A. JUDUL
PERANCANGAN DAN PEMBUATAN MAXIMUM POWER POINT TRACKER (MPPT) PADA SISTEM PANEL SURYA MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)
B. LATAR BELAKANG
Setiap manusia pada umumnya sangat bergantung pada sumber energi listrik yang tidak dapat diperbaharui, seperti batubara dan minyak bumi (bahan bakar fosil). Bahan bakar ini memiliki kelemahan, yaitu keberadaannya semakin lama semakin berkurang, dan juga tidak ramah lingkungan karena proses pembakaran yang dilakukan akan menghasilkan polusi udara berupa gas karbon dioksida (CO2), yaitu gas yang dapat menyebabkan efek rumah kaca. Di masa
mendatang konsumsi energi akan semakin meningkat, namun ketersediaan bahan bakar fosil akan semakin berkurang. Hal tersebut menyebabkan penelitian untuk menemukan sumber energi alternatif menjadi isu penting pada saat ini. Salah satunya penelitian tentang sumber energi terbarukan (Renewable Energy).
Sumber energi terbarukan (Renewable Energy) merupakan teknologi pilihan untuk menghasilkan energi bersih. Salah satunya adalah konversi energi surya (matahari), yang merupakan topik paling sering dibahas dalam bidang sistem energi terbarukan. Sumber energi matahari memiliki kelebihan yaitu ketersediaan sumber energi terjamin dan ramah lingkungan. Piranti yang digunakan untuk mengubah energi yang dihasilkan dari intensitas cahaya matahari menjadi energi listrik adalah sebuah photovoltaic solar panel (panel surya). Namun, terdapat kendala pada aplikasi panel surya, yaitu efisiensi keluaran yang terbilang rendah, hal tersebut dikarenakan perbedaan karakteristik antara panel surya dengan beban. Ada beberapa faktor yang mempengaruhi daya listrik yang dihasilkan oleh panel surya, seperti besarnya tingkat intensitas cahaya dan suhu kerja dari panel surya.
dicari, dengan menggunakan perhitungan atau algoritma penjejak. Oleh karena itu, algoritma Maximum Power Point Tracker (MPPT) dibutuhkan untuk menjaga titik kerja solar cell agar tetap pada titik MPP.
Maximum Power Point Tracker (MPPT) adalah suatu metode untuk mencari point (titik) maksimum dari kurva karakteristik tegangan dan arus input (V-I) pada aplikasi panel surya. Sistem Maksimum Power Point Tracker (MPPT) dengan bantuan konverter DC-DC digunakan untuk mengatur besarnya tegangan keluaran pada panel surya, agar dapat memaksa panel surya memperoleh daya maksimum pada berbagai tingkat intensitas cahaya. Dengan menganalisa masukan sumber hasil konversi panel surya dengan memanfaatkan kemampuan kapasitas puncak dari karakteristik panel, diharapkan efisiensi daya keluaran ke beban dapat maksimum.
Tugas akhir ini membahas tentang perancangan dan pembuatan dari Maximum Power Point Tracker (MPPT) dengan menggunakan Cuk Konverter. Dan pada tugas akhir ini untuk mencari titik MPP (Maximum Power Point) digunakan metode Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) dengan menggunakan Arduino sebagai kontrollernya.
C. RUMUSAN MASALAH
Berdasarkan uraian di atas masalah yang timbul dari tugas akhir ini adalah,
1. Bagaimana mencari titik daya maksimum (MPP) dari kurva karakteristik tegangan dan arus input (V-I) pada aplikasi panel surya
2. Bagaimana mendesign Maximum Power Point Tracker (MPPT) dengan menggunakan Cuk Konverter
3. Bagaimana merancang hardware yang sesuai untuk sistem agar sesuai dengan performansi yang diharapkan.
D. BATASAN MASALAH
Agar tujuan dari tugas akhir ini tidak menyimpang dari tujuan semula, dibutuhkan suatu batasan-batasan yang jelas guna mengarahkan pembahasan. Batasan-batasan masalah tersebut adalah sebagai berikut,
Fokus pembahasan pada tugas akhir ini adalah perancangan dan pembuatan
Ruang lingkup pembahasan dari tugas akhir ini diarahkan pada perancangan dan
pembuatan dari Maximum Power Point Tracker (MPPT) dengan menggunakan metode Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Sistem (ANFIS).
Model konverter DC-DC yang digunakan yaitu Cuk Konverter
Pengambilan data dilakukan melalui simulasi dan pengujian alat secara langsung
dengan membandingkan antara photovoltaic cell yang menggunakan kontrol ANFIS dengan yang tidak menggunakan kontrol ANFIS.
E. MAKSUD DAN TUJUAN
Dalam tugas akhir ini, tujuan yang ingin dicapai yaitu :
1. Merancang Maximum Power Point Tracker dengan menggunakan Cuk Konverter 2. Mendapat suatu hasil analisis dari pembandingan penentuan titik daya maksimum
dari Maximum Power Point (MPPT) dengan menggunakan metode Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) dengan Maximum Power Point Tracker (MPPT) yang tidak menggunakan metode ANFIS.
F. TINJAUAN PUSTAKA 1. Panel Surya
Panel surya adalah alat yang terdiri dari sel surya yang mengubah cahaya menjadi listrik. Panel surya seringkali disebut sebagai sel photovoltaic. Sel surya atau PV bergantung pada efek photovoltaic untuk menyerap energi matahari dan menyebabkan arus mengalir antara dua lapisan bermuatan yang berlawanan.
Berikut merupakan beberapa faktor yang mempengaruhi kerja dari sel surya agar pengoperasiannya dapat mencapai nilai maksimum:
a. Suhu permukaan panel surya
b. Radiasi solar matahari (iradiasi)
c. Kecepatan angin bertiup
d. Keadaan atmosfer bumi
e. Orientasi panel atau array PV
f. Posisi letak sel surya (array) terhadap matahari (tilt angle)
tegak lurus dengan cahaya yang datang. Dari kondisi ini efektivitas solar cell dalam menghasilkan daya yang lebih besar lebih mudah didapat.
Karakteristik V-I sel surya adalah nonlinier dan berubah terhadap radiasi dan suhu permukaan solar cell. Secara umum, terdapat titik yang unik pada kurva V-I atau kurva V-P, yang dinamakan Maximum Power Point (MPP). Dimana pada titik tersebut , solar cell bekerja pada efisiensi maksimum dan menghasilkan daya keluaran paling besar. Letak dari MPP tidak dapat diketahui, tetapi dapat dicari, dengan menggunakan perhitungan atau algoritma penjejak. Oleh karena itu, algoritma Maximum Power Point Tracker (MPPT) dibutuhkan untuk menjaga titik kerja solar cell agar tetap pada titik MPP.
Gambar 1 Karakteristik Kurva I-V Panel Surya
Pada gambar 1 diperlihatkan pengaruh iradiasi terhadap daya dan tegangan keluaran dari solaar cell. Sedangkan pada gambar 2 diperlihatkan pengaruh dari suhu permukaan solar cell pada kurva V-I.
2. MPPT (Maximum Power Point Tracker)
Maximum Power Point Tracker atau sering disingkat dengan MPPT merupakan sebuah sistem elektronik yang dioperasikan pada sebuah panel surya sehingga panel surya bisa menghasilkan daya maksimum. Perlu diperhatikan, MPPT bukanlah sebuah sistem tracking mekanik yang digunakan untuk mengubah posisi modul terhadap posisi matahari sehingga mendapatkan energi maksimum matahari. MPPT adalah sebuah sistem elektronik yang bisa menelusuri titik daya maksimum power yang bisa dikeluarkan oleh sebuah panel PV.
Sistem MPPT bekerja dengan cara memaksa panel surya agar bekerja pada titik daya maksimumnya, sehingga daya yang mengalir ke beban adalah daya maksimal. Pada umumnya digunakan DC-DC converter dalam sebuah sistem MPPT untuk menggeser daya operasi dari panel surya menjadi titik daya maksimalnya.
Sistem MPPT diimplementasikan ke dalam suatu alat elektronik. Hasil keluaran alat elektronik tersebut berupa duty ratio (D) yang selanjutnya digunakan untuk switching transistor pada konverter DC-DC. Sehingga dengan mengatur nilai D diharap dapat menemukan titik daya maksimum dari panel surya.
3. Konverter
a. Konverter Buck
b. Konverter Boost
Konverter boost bekerja dengan menghasilkan tegangan keluaran yang lebih tinggi dari tegangan masukannya. Besarnya tegangan keluaran yang dihasilkan dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut :
Vo= Vin (1−D)
Boost juga memiliki efisiensi tinggi, rangkaian sederhana, tanpa transsformer dan tingkat ripple yang rendah pada arus masukan. Tetapi boost tidak memiliki isolasi antara masukan dan keluaran, hanya satu keluaran yang dihasilkan, dan tingkatan ripple yang tinggi pada tegangan keluaran.
Gambar 4 Rangkaian Ekivalen Konverter Boost
c. Konverter Cuk
Gambar 5 Rangkaian Ekivalen Konverter Cuk
4. Arduino
sebuah computer dengan sebuah kabel USB atau mensuplainya dengan sebuah adaptor AC ke DC atau menggunakan baterai untuk memulainya.
Arduino Uno berbeda dari semua board Arduino sebelumnya, Arduino UNO tidak menggunakan chip driver FTDI USB-to-serial. Sebaliknya, fitur-fitur Atmega16U2 (Atmega8U2 sampai ke versi R2) diprogram sebagai sebuah pengubah USB ke serial. Revisi 2 dari board Arduino Uno mempunyai sebuah resistor yang menarik garis 8U2 HWB ke ground, yang membuatnya lebih mudah untuk diletakkan ke dalam DFU mode. Revisi 3 dari board Arduino UNO memiliki fitur-fitur baru sebagai berikut:
Gambar 6 Arduino UNO R3
Pinout 1.0: ditambah pin SDA dan SCL yang dekat dengan pin AREF dan
Sirkit RESET yang lebih kuat
Atmega 16U2 menggantikan 8U2
Tabel 1 Spesifikasi Arduino UNO R3
5. Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System
Gambar 7 Jaringan neuro-fuzzy dengan konsekuensi bahwa aturan fuzzy merupakan peubah fuzzy
Jaringan neuro-fuzzy Mamdani memerlukan basis aturan dalam proses inferensinya. Jaringan neuro-fuzzy dengan konsekuensi persamaan linier disebut sebagai ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System atau Adaptive Network-based Fuzzy Inference System). Gambar 7(b) adalah arsitektur ANFIS dengan dua masukan (x dan y) dan satu keluaran (f) dengan dua aturan. Proses inferensi fuzzy pada ANFIS berupa inferensi Takagi-Sugeno seperti terlihat pada gambar 7(a).
G. METODE PELAKSANAAN PROGRAM
Metode pelaksanaan yang digunakan dalam menyusun tugas akhir dengan judul “Perancangan dan Pembuatan Maximum Power Point Tracker (MPPT) pada Sistem Panel Surya Menggunakan Metode Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System” sebagai berikut:
a. Kajian Literatur
Dalam mencari studi literatur,penulis menggunakan beberapa sumber informasi buku dan jurnal maupun media elektronik seperti internet.
b. Perencanaan sistem dan pembuatan alat
Dalam perancangan sistem ini ada dua bagian, yang meliputi software dan hardwarenya pada setiap bagiannya,yaitu :
1. Software
Pembuatan model dan simulasi pada simulink MatlabTM sebelum
melakukan perancangan alat
2. Sistem Jaringan Informasi (Hardware)
Perancangan Maximum Power Point Tracker dengan menggunakan
Konverter Cuk
Perancangan Konverter Cuk untuk menggeser daya operasi dari
panel surya menjadi titik daya maksimalnya
Perancangan Kontroller menggunakan metode Adaptive
Neuro-Fuzzy Inference System yang selanjutnya akan diimplementasikan dalam
c. Pengujian
Pengujian dilakukan menggunakan DC-DC converter dalam sebuah sistem
MPPT
Pengujian dilakukan terhadap DC-DC converter dengan tipe Cuk Konverter
Pengujian dilakukan dengan menggunakan kontrol Adaptive Neuro-Fuzzy
Inference System menggunakan kontroller Arduino UNO R3
d. Pengambilan analisa
PV Module Cuk Converter LOAD
PWM
Yaitu berisikan analisa dari simulasi yang telah dibuat.
e. Pengambilan kesimpulan
Yaitu berisikan kesimpulan dan saran atas analisa yang dibuat.
f. Penulisan laporan
Dalam penulisan laporan ini mengacu pada pedoman penulisan ilmiah dalam hal ini penulisan Tugas Akhir yang bakunya telah diatur oleh pihak jurusan.
g. Konsultasi
Yaitu melakukan konsultasi secara bertahap kepada dosen pembimbing.
H. Jadwal Kegiatan Program
I. PENUTUP
1. Atar Fuady, Babgei. “Rancang Bangun Maximum Power Point Tracker (MPPT) Pada Panel Surya Dengan Menggunakan Metode Fuzzy”, 2010
2. Zainudin, Hairul Nisah, dan Mekhilef , Saad. “Comparison Study of Maximum Power Point Tracker Techniques for PV Systems”. Proceedings of the 14th
International Middle East Power Systems Conference (MEPCON’10), Cairo University, Egypt, December 19-21, 2010, Paper ID 278
3. Krachai, Della Mohamed, dan Midoun, Abdulhamed. “High Efficiency Maximum Power Point Tracking Control In Photovoltaic-Grid Connected Plants”. ISSN 1335-8243, 2007, Faculty of Electronical Enggineering and informatics, Technical University of Kosice, Slovak Republic
4. Prabowo, Rhadityo.” Rancang Bangun Aplikasi Kontrol Fuzzy Tegangan Turbin Angin Pada Sistem Teknologi Hybrid Konversi Energi Surya dan Angin”.
5. Jang, Roger; Sun, Chuen-Tsai; Mizutani, Eiji.”Neuro-Fuzzy And Soft Computing”. Prentice Hall, Upper Saddle River, Nj 07458, 1997
