RISETILMIAHRISETILMIAH

Impression : Jurnal Teknologi dan InformasiImpression : Jurnal Teknologi dan Informasi

Penelitian ini menganalisis potensi iradiasi matahari, temperatur, dan kecepatan angin sebagai sumber energi untuk sistem hybrid photovoltaic (PV)/wind powered motor board di Perlis, Malaysia. Data dikumpulkan selama periode Agustus hingga Desember 2018 di Centre of Excellence for Renewable Energy (CERE), Universiti Malaysia Perlis. Hasil menunjukkan bahwa iradiasi matahari rata-rata harian adalah 371,97 W/m² dengan temperatur rata-rata 28,06°C, mengindikasikan potensi yang baik untuk pembangkit PV. Namun, kecepatan angin rata-rata hanya 1,05 m/s yang tergolong sangat rendah. Simulasi menggunakan PSpice untuk modul PV 12V 3W menghasilkan error dibawah 10% dibandingkan datasheet. Perancangan optimal sistem menggunakan 17 modul PV, 1 turbin angin, charge controller 6,38A, dan 17 baterai 12V 1,2Ah untuk mensuplai beban motor DC 10W yang beroperasi 24 jam. Prototype sistem berhasil dibuat dengan monitoring berbasis mikrokontroler ATmega8535. Hasil pengujian menunjukkan output tegangan PV berkisar 13,42-19,61V dengan arus 0,05-0,4A pada iradiasi 107,5-893,6 W/m².

Penelitian ini menunjukkan bahwa Perlis memiliki potensi yang baik untuk pembangkitan energi menggunakan sistem PV, namun potensi angin sangat rendah.Perancangan optimal menghasilkan sistem hybrid dengan 17 modul PV, 1 turbin angin, charge controller 6,38A, dan 17 baterai untuk mensuplai beban 10W selama 24 jam.Prototype sistem dengan monitoring mikrokontroler ATmega8535 berhasil diimplementasikan dan diuji, memvalidasi model simulasi.

Penelitian lanjutan perlu dilakukan dengan pengumpulan data minimal satu tahun penuh untuk mencakup variasi musiman dan analisis ekonomi komprehensif untuk evaluasi kelayakan investasi. Selain itu, eksplorasi konfigurasi hybrid dengan sumber energi terbarukan lain yang lebih sesuai dengan kondisi lokal, seperti biomassa atau energi air mikro, dapat meningkatkan keandalan sistem. Terakhir, pengembangan strategi kontrol Maximum Power Point Tracking (MPPT) yang adaptif dan cerdas, memanfaatkan algoritma optimasi modern seperti Artificial Neural Network atau algoritma swarm intelligence, dapat secara signifikan meningkatkan efisiensi sistem hybrid PV/wind, terutama pada kondisi iradiasi yang berubah-ubah dan kecepatan angin yang rendah. Penelitian ini akan memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang potensi energi terbarukan di Perlis dan berkontribusi pada pengembangan sistem energi yang berkelanjutan dan terjangkau bagi masyarakat setempat.

Read online
File size690.66 KB
Pages10
DMCAReport

Related /

ads-block-test