IMPLEMENTASI SISTEM MAXIMUM POWER POINT TRACKING MENGGUNAKAN ALGORITMA GREY WOLF OPTIMIZATION PADA BATERAI PEMBANGKIT LISTIK TENAGA SURYA | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

    SKRIPSI

IMPLEMENTASI SISTEM MAXIMUM POWER POINT TRACKING MENGGUNAKAN ALGORITMA GREY WOLF OPTIMIZATION PADA BATERAI PEMBANGKIT LISTIK TENAGA SURYA


Pengarang

KHAIRUL ANWAR PANJAITAN - Personal Name;

Dosen Pembimbing

Ira Devi Sara - 197705252001122001 - Dosen Pembimbing I
Alfatirta Mufti - 198003062005011002 - Dosen Pembimbing II



Nomor Pokok Mahasiswa

2004105010062

Fakultas & Prodi

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

Subject
-
Kata Kunci
-
Penerbit

Banda Aceh : Fakultas Teknik Elektro., 2024

Bahasa

No Classification

-

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)

Panel surya menghasilkan energi dengan karakteristik tegangan dan arus output yang bervariasi sesuai dengan kondisi pencahayaan dan suhu. Maximum Power Point (MPP) adalah titik di mana daya yang dihasilkan oleh panel surya mencapai tingkat maksimum. Untuk mencapai MPP, diperlukan sistem pengisian baterai yang berbasis Maximum Power Point Tracking (MPPT). Algoritma konvensional memiliki kelemahan dalam kondisi Partial Shading Condition (PSC), di mana cahaya matahari tidak merata mengenai panel surya, menyebabkan lebih dari satu titik MPP. Untuk mengatasi kelemahan ini, digunakan algoritma Grey Wolf Optimization (GWO) pada sistem MPPT. Algoritma GWO mampu melacak titik MPP dengan lebih efektif dalam kondisi lingkungan yang berubah-ubah dan PSC. Penelitian ini merancang dan mengembangkan prototipe pengisian baterai berbasis MPPT dengan algoritma GWO. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prototipe ini dapat bekerja pada kondisi Partial Shading Condition dengan daya rata-rata yang dihasilkan sebesar 23,89 Watt dengan besar nilai rata-rata duty cycle yaitu 64,29%.

Solar panels produce energy with output voltage and current characteristics that vary according to lighting conditions and temperature. Maximum Power Point (MPP) is the point at which the power produced by solar panels reaches its maximum level. To achieve MPP, a battery charging system based on Maximum Power Point Tracking (MPPT) is required. Conventional algorithms have weaknesses in conditions Partial Shading Condition (PSC), where sunlight hits the solar panel unevenly, causing more than one MPP point. To overcome this weakness, the Gray Wolf Optimization (GWO) algorithm is used on the MPPT system. The GWO algorithm is able to track MPP points more effectively in changing environmental conditions and PSC. This research designs and develops a prototype for MPPT-based battery charging with the GWO algorithm. The research results show that this prototype can work under conditions Partial Shading Condition with an average power output of 23.89 Watts with a large average value duty cycle that is 64,29%.

Citation



    SERVICES DESK