Memuat
Memuat
Lihat semua langkah di atas dipraktikkan langsung, lengkap dengan narasi.
0 kali ditonton
Buku kelas
Halaman 1 / 6
Sampul: Kelas Klasifikasi Gangguan Kualitas Daya Wavelet #1: Jenis Gangguan Kualitas Daya: Sag, Swell, Harmonik, Transien, Flicker
Klik halaman atau ◀ ▶ untuk membalik · geser di HP · untuk memperbesar
Ingin belajar lebih dalam?
Ikuti kursus kami atau tanyakan langsung lewat WhatsApp.
Dipilih dari software, topik, dan level “Kelas Klasifikasi Gangguan Kualitas Daya Wavelet #1: Jenis Gangguan Kualitas Daya: Sag, Swell, Harmonik, Transien, Flicker”.
Pilihan lain dari kami untuk Python.
Belajar bareng mentor
Kursus Simulasi & Rekayasa Teknik terjadwal, dibimbing langsung, bersertifikat.

Kursus Ansys: Analisis Perpindahan Panas dan Heat Flux Menggunakan ANSYS Fluent dari Dasar Hingga Studi Kasus Industri
★ 5.0 (10)

Kursus Matlab: Perancangan Aplikasi MATLAB: Panduan utama untuk Aplikasi MATLAB
★ 5.0 (10)

Kursus Ansys: Simulasi Aliran Udara pada Radiator Mobil dengan ANSYS Fluent
★ 5.0 (9)
Minta dibuatkan
Tidak sempat belajar Python? Tim kami bisa mengerjakan proyeknya.

Jasa Pembuatan Matlab — Complete Neural Signal Processing and Analysis Zero to hero
★ 5.0 (59)

Jasa Pembuatan Ansys Maxwell
★ 5.0 (50)

Jasa Pembuatan Petrel
★ 5.0 (14)
Kabari saya kalau ada kelas Python baru
Paling banyak satu email per minggu. Berhenti kapan saja dengan satu klik.
Narasi lengkap video ini. Kalimat yang sedang diucapkan disorot saat video diputar; klik kalimat untuk melompat ke sana.
Inilah hasil akhirnya, 9 bentuk gelombang tegangan, dari normal sampai gangguan seperti Sec, Swell, Harmonic, Transient, Flicker, dan Knock, lengkap dengan nilai RME setiap siklus. Di akhir seri ini, mesin akan mengenali semuanya dengan akurasi di atas 98%. Ayo kita mulai. Halo, selamat datang di seri tutorial riset, deteksi dan klasifikasi gangguan kualitas daya dengan Wavelet Transform dan Machine Learning. Kualitas daya yang buruk membuat mesin industri mati mendadak, data center gagal, dan peralatan cepat rusak. Untuk mengatasinya, kita harus tahu jenis gangguannya secara otomatis dari rekaman tegangan. Di seri 6 episode ini kita membangun semuanya. Model gangguan, dataset sesuai IEEE 1159, transformasi Wavelet, ekstraksi fitur, klasifikasi dengan SVM, Random Forest, dan XGBoost, sampai uji ketahanan terhadap NICE. Di episode pertama kita mengenal jenis-jenis gangguannya.
Kita buka terminal lewat menu terminal, new terminal, lalu pasang nampai, matplotlib, pi wavelet untuk transformasi wavelet, scikit-learn, dan XGBoost. Seri ini tidak butuh dataset unduhan, karena semua sinyal dibangkitkan sendiri secara terkontrol, cara yang umum dipakai di paper kualitas daya.
Buat file sinyal underscore peki.py Sinyal tegangan 50 Hz, 10 siklus, dicuplik 3,2 kHz, jadi 64 sampel per siklus dan 640 sampel per sinyal. Fungsi kejadian membuat jendela waktu gangguan yang mulai dan lamanya acak. Sec adalah penurunan tegangan 10-90%, swell kenaikan 10-80%, dan interupsi tegangan hilang lebih dari 90%, semuanya selama 1-6 siklus. Gangguan berikutnya mengubah bentuk gelombang.
Harmonik menambahkan komponen kelipatan 3, 5, dan 7 dengan amplitude 5-15%. Transien oscilasi adalah gelombang 300-900 Hz yang meluruh, seperti saat kapasitor band dihubungkan. Flicker adalah modulasi amplitude 8-25 Hz yang membuat lampu berkedip. Knock adalah takik periodik akibat konverter elektronika daya. Ada juga gabungan sec dan harmonik. Fungsi tambah noise akan dipakai di episode terakhir, buat file jenis underscore gangguan.py.
Fungsi RMS per siklus menghitung nilai efektif setiap siklus dalam per unit, yaitu 1 berarti tegangan nominal. Jalankan. Sec pada contoh ini turun sampai 0,26 per unit, interupsi sampai 0,17, dan swell naik sampai 1,3. Yang menarik, harmonik, transien, dan knock hampir tidak mengubah RMS, padahal bentuk gelombangnya rusak. Jadi RMS saja tidak cukup.
Mari lihat ke sembilan gelombangnya. Garis merah adalah RMS per siklus. Sec, swell, dan interupsi terlihat jelas dari garis merah yang turun atau naik. Harmonik membuat gelombang tidak lagi sinus mulus, transien memunculkan osilasi cepat yang meluruh, flicker membuat amplitudo bergelombang pelan, dan knock hanya berupa taki kecil yang sulit dilihat. Untuk gangguan bentuk gelombang, kita butuh wave-flat.
Selesai. Kita sudah mengenal sembilan jenis gangguan kualitas daya, memodelkannya dengan Python, dan melihat bahwa RMS per siklus hanya cukup untuk gangguan magnitudo. Di episode berikutnya kita membangkitkan dataset 2700 sinyal dengan parameter acak sesuai IEEE-1159. Sedang menyusun skripsi, tesis, atau riset di bidang kualitas daya listrik dan pengolahan sinyal? Cerdas inovasi digital membantu implementasi machine learning, dari pembangkitan sinyal gangguan sesuai IEEE-1159, transformasi wave-flat, ekstraksi fitur, sampai klasifikasi dengan SVM, Random Forest, dan XGBoost, serta membuka kursus pemrograman Python untuk teknik elektro. Ingin menguasai seluruh seri ini, dari sinyal sintetis sampai uji ketahanan AIS? Semua 6 episode, lengkap dengan PDF panduan langkah demi langkah dan source code, tersedia untuk pelanggan tutorial premium. Berlangganan mulai Rp69.000 per bulan, hemat 28% dengan paket 12 bulan, atau sekali bayar Rp999.000 untuk akses seumur hidup. Mau satu kelas saja? Beli kelas satuan dengan akses selamanya. Langganan sekarang di halaman premium cerdasinovasidigital.com Hubungi WhatsApp kami, atau kunjungi cerdasinovasidigital.com Terima kasih telah menonton, sampai jumpa di episode berikutnya.
Ketik pertanyaan atau kata kunci; kami carikan bagian episode ini yang menjelaskannya dan lompatkan videonya ke sana.
Catatan disimpan bersama menit video saat ini dan hanya terlihat oleh Anda.
Bingung di salah satu langkah? Tanyakan di sini; pengajar dan peserta lain bisa menjawab.
Belum ada pertanyaan.

Tim Cerdas Inovasi Digital
Pengembang software, engineer BIM & 3D, dan praktisi AI
Sehari-hari kami mengerjakan software, model BIM, game, dan otomasi AI untuk klien, lalu menjadikan pengalaman praktik itu kelas langkah demi langkah: setiap langkah diperlihatkan di layar dan dilengkapi panduan PDF.
Lihat klien kami →