DESIGN PERAMALAN DAYA LISTRIK PLTS JANGKA SANGAT PENDEK MENGGUNAKAN HYBRID MODEL K- NEAREST NEIGHBORS LSTM
VERY SHORT TERM PLTS ELECTRIC POWER FORECASTING DESIGN USING HYBRID MODEL K- NEAREST NEIGHBORS LSTM
ABSTRAK
Untuk penerapan energi terbarukan di Bandara, penggunaan PLTS memerlukan kepastian daya listrik yang dihasilkan. Kepastian daya Listrik yang dihasilkan dari PLTS dapat menggunakan prediksi dengan metode machine learning. Prediksi yang dilakukan pada daya listrik PV output berdasarkan data history hasil pengukuran langsung dari parameter-parameter PLTS diantaranya yaitu radiasi matahari dan suhu panel PV. Berbagai jenis metode machine learning untuk prediksi daya listrik PV output telah digunakan pada penelitian sebelumnya dengan nilai evaluasi hasil prediksi yang berbeda-beda. Pada penelitian ini penulis melakukan hybrid metode K-NN dengan LSTM untuk memprediksi daya listrik PV output PLTS dengan parameter radiasi matahari dan suhu panel PV. Setelah dilakukan prediksi menggunakan metode ini diperoleh hasil Mean Absolute Error (MAE) sebesar 0.10155578647798169, Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 90.4544466405681%, Mean Squared Error (MSE) sebesar 0.0124438714275926, dan Root Mean Squared Error (RMSE) 0.1115521018519714. Hasil tampilan grafik nilai daya PV output pada prediksi ini lebih mendekati nilai dari data testing atau data aktual dibandingkan tampilan grafik nilai daya PV output dengan metode K-NN. Proyeksi nilai ekonomis dari peramalan daya listrik PLTS jangka sangat pendek menggunakan dengan metode hybrid model K-NN LSTM menghasilkan nilai ekonomis Rp. 10.716.381,00.
Keywords—PLTS, Radiasi Matahari, Suhu Panel PV K-NN, LSTM
ABSTRACT
To implement renewable energy at airports, the use of PLTS requires certainty of the electrical power produced. Certainty of electrical power produced from PLTS can be done using predictions using machine learning methods. Predictions are made on PV output electrical power based on historical data from direct measurements of PLTS parameters including solar radiation and PV panel temperature. Various types of machine learning methods for predicting PV output electrical power have been used in previous research with different evaluation values for the prediction results. In this research, the author carried out a hybrid of the K-NN method with LSTM to predict the PV electrical power output of PLTS using solar radiation parameters and PV panel temperature. After making predictions using this method, the results obtained were Mean Absolute Error (MAE) of 0.10155578647798169, Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 90.4544466405681%, Mean Squared Error (MSE) of 0.0124438714275926, and Root Mean Squared Error (RMSE) of 0.1115521018 519714. The results of the graphic display of PV output power values in this prediction are closer to the values from testing data or actual data compared to the graphic display of PV output power values using the K-NN method. Projections of the economic value of very short term PLTS electricity power forecasting using the hybrid K-NN LSTM model method produce an economic value of IDR. 10,716,381.00.
Keywords—PLTS, Solar Irradiance, K-NN PV Panel Temperature, LSTM