OPTIMASI PENANGKAPAN UV PADA SOLAR TRACKING SINGLE AXIS MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK

Muhammad . Fathoni, Subuh Isnur Haryudo, Achmad Imam Agung, Unit Three Kartini

Abstract


Abstrak

Modul fotovoltaik merupakan alat yang digunakan untuk mengkonversi energi surya menjadi energi listrik, akan tetapi modul fotovoltaik masih memiliki efisiensi yang rendah dalam hal konversi energi surya menjadi energi listrik. Banyak metode telah dikembangkan untuk meningkatkan efisiensi dari modul fotovoltaik, salah satu metode yang dapat dikembangkan adalah dengan menggunakan sistem solar tracking. Sistem solar tracking mampu untuk menjaga modul fotovoltaik agar tetap tegak lurus terhadap matahari sehingga modul fotovoltaik dapat menyerap lebih banyak sinar UV. Oleh karena itu penggunaan solar tracking sangat penting karena dapat memaksimalkan penangkapan UV pada modul fotovoltaik. Penulisan artikel ini bertujuan untuk memaksimalkan penangkapan UV melalui penggunaan metode Backpropagation Neural Network (BP-NN) sebagai kontrol pada solar tracking single axis. Masukan terhadap sistem ini berupa data intensitas cahaya yang diperoleh dari Light Dependent Resistor (LDR). Data dari sensor LDR diolah menggunakan metode BP-NN yang telah ditanam pada mikrokontroler untuk menggerakkan solar tracker berdasarkan selisih pembacaan sensor yang akan memutuskan arah dan kecepatan pergerakan solar tracker. Keluaran dari solar tracker menggunakan BP-NN dibandingkan dengan keluaran solar tracker tanpa menggunakan BP-NN. Hasil dari penelitian ini terbukti mampu memaksimalkan penangkapan cahaya matahari yang berpengaruh dalam produksi energi listrik. Solar tracker dengan metode BP-NN  menghasikan keluaran 6,79 % lebih banyak dibandingkan dengan modul fotovoltaik statis.

Kata kunci : solar tracking, BP-NN, modul fotovoltaik

Abstract

Photovoltaic modules are devices used to convert solar energy into electrical energy, but photovoltaic modules still have low efficiency in terms of converting solar energy into electrical energy. Many methods have been developed to improve the efficiency of photovoltaic modules, one method that can be developed is to use a solar tracking system. The solar tracking system is able to keep the photovoltaic module so that it is perpendicular to the sun so that the photovoltaic module can absorb more UV light. Therefore the use of solar tracking is very important because it can maximize UV capture in the photovoltaic module. The writing of this article aims to maximize UV capture through the use of the Backpropagation Neural Network (BP-NN) method as a control on single axis solar tracking. Input to this system is in the form of light intensity data obtained from Light Dependent Resistors (LDR). Data from the Light Dependent Resistor sensor is processed using the BP-NN method that has been planted on the microcontroller to drive the solar tracker based on the sensor reading difference which will decide the direction and speed of the solar tracker movement. The output of the solar tracker uses BP-NN compared to the output of the solar tracker without using BP-NN. The results of this study proved to be able to maximize the capture of sunlight which influences the production of electrical energy. Solar tracker with BP-NN method produces 6.79% more output compared to static photovoltaic modules.

Keywords : solar tracking, BP-NN, photovoltaic module


Refbacks

  • There are currently no refbacks.