PREDIKSI KECEPATAN ANGIN PADA SISTEM KONVERSI ENERGI ANGIN BERBASIS NEURAL NETWORK - Ratna Ika Putri; Ardyono Priyadi; Mauridhi Hery Purnomo (SENTIA 2015, 2015)
Kebutuhan energi listrik semakin meningkat sedangkan ketersediaan energi fosil sebagai sumber energi semakin terbatas. Energi angin di Indonesia memiliki potensi yang sangat besar untuk dapat menghasilkan energi listrik. Penggunaan energi angin memiliki keuntungan yaitu ketersediaan yang tidak terbatas, bersih dan ramah lingkungan. Namun, pembangkitan tenaga listrik dari tenaga angin ini sangat tergantung pada kecepatan angin di suatu daerah. Perubahan kecepatan angin akan menyebabkan kualitas daya yang dikirim ke beban sehingga diperlukan prediksi kecepatan angin. Pada makalah ini bertujuan untuk memprediksi kecepatan angin jangka pendek dengan menggunakan artificial neural network. Dua metode artificial neural network yaitu multi layer perceptron dan radial basis neural network digunakan untuk prediksi kecepatan angin dan akan dibandingkan performansinya berdasarkan nilai koefisien korelasi, MAE, MAPE dan RMSE. Berdasarkan pengujian didapatkan bahwa neural network dengan multilayer perceptron memiliki performansi yang lebih baik dibandingkan radial basis function dengan nilai koefisien korelasi 0.9534, RMSE sebesar 0.3087, MAE sebesar 0.2065 dan MAPE sebesar 7.8206.