Peramalan Kapasitas Daya Pembangkit Tenaga Surya Menggunakan Metode Arima Dan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)

Noor, Achmad Zulfikar (2015) Peramalan Kapasitas Daya Pembangkit Tenaga Surya Menggunakan Metode Arima Dan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Undergraduate thesis, Institut Teknology Sepuluh Nopember.

[img] Text
1311100065-Undergraduate Thesis.pdf - Published Version

Download (2MB)

Abstract

Salah satu sumber energi alternatif yang digunakan untuk menghasilkan energi listrik adalah energi matahari. Besarnya kapasitas daya listrik yang dihasilkan pembangkit dipengaruhi oleh berbagai macam faktor beberapa diantaranya adalah iradiasi matahari dan suhu permukaan solar cell. Dalam upaya peningkatan kinerja sistem pembangkit tenaga surya, perlu diketahui besarnya kapasitas daya yang dihasilkan pada tingkat iradiasi matahari dan tingkat suhu tertentu. Dalam penelitian ini akan dilakukan peramalan terhadap kapasitas daya pembangkit listrik tenaga surya menggunakan metode fungsi transfer dan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) dengan variabel input iradiasi matahari dan suhu. Data yang digunakan merupakan data percobaan dengan jumlah data sebanyak 566 data pengamatan. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode fungsi transfer memberikan tingkat akurasi yang lebih baik untuk meramalkan kapasitas daya pembangkit jika dibandingkan dengan metode ANFIS. ==================================================================================================== Solar energy is one alternative energy to generate electricity. Solar energy must be converted using solar cell in order to produce electricity. The capacity of power generated by solar cell is influenced by various factors such as solar irradiation and temperature of the solar cell surface. In order to improve efficiency of the solar plant, power capacity of the solar plant in the various condition of solar irradiation and temperature need to be predicted. The purpose of this research is to forecast power capacity of solar power plant using transfer function method and Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) method with input variables solar irradiation and temperature. The experimental data contain 566 observational data. The analysis showed that the transfer function method gives better accuracy for predicting power generation capacity instead of the ANFIS method.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSSt 511.326 Noo p
Uncontrolled Keywords: ANFIS, Fungsi Transfer, Iradiasi, Kapasitas Daya, Suhu
Subjects: H Social Sciences > HA Statistics
Q Science > QA Mathematics
Divisions: Faculty of Mathematics and Science > Statistics > (S1) Undergraduate Theses
Depositing User: Mr. Tondo Indra Nyata
Date Deposited: 16 Oct 2019 04:59
Last Modified: 16 Oct 2019 04:59
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/71212

Actions (login required)

View Item View Item