How to cite: Maulana, E., Away, Y., & Sara, I. D. (2024). Manajemen Pengisian Baterai Li-Ion dengan Algoritma Sorting pada Pembangkit Photovoltaic (PV). Syntax Literate . (9)4. http://dx.doi.org/10.36418/syntax-literate.v9i4 E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 9, No. 4, April 2024

## MANAJEMEN  PENGISIAN  BATERAI  LI-ION  DENGAN  ALGORITMA  SORTING PADA PEMBANGKIT PHOTOVOLTAIC (PV)
Edi Maulana 1 , Yuwaldi Away 2 , Ira Devi Sara 3 Universitas Syiah Kuala, Aceh, Banda Aceh, Indonesia 1,2,3 Email: edi.maulana@yahoo.com 1 , yuwaldi@usk.ac.id 2 , ira.sara@usk.ac.id 3

## Abstrak
Pembangkit tenaga surya terdiri dari komponen solar panel , sistem control , sistem penyimpanan, dan inverter . Tenaga matahari disimpan dalam baterai dan disalurkan ke inverter untuk digunakan oleh beban. Salah satu jenis kimia baterai yang sering digunakan yaitu lithium-ion yang memiliki kapasitas besar namun membutuhkan ruang yang kecil. Baterai lithium sangat berpengaruh dengan suhu, over charge , deep charge , dan over discharge yang menyebabkan umur pemakaian baterai menjadi  pendek  sehingga  harus  diganti  ketika  mencapai  batas  tertentu.  Dibutuhkan  sistem manajemen    pengisian  daya  baterai  untuk  memperpanjang  umur  baterai.  Penelitian  ini mengimplementasikan  algoritma  berbasis sorting pada control pengisian  baterai  dengan mempertimbangkan suhu, state of charge , dan state of health disertai dengan proteksi over charge , deep charging dan over discharge . Algoritma dikembangkan untuk dapat membaca ketersediaan sinar matahari dan kebutuhan beban sampai waktu diperlukan. Penelitian dilakukan secara simulasi sehingga dapat menjalankan berbagai skenario fluktuasi sinar matahari dan fluktuasi beban. Dengan implementasi  algoritma  ini  diharapkan  dapat  memanajemen  pengisian  baterai  secara  efektif  dan efisien serta memperpanjang umur baterai. Hasil pengujian dengan skenario irradiance besar dan beban  besar  menunjukkan  nilai battery  cycle sebesar  80 cycle (dengan  waktu  simulasi  10  hari), skenario  pengujian irradiance besar  dan  beban  kecil  menunjukkan  nilai  40 cycle ,  skenario irradiance kecil  beban  besar  menunjukkan  nilai cycle sebesar  20 cycle ,  dan  skenario  pengujian irradiance kecil dan beban kecil pada nilai 15 cycle . Semua baterai memiliki SOC dan cycle yang berbeda. Hasil manajemen menunjukkan bahwa cycle baterai dapat dikurangi secara keseluruhan dengan melakukan prosessorting untuk charging/discharging di setiap cell baterai . Kata Kunci : Standalone PV, solar panel, inverter, state of charge, over charge, over discharge, deep charging, algoritma sorting.

## Abstract
The solar power plant consists of solar panel components, control systems, storage systems, and inverters. Solar power is stored in batteries and supplied to the inverter for use by the load. One type of battery chemistry that is often used is lithium-ion which has a large capacity but requires little space. Lithium batteries are very influential with temperature, over charge, deep charge, and over discharge which cause the battery life to be short, so it must be replaced when it reaches a certain  limit.  It  takes  a  battery  charge  management  system  to  extend  battery  life.  This  study implements a sorting algorithm based on battery charging control by considering temperature, state of charge, and state of health along with protection over charge, deep charging and over discharge. The algorithm was developed to be able to read the availability of sunlight and load requirements until  the  time  needed.  The  research  was  conducted  in  a  simulation  so  that  it  could  run  various scenarios of fluctuating sunlight and load fluctuation. With the implementation of this algorithm, it is hoped that it can manage battery charging effectively and efficiently and extend battery life. The test results with large irradiance scenarios and large loads show a battery cycle value of 80 cycles (with a simulation time of 10 days), large irradiance test scenarios and small loads show a value of 40 cycles, small irradiance scenarios with large loads show a cycle value of 20 cycles, and scenarios small irradiance test and small load at a value of 15 cycles. All batteries have a different SOC and cycle. The optimization results show that the overall battery cycle can be reduced by managing the charging / discharging process in each battery cell.
Keywords : Standalone PV, solar panels, inverters, state of charge, over charge, over discharge, deep charging, sorting algorithm.

## Pendahuluan
Mengingat berkurangnya energi dari fosil dan perlindungan lingkungan, energi terbarukan seperti  angin  dan  matahari  ( solar )  sudah  digunakan  semenjak  beberapa  decade  (Ghaniyyu  & Husnita,  2021).  Energi  matahari  ( solar )  mempunyai  keunggulan  yaitu  tersedia  bebas,  tanpa polusi, rendah pemeliharaan, tersedia disemua belahan dunia, dan tidak bising dikarenakan tidak mempunyai komponen bergerak (Muslim et al., 2020; Silitonga & Ibrahim, 2020). Terdapat dua jenis  sistem  pembangkit  tenaga  matahari  ( photovoltaic /PV)  yaitu  :  sistem  PV standalone dan sistem  PV  terhubung grid .  Perubahan  sinar  matahari  mengakibatkan  kebutuhan  penyimpanan daya  pada  baterai bank (Chan  &  Gu,  2010;  Chen  et  al.,  2012;  Gholizadeh  &  Salmasi,  2013). Terdapat banyak jenis kimia baterai yang digunakan salah satunya berbasis Lithium-ion (Li-ion) yang  mempunyai  katakteristik charging tersendiri.  Penyimpanan  daya  pada  baterai mengakibatkan  naiknya  suhu  cell  baterai  yang  berakibat  pada  pendeknya  umur  pemakaian (Bartlett et al., 2015; Eom et al., 2017), selain itu masalah seperti over charge , over discharge , deep  discharge ,    dan cycle  count menjadi  pertimbangan  penting  dalam  pengembangan  sistem manajemen baterai (C. Zou et al., 2015).
Terdapat beberapa metode yang telah digunakan untuk melakukan manajemen pengisian baterai salah satunya cell qualization (Amanor-Boadu et al., 2017; Y. Zou et al., 2015) dimana sistem  ini  digunakan  jika  baterai pack mempunyai  bahan  kimiawi  berbeda  dan  melakukan monitoring setiap baterai ketika dalam keadaan charge dan discharge (Azis, 2022). Kelemahan sistem  ini  adalah  tidak  adanya  pemilihan  baterai  mana  yang  akan charge ataupun discharge selanjutnya  mengingat  fluktuasi  dari  sinar  matahari  dan  fluktuasi  pemakaian  beban.  Memilih baterai mana yang akan charge dan discharge seiring perubahan sinar matahari dan beban dengan mempertimbangkan suhu, state of charge (SOC ), state of health (SOC), dan cycle count menjadi dasar penelitian ini (Abbas et al., 2023; Kumar et al., 2017).
Penelitian  ini  mengimplementasikan  algoritma sorting pada controller manajemen pengisian  baterai  dengan  mempertimbangkan  fluktuasi  sinar  matahari  dan  beban,  serta pertimbangan  suhu,  SOC  dan  charge cycle untuk  mengurutkan  kelompok  baterai  yang  akan charge dan  kelompok  baterai  yang  akan discharge .  Baterai  yang  memiliki charge  cycle yang paling kecil akan digunakan lebih jarang dan sebaliknya.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sistem  manajemen  baterai  pada pembangkit PV standalone dengan menerapkan algortima sorting pada pengisian setiap baterai. Adapun tujuan yang ingin dicapai pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1) Mengembangkan sistem manajemen charging dan discharging baterai yang adaptif terhadap ketersediaan sumber daya matahari, kebutuhan beban, dan state of charge (SOC) pada setiap baterai  sehingga  dapat  memperpanjang  umur  baterai  dengan  mengurangi state  of  charge baterai secara keseluruhan dengan menerapkan algoritma sorting SOC pada masing-masing baterai ketika proses charge dan discharge
2) Menganalisa respon baterai dengan mengimplementasikan algoritma sorting terhadap state of charge pada setiap baterai dengan menganalisa nilai SOC pada semua baterai sehingga dapat ditentukan efektifitas kinerja algoritma terhadap manajemen baterai yang dijalankan dengan berbagai skenario itensitas matahari dan itensitas beban secara bervariasi.

## Metode Penelitian
Teknik Penelitian Dan Metode Manajemen Pengisian Baterai
Penelitian  ini  menggunakan  metode  simulasi  dari  pemodelan  sistem  pembangkit photovoltaic (PV) yang meliputi pemodelan panel PV, dc-dc converter , battery bank , inverter , dan beban (Husnayain & Luthfy, 2020). Algoritma dikembangkan dengan bahasa matlab. Data itensitas matahasi dan skenario pemakaian beban dihasilkan secara prosedural .
Sistem  manajemen  dimulai  dengan  membaca  arus  (I)  dan  tegangan  (V)  pada  setiap elektrode baterai untuk menentukan state of charge (SOC) dan state of health (SOH). Jika SOC
dari  baterai  dibawah  100  %  (belum  penuh)  maka  sistem  membaca  itensitas  matahari  untuk menentukan  apakah  itensitas  chaya  cukup  untuk  melakukan charging terhadap  baterai,  jika itensitas tidak cukup maka baterai masuk dalam mode standby . Jika itensitas cahaya matahari cukup maka sistem melakukan sorting charging berdasarkan SOC baterai.
Bahan Penelitian Alat Penelitian Penelitian  ini  menggunakan persoal computer (PC)  untuk  perancangan  model, pengembangan algoritma, dan menjalankan simulasi matlab/simulink dengan spesifikasi prosesor Intel  Core  i5  ( quad  core ), random  access  memory (RAM)  16  GB. Software matlab/simulink 2020a  64  bit  digunakan  untuk  perancangan  model,membangun  algoritma  dan  menjalankan simulasi.
Prosedur Pengujian
Prosedur  pengujian  dilakukan  dengan  mengimplementasikan  algoritma sorting untuk charging manajemen  menggunakan software matlab/simulink.  Data  itensitas  ( irradiance ) matahari  dihasilkan  secara  prosedural  disertai  data  skenario  fluktuasi  beban.  Setiap  subsistem model simulasi ditampilkan dalam grafik. Hasil total berupa SOC pada masing-masing baterai disimpan  dalam file disertai  dengan  lama  penggunaan  baterai  berdasarkan  waktu  simulasi. Penelitian ini menjalankan simulasi pemakaian baterai selama 10 hari dalam lingkungan simulasi untuk melihat hasil kinerja sistem manajemen pengisian baterai.

## Hasil dan Pembahasan
Perancangan Model dan Analisa Charging/Discharging Baterai Lithium-Ion Perancangan  model  baterai  Lithium-Ion  menggunakan  Matlab/Simulink  dilakukan. Perancangan model baterai menggunakan blok function battery dengan spesifikasi rating 3,6 Volt, 2.0  Ah.  Model  baterai  yang  digunakan  juga  diatur  dalam  mode  “ Simulate  Temperature ”  dan “ Simulate Ageing Effect ” seperti yang diperlihatkan pada Gambar 4.2 untuk mendapatkan variasi variable dari model baterai ketika terjadi variasi suhu dan proses penuaan baterai secara simulasi. Perancangan blok baterai terdiri dari switch untuk memulai dan menghentikan proses charging , switch untuk  memulai  dan  menghentikan  proses discharging ,  pengukuran  tegangan  sirkuit tertutup (closed  circuit  voltage  measurement) ,  pengukuran  arus  ( current  measurement ),  dan terminal  untuk  menghubungkan  blok  sistem  baterai  dengan  blok  sistem  lain  seperti  yang diperlihatkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Perancangan Blok Model Baterai Lithium-Ion
Pemodelan baterai yang dirancang terdiri dari cell baterai sebagai model utama baterai, 2 (dua) ideal switch yang berfungsi untuk menghubung dan memutus arus ketika mode charging , 2  (dua) ideal  switch yang  berfungsi  untuk  menghubungkan  dan  memutus  arus  ketika  mode discharging , current sensor , voltage sensor , dan power input/output . Ketika gate Charge Enable
aktif, maka kedua ideal swith akan menghubungkan cell baterai dengan power input , dan ketika gate Battery Enable aktif, maka kedua ideal swith lainnya akan mengubungkan baterai dengan power output .

## Gambar 2. Parameter model baterai Lithium-Ion
Parameter  cell  bateri  yang  digunakan  terdiri  dari  opsi  untuk  mensimulasikan  pengaruh suhu, simulasi penuaan (aging) baterai, preset baterai 12.8 Volt, 40Ah, tegangan nominal 12,6 Volt, dan kapasitas 40 Ah, nilai awal SOC 0%, dan waktu respon baterai selama 30 detik. Input dan output sistem blok baterai terdiri dari Ambient temperature untuk membaca suhu ambient baterai, Charge Enable untuk mengaktifkan/non-aktifkan proses charging baterai, Baterry enable untuk mengaktifkan/non-aktifkan pemakaian ( discharge ) baterai, Input positif dan input negative untuk jalur masukknya arus ke baterai, Battery temperature untuk mendapatkan suhu cell baterai, Battery  voltage untuk  mendapatkan  tegangan clossed  circuit baterai, Battery  current untuk mendapatkan arus yang keluar dari baterai, Baterry SOC ( state of charge ) untuk mendapatkan nilai persentase charging baterai, charge cycle untuk mendapatkan nilai kesehatan baterai yang menjadi parameter penuaan baterai.S imulasi model baterai untuk melihat performa bateri ketika proses charge dan discharge dengan  sekenario  dilakukan.  Blok  fungsi cell baterai  dirangkai dengan sumber arus yang berfungi sebagai sumber daya ketika proses charging , dan dirangkai dengan Load (beban) pasif yang berfungsi sebagai beban untuk proses discharging .
Gambar 3. Perancangan simulasi charging/ discharging satu cell baterai Lithium-Ion
Gambar 4. State machine charging dan discharging controller baterai Lithium-Ion
Gambar  3  memperlihatkan  hasil  perancangan  simulasi  untuk  proses charging dan
discharging pada satu cell baterai. Rangkaian simulasi juga terdiri dari charge controller seperti yang diperlihatkan pada Gambar 4 yang berfungsi untuk memutus dan menghubungan sumber arus serta beban. Charge controller diatur untuk melakukan prose s charge dan discharge dengan berbagai skenario seperti yang disebutkan dalam butir berikut.
1. Skenario arus charge besar dan arus discharge besar
2. Skenario arus charge besar dan arus discharge kecil
3. Skenario arus charge kecil dan arus discharge besar 4. Skenario arus charge kecil dan arus discharge besar
Skenario arus charge besar dan arus discharge besar Pengujian  dengan  skenario  arus charge besar  dan  arus discharge besar  dilakukan. Pengujian ini bertujuan untuk melihat respon cell baterai ketika diatur untuk charge (pengisian) dan discharge (pengosongan) dengan arus charge dan arus discharge besar. Arus yang digunakan untuk proses pengisian dilakukan pada arus 5 Ampere, dan arus yang digunakan oleh beban ketika pengosongan  baterai  terjadi  pada  8,3  Ampere.  Hal  ini  bertujuan  untuk  melihat  respon  baterai ketika cell baterai yang sering digunakan karena pengisian dan pemakaian pada nilai yang besar sehingga terjadi peningkatan pada nilai SOC baterai. Pada grafik pengujian dapat dilihat bahwa performa baterai turun ketika sudah melewati charge cycle diatas 100 cycle. Total cycle yang didapat ketika simulasi dijalankan selama 10 hari (waktu simulasi) menunjukkan nilai 297 cycle . Suhu maksimum yang didapat pada nilai 28 °Celcius. Semakin besar nilai cycle maka semakin besar  frekuensi  pengisian  dan  pengosongan  baterai  yang  menandakan  bahwa  umur  baterai menjadi pendek ketika digunakan pada arus pengisian dan arus pengosongan yang besar.

## Gambar 5. Grafik pengujian skenario arus charge besar dan arus discharge besar

## Skenario arus charge besar dan arus discharge kecil
Pengujian  dengan  skenario  arus charge besar  dan  arus discharge kecil  dilakukan. Pengujian ini bertujuan untuk melihat respon cell baterai ketika diatur untuk charge (pengisian) dan discharge (pengosongan)  dengan  arus charge besar  dan  arus discharge kecil.  Arus  yang digunakan untuk proses pengisian dilakukan pada arus 5 Ampere, dan arus yang digunakan oleh beban  ketika  pengosongan  baterai  terjadi  pada  6,2  Ampere.  Total cycle yang  didapat  ketika simulasi dijalankan selama 10 hari (waktu simulasi) menunjukkan nilai 18 cycle .

## Skenario arus charge kecil dan arus discharge besar
Pengujian  dengan  skenario  arus  charge  besar  dan  arus  discharge  besar  dilakukan. Pengujian ini bertujuan untuk melihat respon cell baterai ketika diatur untuk charge (pengisian) dan discharge (pengosongan) dengan arus charge dan arus discharge besar. Arus yang digunakan untuk proses pengisian dilakukan pada arus 3 Ampere, dan arus yang digunakan oleh beban ketika
pengosongan  baterai  terjadi  pada  8,3  Ampere.  Hal  ini  bertujuan  untuk  melihat  respon  baterai ketika cell baterai yang sering digunakan karena pemakaian pada nilai yang besar sehingga terjadi peningkatan  pada  nilai  SOC  baterai  secara  cepat.  Pada  grafik  pengujian  dapat  dilihat  bahwa performa baterai turun bahkan mengalami break down ketika sudah melewati charge cycle diatas 300 cycle bahkan sebelum 10 hari (waktu simulasi). Baterai yang sudah melewati 300 cycle tidak dapat digunakan untuk pengisian atau pengosongan seperti yang diperlihatkan pada Gambar 4.7.
Gambar 6. Grafik pengujian skenario arus charge besar dan arus discharge kecil
Gambar 7. Grafik pengujian skenario arus charge kecil dan arus discharge besar
Skenario pengujian arus charge kecil dan arus discharge kecil Pengujian  dengan  skenario  arus charge kecil  dan  arus discharge kecil  dilakukan. Pengujian ini bertujuan untuk melihat respon cell baterai ketika diatur untuk charge (pengisian) kecil  dan discharge (pengosongan)  juga  kecil.  Arus  yang  digunakan  untuk  proses  pengisian dilakukan pada arus 3 Ampere, dan arus yang digunakan oleh beban ketika pengosongan baterai terjadi pada 4.2 Ampere. Hal ini menunjukkan respon baterai ketika cell baterai yang tidak terlalu sering digunakan sehingga nilai battery cycle tidak terlalu besar (hanya 10 cycle ) selama simulasi 10 hari (waktu simulasi) seperti yang diperlihatkan pada Gambar 8.
Perancangan Model Simulasi Blok Fungsi Solar Panel
Perancangan  model  simulasi  blok  fungsi  solar  panel  sebagai  sumber  daya  dilakukan. Perancangan blok fungsi ini bertujuan untuk mengubah data Irradiance yang merupakan nilai kecerahan matahari (dalam satuan W/m 2 ) menjadi nilai arus yang digunakan pada blok fungsi sumber arus. Pada penelitian ini, solah panel sebagai sumber daya listrik dianalogikan sebagai sumber arus dengan nilai minimum 0 Ampere hingga 100 Ampere dengan maping nilai Irradiance dari 0 W/m 2 hingga 1000 W/m 2 . Perancangan model simulasi dengan versi ringkas (simplified
version)  ini  bertujuan  untuk  memudahkan  kalkulasi  matlab  ketika  simulasi  dijalankan.  Hasil perancangan model simulasi blok fungsi solar panel dapat dilihat pada Gambar 9.

## Gambar 9. Perancangan model sumber PV
Gambar 10. Grafik pengujian skenario arus charge kecil dan arus discharge kecil
Perancangan Model Simulasi Bank Baterai dan Charge Controller Percancangan bank baterai dan charge controller dilakukan. Percangan dilakukan dengan menghubungkan 16 cell baterai sehingga menjadi bank baterai. Pemilihan 16 cell baterai dipilih sebagai  batas  minimun  untuk  dijadikan  baterai  bank  hanya  untuk  keperluan  analisa  pada penelitian, setelah penelitian dilakukan, maka jumlah cell baterai dan jumlah bank baterai dapat ditingkatkan sesuai dengan kebutuhan beban dan ketersedian sumber dari solar panel. Model blok fungsi bank baterai terdiri dari input parameter Bat_XX_In (XX merupakan penomoran baterai) yang  terdiri  dari  3  signal  yaitu  : Ambient  Temperature , Charge  Enable ,  dan Battery  Enable . Kemudian  setiap cell baterai  dihubungkan  dengan output parameter  yang  terdiri  dari  5  signal yaitu: Battery Temperature , Battery Voltage , dan Battery Current seperti yang diperlihatkan pada Gambar 10.
Gambar 11. Perancangan model simulasi bank baterai
Gambar 12. Perancangan model blok fungsi charge controller Perancangan selanjutnya adalah model blok fungsi charge controller untuk bank baterai. Charge controller merupakan blok fungsi yang terdiri kode matlab sebagai algoritma controller . Output  charge controller terdiri  dari  Bat_En  ( Battery  enable )  yang  merupakan  sinyal  untuk mengaktifkan baterai (mode discharging ), Crg_En ( Charge enable ) yang merupakan sinyal untuk mengktifkan mode charging pada cell baterai. Sinyal Bat_En dan Crg_En merupakan nilai dalam bentuk array dimana  setiap  item  dari array merupakan  sinyal  untuk  setiap cell baterai.  Input charge controller terdiri dari terminal seperti yang diurai pada Tabel 1.
Tabel 1. Penamaan dan fungsi terminal input charge controller No Nama Terminal Input Fungsi 1 Ir_Solar Irradiance sinar matahari 2 N_Bat Jumlah cell baterai dalam bank baterai 3 V_Bat Tegangan setiap cell baterai 4 I_Bat Arus setial cell baterai 5 T_Bat Suhu setial cell baterai 6 Bat_Soc State of charge setiap cell baterai 7 Bat_Cycle Jumlah siklus pengisian setiap cell baterai 8 V_Load Tegangan beban 9 I_Load Arus beban 10 T_Amb Suhu ruang (statik pada 25 °Celcius)
Implementasi algoritma sorting dilakukan pada model blok fungsi charge controller yang merupakan fungsi yang ditulis menggunakan kode bahasa Matlab. Charge controller berfungsi untuk mengatur mode charge dan discharge setiap cell bateri dengan membaca kebutuhan arus beban  dengan  mempertimbangkan  kekuatan  sinar  matahari.  Jika  pada  saat  tertentu  cahaya matahari  besar  sedangkan  arus  beban  kecil,  maka  sebagain  besar  daya  digunakan  untuk  men- charge setiap cell baterai yang memiliki SOC paling rendah ke paling tinggi dengan algoritma sort . Cell baterai  yang  memiliki  SOC  dan charge  cycle paling  rendah  setelah  dilakukan sort diprioritaskan  untuk dicharge terlebih  dahulu.  Hal  ini  bertujuan  untuk  meminimalisir charge cycle yang ada pada setiap cell baterai sehingga distribusi charge dapat terbagi secara merata. Charge  controller yang  mengatur  setiap cell baterai  kapan  proses charge/discharge terjadi. Pseudocode dari algoritma yang dibangun dapat diperlihatkan pada Gambar 14.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
28
procedure AlgoritmaManajemenBaterai(T,Ipv,Soc,Bc,VLoad,ILoad) IbatDis ← 5 Ampere IbatCrg ← 5 Ampere Nbat ←16 Baterai Cint ← 60 Detik (controller aktif setiap 60 detik) if interval terjadi do BatSocOrderedDesc ← sort (Soc, Decending ) NbatDis ← Iload / IbatDis for i=1 to NbatDis do CrgEn(i) ← BatSocOrderedDesc(i) ← Aktif, selebihnya itu Nonaktif end for BatSocOrderedAsc ← sort (Soc, Acending ) NbatCrg ← Ipv / IbatCrg for i=1 to NbatCrg do BatEn(i) ← BatSocOrderedAsc (i) ← Aktif, selebihnya Nonaktif end for end if for j=1 to Nbat do if Soc(j) <= 10 do BatEn(j) ← Nonaktif end if end for for k=1 to Nbat do if Soc(k) >= 90 do CrgEn(k) ← Nonaktif end if end for
Gambar 14. Pseudocode algoritma manajemen baterai
Algoritma yang dibangun pada penelitian ini bekerja dengan mengurutkan SOC (s tate of charge ) semua baterai sehingga baterai dengan SOC paling tinggi yang akan digunakan. Jumlah baterai yang digunakan untuk pemakaian beban dihitung dari pembulatan nilai arus beban dibagi dengan  jumlah  arus  yang  bisa  digunakan  perbaterai  (dalam  penelitian  ini,  5  Ampere  yang digunakan  per-baterai).  Algoritma  manajemen  juga  mengurutkan  SOC  baterai  dari  nilai  SOC paling rendah sampai paling tinggi yang digunakan pada proses charging baterai. Jumlah baterai yang digunakan ketika charging dihitung dari nilai arus dari solar panel dibagi dengan jumlah arus yang bisa digunakan ketika proses charging (dalam penelitian ini, 5 Ampere digunakan). Manajemen terjadi ketika jumlah arus dari solar panel besar, maka algoritma akan bekerja adaptif untuk  mengaktifkan  berapa  baterai  yang  digunakan  untuk  pengisian.  Manajemen  juga  terjadi ketika  pemakaian  baterai  yaitu  algoritma  bekerja  adaptif  terhadap  pemakaian  beban  sehingga dapat mengatur berapa banyak baterai yang digunakan oleh beban.
Perancangan Model Simulasi Variable Load Perancangan  model  simulasi  untuk variable  load dilakukan.  Peracangan load terdiri Resistor sebagai resistansi beban, dan current source dengan terminal terbalik sebagai penyerap arus. Current source dengan terminal terbalik digunakan supaya arus yang dibutuhkan beban bisa dikendalikan  sesuai  skenario  simulasi.  Rangkaian  simulasi  beban variable juga  dihubungkan dengan  data  beban  yang  di- generate sesuai  kebutuhan  skenario  simulasi.  Resistor  beban dihubungkan  dengan  pengukur  tegangan  ( voltage  measurement )  dan  pengukur  arus  ( current measurement ). Arus maksimum yang bisa digunakan untuk beban ditetapkan 80 Ampere (arus aman ketika kapasitas sumber solar panel sebesar 100 Ampere). Hasil perancangan beban variable dapat dilihat pada Gambar 15.
Gambar 15. Perancangan model simulasi variable load
Perancangan, Pengujian dan Analisa Manajemen Baterai
Perancangan,  pengujian  dan  analisa  algoritma  manajemen  baterai  dilakukan. Implementasi  algoritma sorting diterapkan  pada charge  controller yang  berfungsi  untuk mengatur charge/ discharge  setiap cell baterai.  Algoritma  sorting  beserta  flow  cara  kerja charge/discharge seperti yang diperlihatkan pada Gambar 3.14. Setiap baterai dengan status SOC dan charge cycle yang rendah disusun untuk diproritaskan pengisian ketika itensitas cahaya tinggi dan beban rendah sehingga sebagian besar daya digunakan sebagai pengisi daya bank baterai.
Gambar 16. Perancangan simulasi bank baterai dengan charge controller Pengujian dilakukan dengan beberapa skenario seperti yang sebutkan pada butir dibawah ini :
1. Skenario itensitas cahaya tinggi dan beban tinggi
2. Skenario itensitas cahaya tinggi dan beban rendah
3. Skenario itensitas cahaya rendah dan beban tinggi
4. Skenario itensitas cahaya rendah dan beban rendah
Pengujian  berbagai  skenario  seperti  yang  disebutkan  pada  butir  diatas  bertujuan  untuk melihat respon bank baterai dan charge controller sehingga bisa dilihat optimasi dari algoritma sort dalam mengatur kapan baterai masuk dalam mode charge dan discharge . Simulasi dijalankan menggunakan data kecerahan matahari dimulai dari 0 pada jam 06:00, mencapat puncak pada jam 12:00, dan turun menuju 0 kembali pada jam 18:00, sedangkan untuk data simulasi pemakaian beban dimulai dari 0 dari jam 06:00 hingga jam 18:00, mencapai puncak pada jam 12:00, dan kembali ke 0 pada jam 06:00. Data tersebut di- generate hingga 10 hari (mengikuti jumlah hari simulasi) seperti yang diperlihatkan pada grafik Gambar 17.
Gambar 17. Data Irradiance dan data beban dalam 1 (datu) hari
Pegujian Itensitas Cahaya Tinggi Dan Beban Tinggi (Skenario 1)
Skenario  1  dilakukan  dengan  membuat  data Irradiance tinggi  untuk  mensimulasikan sinar matahari yang tinggi. Data itensitas cahaya matahari diskenariokan dengan data Irradiance dengan itensitas rendah pada pagi hari, mencapai puncak (1000 W/m 2 atau arus maksimum 100 Ampere) pada pertengahan hari, dan kembali rendah pada sore hari. Setelah menjelang matahari yaitu  ketika  pemakaian  beban  dimulai  dengan  pemakaian  beban  tinggi  (arus  maksimum  80 Ampere) maka analisapun dilakukan. Simulasi dengan skenario 1 dilakukan secara terus menerus sehingga didapat nilai charge cycle seperti yang diperlihatkan pada Gambar 18.
Gambar 18. Hasil SOC semua baterai pada pengujian skenario 1
Gambar 18 menunjukkan grafik SOC semua baterai (Bat_SOCs:1 hingga Bat_SOCs:16). Pada awal simulasi dapat dilihat bahwa baterai dalam 0 % dan terus naik hingga 95 % dengan bertambanhnya  arus  dari  solar  panel  akibat  bertambahnya  nilai Irradiance dari  data  simulasi. Ketika melewati jam 18:00, baterai digunakan dalam mode discharging hingga mendekati nilai 20 % yang menandakan bahwa energi baterai telah digunakan sebesar 65%.
Gambar 19.  Grafik SOC semua baterai pada pengujian skenario 1 (grafik hasil zoom ) Manajemen  baterai  terjadi  ketika  ketersedian  arus  dari  sumber  solar  panel  bekerja  secara adaptif yaitu baterai yang di- charge hanya sejumlah baterai yang dihitung berdasarkan algoritma. Gambar 19 menunjukkan bahwa SOC setiap baterai dapat berbeda sesuai dengan urutan SOC yang  dikalkulasikan  oleh  algoritma  sehingga  nilai cycle baterai  juga  tidak  berubah  secara keseluhuhan seperti yang diperlihatkan pada Gambar 4.18. Hasil ini menunjukkan bahawa charge controller berkerja seperti yang diharapkan.
Gambar 20. Grafik nilai cycle semua baterai pada pengujian skenario 1 Hasil pengujian menunjukkan bahwa charging terjadi cepat dan proses discharging juga terjadi secara cepat. Simulasi dijalankan dengan waktu 1 Hari (86400 detik). Dari hasil pengujian menunjukkan battery cycle mencapai 80 cycle dalam waktu 10 hari. Manajemen baterai terjadi ketika setiap baterai di- sorting berdasarkan SOC dari rendah ke tinggi ( ascending ) ketika dalam mode charging . Baterai dengan SOC paling tinggi diprioritaskan cell baterai yang mana yang
akan  digunakan  dengan  jumlah  dihitung  dari  ketersediaan  sumber  arus  dari  solar  panel. Manajemen baterai juga terjadi ketika semua baterai di- sorting berdasarkan SOC dari besar ke kecil ( descending ) ketika dalam mode discharging .
Gambar 21. Status Crg_En, Bat_En, dan Bat_SOC semua baterai ketika mode charging
Gambar 21. Status Crg_En, Bat_En, dan Bat_SOC semua baterai ketika mode discharging
Pada Gambar 20 dapat dilihat bahwa setiap baterai yang akan di- charging setelah proses sorting dilakukan.  Pada  Gambar  20  juga  dapat  dilihat  bahwa  jumlah  baterai  yang  dicharge sejumlah 11 baterai sedangkan 5 baterai lainnya tidak di -charge . Jumlah 11 baterai didapat dari hasil perhitungan arus sebesar 53 Ampere (pada saat simulasi dijeda) sehingga jumlah baterai 11 cell karena hasil pembulatan 53 Ampere dibagi 5 Ampere. Pada Gambar 21 dapat dilihat status Charge Enable (Crg_En), Battery Enable (Bat_En), dan Battery State of charge (Bat_SOC) pada
Baterai 1 Baterai 16 Baterai 1 Baterai 16
setiap  baterai  setelah  proses sorting berdasarkan  SOC  secara descending pada  saat  proses discharging .  Dari  hasil  gambar  dapat  dilihat  bahwa  jumlah cell baterai  yang  diaktifkan  untuk proses discharging yaitu sebanyak 8 cell baterai. Hal ini dikarenakan jumlah arus beban sebesar 36 Ampere sehingga hasil pembulatan 36 dibagi 5 ampere = 7.2 dan dibulatkan menjadi 8. Cell baterai dengan SOC paling besar hingga paling kecil diprioritaskan untuk digunakan saat proses discharging berlangsung.

## Pegujian Itensitas Cahaya Tinggi Dan Beban Rendah (Skenario 2)
Skenario 2 dilakukan dengan membuat data Irradiance matahari menjadi tinggi (1000 W/m 2 ) yang menjadi input pada blok fungsi solar panel dan data pemakaian beban yang rendah (40 Ampere), dengan demikian maka sebagian besar daya yang ditangkap oleh panel surya dari matahari bisa digunakan untuk melakukan charging semua cell baterai secara keseluruhan setelah SOC dan charge cycle disusun dengan algoritma sorting seperti yang diperlihatkan pada Gambar 22.

## Gambar 22. Hasil pengujian skenario 2
Hasil  pengujian  skenario  2  menunjukkan  bahwa  proses charging terjadi  secara  cepat sedangkan proses discharging terjadi secara lambat (dapat dilihat penurunan SOC semua baterai tidak  melebihi  60  %).  Hasil battery  cycle menunjukkan  nilai  40 cycle dengan  waktu  simulasi selama 10 hari dapat dilihat pada Gambar 23.

## Gambar 23. Grafik nilai cycle semua baterai pada pengujian skenario 2 Pegujian Itensitas Cahaya Rendah Dan Beban Tinggi (Skenario 3)
Skenario 3 dilakukan dengan membuat data Irradiance rendah untuk mensimulasikan sinar matahari  yang  rendah  (maksimum  500  W/m 2 ).  Data  itensitas  cahaya  matahari  diskenariokan dengan  data Irradiance dengan  itensitas  rendah  pada  pagi  hari,  mencapai  puncak  pada pertengahan hari, dan kembali rendah pada sore hari. Setelah menjelang matahari yaitu ketika pemakaian  beban  dimulai  dengan  pemakaian  beban  tinggi  (80  Ampere)    maka  analisa  pun dilakukan.  Simulasi  dengan  skenario  3  dilakukan  secara  terus  menerus  sehingga  didapat  nilai charge cycle .

## Gambar 24. Hasil Pengujian Skenario 3
Hasil pengujian skenario 3 seperti yang dapat dlihat pada Gambar 24 menunjukkan bahwa kemampuan  sumber  solar  panel  tidak  mencukupi  untuk  digunakan  oleh  beban  yang  ditandai dengan baterai di- charge hingga rentang 50 % dan habis digunakan bahkan sebelum matahari terbit  karena  pemakaian  beban  tinggi.    Hasil charge  cycle dapat  dilihat  pada  Gambar  25 menunjukkan nilai charge cycle pada nilai 20 cycle .
Gambar 24. Grafik nilai cycle semua baterai pada pengujian skenario 3

## Pegujian Itensitas Cahaya Rendah Dan Beban Rendah (Skenario 4)
Skenario 4 dilakukan dengan membuat data Irradiance rendah untuk mensimulasikan sinar matahari  yang  rendah  (maksimum  500  W/m 2 ).  Data  itensitas  cahaya  matahari  diskenariokan dengan  data Irradiance dengan  itensitas  rendah  pada  pagi  hari,  mencapai  puncak  pada pertengahan hari, dan kembali rendah pada sore hari. Setelah menjelang matahari yaitu ketika pemakaian  beban  dimulai  dengan  pemakaian  beban  rendah  (maksimum  40  Ampere)  maka analisapun  dilakukan.  Simulasi  dengan  skenario  4  dilakukan  secara  terus  menerus  sehingga didapat  nilai charge  cycle seperti  yag  diperlihatkan  pada  Gambar  4.24.  Proses charging dan discharging terjadi secara lambat dikarenakan itensitas cahaya matahari yang rendah dan data beban yang rendah.

## Gambar 25. Hasil Pengujian Skenario 4
Hasil  pengujian  skenario  4  seperti  yang  diperlihatkan  pada  Gambar  26  menunjukkan bahwa pada awal simulasi jumlah energi matahari tidak cukup untuk men- charge baterai namun seiring berjalannya waktu nilai SOC meningkat menuju hingga 100 % dikarenakan energi yang tersimpan  tidak  semua  digunakan  karena  pemakain  beban  rendah.  Hasil  pengujian  juga menunjukkan nilai cycle semua baterai seperti yang diperlihatkan pada Gambar 4.24 pada nilai
15 cycle ,  namun  tidak  semua  nilai cycle sama  untuk  setiap  baterai  yang  menandakan  bahwa manajemen baterai berjalan seperti yang diharapkan.
Gambar 26. Grafik nilai cycle semua baterai pada pengujian skenario 4
Kesimpulan
Hasil  manajemen charging dan discharging baterai  menggunakan  algoritma sorting dengan  menyusun  setial cell baterai  berdasarkan  SOC  ( state  of  charge ),  rendah  ke  tinggi ( charging )  dan  tinggi  ke  rendah  (discharging)  menunjukkan  peningkatan  performa  baterai dikarenakan  setiap  cell  baterai  tidak  diisi  dan  dikosongkan  secara  bersamaan  sehingga meningkatkan performa baterai secara keseluruhan. Hasil penelitian penunjukkan semakin cepat proses charging terjadi maka semakin cepatnya peningkatan nilai charge cycle pada cell baterai sehingga memperpendek umur baterai yang ditandai dengan semakin cepat proses charging dan proses dicharging ketika siklus charging mencapai 100 cycle atau lebih, dengan adanya proses manajemen  proses charge dan discharge pada  setiap cell baterai  menunjukkan  bahwa  proses peningkatan charge  cycle dapat  minimalisir  dengan  menyusun  baterai  berdasarkan  SOC  pada setiap  baterai  sehingga  baterai  yang  sudah  mencapai  SOC  yang  tinggi  tidak  dilakukan  proses charge dengan frekuensi charge yang tinggi. Hasil pengujian dengan skenario irradiance besar dan beban besar menunjukkan nilai battery cycle sebesar 80 cycle (dengan waktu simulasi 10 hari), skenario pengujian irradiance besar dan beban kecil menunjukkan nilai 40 cycle , skenario irradiance kecil beban besar menunjukkan nilai cycle sebesar 20 cycle , dan skenario pengujian irradiance kecil dan beban kecil pada nilai 15 cycle . Semua baterai memiliki SOC dan cycle yang berbeda. Hasil manajemen menunjukkan bahwa cycle baterai dapat dikurangi secara keseluruhan dengan melakukan manajemen proses charging/discharging di setiap cell baterai.

## BIBLIOGRAFI
Abbas,  M.  D.,  Ashari,  R.,  &  Sari,  N.  S.  I.  (2023). Studi  Perencanaan  PLTS  Hybrid  Dengan Penambahan  Sistem  Automatic  Transfer  Switch  Pada  Gedung  Kantor  Bupati  Sidenreng Rappang . Politeknik Negeri ujung Pandang.
Amanor-Boadu,  J.,  Sanchez-Sinencio,  E.,  &  Asmah,  M.  W.  (2017).  A  universal  fast  battery charging and management solution for stand-alone solar photovoltaic home systems in Sub-
Saharan Africa. 2017 IEEE PES PowerAfrica , 174–179.
https://doi.org/10.1109/PowerAfrica.2017.7991219
Azis, S. (2022). Multiple Storage Device Pada Rangkaian Penyeimbang Baterai Untuk Aplikasi PLTS (Pembangkit Listrik Tenaga Surya) Off Grid . Bartlett,  A.,  Marcicki,  J.,  Onori,  S.,  Rizzoni,  G.,  Yang,  X.  G.,  &  Miller,  T.  (2015).
Electrochemical  model-based  state  of  charge  and  capacity  estimation  for  a  composite electrode lithium-ion  battery. IEEE  Transactions  on  Control  Systems  Technology , 24 (2), 384–399.
Chan,  Y.-K.  C.  Y.-K.,  &  Gu,  J.-C.  G.  J.-C.  (2010).  Modeling  and  control  of  stand-alone photovoltaic  generation  system. Power  System  Technology  (POWERCON),  2010 International Conference On . https://doi.org/10.1109/POWERCON.2010.5666629
Chen, Z., Fu, Y., & Mi, C. C. (2012). State of charge estimation of lithium-ion batteries in electric drive  vehicles  using  extended  Kalman  filtering. IEEE  Transactions  on  Vehicular Technology , 62 (3), 1020–1030.
Eom, T.-H., Shin, M.-H., Kim, J.-M., Lee, J., & Won, C.-Y. (2017). Improved charge control algorithm considering temperature of li-ion battery. 2017 IEEE 3rd International Future Energy Electronics Conference and ECCE Asia (IFEEC 2017-ECCE Asia) , 1971–1975.
Ghaniyyu, F. F., & Husnita, N. (2021). Upaya Pengendalian Perubahan Iklim Melalui Pembatasan Kendaraan Berbahan Bakar Minyak di Indonesia Berdasarkan Paris Agreement. Morality: Jurnal Ilmu Hukum , 7 (1), 110–129.
Gholizadeh, M., & Salmasi, F. R. (2013). Estimation of state of charge, unknown nonlinearities, and state of health of a lithium-ion battery based on a comprehensive unobservable model. IEEE Transactions on Industrial Electronics , 61 (3), 1335–1344.
Husnayain,  F.,  &  Luthfy,  D.  (2020).  Analisis  rancang  bangun  PLTS  ON-Grid  hibrid  baterai dengan PVSYST pada kantin teknik FTUI. Electrices , 2 (1), 21–29.
Kumar,  N.,  Hussain,  I.,  Singh,  B.,  &  Panigrahi,  B.  K.  (2017).  Single  sensor-based  MPPT  of partially shaded PV system for battery charging by using cauchy and gaussian sine cosine optimization. IEEE Transactions on Energy Conversion , 32 (3), 983–992.
Muslim,  S.,  Khotimah,  K.,  &  Azhiimah,  A.  N.  (2020).  analisis  kritis  terhadap  perencanaan pembangkit  listrik  tenaga  surya  (PLTS)  tipe  photovoltaic  (PV)  sebagai  energi  alternatif masa depan. Rang Teknik Journal , 3 (1), 119–130. Silitonga, A. S., & Ibrahim, H. (2020). Buku ajar energi baru dan terbarukan . Deepublish. Zou, C., Kallapur, A. G., Manzie, C., & Nesic, D. (2015). PDE battery model simplification for SOC  and  SOH  estimator  design. Proceedings  of  the  IEEE  Conference  on  Decision  and Control , 54rd IEEE , 1328–1333. https://doi.org/10.1109/CDC.2015.7402395 Zou,  Y.,  Hu,  X.,  Ma,  H.,  &  Li,  S.  E.  (2015).  Combined  state  of  charge  and  state  of  health estimation over lithium-ion battery cell cycle lifespan for electric vehicles. Journal of Power Sources , 273 , 793–803.

## Copyright holder:
Edi Maulana, Yuwaldi Away, Ira Devi Sara (2024)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: