Penerapan Algoritma Particle Swarm Optimization Untuk Meningkatkan Efisiensi Daya Keluaran Panel Surya - Zindhu Maulana Ahmad Putra; Purwidi Asri; Faiz Romadloni; Raimundus Risa Arnestanta (Jurusan Teknik Elektro Universitas Trunojoyo Madura, 2023)
Abstrak— Salah satu sumber energi terbarukan yang paling banyak digunakan di Indonesia saat ini adalah tenaga surya. Pembangkit listrik tenaga surya sudah mulai menggeser eksistensi dari sumber energi konvensional seperti batubara dan minyak bumi. Namun pada sistem perubahan energi surya menjadi energi listrik terdapat beberapa permasalahan, salah satunya adalah tegangan dan arus yang didapatkan dari sistem photovoltaic pada panel surya yang nonlinear. Sehingga daya keluaran menjadi tidak maksimal. Perubahan radiasi sinar matahari dan suhu permukaan panel surya menjadi faktor utama terjadinya hal tersebut. Oleh karena itu, untuk meningkatkan efisiensi daya keluaran panel surya dibutuhkan Maximum Power Point Tracking. Penelitian ini terfokus pada perancangan sistem solar charge controller berbasis Maximum Power Point Tracking dengan algoritma Particle Swarm Optimization yang berfungsi untuk mengatur nilai Pulse With Modulation yang akan disalurkan ke DC-DC buck boost converter dengan tujuan untuk mengoptimalkan daya keluaran panel surya agar mendekati nilai input panel surya. Dari hasil penelitian, algoritma Particle Swarm Optimization mampu mengoptimasi daya output panel surya sebesar 176,88 W. Selain itu, perancangan dan pembuatan DC-DC buck boost converter dapat melakukan pengisian pada baterai 12V, 24V, dan 48V serta menghasilkan efisiensi sebesar 50% sampai 65%.