Electronic Theses and Dissertation

Energi terbarukan merupakan sumber energi yang dapat digunakan sebagai alternatif bahan bakar untuk pembangkit listrik. salah satunya yaitu energi surya, untuk memaksimalkannya dibutuhkan sebuah sistem agar dapat menerima nilai tegangan, arus dan daya dari cahaya matahari. penelitian ini bertujuan untuk melakukan perbandingan antara metode artificial neural network (ann-mppt) dan metode hill climbing (hc-mppt) menggunakan boost converter dalam memperoleh output maksimum dari tegangan, arus dan daya menggunakan simulink matlab. simulasi dilakukan pada kondisi stc dan kondisi non-stc dengan irradian dan suhu yang berubah-ubah untuk menemukan daya output maksimum yang terjadi saat simulasi. dari hasil simulasi diperoleh tegangan dan arus mampu mengikuti kondisi stc dan non-stc, sedangkan untuk daya output tidak dapat mencapai maksimum karena pengaruh daya konstan akibat r konstan sehingga daya pv ditransfer sesuai besar daya output.

Renewable energy is an energy source that can be used as an alternative fuel for power generation. One of them is solar energy, to maximize it, a system is needed in order to receive voltage, current and power values from sunlight. This study aims to compare the Artificial Neural Network (ANN-MPPT) method and the Hill Climbing (HC-MPPT) method using a boost converter in obtaining the maximum output of voltage, current and power using Simulink MATLAB. Simulations were carried out under STC conditions and Non-STC conditions with varying irradians and temperatures to find the maximum output power that occurred during the simulation. From the simulation results, it is obtained that the voltage and current are able to follow the STC and Non-STC conditions, while the output power cannot reach the maximum due to the influence of constant power due to constant R so that the PV power is transferred according to the output power.