DESAIN MPPT ALGORITMA GREY WOLF OPTIMIZATION APLIKASI PADA PANEL SURYA | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

    SKRIPSI

DESAIN MPPT ALGORITMA GREY WOLF OPTIMIZATION APLIKASI PADA PANEL SURYA


Pengarang

Dina Fadhilla Sari - Personal Name;

Dosen Pembimbing

Ira Devi Sara - 197705252001122001 - Dosen Pembimbing I
Tarmizi - 197202011999031002 - Dosen Pembimbing I



Nomor Pokok Mahasiswa

1804105010028

Fakultas & Prodi

Fakultas Teknik / Teknik Elektro (S1) / PDDIKTI : 20201

Penerbit

Banda Aceh : Fakultas Teknik., 2022

Bahasa

Indonesia

No Classification

621.312 44

Literature Searching Service

Hard copy atau foto copy dari buku ini dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan hubungi via telegram (Chat Services LSS)

Abstrak-Panel surya memiliki karakteristik arus dan tegangan keluaran yang tidak linier, dimana terdapat satu titik daya maksimum (MPP). Titik maksimum ini diperoleh dengan menggunakan Maximum Power Point Tracker (MPPT). Terdapat beberapa metode MPPT, salah satunya metode konvensional seperti Perturb & Observe (P&O), Incremental Conductance (IC) serta Hill Climbing (HC). Namun metode ini kurang sensitif pada kondisi lingkungan yang berubah-ubah serta tidak mampu melacak titik daya maksimum pada kondisi naungan sebagian atau Partial Shading Condition (PSC). PSC merupakan kondisi dimana cahaya matahari tidak terkena merata pada semua bagian panel akibat terhalang oleh objek lain. Akibatnya titik daya maksimum lebih dari satu, yaitu global peak (GP) dan local peak (LP). Jika terjebak pada LP maka daya keluaran yang dihasilkan bukanlah daya keluaran maksimum. Hal ini dapat diatasi menggunakan algoritma optimasi seperti Grey Wolf Optimization (GWO). Penelitian ini melakukan desain sistem MPPT algoritma GWO dibawah kondisi PSC, serta algoritma P&O sebagai perbandingan dan disimulasikan menggunakan Matlab/Simulink dengan beban non linier. Hasil yang diperoleh yaitu rata-rata efisiensi algoritma GWO sebesar 99.34% dimana daya mencapai titik GP, sedangkan rata-rata efisiensi algoritma P&O sebesar 84.95% dimana daya terjebak di titik LP.


Kata kunci: Grey Wolf Optimization (GWO), Maximum Power Point Tracker (MPPT), Partial Shading Conditions (PSC), Photovoltaic (PV)

Abstract-The photovoltaic panel has a non-linier current and voltage characteristic curve, where there is a maximum power point (MPP). This point can be obtained using maximum power point tracker (MPPT) system. Some methods for tracking the MPP have been developed such as perturb & observe (P&O), incremental conductance (IC) and hill climbing (HC). However, these methods are less sensitive in changing environment and failed to find maximum power point under partial shading conditions (PSC). PSC is a condition where sunlight is not exposed evenly on all parts of the panel due to being blocked by other objects. This causes the maximum power point to be more than one, global peak (GP) and local peak (LP). If it is stuck at LP, then the output power generated is not the maximum output power. This can be overcome using MPPT optimization algorithms such as Grey Wolf Optimization (GWO). This paper presented the design of the MPPT system using GWO algorithm under PSC conditions, and P&O algorithm as comparison, simulated using Matlab/Simulink with non-linear loads. The result obtained for the average efficiency of GWO algorithm is 99.34% where the power reach GP and the average efficiency of P&O algorithm is 84.95% where the power stuck at LP. Keywords: Grey Wolf Optimization (GWO), Maximum Power Point Tracker (MPPT), Partial Shading Conditions (PSC), Photovoltaic (PV)

Citation



    SERVICES DESK