APLIKASI METODE HILL-CLIMB SEARCH UNTUK EKSTRAKSI DAYA MAKSIMUM PADA SISTEM KONVERSI ENERGI ANGIN
Dwiana Hendrawati1), M. Denny Surindra1)
1
Jurusan Teknik Mesin, Politeknik Negeri Semarang Jl. Prof. Sudarto, S.H Tembalang- Semarang (50275)
E-mail: d_hendrawati@yahoo.com
Abstract
This paper presents the application of maximum power tracking of the wind energy conversion systems (WECS). The tracking method based on the Hill-Climb Search (HCS) with Duty Cycle DC-DC converter as a control parameter. Since HCS show many specific advantages (does not need field tests and is independent of wind turbine characteristics), it is important to check quantitatively the efficiency of HCS method. The optimization is performed by means of a firefly algorithm that selects the optimal duty cycle of converter, in order to maximize the WECS power. The effectiveness of the HCS method is validated by simulation for WECS equipped Permanent Magnet Synchronous Generator (PMSG).
Keywords: WECS, HCS, Duty Cycle, DC-DC Converter
Abstrak
Paper ini membahas penerapan pelacakan daya maksimum pada sistem konversi energi angin (SKEA). Metode pelacakan yang digunakan adalah HCS (Hill-Climb Search) dengan Duty Cycle converter DC-DC sebagai parameter kontrol. Pemilihan metode ini didasarkan pada kemudahan aplikasinya karena tidak memerlukan data karakteristik turbin angin atau pengukuran kecepatan angin. Optimasi menggunakan algoritma Firefly yang menghasilkan nilai duty cycle konverter yang optimal, sehingga daya SKEA maksimal. Metode pelacakan HCS yang diterapkan tersebut divalidasi dengan simulasi untuk SKEA dilengkapi dengan generator sinkron magnet permanen (PMSG).
Kata Kunci:SKEA, HCS, Duty Cycle, Konverter DC-DC
PENDAHULUAN
Energi angin merupakan sumber energi terbarukan yang pemanfaatannya meningkat signifikan mulai akhir abad ke-20. Pada tahun 2035 ditargetkan meningkat menjadi pemasok 18% energi dunia dari 2,6% pada tahun 2014 (bp.com, 2016). Potensi energi angin di Indonesia sebesar 970 MW dan baru sekitar 1,96 MW yang dimanfaatkan (BPPT, 2015) , menjadikan pengembangan pemanfaatan energi angin mempunyai prospek yang bagus. Meskipun Energi angin melimpah, penggunaan Energi angin masih sangat terbatas; karena permasalahan ketidakstabilan pembangkitan daya. Besarnya daya yang dihasilkan bervariasi sesuai dengan perubahan kecepatan angin. Mengingat potensi energy angin ini, dalam decade akhir ini, beberapa Negara berupaya untuk pengembangannya (bp.com, 2016). Pemanfaatan energy angin diupayakan melalui pengembangan teknologi pada SKEA (Sistem Konversi Energy Angin).
nilai kecepatan angin yang bervariasi (Thongam & Ouhrouche, 2010). MPPT berupaya mendapatkan nilai MPP (Maximum Power Point) pada setiap nilai kecepatan angin (Mali & Kushare, 2013), baik di bawah atau di atas nilai kecepatan angin nominal, sehingga selalu diperoleh daya maksimum pada setiap nilai kecepatan angin.
Beberapa metode MPPT yang dipublikasikan, perbedaannya terletak pada aspek teknik seperti sensor yang digunakan, kompleksitas, biaya, efektivitas, kecepatan konvergensi, ataupun perangkat keras yang dibutuhkan (Morales, 2010). Kendali MPPT ini terlepas dari jenis generator yang digunakan, baik SKEA menggunakan generator sinkron magnet permanen (PMSG/ Permanent Magnet Synchronous Generators), generator induksi sangkar tupai (SCIG/ Squirrel Cage Induction Generators) dan generator induksi ganda (DFIG/ Doubly Fed Induction Generator); dapat meningkatkan daya sebesar 11% -50% dibandingkan tanpa MPPT (Koutroulis & Kalaitzakis, 2006).
Dari tiga metode kontrol MPPT, yaitu Pengendalian rasio kecepatan ujung (TSR/ Tip Speed Ratio), umpan balik sinyal Daya (PSF/ Power Signal Feedback) dan Hill-Climb Search (HCS); metode HCS merupakan metode yang paling sederhana (Wei, Wei, Zhang, Qiao, & Qu, 2014). Pada metode HCS tidak diperlukan data karakteristik daya (turbin dan generator) yang optimal atau pengukuran kecepatan angin serta dapat beroperasi pada kecepatan variabel. Dengan perbedaan keandalan yang tidak signifikan, tetapi kompleksitas dan biaya aplikasi yang lebih rendah, menjadikan metode HCS lebih luas pengembangannya untuk penelitian dalam pengembangan teknologi SKEA (Mali & Kushare, 2013).
Parameter yang dikendalikan pada metode HCS adalah tegangan referensi atau duty cycle converter (Thongam & Ouhrouche, 2010). Dari pengendalian pada kedua parameter ini, pengendalian parameter duty cycle lebih menjamin kestabilan system (Santosh, Kumar, & Sumathi, 2014). Dengan mempertimbangkan keunggulan-keunggulan tersebut, metode MPPT yang diterapkan pada SKEA ini adalah pengendalian parameter duty cycle dengan metode HCS, untuk mencapai MPP. Dalam merealisasikan MPPT dengan metode HCS dibutuhkan prosedur optimasi yang dapat mencari dan memastikan bahwa daya maksimum yang dihasilkan tidak hanya merupakan nilai maksimum local, tetapi merupakan nilai maksimum global. Dalam paper ini digunakan algoritma optimasi firefly, karena terbukti efektif menyelesaikan permasalahan optimasi global (Citraningrum, Soedibyo, Ashari, & Pamuji, 2015; Hendrawati, Soeprijanto, & Ashari, 2016).
Metode pengendalian HCS merupakan metode kontrol langsung yang mudah diterapkan dan tidak membutuhkan hardware yang rumit. Dasar dari MPPT ini adalah kesesuaian impedansi antara sumber dan beban, yang akan dapat memaksimalkan daya keluaran. Parameter yang dikendalikan pada metode ini adalah tegangan referensi atau duty cycle konverter. Untuk paper ini parameter yang digunakan adalah duty cycle converter.
METODE PENELITIAN
Letak pengendali HCS pada SKEA ditunjukkan pada gambar 2. Pengendali HCS selalu mencari daya maksimum dengan dasar tegangan dan arus keluaran turbin angin. Pengendalian hanya tergantung pada besarnya daya pada saat tertentu dan hubungan antara perubahan daya dan kecepatan. Perkalian tegangan dan arus atau daya ini bervariasi berdasarkan duty cycle yang diberikan ke converter. Selanjutnya data daya tersebut digunakan untuk menghitung duty cycle optimal yang diperlukan agar perkalian tegangan dan arus (daya) maksimum. Hal ini berulang hingga untuk nilai daya maksimal untuk kecepatan angin yang tertentu.
(a) (b)
Gambar 2 Skema SKEA (a) dan Metode HCS dengan duty cycle sebagai parameter terkendali pada SKEA (b)
Algoritma Optimasi
Dalam mencapai titik maksimum tersebut diperlukan proses optimasi. Algoritma optimasi untuk mengaplikasikan MPPT adalah Firefly Algorithm (FA). FA akan mendeteksi daya maksimum total, sehingga tidak terjebak pada daya maksimum lokal. Dua parameter penting dalam FA adalah intensitas cahaya dan fungsi keatraktifan (Yang, 2010). Intensitas cahaya I merupakan fungsi jarak r :
(1)
Keatraktifan ( Firefly sebanding dengan intensitas cahaya :
(2)
dengan dan adalah intensitas cahaya dan keatraktifan awal dari Firefly, adalah koefisien penyerapan cahaya.
Jarak antara 2 firefly i and j pada xi dan xj adalah
(3)
dengan xi,k adalah komponen ke k dari koordinat xi, firefly ke-i. Pergerakan firefly i
menuju tingkat intensitas yang terbaik adalah:
(4)
mendefinisikan pergerakan acak dari firefly dengan distribusi acak Gaussian atau metode
acak lainnya. Koefisien α adalah α ε (0,1), parameter pengacakan yang ditentukan antara
0 – 1
Fungsi tujuan pada proses optimasi ini adalah daya dan posisi firefly merupakan representasi duty cycle. Dengan MPPT, diupayakan daya meningkat dari sebelumnya. Algoritma MPPT dengan metode P & O diterapkan untuk menjaga titik operasi agar berada pada Pmaks (slope nol). Jika titik operasi berada pada
daerah slope positif (sebelah kiri Pmaks) maka pengontrol harus memindahkan titik
operasi ke kanan mendekati Pmaks , dan sebaliknya. Perancangan MPPT ini
membutuhkan dua parameter untuk menentukan slope yaitu tegangan input konverter (Vl) dan arus input konverter (Il).
Pl = Vl(n). Il(n) (5)
Selisih pembacaan Daya (Pl) dan tegangan (Vl) dengan data sebelumnya yaitu
Pl(n-1) dan Vl(n-1), didapatkan ΔP dan ΔV.
Slope = ΔP/ ΔV (6)
Nilai duty cycle D berkisar antara 0 – 1, yang diketahui besarnya dari tegangan keluaran Vout dan tegangan masukan Vin konverter.
D = (Vout+VD)/(Vin+ Vout+VD) (1)
Gambar 3 Rangkaian Pengendalian Duty Cycle Konverter
HASIL DAN PEMBAHASAN
Spesifikasi SKEA yang digunakan adalah jari-jari blade turbin angin 40 m dengan daya output 518,4 kW pada saat kecepatan angin u = 12 m/s. Hasil simulasi daya output pada kecepatan angin tersebut dapat dilihat pada table 1.
Dalam proses optimasi, jumlah Firefly yang digunakan menunjukkan nilai-nilai duty cycle yang diwakili. Dengan memperhitungkan fungsi converter pada SKEA yang digunakan sebagai penaik tegangan, sehingga nilai duty cycle yang diharapkan antara 0,50 – 1,00; maka jumlah Firefly yang ditentukan sebanyak 11. 11 Firefly tersebut berturut-turut mewakili nilai duty cycle 0,50; 0,55; hingga 1,00 dengan kenaikan nilai sebesar 0,05.
Tabel 1 Hasil simulasi daya SKEA pada kecepatan angin 12 m/s pada keaktratifan firefly
β yang berbeda
β Optimasi Daya (kW)
Tegangan
(kV) Arus (A)
Daya Maksimum
(kW)
Efisiensi
0,1 474.4 4.5 105.4 518.4 0.921
0,2 480.6 4.4 109.2 518.4 0.927
0,3 475.9 4.5 105.8 518.4 0.918
0,4 466.1 4.6 101.3 518.4 0.899
Parameter firefly α dan γ tidak digunakan karena keacakan pencarian dan factor kecerahan (variasi kecepatan angin) tidak diperhitungkan. Hasil optimasi hanya
ditentukan oleh parameter β yang menunjukkan keakuratan pencarian, karena proses
optimasi hanya ditentukan oleh kecepatan Firefly dalam pencarian titik optimal.
Gambar 4 Simulasi MPPT HCS dengan algoritma Firefly untuk optimasi Daya SKEA
(a) (b)
(c) (d)
Hasil simulasi menunjukkan bahwa efisiensi tertinggi dicapai pada saat β = 0,2
sebesar 92,7 %; dan efisiensi akan semakin menurun dengan bertambah besarnya nilai
parameter β. Bila dibandingkan dengan metode MPPT yang lain (TSR dan PSF), dimana
efisiensi daya rata-rata 91 % (Koutroulis & Kalaitzakis, 2006); menunjukkan bahwa metode HCS layak dipertimbangkan sebagai metoda MPPT pada SKEA.
SIMPULAN
Metode MPPT HCS yang digunakan dalam desain SKEA ini, menunjukkan efisiensi yang relatif lebih tinggi dibandingkan dengan metode TSR dan PSF. Metode HCS yang sederhana aplikasinya karena tanpa melibatkan data variasi kecepatan angin dan karakteristik turbin angin (hanya melibatkan daya output) serta terbukti efisiensinya tinggi, dapat direalisasi untuk memperoleh MPP pada SKEA. Efisiensi yang dapat dicapai dengan metode ini rata-rata 90 %
DAFTAR PUSTAKA
bp.com. (2016). 2016 Energy Outlook.
BPPT. (2015). Outlook Energi Indonesia 2015. (Pusat Teknologi Pengembangan Sumber Daya, Ed.). BPPT.
Citraningrum, M. S., Soedibyo, Ashari, M., & Pamuji, F. A. (2015). Design of Frequency Control on Hybrid Wind-Diesel with PID Firefly. In Electronics Symposium (IES), 2015 International (pp. 26–30). IEEE.
Hendrawati, D., Soeprijanto, A., & Ashari, M. (2016). Optimal power and cost on placement of Wind turbines using Firefly Algorithm. In Proceeding - 2015 International Conference on Sustainable Energy Engineering and Application: Sustainable Energy for Greater Development, ICSEEA 2015.
http://doi.org/10.1109/ICSEEA.2015.7380746
Koutroulis, E., & Kalaitzakis, K. (2006). Design of a Maximum Power Tracking System for, 53(2), 486–494.
Mali, S. S., & Kushare, B. E. (2013). MPPT Algorithms : Extracting Maximum Power
from Wind Turbines, 1(5), 199–202.
Morales, D. S. (2010). Maximum Power Point Tracking Algorithms for Photovoltaic Applications. Aalto University.
Santosh, B. R., Kumar, V., & Sumathi, S. (2014). Implementation of Perturb & Observe and Fuzzy Logic Control MPPT of PV System Using SEPIC Converter, 1(4), 311– 316.
Thongam, J. S., & Ouhrouche, M. (2010). MPPT Control Methods in Wind Energy Conversion Systems, (1). Retrieved from www.intechopen.com
Wei, C., Wei, C., Zhang, Z., Qiao, W., & Qu, L. (2014). Intelligent Maximum Power Extraction Control for Wind Energy Conversion Systems Based on Online Q-learning with Function Approximation Intelligent Maximum Power Extraction Control for Wind Energy Conversion Systems Based on Online Q-learning with Function Approximation. http://doi.org/10.1109/ECCE.2014.6954074
