Utomo, Hafizh Prasetio (2023) Perbandingan Efisiensi Daya Pada Solar Charge Controller Menggunakan Maximum Power Point Tracking (MPPT) Dengan Metode Algoritma Adaptive Neuro-Fuzzy Interence System (ANFIS) dan Incremental Conductance Berbasis IOT. Undergraduate thesis, Universitas Diponegoro.

Text S_TLI_Hafizh Prasetio Utomo COVER-BAB 1.pdf - Published Version Download (1MB)

Abstract

Panel surya merupakan salah satu teknologi energi terbarukan yang dapat
mengubah energi dari sinar matahri menjadi energi listrik. Panel surya terususun
dari kumpulan sel surya yang ditata sedemikian rupa agar efektif dalam menyerap
sinar matahari. Panel surya menjadi energi terbarukan yang mudah didapatkan
dan gratis, namun effesiensi dari panel surya masih tergolong rendah. Peralatan
MPPT Solar Charge Controller dibuat untuk memaksimalkan daya keluaran dari
panel surya dan mengatur kondisi baterai agar tidak mengalami overcharging.
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan perbandingan antara metode Adaptive
Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)dan metode Incremental Conduct
menggunakan boost converter dalam memperoleh output maksimum dari
tegangan, arus dan daya menggunakan modul MPPT. Simulasi alat dilakukan
dengan menggunakan sumber cahaya matahari dan menggunakan cahaya lampu.
Selain itu MPPT ini di Integrasikan dengan kontrol IOT menggunakan
mikrokonroller ESP 32 untuk kontrol jarak jauh
Kata Kunci : Panel Surya, MPPT, ANFIS, Incremental Conduct, ESP 32, IOT

Actions (login required)

View Item