ANALISIS KECEPATAN KERJA SACO SAAT MANUVER BEBAN DI BANDARA NGURAH RAI MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK - Made Barel, Dewa Ngakan; Dyana Arjana, I Gede; Setiawan, Widyadi (Jurnal SPEKTRUM, 2017)
Bandara Ngurah Rai memiliki beban daya sebesar 10.380 kVA, disuplai oleh dua penyulang yakni penyulang Gayatri dan peyulang Bandara. Penyulang Gayatri sebagai penyulang utama dan penyulang Bandara sebagai penyulang cadangan. Penggunaan dua penyulang ini bertujuan untuk mengatasi gangguan pada jaringan, dikarenakan sensitifitas peralatan listrik di bandara yang tinggi. Namun apabila terjadi gangguan pada penyulang Gayatri maka suplai beban secara otomatis akan dipindahkan ke penyulang Bandara menggunakan sakelar otomatis bernama Switching Automatic Change Over (SACO). Tingkat sensitifitas peralatan listrik Bandara Ngurah Rai yang tinggi mengijinkan batas jatuh tegangan maksimum adalah 0,5 kV dari nilai tegangan nominal penyulang, dari permasalahan tersebut maka dilakukan analisis perhitungan jatuh tegangan dan hubung singkat pada penyulang Gayatri. Analisis ini menggunakan program Artificial Neural Network (ANN). Parameter yang digunakan antara lain jumlah iterasi yaitu 60000 epoch, kecepatan pembelajaran 0,3 dan hidden layer sebanyak 40 hidden layer, dimana nilai target pengujiannya adalah 0,00001. Proses pelatihan dan pengujian yang telah dilakukan menghasilkan nilai jatuh tegangan pada titik 100% (ujung penyulang) adalah 274,7 volt dengan nilai Mean Squarred Error (MSE) yaitu 45,5. Nilai waktu tunda rele tercepat yaitu 0,3 detik pada titik gangguan 5%, dan nilai MSE dengan hasil terbaik adalah 0,00032 untuk gangguan 1 fasa ke tanah.