Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 07, No. 02, hal. 46-52 , Oktober 2018

## Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan
ISSN 2615-6334 (Online) ISSN 2087-5347 (Print)
Yanuar Mahfudz Safarudin 1,* , Dina Mariani 2 , Dwiana Hendrawati 3 , Suwarti 4 , Machrus Ali 5 , Hidayatul Nurrohmah 6 134 Jurusan Teknik Mesin, Politeknik Negeri Semarang
2 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Semarang
56 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Darul Ulum Jombang
1 Jl. Prof. Sudharto, Tembalang, Semarang
* Corresponding Author: mahfudz@polines.ac.id
Abstract — This study discusses the use of perturb and observation algorithm in the application of maximum  power  point  tracking.  The  algorithm  is  simulated  and  tested  hardware  in  two  shading conditions. The results show the similarity result of hardware testing and simulation.
Keywords — photovoltaic, MPPT, P&O, hardware.
I ntisari — Penelitian ini membahas mengenai penggunaan algoritma perturb and observation pada aplikasi maximum power point tracking. Algoritma ini diujikan secara simulasi dan perangkat keras pada  dua  kondisi  shading.  Hasil  menunjukkan  adanya  kesesuaian  pola  pada  pengujian  perangkat keras dan simulasinya.
Kata kunci — panel surya, MPPT, P&O, perangkat keras.

## I. P ENDAHULUAN
Teknologi  MPPT  telah  lama  ditemukan, dan banyak dikembangkan oleh peneliti di dunia. Metode untuk mendeteksi puncak-pun bermacam-macam,  mulai  dari perturb  and observation (P&O) [1][2], incremental conductance [3], fuzzy  logic [4],  ANN  [5],  dan gabungan  dari  metode  tersebut  [6].  Sejak ditemukan  MPPT  tahun  1960  hingga  tahun 2007,  sudah  ada  lebih  dari  90  penelitian  dunia yang  membahas  mengenai  teknologi  MPPT  [7]. Hanya saja jarang ada peneliti di Indonesia yang membuat  versi  perangkat  keras  dari  MPPT tersebut.
Penelitian  ini  merupakan  aplikasi  dari penelitian  sebelumnya  [8][10].  Ide  utama  dari penelitian ini adalah merancang  perangkat  keras
dari MPPT metode P&O dan membandingkannya dengan hasil simulasi.

## II. P EMODELAN S EL S URYA
Pemodelan  fotovoltaik  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  berupa  sumber  arus, dioda,  dan  dua  buah  resistor.  Pemodelan fotovoltaik  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini dapat dilihat pada Gambar 1. Arus keluaran pada pemodelan  fotovoltaik  akan  dipengaruhi  oleh arus total sumber arus ( Ipv ), arus dioda ( Id ), dan arus  resistor  paralel  ( Ish ).  Persamaan  arus keluaran dapat dilihat pada persamaan 1 [9].
Arus  yang  dihasilkan  oleh  sumber  arus ditentukan  oleh  nilai  iradian  matahari  dan temperatur  permukaan  fotovoltaik.  Hubungan antara  iradian  sinar  matahari  dan  temperatur

## Perancangan Perangkat Keras MPPT Metode Perturb and Observation
permukaan fotovoltaik  terhadap   arus total  yang dihasilkan ditunjukkan oleh persamaan 2 [1][2].
Vo Io Ish Id Ipv Gambar 1. Pemodelan Fotovoltaik sh d PV o I I I I    (1)
I o =  arus output
I PV =  arus total yang dihasilkan sumber arus
I d =  arus dioda
I sh =  arus menuju resistor paralel
    ref ref SC PV S S T T ki I I    0 (2)
I sc0 =    arus short  circuit fotovoltaik  pada iradian 1000 W/m 2
Ki = konstanta temperatur (0,0024
Ampere/ºK)
T =    temperatur  permukaan  fotovoltaik dalam kelvin
T ref =  temperatur permukaan pada datasheet (298 ºK)
S =    iradian  sinar  matahari  yang  menerpa fotovoltaik
S ref =    iradian  sinar  matahari  pada datasheet (1000 W/m 2 )
Komponen diode pada pemodelan fotovoltaik digunakan untuk membatasi tegangan  keluaran  pada  fotovoltaik  agar  sesuai dengan datasheet .  Arus  yang  menuju  dioda dapat dilihat pada persamaan 3.
  1 (exp    AkT N R I V q I I s s o o o d
(3)
q = elektron charge dengan nilai 1,6*10 -19
V o =  tegangan keluaran fotovoltaik
I o = arus keluaran fotovoltaik R s =  resistor seri
A =  faktor  idealitas  dioda  yang  nilainya antara 1 hingga 2
k =    konstanta boltzman yang  nilainya
1,3806505*10 -23
T = temperatur  permukaan  fotovoltaik dalam kelvin
N s =  jumlah sel

## III. P ERANCANGAN P ERANGKAT K ERAS
Secara  umum  perangkat  keras  terdiri  dari dua  buah  modul  fotovoltaik,  sensor  tegangan, sensor  arus,  mikrokontroler,  kapasitor  yang dipasang  paralel,  DC-DC buck  converter dan beban  resistif.  Kemudian  perangkat  keras tersebut  terhubung  dengan  komputer  sebagai human interface dan akusisi  data. Diagram  blok perangkat keras dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Skema Perangkat Keras
Gambar 3. Hasil perangkat keras
Perangkat  keras  yang  dirancang  pada penelitian  ini  didesain  khusus  untuk  menguji performa  dari  algoritma  yang  dibuat.  Algoritma MPPT yang dikodekan ke dalam mikrokontroler digunakan untuk memaksimalkan daya dua buah modul  fotovoltaik,  melalui  perantara  DC-DC buck  converter  dan  beban  resistif.  Sensor tegangan  dan  sensor  arus  digunakan  sebagai umpan  balik  untuk  mikrokontroler,  sehingga algoritma  yang  dikode  pada  mikrokontroler dapat mendeteksi daya maksimal.

## A. Spesifikasi Sel Surya
Penelitian  ini  menggunakan  dua  buah fotovoltaik  yang  akan  dicari  nilai  nilai  daya maksimum  pada  kondisi partial  shading . Fotovoltaik  yang  dipakai  merupakan  fotovoltaik tipe polycrystalline .Dalam  satu  buah  modul fotovoltaik,  terdapat  4  baris  *  9  kolom  sel surya.Pada  setiap  dua  baris  sel  surya,  terdapat satu buah dioda.
Gambar 4. Panel Surya yang digunakan
Adapun  untuk  spesifikasi  sel  surya  dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Spesifikasi Sel Surya hardware Parameter Nilai Daya maksimal (P max ) 60 W Tegangan open circuit (V OC ) 21 V
Tegangan maximum power (V MP ) 16,8 V
Arus short circuit (I SC ) 3,78 A Arus maximum power (I MP ) 3,56 A

## B. Profil pengujian
Algoritma  kemudian  diujikan  pada  dua kondisi,  yaitu  satu  kondisi  normal  dan  satu kondisi  partial  shading.  Ilustrasi  mengenai kondisi  pengujian  simulasi  dapat  dilihat  pada gambar 5 berikut.
Gambar 5. Skema pengujian software
Kurva P-I dari dua kondisi ini dapat dilihat pada gambar 6 dan 7.
0 20 40 60 80 100 120 0 50 100 150 200 250 Kurva P-I Tegangan D a y a X: 87.71 Y: 240
Gambar 6. Simulasi kurva P-V kondisi normal
0 20 40 60 80 100 120 0 20 40 60 80 100 120 140 X: 92.47 Y: 70.04 Kurva P-I Tegangan D a y a X: 43.48 Y: 120
Gambar 7. Simulasi kurva P-V kondisi shading 1
Adapun pengujian perangkat keras dilakukan  pada  dua  kondisi  shading,  yaitu shading secara  vertical  dan  diagonal.  Pengujian dilakukan  dengan  cara  meletakkan  fotovoltaik pada  sinar  matahari,  kemudian  sebagian  dari permukaan  fotovoltaik  ditutup.  Selanjutnya fotovoltaik  dihubungkan  dengan  kapasitor  yang terhubung  paralel,  dan  dicatat  nilai  arus  dan tegangannya  melalui  sensor  yang  telah  dibuat. Berikut adalah ilustrasi dan hasil kurva P-I.
Gambar 8. Skema shading vertikal
Gambar 9. Skema shading diagonal
0 5 10 15 20 25 30 35 0 10 20 30 40 50 60 Kurva P-I Tegangan D a y a X: 17.55 Y: 58.67 X: 30.3 Y: 27.74
Gambar 10. Kurva P-I tertutup vertikal
5 10 15 20 25 30 35 0 10 20 30 40 50 60 70 Kurva P-I Tegangan D a y a X: 18.1 Y: 64.16
Gambar 11. Kurva P-I tertutup vertikal
Profil  daya  maksimal  dari  masing-masing parameter dapat dilihat pada table 2.
Tabel 2. Profil Daya Skema Pengujian Daya Maksimal Puncak Tertiggi Puncak 2 Simulasi Normal 240 W - Simulasi Shading 1 120 W 70 W Hardware Vertikal 58.67 W 30.3 W Hardware Horisontal 64.16 W - IV. H ASIL P ENELITIAN
Pada  subbab  ini  akan  dibahas  mengenai pengujian  secara  simulasi  dan  perangkat  keras algoritma  P&O.  Pengujian  algoritma  dilakukan pada dua kondisi sel surya  yang telah dijelaskan pada  subbab  3.  Berikut  adalah  hasil  simulasi untuk kondisi normal.
0 1 2 3
4 5 6 7 8 0 50 100 150 200 250 X: 2.524 Y: 240 Waktu (detik) D a y a
Gambar 12. Respon daya simulasi algoritma P&O kondisi normal
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 07, No. 02, hal. 46- 52, Oktober 2018
ISSN 2615-6334 (Online) ISSN 2087-5347 (Print) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 70 75 80 85 90 95 100 105 110 Waktu (detik) T e g a n g a n
Gambar 13. Respon tegangan simulasi algoritma P&O kondisi normal
0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 Waktu (detik) A ru s
Gambar 14. Respon arus simulasi algoritma P&O kondisi normal
Kemudian  berikut  adalah  hasil  simulasi untuk kondisi shading 1.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 10 20 30 40 50 60 70 80 X: 2.514 Y: 69.8 Waktu (detik) D a y a
Gambar 15. Respon daya simulasi algoritma P&O termodifikasi kondisi shading 1
0 1 2 3
4 5 6 7 8 50 60 70 80 90 100 110 Waktu (detik) T e g a n g a n
Gambar 16. Respon tegangan simulasi algoritma P&O termodifikasi kondisi shading 1
0 1 2 3 4 5 6 7 8 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Waktu (detik) A ru s
Gambar 17. Respon arus simulasi algoritma P&O termodifikasi kondisi shading 1
Kemudian Hasil pengujian perangkat keras dapat dilihat pada gambar 17 hingga gambar 21.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 10 20 30 40 50 60 X: 3.654 Y: 57.72 Kurva Tracking P&O Termodifikasi Waktu (detik) D ay a Gambar 18. Respon daya perangkat keras algoritma P&O kondisi shading vertikal
0 1 2 3 4 5 6 7 8 10 15 20 25 30 35 X: 3.654 Y: 17 Waktu (detik) Te ga ng an Gambar 19. Respon tegangan perangkat keras algoritma P&O kondisi shading vertikal
0 1 2 3
4 5 6 7 8 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 X: 3.654 Y: 3.395 Waktu (detik) A ru s
Gambar 20. Respon arus perangkat keras algoritma P&O kondisi shading vertikal
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 0 10 20 30 40 50 60 70 X: 2.798 Y: 59.01 Kurva Tracking P&O Termodifikasi Waktu (detik) D a y a
Gambar 21. Respon daya perangkat keras algoritma P&O kondisi shading diagonal
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 10 15 20 25 30 35 X: 2.798 Y: 19.2 Waktu (detik) T eg an ga n
Gambar 22. Respon tegangan perangkat keras algoritma P&O kondisi shading diagonal
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 X: 2.798 Y: 3.073 Waktu (detik) A ru s
Gambar 23. Respon arus perangkat keras algoritma P&O kondisi shading diagonal
Dari  hasil  pengujian  secara  simulasi  dan hardware, dapat disimpulkan pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian
Skema Pengujian Parameter hasil Daya Max (Watt) Daya hasil Tracking (Watt) Akurasi (%) Kecepatan tracking (detik) Simulasi Normal 240 239.99 99.9 2.524 Simulasi Shading 1 120 69.795 58.163 2.514 Hardware Vertikal 58.67 57.72 98.38 3.654 Hardware Horisontal 64.16 59.01 91.97 3.073
Dari  tabel  3  tersebut  dapat  disimpulkan bahwa hasil antara simulasi dan hardware sudah sesuai. Perangkat keras mampu mendeteksi daya puncak  dengan  kecepatan  di  bawah  4  detik. Hanya  saja  ketepatan  dari  metode  P&O  ini memang  rendah dan perlu modifikasi  algoritma. Modifikasi  dari  algoritma  akan  dibahas  pada penelitian selanjutnya.

## V. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  membandingkan  antara simulasi dan hardware dari MPPT metode P&O. Dari  hasil  penelitian  tersebut,  hardware  yang dibuat  dapat  mendeteksi  daya  puncak  dengan akurasi di atas 90% dan kecepatan kurang dari 4 detik.

## R EFERENSI
[1] Femia,  N.,  Vitelli,  M.,  ―Optimizing  Duty- cycle Perturbation of P&O MPPT
Technique‖,35th Annual IEEE Power Electronics Specialists Conferenre, 2004 [2] Femia,  N.,  Petrone,  G.,  Vitelli,  M., ―Optimization  of  Perturb  and  Observe Maximum Power Point Tracking
Method‖,IEEE  Transactions  on  Power Electronics, Vol. 20, No. 4, July2005
[3] Hussein,  K.H.,  Muta,  I.,  Hoshino,  T., Osakada,  M.,  ―Maximum  Photovoltaic
Tracking :  an  Algorithm  for  Rapidly Changing  Atmospheric  Condition‖.  IEE Proc-Gener. Transm. Distrib., Vol. 142, No. 1, January 1995
[4] Alajmi,  B.N.,  Ahmed,  K.H.,  Finney,  S.J.,
Williams,  B.W.,  ―Fuzzy-Logic-Control Approach  of  a  Modified  Hill-Climbing Method  for  Maximum  Power  Point  in Microgrid Standalone Photovoltaic System‖,  IEEE  Transactions  on  Power Electronics, Vol. 26, No. 4, April2011
[5] Hiyama,  T.,  Kitabayashi,  K,  ―Neural network  Based  Estimation  of  Maximum Power  Generation  from  PV  Module  Using Environmental information,‖ IEEE
Transactions  on  Energy  Conversion,  Vol. 12, No. 3, September 1997
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 07, No. 02, hal. 46- 52, Oktober 2018
[6] Houssamo, I., Locment, F., Sechilariu, M., ―Experimental Analysis of Impact of MPPT Methods on Energy Efficiency for Photovoltaic Power Systems‖ Electrical Power and Energy Systems 46, p98 - 107
[7] Esram,  T., Chapman, P.L., ‖Comparison  of
Photovoltaic  Array  Maximum  Power  Point Tracking Techniques‖,IEEE  Transactions on Energy Conversion, Vol. 22, No. 2, June 2007
[8] Y.M. Safarudin, A. Priyadi, M.H. Purnomo, M.  Pujiantara,―  Maximum  Power  Point
Tracking Algorithm for Photovoltaic
System  Under  Partial  Shaded  Condition  by Means  Updating  Firefly  Technique‖,  6th International  Conference  on  Information
Technology  and  Electrical  Engineering (ICITEE), October. 2014.
[9] Khaligh. Alireza, Onar,  O.C, ―Solar, Wind, and  Ocean  Energy  Conversion  System‖, CRC Press. 2010
[10] Y.M. Safarudin, A. Priyadi, M.H. Purnomo, M.  Pujiantara,―  Combining  Simplified Firefly  and  Modified  P&O  Algorithm  for Maximum  Power  Point  Tracking  of Photovoltaic  System  Under  Partial  Shading Condition‖,  2015  International  Seminar  on Intelligent  Technology  and  Its  Applications (ISITIA 2015), Mei. 2015.