## Maximum Power Point Tracking pada Sel Surya menggunakan Extreme Learning

## Machine

## Wolfgang X.D Jalma N
Electrical Engineering, UMN, Tangerang Regency, Indonesia wolfgang.jalma@umn.ac.id
Diterima 20 Desember 2017 Disetujui 30 Desember 2017
Abstract —Maximum Power Point Tracking is a method to obtain  maximum  harvest of  PV solar cell. Due to PV nonlinearity,  a  lot  of  novel  approach  has  been.  One  of the most prominence is neural network, that usually can solve  this  nonlinearity  formulation,  although  needs relatively  longer  time  in  order  to  train,  making  it unfeasible for real implementation.  This research tried to  accelerate  the  training  of  the  neural  network  based MPPT,  using  Extreme  Learning  Machine,  with  quite promising results.
Index  Terms— Maximum  Power  Point  Tracking, Neural  Network,  PV  Solar  Cell,  Extreme  Learning machine.

## I. P ENGANTAR
Maximum  power  point  transfer merupakan  teknik optimasi untuk mencapai transfer daya maksimum dari sel  surya  menuju  ke  beban  listrik.  Sistem  ini  menjadi sangat penting bagi masa depan penggunaan sel surya, mengingat  intermintensi  dan  biaya  sel  surya  yang relatif  mahal.  Jaringan  saraf  tiruan  cukup  banyak digunakan  dalam  M aximum  Power  Point  tracking karena  kemampuannya  untuk  mengoptimasi  sel  surya yang memiliki karakteristik non-linear . Tetapi, metode ini  memiliki  beberapa  kelemahan,  yang  terutama adalah  lamanya  waktu  untuk  men- training jaringan saraf  tiruan.  Penelitian  ini  menyelesaikan  masalah tersebut  dengan  menggunakan extreme  learning machine sebagai  metode  pembentukan  jaringan  saraf tiruan.

## II. D ASAR T EORI
Penelitian  ini  berusaha  untuk  meningkatkan kemampuan MPPT untuk mencapai titik optimal dari Sel surya, yang masih jauh dari harapan [1].

## A. Model Matematis Sel Surya.
Sel  surya  dapat  dimodelkan  sebagai  dioda  yang mampu  mengeksitasi  elektron  ke  arah  kutub  n,  dan hole menuju  ke  kutub  p  (yang  merupakan  kebalikan dari arah eksitasi pada LED)[17].
Gambar 1. Rangkaian pengganti Sel Surya Dari  gambar  diatas,  menggunakan  persamaan dioda Shockley
(2.1)
Dimana  q  adalah  muatan  elektron,  k  konstanta Boltzmann,  p  adalah  faktor  idealistis  p-n,  np  adalah jumlah  sel  yang  diparalel,  ns  adalah  jumlah  sel  yang diseri, T adalah temperatur sel surya dalam Kelvin dan Irs  merupakan  Arus  saat  saturasi.  Sebagai  tambahan, Irs dapat dihitung menggunakan rumus di bawah ini.

## Dengan
Dimana  Tref  adalah  suhu  referensi,  Ir  adalah  arus saturasi  saat  Tref,  Eg  adalah band  energy dan  Vtr adalah potensi termal bilamana Tref.
Sumber  arus  pada  sel  surya,  IL,  bergantung  pada suhu sel surya dan radiasi seperti di bawah ini:
(2.4)
Dari  keempat  persamaan  di  atas,  kita  dapat memodelkan sel surya, seperti pada [17].  Dimana adalah arus rangkaian terhubung pada referensi suhu K dan radiasi E.
Dari datasheet ,  hubungan  antara  suhu  dengan tegangan dan arus dapat dilihat pada gambar (3.1)

## ISSN 2355-3286
Gambar 2. Hubungan antara arus dan tegangan dari Sel surya Shell 75
Serta hubungan antara suhu dan daya dapat dilihat pada gambar (3.2)
Gambar 3. Hubungan antara daya, tegangan dan suhu dari Sel surya Shell 75
Sedangkan  hubungan  antara  daya  dan  tingkat radiasi matahari dapat dilihat pada gambar (2.4)
Gambar 4. Hubungan antara daya, tegangan dan tingkat radiasi dari Sel surya Shell 75
Dari  hubungan  pada  gambar  di  atas,  kita  dapat melihat  bahwa  Daya  berbanding  lurus  dengan  tingkat radiasi dan berbanding terbalik dengan suhu sel surya.

## B. Metode Newton-Rapson
Newton–Rapson  merupakan  metode  yang  banyak digunakan  dalam  menentukan  titik  operasional  dari rangkaian non  linear .  Secara  sederhana,  metode  ini merupakan  penyelesaian  numerik  dari  linearisasi
fungsi  menggunakan  ekspansi  Taylor.  Sistem  yang digunakan identik dengan [17].
Gambar 5. Flow chart dari Back-Propogation Neural
Network MPPT
C. Maximum Power Point Tracking (MPPT)
MPPT  merupakan  metode  untuk  mencari  nilai daya  optimum  dari  sel  surya  pada  temperatur  dan tingkat  radiasi  tertentu.  Secara  umum,  terdapat  dua metode untuk meraih MPPT [11].
1. Kendali Tak langsung.
Metode  ini  mengandalkan  model  dan  data priori dari sel surya. Metode ini meliputi curve fitting , look- up table, open-voltage PV generator, short circuit PV generator dan open circuit cell .
2. Kendali Langsung
Metode  ini  mengandalkan  pengukuran  langsung parameter-parameter  yang  ada.  Setelah  diukur,  mppt akan  secara  perlahan  mengubah  parameter  hingga perpindahan daya yang terjadi tidak dapat dioptimalkan lagi. Metode ini lebih akurat dibandingkan  dengan  metode  kendali  tak  langsung, tetapi  membutuhkan  perangkat  keras  yang  memiliki kemampuan  komputasi  yang  tinggi.  Metode  ini meliputi: differentiation,  feedback  voltage  (current) , pertubasi dan osilasi, inkrementasi  konduktansi, serta osilasi mandiri.
Penelitian  ini  menggunakan  metode  pertama, karena  fokusnya  adalah  pengembangan  model  yang bersifat  umum  pada  semua  jenis  sel  surya,  bukan implementasi pada satu jenis sel surya.

## D. Extreme Learning Machine (ELM)
Extreme  learning  machine  (ELM)  merupakan suatu paradigma baru dalam proses training rangkaian saraf  tiruan.[19]  Pada  rangkaian  saraf  tiruan tradisional  (H ebbian,  backprop,  Rosenbalrd ,  dll) setiap nodes (neural) pada rangkaian harus di training bobotnya.  Tetapi,  seperti  terlihat  dalam  [19],
pembobotan  dan training yang  berlebihan  sering  kali tidak  berguna  dalam  penyelesaian  berbagai  macam permasalahan  jaringan  saraf  tiruan.  Oleh  karena  itu, ELM dibangun dengan sistem kepercayaan (believe) [18]  bahwa  untuk  setiap  fungsi  kontinu terbatas  (bounded)  dapat  didekati  dengan  sel  jaringan syaraf  tiruan  dengan  probabilitas  1  jika  bobot  pada jaringan  saraf  tiruan  tersebut  mampu  meminimalisasi kesalahan  kuadratik  pada  fungsi  tersebut.    Dengan memanfaatkan sistem kepercayaan ini, proses Training ELM dilakukan dalam 3 langkah [20]:
1.  Memberikan  pembobotan  pada  sel input dan bias secara acak.
2. Menghitung matriks keluaran lapisan tersembunyi H
3. Menghitung bobot sel keluaran
Walaupun  metode  ini  masih  kontroversial,  tetapi sistem  ini  terbukti  efektif,  terutama  pada  sistem jaringan  saraf  tiruan  dengan  lapisan  tersembunyi tunggal (Single Hidden Layer Network).

## E..  DC to DC CONVERTER
DC  to  DC  converter pada  umumnya  digunakan untuk mentransfer daya dari sel surya ke beban untuk menjamin  hasil  [17].  Hal  ini  biasanya  dilakukan menggunakan  MOSFET  ataupun  IGBT  dengan metode  PWM.  Daya  maksimum  akan  dicapai  saat algoritma  MPPT  mengubah  dan  menyelaraskan duty cycle dari dc  to  dc  converter dengan  nilai  optimum dari sel surya pada suhu dan radiasi tertentu
Gambar 6. Implemetasi dari MPPT pada sistem sel surya.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Pada  sistem  ini,  sel  surya  akan  dimodelkan menggunakan  persamaan    2.1  sampai  dengan  2.4. Model  ini  akan  di  linearisasi  menggunakan  Newton Rhapson,  lalu  dicari  nilai  optimalnya  menggunakan jaringan  saraf  tiruan.  Pada  proses  ini,  jaringan  saraf tiruan  (seperti  pada  gambar  sebelumnya)  ini  akan  di- training menggunakan  metode  yang  dikenal  sebagai ELM.  Proses  ini  akan  dilakukan  menggunakan perangkat  lunak  numerik  Scilab/Octave,  untuk kemudian  hasilnya  akan  di benchmark dengan  hasil penelitian  sebelumnya.  Parameter  yang  digunakan adalah hasil dari sel surya Shell 75 sebagai berikut:
Tabel 1. Parameter SelSurya Shell 75
Gambar 7. Jaringan saraf tiruan.
Perbedaan  utama  antara  metode  ini  dengan  [17] adalah, bobot input di assign secara acak (menggunakan  distribusi  normal),  dan  bobot  pada output
dilakukan menggunakan optimasi Hermitian [18].  Sedangkan  arsitektur  dan  bagian lainnya  tidak  diubah.  Hal  ini  akan  menghemat  waktu training dari sistem jaringan saraf tiruan tersebut.

## IV. H ASIL S IMULASI D AN D ISKUSI
Simulasi dan dilakukan pada komputer Inspiron 12 3000  series,  menggunakan  Octave  versi  4.30,  dengan menggunakan  sel surya Shell 75 sebagai model.
Tabel 2. Perbandingan antara BP MPPT dan ELM MPPT I (Tingkat radiasi antara 200 samapai dengan 600 W/m2)
Tabel 3. Perbandingan antara BP MPPT dan ELM MPPT 2 (Tingkat radiasi antara 800 samapai dengan 1000 W/m2)
Dari  hasil  simulasi  di  atas,  dapat  dilihat,  secara umum,  MPPT  berbasis  ELM  masih  belum  dapat

## ISSN 2355-3286
menyaingi akurasi dari  jaringan saraf tiruan menggunakan backpropagation (dibawah  5%).  Meski demikian,  akurasi  ini  masih  jauh  di  atas  kebanyakan produk  komersial  yang  ada  dipasarkan  (efisiensi maksimal  sekitar  50%),  sehingga  masih  dapat diterima.  Hal  ini  mungkin  disebabkan  oleh  struktur ELM yang masih relatif misterius.
Tetapi,  dari  segi  waktu training jaringan  saraf tiruan, dapat terlihat bahwa ELM membutuhkan waktu yang  jauh  lebih  sedikit  dengan  menggunakan  sumber daya  yang  sama.  Hal  ini  sering  kali  menjadi  amat penting  dalam  implementasi  di  lapangan,  karena perubahan  cuaca  yang  cepat  menjadi  halangan  dari implementasi  MPPT.  Selain  itu,  harga  modul  MPPT yang  relatif  murah  (secara  umum  dibawah  $300) mengharuskan  MPPT  menggunakan  peranti  keras yang sederhana.
Ke  depannya,  metode  ini  dapat  dikembangkan seiring  dengan  meningkatnya  pengetahuan  akan struktur ELM  itu  sendiri  (yang  hingga  saat  ini,  masih belum  diketahui  secara  menyeluruh,  penyebab efektivitasnya).

## V. S IMPULAN .
Implementasi  MPPT  berbasis  ELM  menghasilkan sistem  yang  lebih  cepat  dan  sederhana,  dengan ketelitian  yang  masih  dapat  ditoleransi.  Hal  ini diharapkan mampu masalah tingkat radiasi mataharinya cepat berubah (karena faktor meteorologis,  polusi,  dll),  yang  membuat  MPPT berbasis Backpropagation  Neural  Network menjadi tidak efektif, karena terlalu lamban.
U

## CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis berterima kasih kepada LPPM dan sumber dana  internal  UMN  yang  telah  mendukung  proses penelitian ini
R EFERENCES
[1] R. M. Hilloowala and A. M. Sharaf, “A rule-based fuzzy logic controller  for  a  PWM  inverter  in  photo-voltaic  energy conversion  scheme,”  in  Proc.  IEEE  Ind.  Appl.  Soc.  Annu. Meet., 1992, pp. 762–769.
[2] C.-Y.  Won,  D.-H.  Kim,  S.-C.  Kim,  W.-S.  Kim,  and  H.-S. Kim, “A new maximum power point tracker of photovoltaic arrays  using  fuzzy  controller,”  in  Proc.  25th  Annu.  IEEE Power Electron. Spec. Conf., 1994, pp. 396–403.
[3] T.  Senjyu  and  K.  Uezato,  “Maximum  power  point  tracker using  fuzzy  control  for  photovoltaic  arrays,”  in  Proc.  IEEE Int. Conf. Ind. Technol.,1994, pp. 143–147.
[4] G.-J.  Yu,  M.-W.  Jung,  J.  Song,  I.-S.  Cha,  and  I.-H.  Hwang, “Maximum  power  point  tracking  with  temperature compensation of photovoltaic for air conditioning system with fuzzy  controller,”  in  Proc.  IEEE  Photovoltaic  Spec.  Conf., 1996, pp. 1429–1432.
[5] M.  G.  Simoes,  N.  N.  Franceschetti,  and  M.  Friedhofer,  “A fuzzy logic based photovoltaic peak power tracking control,” in Proc. IEEE Int. Symp. Ind. Electron., 1998, pp. 300–305.
[6] A.  M.  A.  Mahmoud,  H.  M.  Mashaly,  S.  A.  Kandil,  H.  El Khashab, and M. N. F. Nashed, “Fuzzy logic implementation for  photovoltaic  maximum  power  tracking,”  in  Proc.  9th IEEE  Int.  Workshop  Robot  Human  Interactive  Commun., 2000, pp. 155–160.
[7] N. Patcharaprakiti and S. Premrudeepreechacharn, “Maximum  power  point  tracking  using  adaptive  fuzzy  logic control  for  grid-connected  photovoltaic  system,”  in  IEEE Power Eng. Soc. Winter Meet., 2002, pp. 372–377.
[8] B. M.Wilamowski and X. Li, “Fuzzy system basedmaximum power  point  tracking  for  PV  system,”  in  Proc.  28th  Annu. Conf. IEEE Ind. Electron. Soc., 2002, pp. 3280–3284.
[9] M. Veerachary, T. Senjyu, and K. Uezato, “Neural-network- based  maximum-power-point  tracking  of  coupled-inductor interleaved-boostconverter-supplied  PV  system  using  fuzzy controller,”  IEEE  Trans.  Ind.Electron.,  vol.  50,  no.  4,  pp. 749–758, Aug. 2003.
[10] N.  Khaehintung,  K.  Pramotung,  B.  Tuvirat,  and  P.  Sirisuk, “RISCmicrocontroller  built-in  fuzzy  logic  controller  of maximum  power  point  tracking  for  solar-powered  light- flasher  applications,”  in  Proc.  30th  Annu.Conf.  IEEE  Ind. Electron. Soc., 2004, pp. 2673–2678.
[11] V.  Salas,  E.  Olıas,  A.  Barrado,    and  A.  Lazzaro  “Review  of the maximum power point tracking algorithms for stand-alone photovoltaic,” Solar Energy Materials & Solar Cells , vol 90 ,2006.
[12] Hatem  Diab,  “Intelligent  Maximum  Power  Tracking  and Inverter  Hysteresis  Current  Control  of  Grid-connected  PV Systems”  International  Conference  on  Advances  in  Power Conversion  and  Energy  Technologies,  APCET-  2012,  IEEE, INDIA, 2012.
[13] Kalpana Chaudhary, “Artificial Neural Network
Implementation  for  Maximum  Power  Point  Tracking  of Optimized  Solar  Panel”  International  Journal  of  Computer Applications, 2013
[14] T.  Hiyama,  S.  Kouzuma,  and  T.  Imakubo,  “Identification  of optimal operating point of PV modules using neural network for real time maximum power tracking control,” IEEE Trans. Energy Convers., vol. 10, no. 2, pp. 360–367, Jun. 1995.
[15] X.  Sun,  W.  Wu,  X.  Li,  and  Q.  Zhao,  “A  research  on photovoltaic energy controlling system with maximum power point  tracking,”  in  Proc.  Power  Convers.  Conf.,  2002,  pp. 822–826.
[16] L.  Zhang,  Y.  Bai,  and  A.  Al-Amoudi,  “GA-RBF  neural network  based  maximum  power  point  tracking  for  grid- connected  photovoltaic  systems,”  in  Proc.  Int.Conf.  Power Electron.,Machines and Drives, 2002, pp. 18–23.
[17] NAOUFEL  KHALDI,  HASSAN  MAHMOUDI,  MALIKA ZAZI,  YOUSSEF  BARRADI,  “”Implementation  of  a  MPPT Neural  Controller  for  Photovoltaic    Systems  on  FPGA Circuit”, WSEAS TRANSACTIONS on POWER SYSTEMS, vol. 9. 2014.
[18] Guang-Bin,  Huang,”  What  are  Extreme  Learning  Machines? Filling the Gap BetweenFrank Rosenblatt’s Dream and John von Neumann’s Puzzle ” Cognitive Computing 2015.
[19] Guang-Bin  Huang,  Hongming  Zhou,  Xiaojian  Ding,  and  Rui Zhang,  “Extreme  Learning  Machine  for  Regression  and Multiclass  Classification,”  IEEE  TRANSACTIONS  ON SYSTEMS,  MAN,  AND  CYBERNETICS—PART  B: CYBERNETICS, VOL. 42, NO. 2, APRIL 2012 513
[20] Guang-Bin,  Huang,  “Introduction  to  Extreme  Learning Machines,”  Hands-on  Workshop  on  Machine  Learning  for BioMedical  Informatics  2006,  National  University  of Singapore, 21 Nov 2006.