Manajemen Hybrid Photovoltaic System Dengan Memanfaatkan Peramalan Beban dan Penyinaran Matahari

Please use this identifier to cite or link to this item: https://repository.unej.ac.id/xmlui/handle/123456789/63273

Title:	Manajemen Hybrid Photovoltaic System Dengan Memanfaatkan Peramalan Beban dan Penyinaran Matahari
Authors:	Andi Setiawan
Keywords:	microgrid load factor neural network SESF
Issue Date:	1-Sep-2015
Publisher:	Fak. Teknik'14
Series/Report no.:	Pemula;193
Abstract:	Telah diteliti pemanfaatan peramalan radiasi matahari dengan Jaringan Saraf Tiruan (JST) untuk meningkatkan kontrol switch pada microgrid Sistem Energi Surya Fotoltaik Hibrida (SESF Hibrida). Algoritma sistem kendali microgrid ini diimplementasikan ke dalam model simulasi dengan menggunakan Matlab Simulink. Hasil pengujian dengan pembanding sistem yang menggunakan kontrol state of charge (SOC) menunjukkan bahwa kontrol dengan menggunakan JST dapat mencegah microgrid menarik daya dari grid pada waktu beban puncak sehingga sistem ini dapat membantu memperbaiki load factor. Selain memperbaiki load factor, sistem ini memberikan keuntungan jika sistem tarif waktu beban puncak diterapkan. Kata Kunci: microgrid, load factor, neural network, SESF
Description:	Info lebih lanjut hub: Lembaga Penelitian Universitas Jember Jl. Kalimantan No.37 Telp. 0331-339385 Fax. 0331-337818 Jember
URI:	http://repository.unej.ac.id/handle/123456789/63273
Appears in Collections:	LRR-Hibah Dosen Muda/Pemula

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
Andi Setiawan_pemula_193.pdf		775.42 kB	Adobe PDF	View/Open

DSpace JSPUI