<![CDATA[Penggunaan energi listrik yang meningkat menimbulkan tantangan terkait keterbatasan sumber daya alam dan dampak lingkungan, mendorong upaya global menuju efisiensi energi. Di gedung bertingkat, kurangnya sistem prediksi daya pada Sub Distribution Panel (SSDP) menghambat efisiensi dan keandalan distribusi energi listrik. Untuk mengatasi masalah ini, dikembangkan teknologi berbasis neural network yang memanfaatkan sensor PM2100 dan mikrokontroler ESP32 untuk memonitor dan memprediksi penggunaan daya listrik. Data ditampilkan dalam aplikasi Android, memungkinkan pemantauan real-time dan perencanaan yang lebih efisien. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan pengelolaan daya, pencegahan kerusakan, dan optimasi penggunaan energi, menjadikan sistem ini model potensial bagi institusi lain dalam meningkatkan efisiensi dan keandalan distribusi energi listrik.]]>
Copyrights © 2024
