Rancang Bangun Sistem Maximum Power Point Tracking Dengan Metode Hill Climbing Pada Panel Surya

Tama, Cita Rahiim (2019) Rancang Bangun Sistem Maximum Power Point Tracking Dengan Metode Hill Climbing Pada Panel Surya. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Permasalahan utama yang ada pada penggunaan panel surya adalah tingkat daya keluaran dari panel surya yang relatif kecil dan kondisi sinar matahari yang tidak selalu merata setiap waktu. Aspek penting yang bertujuan untuk meningkatkan daya keluaran panel surya adalah dengan menggunakan sistem perangkat pencari daya maksimum (Maximum Power Point Tracking) pada panel surya. Sistem Maximum Power Point Tracking (MPPT) tersebut bertujuan untuk mencari titik kerja maksimum dari panel surya, dimana panel surya dapat menghasilkan daya keluaran maksimum dan membuat panel surya bekerja di titik kerja optimal tersebut. Dalam sistem MPPT terdapat algoritma yang berfungsi mencari titik kerja optimal dari panel surya. Pada penelitian ini, algoritma yang digunakan adalah algoritma Hill Climbing. Algoritma ini dipilih karena memiliki kelebihan yaitu perhitungan lebih sederhana, tidak memerlukan parameter diluar system panel surya, dan respon system yang cepat dan ekonomis. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengetahui daya yang mampu dihasilkan panel surya dengan MPPT menggunakan metode Hill Climbing berdasarkan simulasi dan pengujian pada alat. Berdasarkan hasil yang diperoleh dari penelitian sistem MPPT dengan metode Hill Climbing, menunjukkan bahwa efisiensi algoritma rata-rata sebesar 96,444% dengan waktu tracking rata-rata selama 0,0123s. Pada pengujian alat yang dilakukan sebanyak 10 kali pada setiap kondisi, diperoleh efisiensi rata-rata sebesar 90,921% dengan waktu tracking rata-rata selama 0,3s. Sehingga, dari simulasi dan pengujian alat diperoleh error efisiensi sebesar 5,724%. Error ini terjadi karena terdapat perubahan nilai irradiasi yang terjadi pada pengujian alat.

English Abstract

The main problems that exist in the use of solar panels is the relatively low level of output power and uneven sunshine conditions in every time. An important aspect that aims to improve the output power of solar panels is to use the Maximum Power Point Tracking system on solar panels. The Maximum Power Point Tracking (MPPT) system aims to find the working point of solar panels, where solar panels can produce maximum output power and make solar panels work at these optimal work points. In the MPPT system there is an algorithm that functions to find the optimal working point of solar panels. In this study, the algorithm used is the Hill Climbing algorithm. This algorithm was chosen because it has the advantage of a simpler calculation, does not require parameters outside the solar panel system, and the system response is fast and economical. This study aims to design and determine the power that can be produced by solar panels with MPPT using the Hill Climbing method based on simulations and actual tools. Based on the results obtained from research MPPT system using the Hill Climbing method, it shows that the average algorithm efficiency of 96.444% with an average tracking time of 0.0123s. Based on actual tools, obtained an average efficiency of 90.921% with an average tracking time of 0.3s. Thus, from simulation and actual tools obtained an error efficiency of 5.724%. This error occurs because there is a change in the value of irradiation happened to the testing tool.

Other obstract

-

Item Type: Thesis (Sarjana)
Identification Number: SKR/FT/2019/995/052000386
Uncontrolled Keywords: Panel Surya, MPPT, Daya, Algoritma MPPT, Solar Panel, MPPT, Power, MPPT Algorithm
Subjects: 600 Technology (Applied sciences) > 621 Applied physics > 621.4 Prime movers and heat engineering > 621.47 Solar-energy engineering
Divisions: Fakultas Teknik > Teknik Elektro
Depositing User: Nur Cholis
Date Deposited: 08 Sep 2020 03:09
Last Modified: 24 Oct 2021 14:50
URI: http://repository.ub.ac.id/id/eprint/178088
[thumbnail of CITA RAHIIM TAMA (2).pdf]
Preview
Text
CITA RAHIIM TAMA (2).pdf

Download (6MB) | Preview

Actions (login required)

View Item View Item