Estimasi ketinggian air dan temperatur uap pada Steam Drum Boiler menggunakan metode Ensemble Kalman filter dan metode Extended Kalman Filter studi kasus: PT. PJB UP Gresik PLTU Unit 4

Model matematika nonlinier sering sekali dijumpai dalam berbagai permasalahan kehidupan. Masalah tersebut seperti permasalahan steam drum boiler. Steam drum boiler memiliki model matematika yang nonlinear, dikarenakan pada steam drum boiler tersebut memiliki nilai yang berubah-ubah pada variabel ketinggian air dan temperatur uap. Variabel tersebut akan dijaga sesuai batas yang telah ditentukan dan tidak melebihi atau kurang dari batas yang telah ditentukan karena dapat mengganggu sistem kerja dan fungsi komponen lainnya. Oleh karena itu diperlukan adanya estimasi pada variabel tersebut. Estimasi merupakan suatu metode yang dapat memperkirakan nilai dari suatu populasi dengan menggunakan nilai dari sampel yang digunakan. Estimasi ini untuk pengukuran yang didasarkan pada hasil kuantitatif atau tingkat akurasinya bisa diukur dengan angka. Ada beberapa metode yang dapat digunakan dalam estimasi suatu variabel seperti metode Ensemble Kalman Filter (EnKF) dan metode Extended Kalman Filter (EKF) untuk mengestimasi ketinggian air dan temperatur uap pada steam drum boiler tersebut. Pada laporan ini akan dihitung estimasi ketinggian air dan temperatur uap pada steam drum boiler berdasarkan hasil error nya. Error yang digunakan pada laporan ini adalah Root Mean Square Error (RMSE). Hasil yang terbaik pada kasus ini dihasilkan dengan menggunakan Metode Extended Kalman FIlter (EKF) karena memiliki eror yang lebih kecil dibandingkan dengan metode Ensemble Kalman Filter (EnKF)yaitu pada ketinggian air sebesar 0,037188 dan pada temperatur uap sebesar 0,0079397.