamana terjadi kesalahan didalamnya maka akan menimbulkan kerugian pada pihak konsumen dan/atau produsen. Penelitian ini bertujuan untuk melihat karakteristik pengukuran oleh kWh meter, baik itu jenis analog maupun digital, yang dipengaruhi oleh harmonisa serta faktor lingkungan berupa naiknya temperatur lingkungan di sekitar kWh meter tersebut dipasang.Hasil penelitian menunjukkan bahwa semakin besar nilai harmonisa pada beban maka akan semakin merusak bentuk gelombang arus dan tegangan (terdistorsi). Dengan terdistorsinya gelombang tersebut maka proses pengukuran oleh kWh meter akan semakin jauh dari nilai yang sebenarnya digunakan. Kesalahan terbesar dalam pengukuran akibat harmonisa ini bisa mencapai lebih dari 64%. Selain itu, faktor lain berupa naiknya temperatur di sekitar kWh meter akan menyebabkan pengukuran menjadi lebih besar dari yang semestinya dikarenakan adanya kesalahan faktor elekrtis dan mekanis. Dalam penelitian ini, kenaikan rata-rata terbesar pada hasil pengukuran kWh meter yaitu sebesar 7,22% pada kWh analog, beban 1105 Watt dengan THDi = 10% dan 4,26% pada kWh digital, beban 275 Watt dengan THDi = 40%, dalam setiap 10oC kenaikan temperatur.

---

The process of measuring electrical energy in electricity meter becomes very important because it involves the energy transaction process and when an error occurs in it then it will cause harm to the consumer and / or producer. This study aims to look at characteristic of measurements by kWh meters, both analogue and digital types, which are influenced by environmental factors such as harmonic as well as rising of environmental temperatures around the kWh meter that installed.The results showed that the greater the value of the harmonics on the load it will be more damaging current and voltage waveform (distorted). With the wave distorted by the kWh meter measurement process will be far from the actual values used. The biggest mistake in the measurement due to these harmonics can reach more than 64%. In addition, other factors such as rising temperatures will cause the kWh meter measurements become larger than necessary due to the rising value of resistance (R). In this study, the greatest average increase in the measurement results kWh meter is equal to 7,22% for analogue with load 1105 Watts, THDi 10%; and 4,26% for digital with load 275 Watts, THDi 40%; for each 10°C increase in temperature."

"Pemakaian energi listrik dalam suatu bangunan dapat dihitung berdasarkan energi listrik yang terukur pada meteran. Semakin besar energi listrik yang terpakai, maka semakin besar pula biaya yang harus dikeluarkan. Pemakaian energi berbanding lurus dengan kenyamanan yang dirasakan. Pengukuran manual dari energi terutama energi listrik masih diterapkan hingga saat ini. Dengan teknologi yang sudah berkembang sudah semestinya pengukuran energi listrik dan monitoring dilakukan secara digital. Pengukuran energi listrik secara digital diartikan sebagai pengukuran yang sudah terkoneksi dengan jaringan dan secara automasi mengirimkan data langsung ke server. Fungsi dari diterapkannya pengukuran digital yaitu untuk memudahkan pengguna dan petugas dalam memonitor pemakaian energi pada suatu bangunan.Salah satu protokol jaringan yang sedang berkembang dan banyak digunakan saat ini yaitu protokol LoRaWAN (Long Range Wide Area Network). LoRaWAN cocok diterapkan untuk berbagai device karena memiliki konektivitas yang luas, kapasistas yang tinggi, dan daya yang rendah. Dengan kelebihan itu semua, maka LoRa dapat diterapkan untuk stream data meter yang masif. Data yang didapat dari meter listrik dapat divisualisasikan melalui web sehingga seluruh data dan pemakaian energi listrik dapat dipantau dan diintegrasi.Perancangan sistem monitoring energi listrik menggunakan jaringan LoRaWAN dapat diterapkan guna mengubah pengukuran manual menjadi pengukuran digital. Data-data energi listrik dari pengguna juga dapat dianalisis dengan baik karena data yang didapatkan lebih akurat. Penelitian kali ini bertujuan untuk merancang dashboard meter listrik yang mudah dipahami oleh pengguna serta dapat menjalankan analisis otomatis pada penggunaan energi listrik menggunakan deteksi anomali azure ketika pengguna melakukan konfirmasi pembayaran.Analisis data pemakaian energi listrik dengan deteksi anomali dapat dilakukan guna mendeteksi anomali pemakaian energi listrik pengguna. Ketika terjadi perubahan rata-rata pemakaian energi listrik sebesar 0.1 KwH dari hari sebelumnya maka, kita dapat mengelompokkan data tersebut ke dalam anomali. Metode untuk menghitung akurasi menggunakan nilai confusion matrix yang didapatkan. Hasil akurasi dari deteksi anomali pada penggunaan rata-rata energi listrik pengguna yang dilakukan yaitu sebesar 89%.

---

The use of electrical energy in a building can be calculated based on the electrical energy measured on the meter. The greater the electrical energy used, the greater the costs to be incurred. Energy consumption is directly proportional to the perceived comfort. Manual measurement of energy, especially electrical energy, is still applied today. With technology that has developed, electrical energy measurement and monitoring should be done digitally. Digital measurement of electrical energy is defined as a measurement that is connected to the network and automatically sends data directly to the server. The function of applying digital measurements is to make it easier for users and officers to monitor energy consumption in a building.

One of the network protocols that is being developed and widely used today is the LoRaWAN (Long Range Wide Area Network) protocol. LoRaWAN is suitable for various devices because it has wide connectivity, high capacity, and low power. With all of these advantages, LoRa can be applied to massive data meter streams. The data obtained from the electricity meter can be visualized via the web so that all data and electricity consumption can be monitored and integrated.

The design of an electrical energy monitoring system using the LoRaWAN network can be applied to convert manual measurements into digital measurements. Electrical energy data from users can also be analyzed properly because the data obtained is more accurate. This study aims to design an electric meter dashboard that is easy to understand by users and can run automatic analysis on electrical energy usage using azure anomaly detection when the user confirms a payment.

Analysis of electrical energy consumption data with anomaly detection can be carried out in order to detect anomalies in the user's electrical energy consumption. When there is a change in the average electricity consumption of 0.1 KwH from the previous day, we can group the data into anomalies. The method for calculating accuracy uses the obtained confusion matrix value. The results of the accuracy of anomaly detection on the average user's use of electrical energy is 89%."