SENTRA IV-137
SISTEM MPPT MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY PADA
PEMBANGKIT PHOTOVOLTAIC
Machmud Effendy1, Nur Alif M.2
Universitas Muhammadiyah Malang
Kontak Person:
Nur Alif Mardiyah Jalan merpati utara No. 25
Malang, 65152
Telp: 08123312287, E-mail: nuralif@umm.ac.id
Abstrak
Penggunaan photovoltaic sebagai sumber energi terbarukan berkembang dengan pesat. Pembangkit photovoltaic memiliki karakteristik arus dan tegangan yang non-linear, memiliki nilai daya maksimum pada tegangan optimal dan tergantung pada kondisi faktor alam sekitar seperti suhu dan radiasi. Untuk mendapatkan daya maksimum disetiap kondisi dari pembangkit photovoltaic menuju beban, diperlukan rangkaian DC chooper yang dikontrol oleh metode pencari nilai daya maksimum (Maximum power point tracking/MPPT). Metode MPPT ini sebagai penghasil pulse width modulation (PWM). Fokus permasalahan dalam makalah ini adalah membuat kontrol logika fuzzy sebagai kontroller dari konverter boost, untuk mendapatkan nilai daya maksimum dari photovoltaic. Performa kontroller logika fuzzy akan dibandingkan dengan metode konvensional perturbation and observation (P&O). Implementasi dan simulasi performa dari sistem (pembangkit photovoltaic, DC chooper, dan teknik MPPT Fuzzy) ditunjukan dengan menggunakan program Matlab/Simulink.
Kata kunci: mppt, logika fuzzy, dan DC chooper
Pendahuluan
Dalam beberapa tahun terakhir ini, kekhawatiran atas emisi gas buang dan kenaikan harga bahan bakar menyebabkan permintaan yang tinggi untuk mengembangkan energi alternatif. Keputusan pemerintah Indonesia dalam kebijakan energi nasional (KEN), mendukung dan memberikan insentif yang besar dalam pengembangan energi terbarukan. Energi panas matahari merupakan salah satu sumber energi green yang ramah lingkungan dan tidak dapat habis. Sifat keluaran photovoltaic (PV)
berupa arus dan tegangan adalah nonlinier sangat tergantung dari kondisi alam yaitu suhu sekitar dan radiasi yang diterima. Karakteristik PV yang nonlinier menyebabkan kesulitan pengoperasian dalam mendapatkan daya PV yang maksimum. Untuk mendapatkan daya keluaran PV yang maksimum bisa menggunakan metode yang disebut maximum power point tracking (MPPT). Banyak metode dari MPPT ini telah diteliti dan dikembangkan seperti pertub & observe (P&O) dan incremental conductance (incCon).
Kontrol logika fuzzy dapat digunakan sebagai kontrol MPPT. Kontrol ini memiliki dua input yaitu intesitas cahaya dan suhu. Keluaran yang diinginkan adalah tegangan referensi sehingga PV dapat mengalirkan daya maksimum. Keakuratan kontrol sangat dipengaruhi oleh fungsi keanggotaan dan rule base yang dibuat. Biasanya variabel-variabel ini didapatkan dengan metode trial error. Pada penelitian ini, konverter boost digunakan sebagai aktuator dari kontrol MPPT fuzzy pada pembangkit PV yang bekerja secara stand alone. Seluruh sistem dimodelkan dan disimulasikan menggunakan komputer dengan program matlab.
Metode Penelitian
Sistem pembangkit PV yang diusulkan pada penelitian ini dapat dibagi menjadi 5 bagian, yaitu pemodelan PV, metode MPPT, sistem kontrol tegangan, konverter boost dan pemodelan beban DC.
IV-138 SENTRA
Gambar 1. Konfigurasi Sistem Keseluruhan
A.Pemodelan Photovoltaic(PV)
Persamaan dasar dari PV ditunjukan oleh persamaan(1) berikut:
q adalah muatan elektron = 1.6x10-19(C).
K adalah konstanta Boltzman (j/K).
T adalah temperatur sel (K).
Rs adalah resistansi seri sel (Ohm).
Rsh adalah resistansi shunt (Ohm).
V adalah tegangan output PV (V).
Data PV pada iradiasi matahari 1000 W/m2 dan temperatur 25ºC ditunjukkan oleh Tabel 1.
Tabel 1 Parameter PV pada 1000 W/m2 25 ºC
SENTRA IV-139
B. Konverter Boost
Konverter boost adalah salah satu konverter DC to DC yang berfungsi menaikkan tegangan DC. Konverter boost mempunyai tegangan keluaran yang selalu lebih besar daripada tegangan masukan. Polaritas tegangan keluaranya mempunyai nilai yang sama dengan masukan.
D V
V in
o u t
1 (2)
Nilai duty cycleD didapat dengan :
out m
V V D
*
1
(3)
C. Metode MPPT Fuzzy
Penentuan parameter fuzzy menggunakan bantuan tool matlab, yaitu anfisedit. Tool ini membutuhkan data yang kemudian digunakan untuk membangkitkan fungsi keanggotaan dan
rule base sesuai pola data. Data yang dimasukan berupa data masukan dan keluaran. Data masukan terdiri dari variasi suhu dan intesitas cahaya, sedangkan data keluaran berupa berupa tegangan referensi. Hasil fungsi keanggotaan yang diolah oleh anfisedit ditunjukan pada
gambar 3 berikut ini.
(a) Fungsi keanggotaan suhu
(b) Fungsi keanggotaan intesitas cahaya Gambar 3. Fungsi Keanggotaan Fuzzy
D.Sistem Kontrol Tegangan
Sistem kontrol tegangan berfungsi untuk menghasilkan duty cycle yang tepat untuk konverter boost, agar konverter boost dapat membuat PV menghasilkan tegangan yang sesuai dengan tegangan referensi yang ditetapkan oleh keluaran MPPT. Kontroler tegangan yang digunakan adalah kontroller PI. Gambar skema kontrol yang digunakan ditunjukan pada Gambar 4.
IV-140 SENTRA
E. Pemodelan Beban DC
Beban DC yang digunakan merupakan resistor yang disusun secara seri dan pararel. Tujuan pemasangan resistor secara kombinasi ini adalah menguji respon sistem saat terjadi perubahan nilai hambatan. Nilai resistor pada R_Load sebesar 200 Ohm dan pada R_Load1 & 2 sebesar 100 Ohm. Nilai awal hambatan total adalah 300 Ohm, lalu pada detik ke 2 dilakukan penambahan beban secara pararel sebesar 100 Ohm, sehingga nilai hambatan akhir menjadi 250 Ohm. Gambar skema konfigurasi beban DC ditunjukan pada Gambar 5.
Gambar 5. Konfigurasi Beban DC
Hasil Penelitian dan Pembahasan
Pada penelitian ini dibandingkan hasil dari dua sistem, yaitu sistem PV dengan menggunakan metode MPPT fuzzy dan P&O. Kedua sistem di uji dengan kondisi beban konstan dan terjadi perubahan nilai beban.
A.Sistem dengan beban konstan
Gambar 6 dan Gambar 7 berikut ini menunjukan pengujian sistem yang pada awalnya mendapat masukan intensitas cahaya 600 W/m2 menjadi 400 W/m2 pada suhu yang sama besar yaitu 250 C.
Gambar 6. Arus, tegangan dan daya keluaran dari PV
Berdasarkan Gambar 6. diatas daya maksimum yang dihasilkan PV dengan menggunakan metode fuzzy lebih cepat didapatkan dibandingkan menggunakan metode P & O. Metode P & O masih transien sampai detik ke 0.4, hal ini ditunjukan dengan gambar pada baris ketiga. Daya yang dihasilkan oleh PV menggunakan metode MPPT fuzzy lebih besar dengan nilai 960 W daripada metode MPPT P&O yaitu rata-rata 800 W. dengan demikian dapat disimpulkan bahwa teknik MPPT yang digunakan memiliki akurasi yang sangat tinggi.
SENTRA IV-141
konverter boost dengan menggunakan metode MPPT fuzzy sebesar 720 W saat intensitas cahaya 600 W/m2 dan 610 W saat intensitas cahaya turun menjadi 400W/m2 sementara itu dengan menggunakan MPPT P&O sebesar 620 W saat intensitas cahaya 600W/m2 dan saat intensitas cahaya turun menjadi 400W/m2 menjadi 610 W.
Gambar 7. Arus, tegangan dan daya keluaran dari konverter boost
B. Sistem dengan beban berubah nilai
Pada pengujian kedua, sistem dengan nilai intensitas cahaya (400W/m2) dan suhu (250Celcius) yang sama di uji dengan perubahan nilai resistor pada beban. Hasil pegujian sistem dengan perubahan nilai beban ini ditunjukan pada Gambar 8.
Gambar 8. Daya keluaran konverter boost saat terjadi perubahan nilai beban.
Pada detik ke-2 sistem diuji dengan perubahan nilai pada beban. Beban yang semula bernilai 300 Ohm menjadi 250 Ohm, yang artinya beban mengalami penambahan secara pararel. Dari gambar menunjukan setelah terjadi perubahan beban, terjadi transien pada nilai daya berupa kenaikan sebesar 120 W pada masing-masing metode, akan tetapi daya kembali turun menjadi daya yang sebelumnya yaitu 600 W. Dapat diambil kesimpulan walaupun terjadi perubahan beban, daya maksimum disetiap metode dapat dipertahankan.
Kesimpulan
IV-142 SENTRA
Referensi
[1] Syafarudin, E. Karatepe, T. Hiyama, “Polar Coordinated Fuzzy Controller Based Real-Time
Maximum-Power Point Control of Photovoltaic System,” Elsevier - Renewable Energy, 34, pp. 2597-2606, 2009.
[2] “Trends in Photovoltaic Applications : Survey Report of Selected IEA Countries between 1992
and 2010,” IEA, Paris, France, Rep. IEA-PVPS T1-20, 2011.
[3] K.I. Hwu, Y.T. Yau, “KY converter and its derivative,” IEEE Transaction on Power Electronics, 24, pp.128-137, 2009.
[4] H.-B. Shin, J.G. Park, S.K. Chung, H.W. Lee, T.A. Lipo, “Generalized steady-state analysis of multiphase interleaved boost converter with coupled inductors IEE Proceeding Electronic Power Application, 152, pp.584-594, 2005.
[5] F.L. Luo, H. Ye, “Positive Output Super-Lift Converters,” IEEE Transaction on Power
Electronics, 18, pp. 105-113, 2003.
[6] R. Giral, E. Arango, J. Calvente and L. Martinez-Salamero, "Inherent DCM Operation of the Asymmetrical Interleaved Dual Buck-Boost," Proceeding IEEE IECON'02, 1, pp. 129-134, 2002. [7] A. Chaouachi, R.M. Kamel, K. Nagasaka, “A Novel Multi-Model Neuro-Fuzzy-Based MPPT for
