Optimasi Kinerja Inverter pada Smartgrid Photovoltaic System Berbasis Neural Network

Optimization of Inverter Performance On Smart grid Photovoltaic System Based On Neural Network

Cahaya matahari merupakan sumber energi yang dapat dimanfaatkan untuk kebutuhan energi listrik. Beberapa penelitian menyatakan bahwa cahaya matahari dapat dimanfaatkan melalui panel surya untuk diubah menjadi energi listrik dan dikonsumsi oleh manusia secara langsung. Sumber tenaga listrik dari panel surya dapat dimanfaatkan pada rumah tangga sebagai energi alternatif selain bersumber dari Perusahaan Listrik Negara (PLN) dengan menggunakan teknologi smartgrid. Pada Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) berbasis smart off grid, arus listrik yang dikeluarkan panel surya adalah arus searah, sehingga pemanfaatan listrik pada perumahan yang menggunakan arus bolak-balik harus memakai suatu komponen yang bernama inverter. Perubahan nilai arus masuk pada inverter menyebabkan keluaran inverter kurang optimal. Penelitian bertujuan untuk memperoleh informasi dari hasil optimasi kinerja inverter menggunakan metode Neural Network pada perancangan smart off grid photovoltaic system. Penelitian dilakukan dengan membandingan antara hasil keluaran inverter dengan menggunakan metode Neural Network dan tanpa menggunakan metode. Metode tersebut dapat mengoptimasi terhadap gelombang arus listrik bolak-balik/alternating current (AC) keluaran inverter pada perancangan smart off grid photovoltaic system. Dengan memakai variabel input arus yang masuk selama proses pada inverter. Hasil penelitian didapatkan bahwa nilai tegangan yang diperoleh dari percobaan yang menggunakan metode Neural Network memiliki rata-rata 14 V, sedangkan yang keluar dari inverter memiliki rata-rata 13,8 V. Nilai Mean Average Precentage Error (MAPE) sebesar 1.48% dimana nilai tersebut merupakan kemampuan yang baik sehingga bisa dikatakan bahwa penggunaan metode Neural Network cukup optimal dan lebih baik.

Sunlight is a source of energy that can be used for electrical energy needs. Several studies state that sunlight can be utilized through solar panels to be converted into electrical energy and consumed by humans directly. The source of electricity from solar panels can be used in households as an alternative energy source other than Perusahaan Listrik Negara (PLN) by using smartgrid technology. In a smart off grid-based Solar Power Plant (PLTS), the electric current issued by the solar panel is direct current, so the use of electricity in housing that uses alternating current must use a component called an inverter. Changes in the value of the input current to the inverter cause the inverter output to be less than optimal. This study aims to obtain information about the results of inverter performance optimization using the Neural Network method in the design of a smart off grid photovoltaic system. The research was conducted by comparing the inverter output using the Neural Network method and without using the method. This method can optimize the alternating current (AC) inverter output in the design of a smart off grid photovoltaic system. By using a variable input current that enters during the process on the inverter. The results showed that the voltage value obtained from the experiment using the Neural Network method has an average of 14 V, while the output from the inverter has an average of 13.8 V. The Mean Average Precentage Error (MAPE) value is 1.48% where this value is a good ability so that it can it is said that the use of the Neural Network method is quite optimal and better.