Klasifikasi Kegagalan Pada Photovoltaic Farms Menggunakan Multi-Kernel Extreme Learning Machine

Abstract

Panel surya merupakan salah satu dari beberapa sumber daya energi baru terbarukan yang saat ini sangat dibutuhkan untuk peralihan dari sumber energi fosil yang dapat mencemari lingkungan. Agar panel surya dapat terus beroperasi, maka segala jenis kegagalan pada panel surya perlu untuk diidentifikasi dan diklasifikasi secepat mungkin agar panel dapat bertahan lama. Pada Tugas Akhir ini dilakukan perancangan untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan tipe kegagalan pada ladang panel surya berbasis machine learning dengan metode Multi-Kernel Extreme Learning Machine. Perancangan dilakukan dengan mengubah parameter (b/µ/α) dan regularization coefficient (C) untuk rasio data 85:15. Hasil terbaik adalah dengan menggabungkan 3 jenis kernel dengan hasil pengujian sebesar 97%.