Optimasi daya panel surya dengan sistem Maximum Power Point Tracking berbasis Model Predictive Control

Septian, Adhitya Fahreza (2026) Optimasi daya panel surya dengan sistem Maximum Power Point Tracking berbasis Model Predictive Control. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

	Text (COVER) 1_cover.pdf Download (125kB)
	Text (ABSTRAK) 2_abstrak.pdf Download (181kB)
	Text (SK BEBAS PLAGIARISM) 3_skbebasplagiarism.pdf Download (429kB)
	Text (DAFTAR ISI) 4_daftarisi.pdf Download (242kB)
	Text (BAB I) 5_bab1.pdf Download (408kB)
	Text (BAB II) 6_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text (BAB III) 7_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (379kB)
	Text (BAB IV) 8_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text (BAB V) 9_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)
	Text (BAB VI) 10_bab6.pdf Restricted to Registered users only Download (174kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 11_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (185kB)
	Text (LAMPIRAN) 12_lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (598kB)

Abstract

Panel surya memiliki karakteristik keluaran yang berubah-ubah akibat pengaruh kondisi lingkungan, terutama perubahan intensitas iradiasi matahari dan suhu, sehingga titik daya maksimum (Maximum Power Point/MPP) tidak selalu berada pada kondisi optimal. Permasalahan tersebut menyebabkan daya yang dapat diekstraksi dari panel surya menjadi tidak maksimal. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem Maximum Power Point Tracking (MPPT) berbasis Model Predictive Control (MPC) pada sistem panel surya menggunakan asynchronous buck converter serta menganalisis kinerjanya dibandingkan metode Perturb and Observe (P&O). Sistem dirancang menggunakan panel surya monocrystalline 100 Wp, mikrokontroler ESP32, sensor INA219, dan asynchronous buck converter sebagai konverter DC–DC. Algoritma MPC diterapkan untuk menentukan nilai duty cycle secara prediktif berdasarkan model sistem buck converter sehingga titik operasi panel dapat dipertahankan mendekati titik daya maksimum (Maximum Power Point/MPP). Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berhasil diimplementasikan secara real-time dan mampu menjalankan fungsi MPPT. Pada kondisi tunak, algoritma MPC menghasilkan steady-state ripple sebesar 7,147%, lebih rendah dibandingkan P&O sebesar 8,704%. Selain itu, pada pengujian perubahan iradiasi, MPC mampu meningkatkan daya rata-rata sebesar 9,81% serta meningkatkan energi yang dipanen sebesar 9,97% dibandingkan metode P&O. Berdasarkan hasil tersebut, algoritma MPC menunjukkan performa yang lebih baik dalam mempertahankan titik operasi panel surya dan meningkatkan optimasi daya pada berbagai kondisi operasi.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Uncontrolled Keywords:	Panel Surya; Maximum Power Point Tracking (MPPT); Model Predictive Control (MPC); Perturb and Observe (P&O); Asynchronous buck converter;
Subjects:	Numerical Analysis Applied mathematics Electricity Technology, Applied Sciences
Divisions:	Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Elektro
Depositing User:	Adhitya Fahreza Septian
Date Deposited:	08 Oct 2026 02:25
Last Modified:	08 Oct 2026 02:25
URI:	https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/143887

Actions (login required)

View Item