Open AccessMPPT Menggunakan Algoritme Particle Swarm Optimization dan Artificial Bee Colony
Author(s) -
Ermanu Azizul Hakim,
Tamadar Al Ghufran,
Machmud Effendy,
Novendra Setyawan
Publication year - 2020
Publication title -
jurnal nasional teknik elektro dan teknologi informasi
Language(s) - Bosnian
Resource type - Journals
eISSN - 2460-5719
pISSN - 2301-4156
DOI - 10.22146/jnteti.v9i2.81
Subject(s) - physics , maximum power point tracking , photovoltaic system , electrical engineering , engineering , power (physics) , thermodynamics , inverter
Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) merupakan salah satu pembangkit energi listrik terbarukan yang memanfaatkan panas matahari. Namun, karena intensitas cahaya yang diterima oleh solar cell dan suhu pada solar cell selalu berubah-ubah, daya yang dihasilkan kurang optimal. Untuk mengoptimalkan daya keluaran solar cell, dibutuhkan sebuah sistem Maximum Power Point Tracking (MPPT). Solar cell tidak hanya dapat dioptimalkan dengan mencari titik MPPT saja, tetapi juga dapat dioptimalkan menggunakan konverter DC-DC. Pada makalah ini, digunakan boost converter yang dioptimalkan dengan algoritme Particle Swarm Optimization (PSO) dan Artificial Bee Colony (ABC). Berdasarkan pengujian sistem, diperoleh efisiensi tertinggi dari boost converter adalah sebesar 78,25%, pada duty cycle 20%. Dari pengujian sistem secara keseluruhan yang dilakukan pada pukul 09.00 WIB sampai 11.10 WIB, diperoleh daya rata-rata sistem tanpa MPPT sebesar 12,55 W, daya rata-rata sistem MPPT menggunakan boost converter dengan algoritme PSO sebesar 16,79 W, dan daya rata-rata sistem MPPT menggunakan boost converter dengan algoritme ABC sebesar 14,52 W. Dari hasil ini diketahui bahwa daya keluaran sistem MPPT menggunakan boost converter dengan algoritme PSO lebih optimal daripada sistem MPPT menggunakan boost converter dengan algoritme ABC.