PNMPNM

JEECAE (Journal of Electrical, Electronics, Control, and Automotive Engineering)JEECAE (Journal of Electrical, Electronics, Control, and Automotive Engineering)

Peningkatan demand energi listrik dimasa yang akan datang perlu diimbangi dengan penyediaan energi listrik yang cukup. Ketidakseimbangan supply dan demand ini menyebabkan berbagai masalah di sisi konsumen seperti kualitas energi listrik yang rendah, maupun seringnya mengalami pemadaman listrik. Disamping peningkatan supply yang dapat dilakukan oleh energy distributor, pada sisi konsumen juga dapat menerapkan strategi demand side management yakni dengan menerapkan sebuah smart home energy management. Dalam teknologi alat ini masih memerlukan penyempurnaan, salah satunya dalam sisi algoritma pemrograman. Pengembangan algoritma machine learning berbasis fuzzy logic merupakan hal yang digunakan untuk mengatasi kelemahan sistem sebelumnya yakni sistem belum mampu secara cerdas menyesuaikan limitasi energi antara hari libur maupun hari kerja dimana memiliki pola konsumsi energi listrik yang berbeda. Disamping itu pengembangan juga akan dilakukan pada sisi hardware secara menyeluruh untuk memperoleh kinerja yang lebih optimal. Penelitian ini dimulai dengan perancangan sistem hardware yang berkaitan dengan output; integrasi pemrograman yakni menerapkan algoritma fuzzy logic untuk optimalisasi limit energi harian; pengujian, untuk memastikan sistem mampu bekerja dengan baik dengan hasil pengukuran yang akurat dan presisi; analisa data untuk melihat performa alat dan melakukan sejumlah penyempurnaan; hasil yakni sebuah prototipe alat yang memiliki kemampuan untuk mengendalikan konsumsi energi listrik rumah tangga skala lab, yang mampu bekerja dengan smart, yakni menerapkan prinsip machine learning dengan implementasi algoritma fuzzy logic. Pada akhirnya, alat ini diharapkan mampu mengoptimalisasi konsumsi energi listrik dengan meningkatkan efisiensi, tanpa mengabaikan kenyamanan pengguna.

Berdasarkan pengujian dan analisis data maka dapat ditarik kesimpulan antara lain.Penerapan algoritma ini memberikan solusi limit penggunaan energi di akhir pekan yang lebih longgar, dengan menerapkan membership hari berdasarkan level preferensi penggunaan energi listrik.Akan tetapi dari grafik yang diperoleh belum menunjukkan trend yang smooth untuk memastikan bahwa terdapat gradasi konsumsi energi listrik yang lebih natural.Hal ini akan diteliti lebih lanjut sehingga dapat ditanamkan pada system.Sulit melakukan simulasi untuk membership yang lebih dari 3.Simulasi Matlab dengan tools yang tersedia baru dapat menggunakan 3 membership fuzzy untuk disimulasikan.Hal ini mengakibatkan grafik yang tidak terlalu smooth.Untuk mengatasi hal tersebut akan dilakukan simulasi menggunakan perangkat konvensional misalnya menggunakan Ms Excel.

Untuk pengembangan teknologi smart energy management skala rumah tangga, perlu dipertimbangkan implementasi logika fuzzy untuk membuat kategorisasi hari sehingga dapat menerapkan strategi yang berbeda-beda, disesuaikan dengan pola konsumsi energi listrik pada pengguna. Selain itu, pengembangan juga dapat dilakukan pada sisi hardware secara menyeluruh untuk memperoleh kinerja yang lebih optimal. Penelitian selanjutnya dapat fokus pada penyempurnaan algoritma fuzzy logic agar dapat memberikan gradasi konsumsi energi listrik yang lebih natural, sehingga dapat meningkatkan kenyamanan pengguna tanpa mengganggu aktivitas mereka. Selain itu, penelitian juga dapat dilakukan untuk menerapkan algoritma fuzzy pada sistem pengaturan penyimpanan energi (Battery Management System) untuk meningkatkan efisiensi penggunaan energi listrik.

Read online
File size318.59 KB
Pages4
DMCAReport

Related /

ads-block-test