Sri Dewi Yuliana, Atmajaya (2023) SIMULASI BUCK-BOOST CONVERTER DENGAN KENDALI ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK PENGISIAN BATERAI PADA SISTEM PHOTOVOLTAIC. S1 thesis, Universitas Mataram.
![[img]](http://eprints.unram.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
TA_SRI DEWI YULIANA ATMAJAYA_F1B118052.pdf Restricted to Repository staff only Download (7MB) |
Abstract
Pemanfaatan energi surya di Indonesia memiliki potensi yang sangat besar. Energi surya dikonversi menjadi energi listrik melalui panel surya atau fotovoltaik. Energi listrik yang dihasilkan kemudian disalurkan ke beban dan sebagian disimpan dalam sebuah baterai. Pada penelitian ini pengisian baterai dengan kendali ANN dimodelkan dalam simulink matlab. Masukan dan keluaran PI akan menjadi dataset dari ANN yang berfungsi sebagai data untuk pelatihan dan digunakan algoritma backpropagation untuk melatih ANN. ANN diharapkan unjuk kerjanya sama seperti kendali PI. Hasil penelitian ini yaitu tegangan pengisian baterai saat pengisian yaitu 12.93 V, 13.24 V, 13.34 V, 13.53 V, 13.70 V, 13.82 V, dan 14.01 V, sedangkan respon performansi sistem yang dihasilkan dengan kendali PI dan ANN sama yaitu nilai overshoot sebesar 4.99%, 2.59%, 1.83%, 0.39%, 0%, dan nilai settling time sebesar 7.01 s, 7.16 s, 7.13 s, 7.00 s, 6.81 s, 6.65 s, 6.34 s. Nilai respon performansi menggunakan kendali ANN sama dengan respon performansi yang menggunakan kendali PI. Oleh karena itu, ANN memiliki performa yang sama dengan kendali PI
| Item Type: | Thesis (S1) |
|---|---|
| Keywords (Kata Kunci): | Photovoltaic, Buck-Boost Converter, Proportional Integrative (PI), Artificial Neural Network (ANN), Baterai |
| Subjects: | T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering |
| Divisions: | Fakultas Teknik |
| Depositing User: | Meike Megawati |
| Date Deposited: | 19 Jan 2023 06:42 |
| Last Modified: | 19 Jan 2023 06:42 |
| URI: | http://eprints.unram.ac.id/id/eprint/34600 |
Actions (login required)
 |
View Item |
