Perancangan Sistem Maximum Power Point Tracking Berbasis Algoritma Grey Wolf Optimization pada Panel Surya

Abstract

Penggunaan algoritma P&O sebagai MPPT pada panel surya sudah diterapkan secara meluas. Hanya saja, algoritma P&O memiliki beberapa kekurangan yang menyebabkan banyak daya yang dapat dimanfaatkan terbuang percuma, diantaranya: menghasilkan riak daya yang besar, tidak dapat membedakan puncak lokal dan global serta pelacakan duty cycle selalu berosilasi disekitar titik MPP. Algoritma diimplementasikan pada mikrokontroler Arduino Nano dengan input masukan untuk algoritma adalah besar daya, perubahan daya, dan duty cycle. Kemudian algoritma digunakan untuk mengendalikan langsung duty cycle dari buck converter. Pengujian dilakukan pada tiga studi kasus, yaitu: (1) Pengujian pada kondisi iradiasi tetap, (2) Pengujian pada kondisi iradiasi berubah dan (3) Pengujian pada kondisi panel surya mengalami partial shading. Dari ketiga studi kasus tersebut diperoleh bahwa dengan menerapkan MPPT yang menggunakan algoritma Grey Wolf Optimization menghasilkan efisiensi pelacakan tegangan sebesar 88.64%-98.01% pada iradiasi 330 W/m2 -1000 W/m2 . Dari hasil pengujian sebanyak sepuluh kali untuk masing masing tingkat iradiasi dapat dikatakan algoritma Grey Wolf Optimization 84% lebih akurat dari metode P&O. Kemudian pada pengujian kedua algoritma dapat beradaptasi dengan perubahan iradiasi yang berlangsung dan berhasil melakukan konvergensi nilai duty cycle yang mendekati nilai optimalnya. Pada pengujian ketiga dilakukan simulasi kondisi panel surya mengalami partial shading, dari tiga macam pola shading yang diuji metode Grey Wolf Optimization berhasil melacak daya maksimum global panel surya, sedangkan algoritma P&O terjebak di puncak lokal pada partial shading pola ketiga.