Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
2.283
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika EMITTER International Journal of Engineering Technology JURNAL NASIONAL TEKNIK ELEKTRO KLIK (Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer) (e-Journal) JETT (Jurnal Elektro dan Telekomunikasi Terapan) JOIV : International Journal on Informatics Visualization JURNAL INTEGRASI Journal of Renewable Energy, Electrical, and Computer Engineering Jurnal Rekayasa elektrika
Anang Tjahjono, Anang
Program Studi Teknik Elektro Industri, Departemen Teknik Elektro, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Other

Published : 16 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi,

 1 
Perbaikan MPPT Incremental Conductance menggunakan ANN pada Berbayang Sebagian dengan Hubungan Paralel MUHAMMAD NIZAR HABIBI; DIMAS NUR PRAKOSO; NOVIE AYUB WINDARKO; ANANG TJAHJONO
ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Vol 8, No 3 (2020): ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektro
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/elkomika.v8i3.546

Abstract

ABSTRAKAlgoritma IncrementaL Conductance (IC) adalah algoritma yang bisa diimplementasikan pada sistem Maximum Power Point Tracking (MPPT) untuk mendapatkan daya maksimum dari panel surya. Akan tetapi algoritma MPPT IC tidak bisa bekerja dikondisi berbayang sebagian, karena menimbulkan daya maksimum lebih dari satu. Artificial Neural Network (ANN) bisa mengidentifikasi kurva karakteristik pada kondisi berbayang sebagian dan dapat mengetahui posisi daya maksimum yang sebenarnya. Masukan dari ANN merupakan nilai arus hubung singkat serta tegangan buka dari panel surya, dan keluaran dari ANN adalah nilai duty cycle yang digunakan sebagai posisi awal tracking dari MPPT IC. Data learning didapatkan dari perubahan nilai duty cycle secara manual pada sistem MPPT di berbagai kondisi radiasi. Hasil pengujian menunjukkan algoritma yang diajukan dapat menaikkan energi 5.79% - 13.32% dibandingkan dengan ANN-Perturb and Observe dan ANN-Incremental Resistance dengan durasi 0.6 detik.Kata kunci: MPPT, Incremental Conductance, Artficial Neural Network, Berbayang Sebagian, Hubungan Paralel ABSTRACTThe Incremental Conductance (IC) algorithm is an algorithm that can be implemented on Maximum Power Point Tracking (MPPT) systems to get maximum power from solar panels. However, the MPPT IC algorithm cannot work in partial shading conditions because it causes more than one maximum power. Artificial Neural Network (ANN) can identify characteristic curves under partial shading conditions and can know the actual maximum power position. The input from ANN is the short circuit current and the open voltage of the solar panel. The output of ANN is the duty cycle value that is used as the initial tracking position of the MPPT IC. Learning data is obtained from manually changing the duty cycle value in the MPPT system in various radiation conditions. The test results show the proposed algorithm can increase energy 5.79% - 13.32% when compared with ANN-Perturb and Observe and ANN-Incremental Resistance with a duration of 0.6 seconds.Keywords: Maximum Power Point Tracking, Incremental Conductance, Artficial Neural Network, Partial Shading, Parallel Connection
Co-Authors Achmad Luki Satriawan Aejelina El Gazaly Ahmad Ridwan Ahmad Ridwan Aidin Amsyar Aji Akbar Firdaus Amsyar, Aidin Anang Budikarso Ashary, Wima Budiarti, Rizqi Putri Nourma Dimas Nur Prakoso Dimas Okky Anggriawan Eka Prasetyono, Eka El Gazaly, Aejelina Endro Wahjono Endro Wahjono, Endro Habibi, Muhammad Nizar Hasnira Hasnira Indhana Sudiharto Jati, Mentari Putri Mas Sulung Wisnu Jati Mochammad Ari Bagus Nugroho Mohammad Imron Dwi Prasetyo Mohammad Imron Dwi Prasetyo Mokhamad Firdaus Karyapraja Novie Ayub Windarko Stritusta Sukaridhoto Wima Ashary Yohanes Yohanie Fridelin Panduman