ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638

## Optimasi Kinerja
Fuel Cell pada Sistem Kereta Hibrida menggunakan Metode
External Energy Maximization Strategy
AGUNG RAMADHAN 1 , *ARIES SUBIANTORO 1 ,  JUAN THOMAS WIJAYA 1 , SYAFIIE SYAMAUN 2
1 Departemen Teknik Elektro, Universitas Indonesia, Indonesia 2 Department of Chemical and Materials Engineering, King AbdulAziz University, Kingdom of Saudi Arabia
Email: agung.ramadhan@ui.ac.id, *aries.subiantoro@ui.ac.id
Received 13 Maret 2023 | Revised 4 April 2023 | Accepted 11 April 2023

## ABSTRAK
Dalam  sistem  sumber  daya  hibrida,  strategi  manajemen  energi  (EMS)  pada dasarnya  hanya  mengatur  pembagian  daya  tanpa  mempertimbangkan optimalisasi  kinerja  sistem.  Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini  dirancang  EMS berbasis optimasi pada kereta hibrida dengan sumber daya fuel cell (FC), baterai dan  superkapasitor  dengan  metode  External  Energy  Maximization  Strategy (EEMS).  Strategi  ini  dirancang  untuk  memaksimalkan  energi  yang  disuplai  oleh baterai dan  superkapasitor  melalui state  of  charge  (SOC) baterai  dan  tegangan DC  bus  sehingga  dapat  meminimalisasi  konsumsi  hidrogen  dan  meningkatkan efisiensi  keseluruhan  sistem.  Hasil  simulasi  memperlihatkan  bahwa  strategi  ini mampu  memaksimalkan  kinerja  baterai  dan  superkapasitor.  Efisiensi  sistem berhasil ditingkatkan menjadi 86,37% dan konsumsi hidrogen berhasil dikurangi 10%  dari  strategi  pembandingnya.  State  of  charge  (SOC)  baterai  juga  mampu dipertahankan untuk tetap dalam rentang batas yang telah ditentukan.
Kata kunci : EMS, kereta hibrida, fuel cell, baterai, superkapasitor, optimasi

## ABSTRACT
The  energy  management  strategy  (EMS)  in  a  hybrid  system  essentially  only regulates  power  sharing  without  considering  system  performance  optimization. This study developed an EMS based on the optimization of hybrid train with fuel cell  (FC),  battery,  and  supercapacitor  power  sources  using  the  External  Energy Maximization Strategy (EEMS). This strategy is intended to maximize the energy supplied  by  battery and  supercapacitor through  the  SOC  of  the  battery and  DC bus  voltage,  thereby  reducing  hydrogen  consumption  and  increasing  overall system  efficiency.  The  simulation  results  show  that  this  strategy  can  maximize battery and supercapacitor. The system efficiency was successfully increased to 86.37%, and the hydrogen consumption was reduced by 10% when compared to the  comparison  strategy.  The  SOC  of  the  battery  can  also  be  kept  within  a certain range.
Keywords : EMS, hybrid train, fuel cell, battery, supercapasitor, optimization

## 1. PENDAHULUAN
Pengembangan tentang kendaraan hibrida terus dilakukan seiring dengan isu perubahan iklim dan  kebutuhan  akan  sistem  transportasi  yang  rendah  emisi.  Pada  sektor  transportasi  umum, kereta  memiliki  beberapa  kelebihan  dibandingkan  kendaraan  umum  lainnya  dalam  hal peningkatan  kenyamanan,  ramah  lingkungan  dan  masa  pakai  yang  lebih  lama (Zhang,  dkk, 2020) . Salah satu teknologi sumber daya tanpa pembakaran dan menghasilkan zero harmful emission yang menjanjikan yaitu menggunakan Proton Exchange Membrane Fuel Cell (PEMFC) karena terbukti lebih efisien dan ramah lingkungan dibandingkan dengan Internal Combustion Engine (ICE) pada aplikasi transportasi (Lü, dkk, 2018) . Kereta menjadi pilihan terbaik untuk implementasi Fuel Cell (FC) karena: (1) Ruang yang luas untuk tanki fuel cell serta komponen powertrain, dan (2) jumlah stasiun pengisian hydrogen dapat dibatasi hanya disepanjang jalur kereta api (Fragiacomo, dkk, 2020)(Fragiacomo & Genovese, 2019) .
FC  seringkali  digunakan  sebagai  sistem  propulsi  hibrida  bersamaan  dengan  baterai  dan/  atau superkapasitor sebagai sumber energi pendampingnya karena FC memiliki respon waktu-tunda terhadap  fluktuasi power  demand  dan  biaya  operasional  yang  mahal (Fernandez,  dkk, 2010) .  Permasalahan  yang  terjadi  dalam  sistem  propulsi  hibrida  tersebut  yaitu  pengaturan kordinasi  sumber  daya  harus  dirancang  sedemikian  optimal  agar  dapat  memenuhi  kebutuhan daya beban dan juga menjaga penggunaan FC maupun keseluruhan sistem agar tetap efisien. Maka dari itu diperlukan Energy Management System (EMS) untuk mengatur kordinasi sumber daya tersebut (Zhang, dkk, 2020) . EMS dirancang untuk mencapai konsumsi hidrogen yang optimal dan memastikan setiap sumber daya beroperasi pada rentang batasnya. Selain itu, EMS juga diharapkan dapat membuat siklus hidup dari hybrid power system menjadi lebih maksimal (Motapon, dkk, 2014) .
Beberapa  penelitian  tentang  EMS  pada  kereta  dengan  sistem  sumber  daya  hibrida  telah dilakukan dalam beberapa  tahun  terakhir. Terdapat  dua dasar  strategi dalam penerapan  EMS untuk sistem FC  hibrida, yaitu metode berbasis aturan  dan  metode  berbasis  optimasi (Kang, dkk, 2020) . Metode berbasis aturan merupakan strategi yang paling umum digunakan untuk EMS pada kendaraan hibrida karena mudah diimplementasikan berdasarkan inteligensi manusia, heuristic atau model matematis tanpa harus mengetahui siklus kemudi terlebih dahulu. Strategi diterapkan  berdasarkan  tabel  kebenaran  atau  aturan  untuk  pengambilan  keputusan  terhadap input  yang  diberikan (Ramadan, dkk,  2017) .  Smith,  dkk, (Smith,  dkk,  2019) mendesain strategi berbasis aturan fuzzy untuk manajemen energi pada parallel Mild-Hybrid Electric Bus. Penelitian  tersebut  menunjukan  bahwa  metode  tersebut  mampu  mereduksi  konsumsi  bahan bakar  diesel.  Strategi  berbasis  aturan  lainnya  yaitu state  machine  control  diterapkan  oleh Garcia, dkk, (Garcia, dkk, 2010) dan Han, dkk, (Han, dkk, 2016) sebagai EMS untuk kereta hibrida.  Strategi  tersebut  dirancang  untuk  meminimalisir  perubahan  yang  kontinyu  pada  daya referensi FC dengan cara menentukan state-state operasi pada FC, baterai dan beban. Namun metode berbasis aturan tidak menjamin performa yang optimal. Maka dari itu Penelitian metode berbasis  optimasi juga telah banyak dilakukan  untuk  menentukan distribusi daya berdasarkan predefined  transient  cost  function (Peng,  dkk,  2019) . Equivalent  Consumption  Minimization Strategy  (ECMS)  merupakan  strategi  optimisasi  yang  sering digunakan, yang  bertujuan  untuk merepresentasikan  energi  Baterai/ Superkapasitor  setara  dengan  konsumsi  hidrogen  pada  FC menggunakan equivalent factor (Zhang dkk, 2017) .
Permasalahan yang terjadi adalah metode-metode EMS tersebut diatas masih dianggap belum mampu  menghasilkan  solusi near-optimal  pada  masing-masing  sumber  daya  untuk  menekan konsumsi  bahan  bakar  dan  meningkatkan  efisiensi  sistem  secara  keseluruhan,  bahkan  pada
metode  optimasi  seperti Equivalent  Consumption  Minimization  Strategy  (ECMS) (Ali,  dkk, 2018) .
Maka  dari  itu,  kontribusi  utama  dari  artikel  ini  adalah  mengajukan  optimasi  EMS  untuk mengurangi  konsumsi  hidrogen  dengan  cara  memaksimalkan  performa  baterai  dan superkapasitor  serta  meningkatkan  efisiensi  keseluruhan  sistem.  Pada  bidang  manajemen energi, menurut No Free Lunch Theorem (Wolpert, dkk, 1997) dan Fathy, dkk, (Fathy, dkk, 2019) ,  tidak  ada optimizer  yang  dapat  menyelesaikan  semua  permasalahan  optimasi.  Maka dari  itu  selalu  ada  peluang  untuk  mengembangkan optimizer  baru  sesuai  permasalahan optimasinya. Metodologi penelitian pada artikel ini terdiri dari (1) Perancangan sistem dinamik kereta  hibrida,  (2)  Estimasi  Siklus  kemudi  dan  Kebutuhan  Daya  Kereta,  (3)  Perancangan strategi  manajemen  energi  (EMS),  dan  (4)  pengujian  konsumsi  hidrogen  dan  efisiensi keseluruhan sistem.
Motapon, dkk, (Motapon, dkk, 2014) pada artikelnya memperkenalkan strategi optimasi yang disebut External Energy Maximization Strategy (EEMS) untuk Fuel Cell Hybrid Emergency Power System  pada  More  Electric  Aircraft.  Tidak  seperti  ECMS  yang  membutuhkan  evaluasi  dari equivalent  fuel  consumption,  EEMS  meminimalisasi  konsumsi  hidrogen  dengan  cara memaksimalkan  energi  yang  dihasilkan  oleh  baterai  dan  superkapasitor  pada  rentang  batas operasinya. Hal  tersebut  membuat  penulis  mengadaptasi strategi  tersebut  untuk diaplikasikan pada sistem kereta hibrida ini. Strategi EEMS akan dibandingkan dengan strategi ECMS melalui simulasi  dan  eksperimen model  kereta hibrida yang dirancang menggunakan perangkat  lunak MATLAB dan SIMULINK.

## 2. METODE PENELITIAN
Kendaraan elektrik hibrida terdiri dari konfigurasi beberapa sumber daya dan komponen yang di kombinasikan untuk menyediakan daya yang dibutuhkan oleh beban. Konfigurasi sumber daya dan  komponen  yang  dirancang  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  FC,  baterai,  superkapasitor, DC/DC converter, DC/AC converter, beban dan EMS, seperti yang ditunjukan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Konfigurasi kereta hibrida
FC  merupakan  sumber  daya  utama  kereta  yang  dirancang  untuk  menghasilkan  daya  sebesar 71,4  kW.  Baterai  dirancang  untuk  menghasilkan  daya  sebesar  33,2  kW  untuk  memenuhi
kebutuhan  daya  kereta  pada  saat peak  demand  secara  terus-menerus.  Sedangkan superkapasitor digunakan untuk memenuhi kebutuhan daya pada saat peak demand transient yang membutuhkan respon cepat. FC terhubung dengan DC/DC converter satu arah tipe boost untuk  melakukan discharge.  Baterai  dan  superkapasitor  terhubung  dengan  DC/DC  converter dua  arah  yaitu  tipe buck  dan  boost  untuk  melakukan  charge  dan  discharge.  Semua  DC/DC converter  terhubung  ke  beban  melalui  DC/AC  converter.  Tegangan  DC  bus  pada  sistem  ini dijaga untuk tetap sebesar 600 V, dengan batas bawah 500 V dan batas atas 645 V.

## 2.1 Dinamika Longitudinal Kereta
Karakteristik  pergerakan  kereta  dimodelkan  menggunakan  sistem  dinamika  longitudinalnya. Berdasarkan  hukum  fundamental  dinamika,  penjumlahan  dari  aksi  gaya  pada  kereta  sama dengan  perkalian  dari  massa  kereta  dan  percepatannya (Arikan,  dkk,  2019) ,  seperti  pada Persamaan (1).
𝐹 − 𝐹 + 𝐹 + 𝐹 + 𝐹 = 𝑚 ∙ 𝛼 (1)
Dimana 𝐹 𝑇 merupakan  gaya  traksi, 𝑚 𝑣 merupakan  total  massa  kereta,  dan 𝑎 merupakan percepatan kereta. Berdasarkan profil kecepatan dan geometri lintasan kereta. Sedangkan 𝐹 𝑅 , 𝐹 𝑔 , 𝐹 𝑐 dan 𝐹 𝑏𝑟𝑎𝑘𝑒𝑑𝑖𝑠𝑘 secara  berurutan  merupakan running  resistance,  grade  resistance,  curve resistance,  dan  brakedisk  resistance.  Gaya  resistif  tersebut  merupakan  gaya  hambat  yang bekerja pada kereta yang masing-masing diformulasikan pada Persamaan berikut:
𝐹 = 𝑎 + 𝑏 ∙ 𝑣 + 𝑐 ∙ 𝑣 (2) 𝐹 = 𝑚 ∙ 𝑔 ∙ sin(𝜃) = 𝑚 ∙ 𝑔 ∙ ∆ℎ ∆𝑙 (3)
𝐹 = ⎩ ⎨ ⎧ 𝑚 ∙ 0.03, 𝑅 < 272 𝑚 𝑚 ∙ 6.5
𝑅 − 55 , 272 𝑚  ≤ 𝑅 < 2000 𝑚 0 𝑅 ≥ 2000 𝑚 (4) 𝐹 = 𝑛 4.33 ∙ 𝑣 𝑣 + 3.16 ∙ 𝑣 𝑣 (5)
Tipe kereta yang digunakan untuk memodelkan dinamika longitudinal dan estimasi kebutuhan daya  kereta  yaitu  GTW 2/6 DMU yang dioperasikan oleh  RU  Arriva  seperti  yang dibahas  oleh Kapetanovic,  dkk, (Kapetanović,  dkk,  2021) dalam  artikelnya.  Kereta  ini  digunakan  untuk melayani rute perjalanan Leeuwarden-Groningen. Parameter kereta ini ditunjukan pada Tabel 1.
Tabel 1. Parameter kereta Leeuwarden-Groningen
Parameter Simbol Nilai Unit Massa Bersih Kereta 𝑚 70.4 Ton Massa Penumpang kereta 𝑚 3.08 Ton Koefisien massa berputar λ 0.05 - Konstanta Davis 𝑎 1001 N Koefisien Davis (linear) 𝑏 22.3 N.km/jam Koefisien Davis (quadratic) 𝑐 0.1 N.(km/jam) 2 Percepatan gravitasi 𝑔 9.81 m/s 2 Jumlah brakepads pada kereta 𝑛 24 - Konstanta kecepatan 𝑣 100 Km/jam

## 2.2  Sistem Fuel Cell (FC)
Sistem  FC  yang  paling  banyak  digunakan  pada  kendaraan  hibrida  adalah Proton  Exchange Membrane Fuel Cell (PEMFC). Karena tipe ini dapat beroperasi pada suhu yang rendah (berkisar antara  -20  hingga  100°C)  sehingga  tidak  diperlukan  waktu  yang  lama  untuk  beroperasi  dari posisi idle. Komponen FC sudah tersedia dalam bentuk blok pada SimScape. Model matematis FC yang digunakan dalam penelitian ini merupakan model yang diadaptasi dari Motapon, dkk, (Motapon, dkk, 2014)
Tegangan  FC  dihasilkan  melalui  Termodinamika  reaktan  elektro-kimia  yang  didapatkan  dari Persamaan Nernst berikut:
𝐸 = 1.229 + (𝑇 − 298) ∙ −44.43 2𝐹 + 𝑅𝑇 2𝐹 𝑙𝑛 𝑃 𝑃 (6)
Dimana 𝑃 dan 𝑃 merupakan tekanan parsial hidrogen dan oksigen (atm), T merupakan suhu operasi (K), F dan R merupakan konstanta Faraday (A s/mol) dan konstanta gas ideal (J/mol K).
Tekanan parsial ditentukan berdasarkan konversi reaktan sebagai berikut:
𝑃 = (1 − 𝑈𝑓 )𝑥%𝑃 (7) 𝑃 = (1 − 𝑈𝑓 )𝑦%𝑃 (8)
Dimana 𝑈𝑓 dan 𝑈𝑓 adalah reaktan hidrogen dan oksigen, 𝑃 dan 𝑃 merupakan tekanan suplai dari fuel dan udara (atm), x dan y adalah persentase hidrogen dan oksigen pada fuel dan udara (%). Parameter FC yang dipakai pada simulasi menggunakan modul FC PowerCell S3 MS- 100 dengan parameter pada Tabel 2.
Tabel 2. Parameter Fuel Cell Parameter Nilai Unit Teganan saat 0A dan 1A [500, 497] V Tegangan dan arus nominal [ 𝐼 , 𝑉 ] [240, 350] [A, V] Tegangan dan arus nominal [ 𝐼 , 𝑉 ] [300, 332] [A, V] Jumlah cell 500 - Effisiensi stack 55 % Suhu operasi 80 °C Nominal air flow rate 4500 l/min Tekanan suplai nominal [ Fuel, Air] [2.6, 1] bar Komposisi nominal [ 𝐻 , 𝑂 , 𝐻 𝑂(𝐴𝑖𝑟) ] [99.95, 21, 1] %

## 2.2  Baterai
Seperti Model FC, model baterai yang dipakai juga menggunakan blok yang telah tersedia pada SimScape  dengan  jenis  baterai  Li-Ion.  Tegangan  baterai  diformulasikan  pada  Persamaan  (9) berikut:
𝑉 = 𝐸 − 𝐾 ∙ 𝑄 𝑄 − 𝑖𝑡 ∙ 𝑖𝑡 − 𝑅 ∙ 𝑖 + 𝐴 ∙ 𝑒 ∙ − 𝐾 𝑄 𝑄 − 𝑖𝑡 ∙ 𝑖 ∗ (9)
Dimana 𝐸 adalah tegangan konstan baterai (V), K adalah konstanta tegangan (V/Ah), Q adalah kapasitas  baterai  (Ah), 𝑖 ∗ adalah  arus  baterai  yang  di  filter, it  adalah  pengisian  baterai sebenarnya  (Ah), 𝐴𝑏 adalah  amplitudo  zona  eksponensial  (V), 𝐵 adalah inverse  konstanta
waktu zona eksponensial (( 𝐴 ℎ)−1) , dan 𝑅𝑏 adalah resistansi internal baterai (Ω). Persamaan (9) juga  dinyatakan  sebagai  tegangan  polarisasi,  dengan 𝐾 ∙ ∙ 𝑖𝑡 disebut  juga  resistansi polarisasi ( 𝑃𝑜𝑙 ). Ketika pengisian, tegangan baterai akan meningkat secara tiba-tiba setelah baterai  telah  diisi  hingga  penuh.  Ketika  pengisian  baterai,  resistansi  polarisasi  dirumuskan dengan Persamaan (10) berikut:
𝑃𝑜𝑙 = 𝐾 ∙ 𝑄 𝑖𝑡 − 0.1 ∙ 𝑄 (10)
Jumlah cell baterai secara seri adalah 400 cell, sedangkan stack secara paralel adalah 20 modul. Parameter yang digunakan untuk model baterai dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Parameter Baterai Parameter Persamaan Nilai Unit Tegangan nominal 1.18 ∙ 𝑛 472 V Rated capacity 6.5 ∙ 𝑛 130 Ah State of charge (SOC) awal - 65 % Respon waktu baterai - 20 S Kapasitas maksimum 7 ∙ 𝑛 140 Ah Tegangan cut-off - 320 V Tegangan full charge 1.39 ∙ 𝑛 556 V Arus discharge nominal 1.3 ∙ 𝑛 26 A Resistansi internal 0.002 ∙ 𝑛 /𝑛 0.04 Ω Kapasitas saat tegangan nominal 6.25 ∙ 𝑛 125 Ah Zona eksponensial [V, I] [1.28 ∙ 𝑛 , 1.13 ∙ 𝑛 ] [512, 22.6] [V, A]

## 2.2  Superkapasitor
Model  superkapasitor  yang  dipakai  juga  merupakan  model  superkapasitor  yang tersedia  pada SimScape. Tegangan keluaran superkapasitor diformulasikan dengan:
𝑉 = 𝑄 𝐶 − 𝑅 ∙ 𝑖 (11)
𝑄 = 𝑁 ∙ 𝑄 = 𝑖 𝑑𝑡 (12)
Dimana 𝑄 adalah muatan listrik total (C), 𝑅 adalah tahanan ekuivalen superkapasitor, dan 𝐼 adalah arus superkapasitor. Parameter yang digunakan untuk model superkapasitor diambil dari parameter modul superkapasitor NESSCAP 88 F dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Parameter Superkapasitor Parameter Nilai Unit Rated capacitance 15.6 F Tahanan ekuivalen superkapasitor 0.3 Ω Tegangan rated 660 V Jumlah cell secara seri 350 - Jumlah modul secara parallel 1 - Tegangan awal 600 V Suhu operasi 25 °C Jumlah lapisan elektroda 6 - Jari-jari molekul 0.4 × 10 m

## 2.2  Siklus Kemudi dan Estimasi Kebutuhan Daya Kereta
Siklus kemudi digunakan untuk menilik performa kereta dan mengidentifikasi kebutuhan bahan bakar. Untuk mengestimasi faktor-faktor yang mempengaruhi dinamika longitudinal kereta dan mendapatkan  estimasi  kebutuhan  daya  kereta,  diperlukan  model  geometri  lintasan  seperti ketinggian,  radius  lengkungan  lintasan  dan  juga  siklus  kemudi  kereta  yang  berupa  profil kecepatan kereta terhadap waktu. Siklus kemudi kereta dan geometri lintasan yang diadaptasi dari artikel Kapetanovic, dkk, (Kapetanović, dkk, 2021) dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Siklus kemudi dan geometri lintasan kereta
Selanjutnya kebutuhan daya kereta dapat diestimasi berdasarkan siklus kemudi dan parameter geometri  tersebut.  Daya  beban  kereta  terdiri  dari  beban  elektrik  motor  dan  beban  tambahan dari  penggunaan  alat  elektronik  seperti  lampu, Air  Conditioner,  dan  perangkat  elektronik lainnya.  Estimasi  kebutuhan  daya  kereta  pada  jalur  lintasan  Groningen-Leeuwarden  dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Estimasi kebutuhan daya kereta
Dapat dilihat pada grafik estimasi kebutuhan daya kereta tersebut bahwa daya maksimum yang dibutuhkan kereta adalah sebesar 800 kW. Namun karena sumber daya yang digunakan hanya mampu  menghasilkan  daya  maksimum  sebesar  100  kW,  maka  nilai  estimasi  kebutuhan  daya yang  dipakai  merupakan  1/10  dari  nilai  estimasi  kebutuhan  daya  yang  sebenarnya,  sehingga daya maksimum kebutuhan daya kereta pada simulasi ini adalah sebesar 80 kW.

## 2.3 Equivalent Consumption Management Strategy (ECMS)
Tujuan  dari ECMS  adalah  mencapai konsumsi hidrogen minimum  dengan cara  meminimalisasi hidrogen  yang  dikonsumsi  oleh  FC  dan  meminimalisasi  persamaan fuel  untuk  menjaga  SOC baterai. ECMS diformulasikan untuk menentukan solusi optimal dari:
𝑥 = [𝑃 , 𝛼 , 𝑃 ]
Untuk meminimalisasi fungsi biaya berikut:
𝐹 =   [𝑃 + 𝛼 ∙ 𝑃 ] ∙ ∆𝑇 (23)
Pada pertidaksamaan:
𝑃 = 𝑃 + 𝑃 (34) 𝛼 = 1 − 2 (𝑆𝑂𝐶 − 0.5(𝑆𝑂𝐶 + 𝑆𝑂𝐶 )) 𝑆𝑂𝐶 + 𝑆𝑂𝐶 (45)
Dengan batasan kondisi:
𝑃 _ ≤ 𝑃 ≤ 𝑃 _
𝑃 _ ≤ 𝑃 ≤ 𝑃 _
0 ≤ 𝛼 ≤ 100
Dimana 𝑃 , 𝑃 ,  dan 𝑃 merupakan  FC,  baterai  dan  kebutuhan  daya  beban, 𝛼 adalah koefisien penalti, 𝑇 adalah waktu cuplik. Kemudian 𝑃 _ dan 𝑃 _ , 𝑃 _ dan 𝑃 _ , 𝑆𝑂𝐶 dan 𝑆𝑂𝐶 merupakan batasan daya FC, daya Baterai, dan SOC baterai. Sedangkan 𝜇 adalah balance coefficient dari SOC.

## 2.4 Usulan Strategi Manajemen Energi
Strategi EMS yang diusulkan pada penelitian ini adalah External Energy Management Strategy (EEMS)  yang  diperkenalkan  oleh  Motapon,  dkk,  dalam  artikelnya (Motapon,  dkk,  2014) tentang  manajemen  energi  pada Aircraft  system.  Konsep  dasar  dari  EEMS  adalah  mereduksi konsumsi  hidrogen  dengan  cara  memaksimalkan  suplai  kebutuhan  oleh  baterai  dan superkapasitor  dengan  memenuhi  batasan  yang  telah  ditentukan.  Kelebihan  EEMS dibandingkan  metode  optimasi  lainnya  yaitu  formulasi  yang  relatif  sederhana,  karena  EEMS hanya  membutuhkan  fungsi  biaya  dari  baterai  dan  superkapasitor  dan  tidak  membutuhkan perhitungan  energi  baterai  secara  empiris.  Seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  4,  input  EEMS yaitu state  of  charge  (SOC)  baterai  dan  tegangan  DC  bus.  Output  dari  EEMS  yaitu  referensi daya  baterai  dan  tegangan charge/  discharge  superkapasitor  ( ∆𝑉 ).  Daya  dari  baterai dibandingkan  dengan  kebutuhan  daya  beban  untuk  mengestimasi  referensi  daya  FC  melalui arusnya ( 𝐼 ∗ ). Kemudian jumlah tegangan superkapasitor dan referensi tegangan pada DC bus ( 𝑉 _ )  akan  dibandingkan  dengan  tegangan  aktual  pada DC  bus  untuk  menentukan  state superkapasitor (charge/ discharge).

## Gambar 4. Konfigurasi EEMS (Motapon, dkk, 2014)
Permasalahan optimasi EEMS diformulasikan untuk menemukan solusi optimal dari:
𝑥 =   [𝑃 , ∆𝑉]
Fungsi  objektif  yang  akan  dimaksimalisasi  adalah  energi  yang  disuplai  oleh  baterai  dan superkapasitor selama interval waktu yang ditentukan, seperti pada Persamaan (16).
𝐹 =   − 𝑃 . ∆𝑇 + 1 2 𝐶 . ∆𝑉 (16)
Terhadap Pertidaksamaan (17) berikut:
𝑃 ∆𝑇  ≤ (𝑆𝑂𝐶 − 𝑆𝑂𝐶 )𝑉 𝑄 (17)
Dengan batasan kondisi:
𝑃 _ ≤ 𝑃 ≤ 𝑃 _
𝑉 _ − 𝑉 ≤ ∆𝑉 ≤ 𝑉 _ − 𝑉
Dimana 𝑃 merupakan daya yang dihasilkan baterai selama waktu cuplik ∆𝑇 , 𝐶 merupakan kapasitansi superkapasitor, 𝑉 _ dan 𝑉 _ merupakan batasan dari tegangan DC bus, 𝑉 merupakan tegangan baterai dan 𝑄 merupakan kapasitas baterai.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Simulasi  dan  pengujian  dilakukan  untuk  melihat  performa  distribusi  daya  pada  strategi  EEMS dibandingkan dengan ECMS untuk melihat sejauh mana EEMS dapat mengoptimalisasi sistem. Semua pengujian dilakukan dengan menggunakan lingkungan simulasi MATLAB dan SIMULINK, dengan modul SimScape untuk masing-masing komponen sumber daya yang digunakan.
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  merancang  strategi  manajemen  energi  untuk mengurangi konsumsi hidrogen dan meningkatkan efisiensi keseluruhan sistem terhadap DC/DC converter pada setiap sumber daya. Terdapat faktor yang membuat daya yang dihasilkan oleh sumber daya tidak maksimal, seperti kehilangan energi pada saat proses konversi, saat charge dan discharge baterai, dan atau kehilangan energi karena resistansi maupun akibat panas yang dihasilkan.  Konsumsi  hidrogen  dan  efisiensi  keseluruhan  sistem  dapat  dihitung  melalui persamaan berikut:
𝐶𝑜𝑛𝑠𝐻2 = 𝑁 𝐹 𝑖 (58)
𝑒𝑓𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑐𝑦 = 𝑃 𝑃 + 𝑃 + 𝑃 (69)
Dimana  F merupakan  konstanta  Faraday  (A s/mol), 𝑃 , 𝑃 dan 𝑃 merupakan  daya  input FC, Baterai, dan superkapasitor ke DC/DC converter.
Simulasi  dilakukan  dengan  inisialisasi  SOC  sebesar  95%,  SOC  minimum  sebesar  60%,  suhu baterai sebesar 30 °C dan tegangan DC bus sebesar 600 V. Distribusi daya pada strategi ECMS dan EEMS ditunjukan pada Gambar 5 dan Gambar 6.
Gambar 5. Distribusi daya strategi ECMS

## Gambar 6. Distribusi daya strategi EEMS
Pada strategi ECMS dan EEMS, referensi daya FC diatur berdasarkan profil daya beban dan SOC baterai.  Pada  Gambar  5  dan  6  dapat  disimpulkan  bahwa  kedua  strategi  mampu  mengatur distribusi  daya  sesuai  dengan  kebutuhan  beban.  Pada  saat  beban  tidak  membutuhkan  daya, maka FC akan menghasilkan daya minimum sebesar 5 kW, daya ini digunakan untuk mengisi baterai  dan  superkapasitor.  Daya  negatif  pada  baterai  dan  superkapasitor  mengindikasikan kedua sumber daya tersebut dalam kondisi charging.
Untuk  melihat  sejauh  mana  penggunaan  baterai  dimaksimalkan,  maka  dilakukan  pengamatan pada  suplai  daya  yang  dihasilkan  oleh  baterai  dan  juga  rentang  kerja  SOC  pada  satu  siklus perjalanan.  Perbandingan  besaran  suplai  daya  baterai  antara  kedua  strategi  ditunjukan  pada Gambar 7.
Gambar 7. Perbandingan daya yang dihasilkan oleh baterai
Dapat dilihat pada Gambar 7, pada saat siklus awal kereta berjalan hingga detik ke 1000, EEMS memaksimalkan penggunaan baterai untuk suplai daya ke beban. Kondisi ini terjadi karena SOC baterai dalam kondisi maksimalnya, oleh karena itu baterai akan mengambil alih sebagian besar suplai daya ke beban hingga mencapai batas minimum SOC nya. Kemudian perbandingan SOC baterai pada satu siklus perjalanan kereta dapat dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 8. Perbandingan State of the Charge (SOC) Baterai
Pada  strategi  ECMS,  jika  daya  beban  kurang  dari  daya  maksimum  FC,  maka  selisih  daya  FC dengan daya beban akan dipakai untuk melakukan pengisian baterai. Pengisian baterai ini akan dilakukan  meskipun  SOC  baterai  masih  diatas  nilai  minimumnya.  Superkapasitor  juga  akan sering dalam kondisi charge untuk membuat DC bus menghasilkan arus negatif untuk mengisi baterai. Terlihat pada Gambar 8, SOC baterai masih berada pada batas kerja yang ditentukan, dengan  SOC  awal  95%,  SOC  baterai  pada  akhir  siklus  perjalanan  kereta  adalah  sebesar 67,62%.
Sedangkan  pada  strategi  EEMS,  dengan  SOC  baterai  pada  awal  siklus  sama  dengan  ECMS, baterai berada pada kondisi discharge dan mengambil alih sebagian besar suplai daya ke beban hingga  SOC  mencapai  batas  minimumnya,  yaitu  60%.  Superkapasitor  juga  dalam  kondisi discharge  untuk  membantu  baterai  mensuplai  daya.  Kemudian  setelah  baterai  mencapai  SOC minimumnya, FC mengambil alih suplai daya ke beban sekaligus melakukan pengisian baterai sehingga baterai kembali dalam kondisi charge. Sama seperti strategi ECMS, SOC baterai juga masih  pada  batas  kerja  yang  ditentukan.  Namun  pada  strategi  EEMS,  energi  baterai  yang terpakai lebih banyak, dengan SOC baterai pada akhir siklus perjalanan kereta adalah sebesar 63,22%.  Dengan  begitu,  penggunaan  FC  secara  otomatis  berkurang,  begitu  pula  dengan konsumsi  hidrogennya.  Perbandingan  konsumsi  hidrogen  antar  kedua  strategi  dapat  dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Perbandingan Konsumsi Hidrogen
Dapat dilihat pada Gambar 9, strategi EEMS terbukti mampu membuat konsumsi hidrogen FC berkurang dibandingkan  dengan strategi  ECMS.  Hal  ini  disebabkan  oleh penggunaan  FC yang lebih  sedikit  karena  dilakukan  maksimalisasi  penggunaan  energi  baterai  pada  EEMS. Perbandingan performa secara keseluruhan antara ECMS dan EEMS dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Perbandingan Performa ECMS dan EEMS
Parameter ECMS EEMS Unit Konsumsi hidrogen 3703 3346 g Rentang SOC baterai 95 – 67,62 95 – 63,22 % Efisiensi sistem 84,86 86,37 %
Dapat  dilihat  pada  Tabel  5  bahwa  strategi  EEMS  mampu  mengurangi  10%  dari  konsumsi hidrogen  pada  strategi  ECMS  menjadi  sebesar  3346  g.  Selain  itu,  rentang  SOC  baterai  pada strategi  EEMS  juga  terbukti  masih  mampu  dipertahankan  agar  tetap  dalam  batas  SOC  yang telah  ditentukan.  Setelah  dilakukan  perhitungan  efisiensi  keseluruhan  sistem,  EEMS  terbukti berhasil membuat sistem menjadi lebih efisien, yaitu sebesar 86,37% jika dibandingan dengan ECMS sebesar 84,86%.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  telah  dilakukan  perancangan  strategi  optimalisasi  dengan  metode maksimalisasi  energi  eksternal  (EEMS).  Pada  saat  pengujian,  EEMS  dibandingkan  dengan strategi optimalisasi lainnya yaitu Equivalent Consumption Management Strategy (ECMS) untuk melihat  peningkatan  performa  sistem.  Performa  yang  dibandingkan  pada  penelitian  ini  yaitu konsumsi  hidrogen  pada  FC  dan  efisiensi  keseluruhan  sistem.  Dari  hasil  simulasi  dapat disimpulkan  bahwa  strategi  manajemen  energi  yang  diusulkan  yaitu  EEMS  berhasil mendapatkan solusi optimal untuk konsumsi hidrogen, yaitu sebesar 3346 g dan meningkatkan efisiensi  keseluruhan  sistem  menjadi  sebesar  86,37  %.  Hasil  tersebut  lebih  baik  jika dibandingkan dengan strategi ECMS yang menghasilkan konsumsi hidrogen sebesar 3703 g dan efisiensi  keseluruhan  sistem  sebesar  84,86%.  Selain  itu,  formulasi  EEMS  lebih  sederhana  dan lebih tahan terhadap perubahan beban yang fluktuatif. EEMS juga tetap berhasil menjaga SOC baterai dan tegangan DC bus tetap bekerja dalam rentang batas yang telah ditentukan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  tim  Riset  Inovatif  Produtif  (RISPRO)  Invitasi  yang telah memberikan dukungan secara penuh pada penelitian ini. Pelaksanaan riset ini dilakukan melalui  pendanaan  Riset  Inovatif  Produktif  (RISPRO)  Invitasi,  dengan  nomor  kontrak  PRJ- 2/LPDP/LPDP.4/2022.

## DAFTAR RUJUKAN
Ali, A. M., & Söffker, D. (2018). Towards optimal power management of hybrid electric vehicles in  real-time:  A  review  on  methods,  challenges,  and  state-of-the-art  solutions. Energies, 11(3), 1–24. https://doi.org/10.3390/en11030476
Arikan, Y., & Cam, E. (2019). Optimizing of Speed Profile in Electrical Trains for Energy Saving
with Dynamic Programming. 3rd International Symposium on Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies, ISMSIT 2019 - Proceedings.
https://doi.org/10.1109/ISMSIT.2019.8932874
Fathy,  A.,  Al-Dhaifallah,  M.,  &  Rezk,  H.  (2019).  Recent  Coyote  Algorithm-Based  Energy
Management Strategy for Enhancing Fuel Economy of Hybrid FC/Battery/SC System. IEEE Access, 7, 179409–179419. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2959547
Fernandez, L. M., Garcia, P., Garcia, C. A., Torreglosa, J. P., & Jurado, F. (2010). Comparison of control  schemes  for  a  fuel  cell  hybrid  tramway  integrating  two  dc/dc  converters.
International Journal of Hydrogen Energy, 35(11), 5731–5744.
https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2010.02.132
Fragiacomo,  P.,  &  Genovese,  M.  (2019).  Modeling  and  energy  demand  analysis  of  a  scalable green  hydrogen  production  system. International  Journal  of  Hydrogen  Energy,  44(57),
30237–30255. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2019.09.186
Fragiacomo, P., Piraino, F., & Genovese, M. (2020). Insights for industry 4.0 applications into a hydrogen advanced mobility. Procedia  Manufacturing,  42(2019),  239–245. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.02.077
Garcia, P., Fernandez, L. M., Garcia, C. A., & Jurado, F. (2010). Energy management system of fuel-cell-battery  hybrid  tramway. IEEE  Transactions  on  Industrial  Electronics,  57(12),
4013–4023. https://doi.org/10.1109/TIE.2009.2034173
Han,  Y.,  Cao,  N.,  Hong,  Z.,  Li,  Q.,  &  Chen,  W.  (2016).  Experimental  Study  on  Energy
Management  Strategy  for  Fuel  Cell  Hybrid  Tramway. 2016  IEEE  Vehicle  Power  and Propulsion Conference, VPPC 2016 - Proceedings.
https://doi.org/10.1109/VPPC.2016.7791686
Kang, J., Guo, Y., & Liu, J. (2020). Rule-based energy management strategies for a fuel cell- battery  hybrid  locomotive. 2020  IEEE  4th  Conference  on  Energy  Internet  and  Energy System  Integration:  Connecting  the  Grids  Towards  a  Low-Carbon  High-Efficiency  Energy System, EI2 2020, 45–50. https://doi.org/10.1109/EI250167.2020.9346652
Kapetanović,  M.,  Núñez,  A.,  van  Oort,  N.,  &  Goverde,  R.  M.  P.  (2021).  Reducing  fuel consumption and related emissions through optimal sizing of energy storage systems for
diesel-electric trains. Applied Energy, 294. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2021.117018
Lü, X., Qu, Y., Wang, Y., Qin, C., & Liu, G. (2018). A comprehensive review on hybrid power system for PEMFC-HEV: Issues and strategies. Energy Conversion and Management, 171,
1273–1291. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2018.06.065
Motapon,  S.  N.,  Dessaint,  L.  A.,  &  Al-Haddad,  K.  (2014).  A  robust  H2-consumption- minimization-based energy management  strategy  for  a  fuel cell  hybrid emergency  power system of more electric aircraft. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 61(11), 6148–
6156. https://doi.org/10.1109/TIE.2014.2308148
Njoya  Motapon,  S.,  Dessaint,  L.  A.,  &  Al-Haddad,  K.  (2014).  A  comparative  study  of  energy management  schemes  for  a  fuel-cell  hybrid  emergency  power  system  of  more-electric
aircraft. IEEE Transactions on Industrial  Electronics, 61(3), 1320–1334.
https://doi.org/10.1109/TIE.2013.2257152
Peng, H., Li, J., Deng, K., Thul, A., Li, W., Lowenstein, L., Sauer, Di. U., & Hameyer, K. (2019).
An  efficient  optimum  energy  management  strategy  using  parallel  dynamic  programming for  a  hybrid  train  powered  by  fuel-cells  and  batteries. 2019  IEEE  Vehicle  Power  and Propulsion Conference, VPPC 2019 - Proceedings. https://doi.org/10.1109/VPPC46532.2019.8952323
Ramadan, H. S., Becherif, M., & Claude, F. (2017). Energy Management Improvement of Hybrid
Electric  Vehicles  via  Combined  GPS/Rule-Based  Methodology. IEEE  Transactions  on Automation Science and Engineering, 14(2), 586–597.
https://doi.org/10.1109/TASE.2017.2650146
Smith, D., Douglas, R., & Naeem, W. (2019). Fuzzy Rule-Based Energy Management Strategy for  a  Parallel  Mild-Hybrid  Electric  Bus. 2018  IEEE  International  Conference  on  Electrical Systems  for  Aircraft,  Railway,  Ship  Propulsion  and  Road  Vehicles  and  International
Transportation Electrification Conference, ESARS-ITEC 2018, 4–8. https://doi.org/10.1109/ESARS-ITEC.2018.8607670
Wolpert,  D.  H.,  &  Macready,  W.  G.  (1997).  No  free  lunch  theorems  for  optimization. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 1(1), 67–82.
https://doi.org/10.1109/4235.585893
Zhang, H., Yang, J., Zhang, J., Song, P., & Li, M. (2020). Optimal energy management of a fuel cell-battery-supercapacitor-powered  hybrid  tramway  using  a  multi-objective  approach.
Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part F: Journal of Rail and Rapid Transit, 234(5), 511–523. https://doi.org/10.1177/0954409719849804
Zhang, W., Li, J., Xu, L., & Ouyang, M. (2017). Optimization for a fuel cell/battery/capacity tram with equivalent consumption minimization strategy. Energy Conversion and Management, 134, 59–69. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2016.11.007