Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Kitektro
Muhammad Farhan Rozi
Jurusan Teknik Elektro dan Komputer
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
KENDALI MAXIMUM POWER POINT TRACKING (MPPT) MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN) BERBASIS SIMULASI Muhammad Farhan Rozi; Syukiryadin Syukiryadin; Suriadi Suriadi
Jurnal Komputer, Informasi Teknologi, dan Elektro Vol 7, No 1 (2022)
Publisher : Universitas Syiah Kuala

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24815/kitektro.v7i1.25006

Abstract

Energi terbarukan merupakan sumber energi yang dapat digunakan sebagai alternatif bahan bakar untuk pembangkit listrik. Salah satunya yaitu Energi surya, untuk memaksimalkannya dibutuhkan sebuah sistem agar dapat menerima nilai tegangan, arus dan daya dari cahaya matahari. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan perbandingan  antara metode Artificial Neural Network (ANN-MPPT) dan metode Hill Climbing (HC-MPPT) menggunakan boost converter dalam memperoleh output maksimum dari tegangan, arus dan daya menggunakan Simulink MATLAB. Simulasi dilakukan pada kondisi STC dan kondisi Non-STC dengan irradian dan suhu yang berubah-ubah untuk  menemukan daya output maksimum yang terjadi saat simulasi. Dari hasil simulasi diperoleh tegangan dan arus mampu mengikuti kondisi STC dan Non-STC, sedangkan untuk daya output tidak dapat mencapai maksimum karena pengaruh daya konstan akibat R konstan sehingga daya PV ditransfer sesuai besar daya output. Kata kunci: Panel Surya, Simulink, MPPT, STC, Artificial Neural Network, Hill Climbing, Boost converter.
Co-Authors Suriadi Suriadi Syukiryadin Syukiryadin