Nugraha, Aditya Isman (2017) Implementasi Teknik Maximum Power Point Tracking (MPPT) Pada Sistem Penjejak Matahari Berbasis Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
2414105010-Undergraduate-Theses.pdf - Published Version Download (2MB) | Preview |
Abstract
Kendala utama pada sistem Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) saat ini yaitu efisiensi konversi modul fotovoltaik yang masih cukup rendah. Salah satu cara untuk meningkatkan perolehan daya listrik dari modul fotovoltaik adalah melengkapi modul fotovoltaik dengan sistem penjejak matahari (solar tracker). Karakteristik dari sebuah sel fotovoltaik dinyatakan dengan kurva arus – tegangan (I-V). Terdapat suatu titik kerja pada kurva I-V dimana modul fotovoltaik dapat menghasilkan daya keluaran paling optimum yang dinamanakan Maximum Power Point (MPP). Pelacakan MPP pada kurva I-V dikenal dengan istilah Maximum Power Point Tracking (MPPT). Pada penelitian ini telah berhasil dirancang MPPT berbasis Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) yang diintegrasikan dengan sistem penjejak matahari untuk meningkatkan efisiensi konversi modul fotovoltaik. Sistem MPPT ANFIS yang telah dirancang terdiri dari sensor arus dan tegangan, konverter buck-boost, dan mikrokontroler Arduino MEGA 2560 sebagai kontroler. Beban yang digunakan adalah lampu 12V 10W dengan jumlah bervariasi dan disusun seri. Sistem penjejak matahari yang dilengkapi dengan MPPT ANFIS mampu meningkatkan daya keluaran modul fotovoltaik sebesar 26,69% relatif terhadap modul fotovoltaik sistem fixed pada penggunaan beban 3 lampu.
===================================================================================
The main obstacle in Solar Power Generation System nowadays is low conversion efficiency of photovoltaic modules. One way to improve power production of photovoltaic modules is to install solar tracking system on photovoltaic module. Characteristics of a photovoltaic cell is expressed by the curve of the current versus voltage (I-V curve). There is a point on the I-V curve where photovoltaic modules produce maximum possible output power which is called Maximum Power Point (MPP). A technique to track MPP on the I-V curve is known as Maximum Power Point Tracking (MPPT). In this study, the MPPT has been successfully designed based on Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) and integrated with solar tracking system to improve the conversion efficiency of photovoltaic modules. The designed ANFIS MPPT system consists of current and voltage sensors, buck-boost converter, and Arduino MEGA 2560 microcontroller as a controller. Varying amounts of lamp with 12V 10W rating arranged in series is used as load. Solar tracking system which is equipped with MPPT ANFIS able to increase the output power of photovoltaic modules by 26.69% relative to the fixed system when 3 lamps is used as load.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | fotovoltaik; penjejak matahari; photovoltaic; MPPT; solar tracker; ANFIS |
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
| Divisions: | Faculty of Industrial Technology > Physics Engineering > 30201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | ADITYA ISMAN NUGRAHA |
| Date Deposited: | 20 Apr 2017 02:04 |
| Last Modified: | 08 Mar 2019 03:34 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/3456 |
Actions (login required)
 |
View Item |