Analisis performa mppt pv untuk energy harvesting menggunakan algoritma grey wolf optimization (gwo) / Muhiban Syabani - Repositori Universitas Negeri Malang

Analisis performa mppt pv untuk energy harvesting menggunakan algoritma grey wolf optimization (gwo) / Muhiban Syabani

Syabani, Muhiban Syabani (2023) Analisis performa mppt pv untuk energy harvesting menggunakan algoritma grey wolf optimization (gwo) / Muhiban Syabani. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.

Full text not available from this repository.

Abstract

Energi baru terbarukan (EBT) dipandang sebagai solusi paling penting untuk memenuhi kebutuhan energi listrik dan mengatasi permasalahan energi tak terbarukan. Photovoltaic (PV) merupakan salah satu teknologi energi baru terbarukan berbasis energi matahari untuk pembangkit listrik tenaga surya (PLTS). Tegangan output yang dihasilkan PV ini tidak selalu optimal karena dipengaruhi oleh perubahan sinar matahari yang tidak stabil. Agar tegangan output dapat menghasilkan daya yang optimal dengan kondisi sinar matahari yang tidak stabil maka akan dilakukan analisis performa dengan metode algoritma Grey Wolf Optimization (GWO). Metode GWO ini terinspirasi dari strata sosial serigala dalam memburu mangsanya. Metode tersebut bekerja dengan mengukur tegangan dan arus pada beban untuk mendapatkan daya optimal serta memaksimalkan daya yang ada menggunakan Maximum Power Point Tracking (MPPT). Sehingga pada penelitian ini akan dibahas mengenai penerapan teknik MPPT berbasis metode Grey Wolf Optimization untuk mengatasi kondisi sinar matahari yang tidak stabil. Metode Grey Wolf Optimization pada penelitian ini disimulasikan menggunakan bantuan software MATLAB/SIMULINK. Hasil penelitian menunjukkan bahwa iradiasi matahari dan suhu mempunyai pengaruh terhadap nilai daya keluaran photovoltaic yaitu semakin tinggi nilai iradiasi matahari maka nilai daya keluaran photovoltaic juga semakin tinggi. Namun berbeda dengan suhu nilai daya keluaran photovoltaic akan semakin rendah ketika nilai suhu semakin tinggi. Hasil simulasi menunjukkan keseluruhan daya maksimum yang dilacak menggunakan metode GWO mempunyai nilai yang tinggi dengan keakuratan rata-rata mencapai 94 5632% sementara PSO sebagai pembanding mempunyai keakuratan rata-rata sebesar 96 9851%. Selain itu dalam kasus penelitian ini metode GWO mempunyai tingkat kestabilan yang lebih baik dalam melacak titik daya maksimum dibandingkan dengan metode optimasi PSO yang mengalami osilasi. Hal ini menunjukkan bahwa pelacakan titik daya maksimum (MPPT) photovoltaic menggunakan metode Grey Wolf Optimization mempunyai performa baik dan optimal.

Item Type: Thesis (Diploma)
Subjects: ?? ??
Divisions: Fakultas Teknik (FT) > Departemen Teknik Elektro (TE) > S1 Teknik Elektro
Depositing User: library UM
Date Deposited: 09 Aug 2023 04:29
Last Modified: 09 Sep 2023 03:00
URI: http://repository.um.ac.id/id/eprint/292852

Actions (login required)

View Item View Item