PROPOSAL SEMINAR JUDUL TUGAS AKHIR
A. JUDULPERANCANGAN DAN PEMBUATAN MAXIMUM POWER POINT TRACKER
(MPPT) PADA SISTEM PANEL SURYA MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE
NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)
B. LATAR BELAKANG
Setiap manusia pada umumnya sangat bergantung pada sumber energi
listrik yang tidak dapat diperbaharui, seperti batubara dan minyak
bumi (bahan bakar fosil). Bahan bakar ini memiliki kelemahan, yaitu
keberadaannya semakin lama semakin berkurang, dan juga tidak ramah
lingkungan karena proses pembakaran yang dilakukan akan
menghasilkan polusi udara berupa gas karbon dioksida (CO2), yaitu
gas yang dapat menyebabkan efek rumah kaca. Di masa mendatang
konsumsi energi akan semakin meningkat, namun ketersediaan bahan
bakar fosil akan semakin berkurang. Hal tersebut menyebabkan
penelitian untuk menemukan sumber energi alternatif menjadi isu
penting pada saat ini. Salah satunya penelitian tentang sumber
energi terbarukan (Renewable Energy). Sumber energi terbarukan
(Renewable Energy) merupakan teknologi pilihan untuk menghasilkan
energi bersih. Salah satunya adalah konversi energi surya
(matahari), yang merupakan topik paling sering dibahas dalam bidang
sistem energi terbarukan. Sumber energi matahari memiliki kelebihan
yaitu ketersediaan sumber energi terjamin dan ramah lingkungan.
Piranti yang digunakan untuk mengubah energi yang dihasilkan dari
intensitas cahaya matahari menjadi energi listrik adalah sebuah
photovoltaic solar panel (panel surya). Namun, terdapat kendala
pada aplikasi panel surya, yaitu efisiensi keluaran yang terbilang
rendah, hal tersebut dikarenakan perbedaan karakteristik antara
panel surya dengan beban. Ada beberapa faktor yang mempengaruhi
daya listrik yang dihasilkan oleh panel surya, seperti besarnya
tingkat intensitas cahaya dan suhu kerja dari panel surya.Selain
itu karakteristik V-I sel surya adalah nonlinier dan berubah
terhadap radiasi dan suhu permukaan solar cell. Secara umum,
terdapat titik yang unik pada kurva V-I atau kurva V-P, yang
dinamakan Maximum Power Point (MPP). Dimana pada titik tersebut ,
solar cell bekerja pada efisiensi maksimum dan menghasilkan daya
keluaran paling besar. Letak dari MPP tidak dapat diketahui, tetapi
dapat dicari, dengan menggunakan perhitungan atau algoritma
penjejak. Oleh karena itu, algoritma Maximum Power Point Tracker
(MPPT) dibutuhkan untuk menjaga titik kerja solar cell agar tetap
pada titik MPP.Maximum Power Point Tracker (MPPT) adalah suatu
metode untuk mencari point (titik) maksimum dari kurva
karakteristik tegangan dan arus input (V-I) pada aplikasi panel
surya. Sistem Maksimum Power Point Tracker (MPPT) dengan bantuan
konverter DC-DC digunakan untuk mengatur besarnya tegangan keluaran
pada panel surya, agar dapat memaksa panel surya memperoleh daya
maksimum pada berbagai tingkat intensitas cahaya. Dengan
menganalisa masukan sumber hasil konversi panel surya dengan
memanfaatkan kemampuan kapasitas puncak dari karakteristik panel,
diharapkan efisiensi daya keluaran ke beban dapat maksimum.Tugas
akhir ini membahas tentang perancangan dan pembuatan dari Maximum
Power Point Tracker (MPPT) dengan menggunakan Cuk Konverter. Dan
pada tugas akhir ini untuk mencari titik MPP (Maximum Power Point)
digunakan metode Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)
dengan menggunakan Arduino sebagai kontrollernya.
C. RUMUSAN MASALAHBerdasarkan uraian di atas masalah yang timbul
dari tugas akhir ini adalah,1. Bagaimana mencari titik daya
maksimum (MPP) dari kurva karakteristik tegangan dan arus input
(V-I) pada aplikasi panel surya 2. Bagaimana mendesign Maximum
Power Point Tracker (MPPT) dengan menggunakan Cuk Konverter 3.
Bagaimana merancang hardware yang sesuai untuk sistem agar sesuai
dengan performansi yang diharapkan.
D. BATASAN MASALAHAgar tujuan dari tugas akhir ini tidak
menyimpang dari tujuan semula, dibutuhkan suatu batasan-batasan
yang jelas guna mengarahkan pembahasan. Batasan-batasan masalah
tersebut adalah sebagai berikut, Fokus pembahasan pada tugas akhir
ini adalah perancangan dan pembuatan perangkat kerja dari Maximum
Power Point Tracking Ruang lingkup pembahasan dari tugas akhir ini
diarahkan pada perancangan dan pembuatan dari Maximum Power Point
Tracker (MPPT) dengan menggunakan metode Adaptive Neuro-Fuzzy
Inference Sistem (ANFIS). Model konverter DC-DC yang digunakan
yaitu Cuk Konverter Pengambilan data dilakukan melalui simulasi dan
pengujian alat secara langsung dengan membandingkan antara
photovoltaic cell yang menggunakan kontrol ANFIS dengan yang tidak
menggunakan kontrol ANFIS.E. MAKSUD DAN TUJUANDalam tugas akhir
ini, tujuan yang ingin dicapai yaitu :1. Merancang Maximum Power
Point Tracker dengan menggunakan Cuk Konverter 2. Mendapat suatu
hasil analisis dari pembandingan penentuan titik daya maksimum dari
Maximum Power Point (MPPT) dengan menggunakan metode Adaptive
Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) dengan Maximum Power Point
Tracker (MPPT) yang tidak menggunakan metode ANFIS.
F. TINJAUAN PUSTAKA1. Panel SuryaPanel surya adalah alat yang
terdiri dari sel surya yang mengubah cahaya menjadi listrik. Panel
surya seringkali disebut sebagai sel photovoltaic. Sel surya atau
PV bergantung pada efek photovoltaic untuk menyerap energi matahari
dan menyebabkan arus mengalir antara dua lapisan bermuatan yang
berlawanan.Berikut merupakan beberapa faktor yang mempengaruhi
kerja dari sel surya agar pengoperasiannya dapat mencapai nilai
maksimum:a. Suhu permukaan panel suryab. Radiasi solar matahari
(iradiasi)c. Kecepatan angin bertiupd. Keadaan atmosfer bumie.
Orientasi panel atau array PVf. Posisi letak sel surya (array)
terhadap matahari (tilt angle)Energi matahari akan lebih banyak
diserap ketika solar cell berhadapan langsung dengan pancaran sinar
matahari, dalam artian posisi solar cell harus tegak lurus dengan
cahaya yang datang. Dari kondisi ini efektivitas solar cell dalam
menghasilkan daya yang lebih besar lebih mudah
didapat.Karakteristik V-I sel surya adalah nonlinier dan berubah
terhadap radiasi dan suhu permukaan solar cell. Secara umum,
terdapat titik yang unik pada kurva V-I atau kurva V-P, yang
dinamakan Maximum Power Point (MPP). Dimana pada titik tersebut ,
solar cell bekerja pada efisiensi maksimum dan menghasilkan daya
keluaran paling besar. Letak dari MPP tidak dapat diketahui, tetapi
dapat dicari, dengan menggunakan perhitungan atau algoritma
penjejak. Oleh karena itu, algoritma Maximum Power Point Tracker
(MPPT) dibutuhkan untuk menjaga titik kerja solar cell agar tetap
pada titik MPP.
Gambar 1 Karakteristik Kurva I-V Panel Surya
Gambar 2 Karakteristik Kurva P-V Panel SuryaPada gambar 1
diperlihatkan pengaruh iradiasi terhadap daya dan tegangan keluaran
dari solaar cell. Sedangkan pada gambar 2 diperlihatkan pengaruh
dari suhu permukaan solar cell pada kurva V-I.2. MPPT (Maximum
Power Point Tracker)Maximum Power Point Tracker atau sering
disingkat dengan MPPT merupakan sebuah sistem elektronik yang
dioperasikan pada sebuah panel surya sehingga panel surya bisa
menghasilkan daya maksimum. Perlu diperhatikan, MPPT bukanlah
sebuah sistem tracking mekanik yang digunakan untuk mengubah posisi
modul terhadap posisi matahari sehingga mendapatkan energi maksimum
matahari. MPPT adalah sebuah sistem elektronik yang bisa menelusuri
titik daya maksimum power yang bisa dikeluarkan oleh sebuah panel
PV.Sistem MPPT bekerja dengan cara memaksa panel surya agar bekerja
pada titik daya maksimumnya, sehingga daya yang mengalir ke beban
adalah daya maksimal. Pada umumnya digunakan DC-DC converter dalam
sebuah sistem MPPT untuk menggeser daya operasi dari panel surya
menjadi titik daya maksimalnya.Sistem MPPT diimplementasikan ke
dalam suatu alat elektronik. Hasil keluaran alat elektronik
tersebut berupa duty ratio (D) yang selanjutnya digunakan untuk
switching transistor pada konverter DC-DC. Sehingga dengan mengatur
nilai D diharap dapat menemukan titik daya maksimum dari panel
surya. 3. Konvertera. Konverter Buck
Gambar 3 Rangkaian Ideal Konverter Buck
b. Konverter BoostKonverter boost bekerja dengan menghasilkan
tegangan keluaran yang lebih tinggi dari tegangan masukannya.
Besarnya tegangan keluaran yang dihasilkan dapat dihitung dengan
menggunakan persamaan berikut :
Boost juga memiliki efisiensi tinggi, rangkaian sederhana, tanpa
transsformer dan tingkat ripple yang rendah pada arus masukan.
Tetapi boost tidak memiliki isolasi antara masukan dan keluaran,
hanya satu keluaran yang dihasilkan, dan tingkatan ripple yang
tinggi pada tegangan keluaran.
Gambar 4 Rangkaian Ekivalen Konverter Boost c. Konverter Cuk
Gambar 5 Rangkaian Ekivalen Konverter Cuk4. ArduinoArduino yang
akan digunakan dalam perancangan dan pembuatan alat ini merupakan
tipe Arduino UNO. Arduino UNO adalah sebuah board mikrokontroler
yang didasarkan pada ATmega328 (datasheet). Arduino UNO mempunyai
14 pin digital input/output (6 di antaranya dapat digunakan sebagai
output PWM), 6 input analog, sebuah osilator Kristal 16 MHz, sebuah
koneksi USB, sebuah power jack, sebuah ICSP header, dan sebuat
tombol reset. Arduino UNO memuat semua yang dibutuhkan untuk
menunjang mikrokontroler, mudah menghubungkannya ke sebuah computer
dengan sebuah kabel USB atau mensuplainya dengan sebuah adaptor AC
ke DC atau menggunakan baterai untuk memulainya.Arduino Uno berbeda
dari semua board Arduino sebelumnya, Arduino UNO tidak menggunakan
chip driver FTDI USB-to-serial. Sebaliknya, fitur-fitur Atmega16U2
(Atmega8U2 sampai ke versi R2) diprogram sebagai sebuah pengubah
USB ke serial. Revisi 2 dari board Arduino Uno mempunyai sebuah
resistor yang menarik garis 8U2 HWB ke ground, yang membuatnya
lebih mudah untuk diletakkan ke dalamDFU mode. Revisi 3 dari board
Arduino UNO memiliki fitur-fitur baru sebagai berikut:
Gambar 6 Arduino UNO R3 Pinout 1.0: ditambah pin SDA dan SCL
yang dekat dengan pin AREF dan dua pin baru lainnya yang diletakkan
dekat dengan pin RESET, IOREF yang memungkinkan shield-shield untuk
menyesuaikan tegangan yang disediakan dari board. Untuk ke
depannya, shield akan dijadikan kompatibel/cocok dengan board yang
menggunakan AVR yang beroperasi dengan tegangan 5V dan dengan
Arduino Due yang beroperasi dengan tegangan 3.3V. Yang ke-dua ini
merupakan sebuah pin yang tak terhubung, yang disediakan untuk
tujuan kedepannya Sirkit RESET yang lebih kuat Atmega 16U2
menggantikan 8U2
Tabel 1 Spesifikasi Arduino UNO R3
5. Adaptive Neuro-Fuzzy Inference SystemSistem Adaptive
Neuro-Fuzzy Inference System merupakan gabungan antara sistem Fuzzy
Inference System (FIS) dengan sistem jaringan saraf (Artificial
Neural Network/ANN) yang meniru sistem saraf pada manusia. Struktur
jaringan neuro-fuzzy Mamdani dengan dua masukan dan satu keluaran
digambarkan pada gambar 6. Dari gambar 6 tersebut terlihat bahwa
hubungan pada lapisan 3 merupakan premis aturan fuzzy, sedangkan
hubungan pada lapisan 4 merupakan konsekuensi fuzzy. Lapisan 5 dan
hubungannya merepresentasikan proses penggabungan dan defuzifikasi.
Adakalanya pada lapisan 5 arah aliran informasi dari atas ke bawah
(garis putus-putus) yang merupakan data pelatihan yang dimasukkan
ke dalam jaringan.
Gambar 7 Jaringan neuro-fuzzy dengan konsekuensi bahwa aturan
fuzzy merupakan peubah fuzzy Jaringan neuro-fuzzy Mamdani
memerlukan basis aturan dalam proses inferensinya. Jaringan
neuro-fuzzy dengan konsekuensi persamaan linier disebut sebagai
ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System atau Adaptive
Network-based Fuzzy Inference System). Gambar 7(b) adalah
arsitektur ANFIS dengan dua masukan (x dan y) dan satu keluaran (f)
dengan dua aturan. Proses inferensi fuzzy pada ANFIS berupa
inferensi Takagi-Sugeno seperti terlihat pada gambar 7(a).
Gambar 8 (a) Proses Inferensi fuzzy Takagi-Sugeno, (b) Jaringan
ANFIS
G. METODE PELAKSANAAN PROGRAMMetode pelaksanaan yang digunakan
dalam menyusun tugas akhir dengan judul Perancangan dan Pembuatan
Maximum Power Point Tracker (MPPT) pada Sistem Panel Surya
Menggunakan Metode Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System sebagai
berikut:a. Kajian LiteraturDalam mencari studi literatur,penulis
menggunakan beberapa sumber informasi buku dan jurnal maupun media
elektronik seperti internet.b. Perencanaan sistem dan pembuatan
alatDalam perancangan sistem ini ada dua bagian, yang meliputi
software dan hardwarenya pada setiap bagiannya,yaitu :1. Software
Pembuatan model dan simulasi pada simulink MatlabTM sebelum
melakukan perancangan alat2. Sistem Jaringan Informasi (Hardware)
Perancangan Maximum Power Point Tracker dengan menggunakan
Konverter Cuk Perancangan Konverter Cuk untuk menggeser daya
operasi dari panel surya menjadi titik daya maksimalnya Perancangan
Kontroller menggunakan metode Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System
yang selanjutnya akan diimplementasikan dalamPV ModuleLOADCuk
Converter
PWM
MPPT Controller
c. Pengujian Pengujian dilakukan menggunakan DC-DC converter
dalam sebuah sistem MPPT Pengujian dilakukan terhadap DC-DC
converter dengan tipe Cuk Konverter Pengujian dilakukan dengan
menggunakan kontrol Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System
menggunakan kontroller Arduino UNO R3d. Pengambilan analisaYaitu
berisikan analisa dari simulasi yang telah dibuat.e. Pengambilan
kesimpulanYaitu berisikan kesimpulan dan saran atas analisa yang
dibuat.f. Penulisan laporanDalam penulisan laporan ini mengacu pada
pedoman penulisan ilmiah dalam hal ini penulisan Tugas Akhir yang
bakunya telah diatur oleh pihak jurusan.g. KonsultasiYaitu
melakukan konsultasi secara bertahap kepada dosen pembimbing.
H. Jadwal Kegiatan ProgramNO KegiatanBulan ke-
1234
1234123412341234
1Kajian Literatur
2Perencanaan dan pembuatan
3Pengujian
4Pengambilan analisa
5Pengambilan kesimpulan
6Penulisan laporan
7Konsultasi
I. PENUTUPDemikianlah proposal ini saya susun, sebagai acuan
awal dalam melaksanakan pengerjaan Tugas Akhir sebagai syarat
kelulusan di jurusan S1 Teknik Elektro. Besar harapan saya akan
bantuan segenap dosen dan staff, demi kelancaran serta suksesnya
pengerjaan tugas akhir ini yang akan saya laksanakan. Atas kerja
sama dan bantuannya saya ucapkan terimakasih yang
sebesar-besarnya.
DAFTAR PUSTAKA 1. Atar Fuady, Babgei. Rancang Bangun Maximum
Power Point Tracker (MPPT) Pada Panel Surya Dengan Menggunakan
Metode Fuzzy, 20101. Zainudin, Hairul Nisah, dan Mekhilef , Saad.
Comparison Study of Maximum Power Point Tracker Techniques for PV
Systems. Proceedings of the 14th International Middle East Power
Systems Conference (MEPCON10), Cairo University, Egypt, December
19-21, 2010, Paper ID 2781. Krachai, Della Mohamed, dan Midoun,
Abdulhamed. High Efficiency Maximum Power Point Tracking Control In
Photovoltaic-Grid Connected Plants. ISSN 1335-8243, 2007, Faculty
of Electronical Enggineering and informatics, Technical University
of Kosice, Slovak Republic1. Prabowo, Rhadityo. Rancang Bangun
Aplikasi Kontrol Fuzzy Tegangan Turbin Angin Pada Sistem Teknologi
Hybrid Konversi Energi Surya dan Angin.1. Jang, Roger; Sun,
Chuen-Tsai; Mizutani, Eiji.Neuro-Fuzzy And Soft Computing. Prentice
Hall, Upper Saddle River, Nj 07458, 19971. Hidayat, Sasongko, P.H,
Sarjiya, Suharyanto.Pemodelan dan Simulasi Adaptive Neuro-Fuzzy
Inference Systems (ANFIS) Untuk Pengendalian Kecepatan Motor DC
Brushless.ISSN:2085-6350, CITEE 2011
12