ASRI Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Program Doktor Ilmu Teknik (S3) 2024 id Indonesia

Dissertation

ABSTRAK Kinerja modul surya dipengaruhi oleh beberapa faktor antara lain iradiasi matahari, jenis modul surya, suhu dan spektrum sinar matahari. Suhu pada permukaan modul surya dapat berdampak langsung pada tegangan dan arus yang dihasilkan modul surya. Salah satu cara untuk menurunkan pengaruh suhu modul dapat diatasi dengan menerapkan teknik pendinginan pasif. Pada penelitian ini mengembangkan metode pendingin pasif pada modul surya jenis polycrystalline untuk menurunkan suhu modul dengan dua jenis material yaitu heatsink bentuk trapezoidal dan jenis material Garam hidrat. Kemudian melakukan analisa data untuk mendapatkan parameter output berupa daya dan efisiensi. Selanjutnya penggunaan model prediktif untuk daya modul surya dengan metode Multi Linier Regression (MLR), Temperature Coeficient of Power (TC-P) dan Artificial Neural Network (ANN). Hasil dari metode pendinginan menggunakan heatsink bentuk trapezoid menunjukkan penurunan suhu modul surya sebesar 2,01°C yaitu dari rata-rata suhu 45,87°C turun menjadi rata-rata suhu 43.86°C. Modul surya berpendingin heatsink daya output rata-rata mencapai 96.68 Watt dengan efisiensi mencapai 18,44% dari modul surya standar tanpa pendingin pasif heatsink 16.47% jadiada kenaikan efisiensi sebesar 1,97%. Hasil dari metode pendinginan menggunakan Garam hidrat menunjukkan penurunan suhu rata-rata sebesar 1,38°C yaitu dari rata-rata suhu 48,94°C turun menjadi rata-rata 47.57°C. Modul surya berpendingin Garam hidrat daya output mencapai 66.45 Watt dengan efisiensi rata-rata sebesar 10,92% dibandingkan modul surya standar 10,34%, jadi ada kenaikan efisiensi sebesar 0.58%, untuk rata-rata iradiasi Matahari 896,67 Watt/m^2 saat pengukuran. Pemodelan prediktif MLR, TC-P, dan ANN untuk memprediksi daya output berdasarkan variasi suhu operasional, iradiasi dan kelembaban udara pada modul surya menggunakan pendingin Garam hidrat. Hasil prediktif menunjukkan ANN memiliki kinerja yang lebih baik dalam memprediksi daya output modul surya. Kata kunci: Modul Surya, Pendingin Pasif, Heatsink, Garam Hidrat, Predictive Modelling SOLAR ENGERGY - ENGINEERING 621.47 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 142339 2024-12-10 14:50:20 2024-12-13 14:55:31 machine generated