Estimasi State Of Charge Pada Baterai Vrla (Valve-Regulated Lead Acid) Dengan Metode Polynomial Regression

Abstract

Energi listrik merupakan salah satu bentuk energi yang berperan penting dalam kemajuan peradaban manusia. Selama ini persediaan energi listrik umumnya dipasok dari sumber-sumber energi fosil. Namun demikian, dengan terjadinya krisis energi listrik banyak pihak yang mencari alternatif baru dalam penyediaan sumber energi terutama berasal dari sumber energi terbarukan. Untuk mendukung penyedia energi tersebut, penyimpanan energi menjadi sangat penting untuk menyediakan pasokan yang handal dan kontinyu dalam waktu yang relatif lama, salah satunya adalah baterai. Jenis baterai yang digunakan pada kehidupan sehari-hari bermacam-macam, seperti baterai Lead Acid, lithium ion, nikel cadmium, nikel metal hydride dan lain-lain. Jenis baterai sangat berpengaruh pada kapasitas energinya karena perbedaan karakteristik yang dimiliki oleh baterai. Baterai mempunyai kapasitas yang terbatas sehingga harus dilakukan pengisian ulang agar bisa berfungsi dengan baik. Oleh karena itu diperlukan peramalan kapasitas baterai agar diketahui kapan waktunya untuk mengisi ulang baterai atau bahkan menggantinya. Operasi baterai yang efisien berkorelasi langsung dengan keakuratan estimasi State of Charge (SOC). State of Charge (SOC) didefinisikan sebagai presentase sisa kapasitas baterai yang tersisa. Banyak penelitian yang bekerja terus menerus untuk meningkatkan masa hidup dengan perkiraan kapasitas baterai yang akurat. Adapun tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengestimasi state of charge pada baterai VRLA serta mengetahui perbandingan hasil estimasi SOC pengukuran dengan perhitungan pada baterai VRLA. Untuk software mencari polynomial regreesion yaitu menggunakan software matlab dengan input nilai tegangan dan perhitungan SOC. Dari penelitian yang telah dilakukan pada baterai VRLA berkapasitas 3 Ah, 5 Ah dan 7 Ah dapat diketahui bahwa nilai estimasi SOC pada baterai VRLA didapatkan dari hasil pengukuran dan perhitungan, sehingga diperoleh nilai SOC terhadap waktu. Pada baterai 3 Ah dengan kondisi SOC baterai sebesar 80% dapat bertahan 5.2 jam, dengan kapasitas yang tertera pada name plate sebesar 3 Ah dan kapasitas riil baterai sebesar 2,05 sehingga kapasitas baterai mengalami penurunan sekitar 31,97%. Pada baterai 5 Ah dengan kondisi SOC baterai sebesar 80% dapat bertahan 6.45 jam, dengan kapasitas yang tertera pada name plate sebesar 5 Ah dan kapasitas riil baterai sebesar 4,21 Ah sehingga kapasitas baterai mengalami penurunan sekitar 15,8%. Dan pada baterai 7 Ah dengan kondisi SOC baterai sebesar 80% dapat bertahan 7.2 jam, dengan kapasitas yang tertera pada name plate sebesar 7 Ah dan kapasitas riil baterai sebesar 6,55 Ah sehingga kapasitas baterai mengalami penurunan sekitar 6,43%. Dari penelitian juga diketahui bahwa performa dari fungsi polynomial regression jika dilakukan secara terpisah memiliki hasil yang lebih baik dibandingkan dengan cara digabungkan, karena batas tegangan maksimum pada setiap baterai yang berberda sehingga hasil SOC juga berbeda. Ketika penggabungan ketiga baterai diperoleh polynomial regression dengan nilai error persen sebesar 12,02%, sedangkan polynomial regression kapasitas baterai 3 Ah, 5 Ah dan 7 Ah masing-masing memiliki nilai error persen sebesar 1,38%, 1,60% dan 1,06%.