Desain Sistem Identifikasi Parameter Model Supercapacitor Menggunakan Metode Recursivfe Least Square Untuk Karakterisasi Online

Azra Pribadi, Hafizh (2020) Desain Sistem Identifikasi Parameter Model Supercapacitor Menggunakan Metode Recursivfe Least Square Untuk Karakterisasi Online. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img] Text
[dengan stempel] Tugas Akhir Hafizh Azra Pribadi 07111540000157.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Pada zaman sekarang, di mana kebutuhan akan listrik semakin hari semakin meningkat, dan juga diikuti oleh perkembangan teknologi yang semakin hari juga semakin meningkat pula, maka dibutuhkan sebuah pengembangan teknologi dalam bidang media penyimpanan energi. Salah satu teknologi media penyimpanan energi adalah supercapacitor. Performa supercapacitor yang memiliki keuntungan seperti siklus charge-discharge yang relatif cepat serta siklus hidup yang panjang merupakan keuntungan yang membuat supercapacitor dirasa cocok untuk memenuhi kebutuhan dalam hal media penyimpan energi di masa mendatang. Sebelum menggunakan supercapacitor dalam sistem terintegrasi, dibutuhkan sebuah pemodelan pada supercapacitor. Pemodelan supercapacitor menjadi hal yang utama dilakukan agar dapat mengetahui karakteristik dan parameter internal sebuah supercapacitor yang dipakai. Parameter internal supercapacitor dapat diestimasi secara online bersamaan dengan proses pengujian supercapacitor. Salah satu cara pengujian supercapacitor yaitu menggunakan metode High Pulse Power Characterization atau HPPC. Dengan metode karakterisasi HPPC, maka parameter internal supercapacitor dapat diketahui dan dimodelkan menjadi rangkaian RC sederhana yang terdiri atas resistansi dan kapasitansi yang disusun secara seri. Berdasarkan Tugas Akhir ini dapat ditarik kesimpulan bahwa besar kapasitansi dari sebuah supercapacitor meningkatkan akurasi estimasi parameter supercapacitor. Selain itu, pemodelan rangkaian ekivalen RC sederhana lebih akurat untuk memodelkan superkapasitor 650 F dan 2000 F dibandingkan 100 F ====================================================================== In this day, where the need for electricity is increasing, and also followed by technological developments that are increasing as well, it requires a technological development in tne field of energy storage media. One of the energy storage media is supercapacitor. Supercapacitor performance that has advantages such as relatively fast charge-discharge cycles and long-life cycles is an advantage that makes supercapacitor suitable to fulfill needs in terms of energy storage media in the future. Before using a supercapacitor in an integrated system, a modeling of the supercapacitor is needed. Supercapacitor modeling is the main thing to do to know the characteristics and internal parameters of a supercapacitor we used. The internal parameters of the supercapacitor can be estimated online together with the supercapacitor testing process. One way to test supercapacitor is to use the method of High Pulse Power Characterization or HPPC. With the HPPC characterization method, the supercapacitor internal parameters can be identified and modeled into a simple RC circuit consisting of resistance and capacitance arranged in series. Based on this final project, it can be concluded that the large capacitance of a supercapacitor increases the accuracy of the estimated parameters of the supercapcitor. In addition, simple RC equivalent circuit modeling is more accurate to model 650 F and 2000 F supercapacitor than 100 F.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: HPPC, Equivalent Circuit, Recursive Least Square, Online Estimation, Supercapacitor, HPPC, Rangkaian Ekivalen, Recursive Least Square, Estimasi Online, Supercapacitor,
Subjects: L Education > LC Special aspects of education
T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions: Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Electrical Engineering > 20201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Hafizh Azra Pribadi
Date Deposited: 26 Aug 2020 02:35
Last Modified: 26 Aug 2020 02:35
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/81277

Actions (login required)

View Item View Item