Dwitama, Hilal Syafiq (2024) Sistem pendeteksi objek kotoran pada permukaan panel surya berbasis yolo dan internet of things (iot) / Hilal Syafiq Dwitama</p>. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.
Full text not available from this repository.Abstract
Pembangkit listrik tenaga surya (PLTS) atau panel surya merupakan pembangkit listrik dengan energi terbarukan yang mengonversi energi cahaya matahari menjadi energi listrik. Penggunaan panel surya dalam gedung perkantoran dapat mengurangi biaya operasional sampai 20%. Namun dalam penggunaannya masih menemukan kendala yang disebabkan tertutupnya permukaan panel surya oleh objek berupa kotoran seperti dedaunan dan kotoran burung sehingga cahaya matahari tidak dapat diserap secara optimal yang berakibat listrik yang dihasilkan tidak maksimal dan terjadinya hot spot. Hot spot merupakan area panas yang ditimbulkan dari tertutupnya sebagian panel surya oleh suatu objek. Hot spot dapat memangkas usia pakai panel surya mengurangi produksi listrik dan dapat merusak modul panel surya. Dari permasalahan ini kemudian dirancang sistem yang mampu mendeteksi objek kotoran yang dapat menutupi permukaan panel surya yaitu daun dan kotoran burung serta memberikan informasi kepada pengguna melalui website. Sistem ini memberikan fitur pengaturan jadwal pengoperasian serta dapat dijalankan secara langsung dengan menekan tombol pada website sehingga pengguna dapat menjalankan sistem di waktu yang dibutuhkan. Pada sistem ini digunakan kamera sebagai penangkap gambar serta minikomputer NVIDIA Jetson Nano sebagai pengolah gambar sehingga dapat menghasilkan data yang dibutuhkan yaitu gambar dengan bounding box pada objek kotoran label objek nilai confidence serta koordinat objek yang terdeteksi. Gambar yang sudah diolah kemudian disimpan di database dan dapat ditampilkan pada website dengan menekan tombol yang tersedia. Dalam pengoperasiannya sistem berhasil mendeteksi objek dengan mendapatkan nilai confidence panel surya mencapai 95% kotoran burung mencapai 99% dan daun mencapai 93% serta berhasil menampilkan gambar dan data yang diperlukan pada website. Dalam pengujian sistem secara keseluruhan didapatkan hasil terbaik dalam mendeteksi objek pada waktu sore hari pukul 15 21 ndash 16 00 dengan keberhasilan dalam mendeteksi panel surya sebesar 100% dan mendeteksi daun sebesar 98%. Sedangkan pada pagi dan siang hari memiliki persentase keberhasilan deteksi objek yang lebih rendah yang diakibatkan oleh pencahayaan yang terlalu cerah serta gambar ditangkap saat kondisi kamera belum fokus secara maksimal sehingga kamera belum menyesuaikan dengan pencahayaan sekitar yang mengakibatkan hasil gambar menjadi berwarna hijau warna gambar lebih pudar terlalu cerah dan gambar condong berwarna kuning.
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Subjects: | ?? ?? |
| Divisions: | Fakultas Teknik (FT) > Departemen Teknik Elektro (TE) > S1 Teknik Elektro |
| Depositing User: | library UM |
| Date Deposited: | 24 Jan 2024 04:29 |
| Last Modified: | 09 Sep 2024 03:00 |
| URI: | http://repository.um.ac.id/id/eprint/321375 |
Actions (login required)
 |
View Item |