## Pemodelan Manajemen Energi Microgrid pada Sistem Bangunan Cerdas

## (Energy Management Modeling for Microgrid System in a Smart Building)
FX Nugroho Soelami 1* , Edi Leksono 1 , Irsyad Nashirul Haq 1 , Justin Pradipta 1 , Putu Handre Kertha Utama 1 , Aretha Fieradiella Pahrevi 1 , Faizatuzzahrah Rahmaniah 1 , Meditya Wasesa 2
Abstract—From  the  electricity  system  point  of  view,  smart buildings can be seen as an integration of a microgrid electricity network that connects solar PV, storage system, and building load distribution. The operation condition of the microgrid needs to be evaluated  and  optimized  to  obtain  efficient  and  reliable performance. This contribution presents an energy management modeling  for  the  microgrid  optimization  process  in  a  smart building  system.  The  energy  sources  connected  to  the  microgrid are solar PV, battery storage system, and the PLN (utility) grid. Combinations  of  load  scenarios  are  evaluated,  which  consists  of building a lighting system, water pump, dan HVAC system. The optimization  goal  is  to  find  the  optimal  estimation  of  Self Consumption (SC) and Self Sufficiency (SS) values. A simulation result before the optimization shows that the system is operating with SC of 63.2% and SS of 96.32%. After the optimization, the values  become  SC  =  84.68%  and  SS  =  83.27%.  Therefore,  the amount of energy sourced from the Solar PV system is increased and the microgrid is working more optimally.
Intisari—Dari  sudut  pandang  sistem  kelistrikan,  sistem bangunan  pintar  dapat  dilihat  sebagai  integrasi  jaringan  listrik microgrid yang menghubungkan sistem PLTS, sistem penyimpan energi,  dan  distribusi  beban  listrik  pada  bangunan.  Kondisi operasi  microgrid  perlu  dievaluasi  dan  dioptimasi  agar  dapat mencapai  kinerja  yang  andal,  tetapi  tetap  efisien.  Makalah  ini mengembangkan  pemodelan  manajemen  energi  untuk  optimasi microgrid  pada  sistem  bangunan  cerdas.  Sumber  daya  yang terhubung  pada  microgrid  terdiri  atas  sistem  PLTS,  sistem baterai,  dan  listrik  dari  jaringan  publik.  Dilakukan  skenario kombinasi  beban  listrik  yang  terdiri  atas  beban  pencahayaan, beban  pompa  air,  dan  beban  pendinginan  bangunan.  Optimasi dilakukan berdasarkan estimasi  Self Consumption (SC) dan Self Sufficiency  (SS)  antara  daya  yang  dihasilkan  sistem  PLTS  dan kebutuhan  beban  yang  bervariasi.  Dari  simulasi  sebelum dilakukan  optimasi  diperoleh  hasil  yaitu  persentase  SC  sebesar 63,2%  dan  persentase  SS  sebesar  96,32%.  Setelah  dilakukan optimasi  manajemen  energi,  persentase  sistem  SC  menjadi 84,68%  dan  SS  menjadi  83,27%.  Dari  hasil  optimasi  tersebut, terlihat bahwa banyaknya energi yang dapat dimanfaatkan dari sistem  PLTS  menjadi  meningkat  dan  microgrid  bekerja  lebih optimal.
Kata Kunci—Microgrid, Bangunan Cerdas, Self Consumption, Self Sufficiency, Manajemen Energi.

## I. P ENDAHULUAN
Berkembang  pesatnya  teknologi  dan  pertumbuhan  kota meningkatkan  konsumsi  energi  pada  bangunan,  terutama listrik. Pada saat yang sama, pemanasan global dan kebijakan reduksi emisi CO 2 di seluruh dunia memaksa transisi teknologi dari  bahan  bakar  fosil  ke  sumber  energi  terbarukan  [1]. Berdasarkan  kebijakan  tersebut,  penggunaan  sumber  energi terbarukan  melalui  Pembangkit  Listrik  Tenaga  Surya  (PLTS) adalah  salah  satu  cara  yang  paling  berkontribusi  dalam mengurangi konsumsi energi pada bangunan, sehingga sistem PLTS  dapat  menjadi  komponen  kunci  dalam  menyuplai kebutuhan energi listrik di bangunan [2]-[4].
Daya  yang  dihasilkan  (PLTS)  bersifat  intermiten  karena bergantung pada kondisi lingkungan. Sementara itu, kebutuhan listrik  untuk  menyuplai  pada PLTS  dapat  muncul  setiap  saat, sehingga  PLTS  perlu  diintegrasikan  dengan  jaringan  listrik utama  ( main  grid )  yang  disediakan  oleh  Perusahaan  Listrik Negara  (PLN)  dan  sistem  penyimpan  energi  agar  dapat beroperasi  baik  secara on  grid ataupun off  grid [5].  Integrasi berbagai  sistem  tersebut  dalam  skala  kecil  baik  biasa  dikenal dengan istilah microgrid .
Pemanfaatan jaringan listrik di masa depan harus memiliki kemampuan  yang  “ smart ”  dalam  menjaga  kondisi  operasi jaringan listrik. Sebuah “ smart grid” atau jaringan listrik cerdas dapat  menyatukan  berbagai  sumber  energi, berbagai platform interkoneksi  antarmuka  elektronik  daya,  sistem  manajemen energi, sistem kontrol, dan antarmuka mesin manusia [6]. Salah satu  metodologi  dalam  mengembangkan  arsitektur  jaringan listrik cerdas adalah Smart Grid Architectural Model (SGAM) yang  dikeluarkan  oleh  CEN-CENELEC-ETSI  Smart  Grid Coordination Group [7].
SGAM  adalah  model  yang  dapat  digunakan  untuk merancang atau mengevaluasi arsitektur jaringan listrik cerdas. SGAM  terdiri  atas  lapisan  interoperabilitas  seperti  lapisan komponen,  fungsional,  komunikasi,  informasi,  dan  lapisan bisnis  yang  dapat  saling  berinteraksi  satu  sama  lainnya. Implementasi  skala  kecil  jaringan  listrik  cerdas  disebut  juga sebagai smart microgrid . Salah satu implementasi dan evaluasi sistem komunikasi data pada sistem smart microgrid berbasis internet of things (IoT) [8].
Dalam  proses  integrasi  komponen  sistem, smart  microgrid perlu  dirancang  dengan  teliti  supaya  sistem  bekerja  dengan efisien.  Efisiensi  sistem  tersebut  dinilai  dari  dua  parameter, yaitu (1) self consumption (SC) dan (2) self sufficiency (SS) [9]- [11].  SC  menunjukkan  banyaknya  energi  yang  dapat dimanfaatkan oleh beban lokal dari total energi yang dihasilkan
1 Program  Studi  Teknik  Fisika,  Fakultas  Teknologi  Industri, Institut  Teknologi  Bandung,  Jl.  Ganesha  10,  Bandung  40132, (e-mail: *nugroho@tf.itb.ac.id)
2 Sekolah  Bisnis  dan  Manajemen,  Institut  Teknologi  Bandung, Jl. Ganesha 10, Bandung 40132
oleh  PLTS,  sedangkan  parameter  SS  menyatakan  persentase kebutuhan  beban  yang  dapat  dipenuhi  tanpa  disuplai  oleh jaringan PLN.
Implementasi smart  microgrid dalam  sebuah  bangunan dapat  menjadikan bangunan tersebut menjadi “cerdas” dalam hal  pengelolaan  penggunaan  energi  listrik  di  bangunan.  Hal tersebut  mendorong  munculnya  model smart  building atau
bangunan  pintar  [12].  Dari  sudut  pandang  sistem  kelistrikan, bangunan pintar dapat dilihat sebagai jaringan microgrid yang menghubungkan  PLTS,  penyimpan  energi,  dan  beban  listrik bangunan.
Referensi  [13]  menjelaskan  optimasi  manajemen  energi pada smart  microgrid berdasarkan  analisis  segi  ekonomi  dan efisiensi energi dalam penggunaan sistem penyimpanan energi.
Gbr. 1 Microgrid pada sistem bangunan cerdas. DER Pelanggan
Distribusi Pembang kit Trans misi Pr ose s O per as i Per usa haa n M ar ke t
Stas iun Lapang Jaringan Internet / Sistem Awan Modul Pusat
Microgid
Modul Pusat Sielis
G Pembangkit PLN HV LV MV AC AC AC AC AC PLN - 3 fasa 400VAC/50Hz 48VDC 3 x 230 VAC 50 Hz DC Beban Listrik Lainnya Beban Listrik Penerangan Susunan Papan Sel Sistem Baterai L V 1 Smart Meter Switch IED Hybrid Inverter IED PV Grid Inverter Gateway WiFi AP HMI User
Display Lokal SMB ITB Firewall Firewall Microgrid Infrastruktur Jaringan ITB HMI Operator HMI Administrator 3 x 230 VAC 3 x 230 VAC LV LV AC 3 fasa 400VAC/50Hz Web Box Comm. Interface Switch Modul Lokal SMB Modul Lokal SiElis Internet Gateway Display Lokal SiElis SC* SC, MWh, Rp Tujuan Sasaran Diukur oleh SS* SS, MWh, Rp Sasaran Diukur oleh Tujuan labenergi.com 48VDC Multicluster Box DC Modul Surya @ 10 seri 6 paralel PV Grid Inverter @15kW DC AC 3 fasa DC L V 2 x 24 sel seri 2 x 24 sel seri Hybrid Inverter Cluster 1 Cluster 2 Sistem PLTS Switch Smart Meter Susunan Papan Sel Distribusi Beban Listrik Manajemen Energi Bangunan Cerdas Meningkatkan Self Consumption Meningkatkan Self Sufficient
Penelitian  dilakukan  dengan  mengombinasikan  besaran  fisis komponen  sistem  yang  terdiri  atas  tipe  pembangkit,  ukuran pembangkit,  besar  beban  yang  dapat  disuplai,  dan  kapasitas penyimpanan  energi  dari  sistem  baterai  untuk  memperoleh kondisi distribusi energi sistem yang optimal.
Referensi  [14]  menjelaskan  tentang  pembagian  tipe  beban yang dapat dikontrol dan tersambung ke dalam jaringan listrik cerdas.  Dijelaskan  bahwa  metode  manajemen  beban merupakan sebuah cara yang efektif untuk memperoleh kinerja sistem yang lebih setimbang antara kebutuhan dan suplai pada model sistem terdistribusi.
Makalah  ini  mengusulkan  algoritme  manajemen  energi untuk  mengontrol  sistem smart  microgrid pada  bangunan cerdas seperti pada Gbr. 1. Algoritme tersebut digunakan agar smart microgrid dapat menyuplai energi listrik ke beban setiap saat ketika dibutuhkan dan dapat beroperasi secara optimal dan efisien.  Energi  listrik  tersebut  bersumber  dari  PLTS,  jaringan listrik PLN, dan sistem baterai. PLTS digunakan sebagai suplai energi  utama  sementara  baterai  dan  jaringan  listrik  PLN sebagai  sumber  energi  cadangan.  Operasional  sistem  baterai harus  mampu  memperhitungkan  setiap  kondisi  dari  PLTS, sehingga dapat diperoleh nilai SC dan SS yang optimal.
II. P EMODELAN S ISTEM M ICROGRID PADA S ISTEM B ANGUNAN

## C ERDAS

## A. Sistem Smart Microgrid
Sistem smart  microgrid merupakan  pengembangan  dari microgrid . Sistem  ini  memiliki  kemampuan  untuk  mengatur distribusi  daya  listrik  dari  pembangkit  ke  beban  berdasarkan informasi  besaran  fisis  listrik  melalui Intelligent  Electrical Device (IED). Komponen sistem smart microgrid terdiri atas:
(1)  sumber  energi,  (2)  penyimpan  energi,  (3) inverter ,  (4) sistem  manajemen  energi,  (5)  beban  listrik,  dan  (6) infrastruktur komunikasi antar-komponen untuk mengoptimalkan manajemen energi.
Sistem bangunan cerdas yang menjadi objek dalam makalah ini  adalah  bangunan  Laboratorium  Teknik  XIV  -  SBM  ITB pada  posisi  6,888314 o lintang  selatan  dan  107,608395 o bujur
timur. Pada bangunan ini diimplementasikan sistem kelistrikan microgrid seperti pada  Gbr. 1, sistem access control berbasis RFID  dan fingerprint ,  sistem  informasi  energi  listrik  (SiElis) secara  terpusat,  sistem  pemantauan  berbasis  CCTV,  sistem pendingin bangunan terpusat, sistem fire alarm , sistem public address , dan juga sistem booking ruangan secara online . Sumber energi listrik bangunan tersebut berasal dari jaringan listrik  PLN  dan  sumber  energi  terbarukan  dari  sistem  PLTS yang  terdiri  atas  240  buah  modul  panel  surya.  Kapasitas masing-masing modul adalah 240 Wp dengan luas permukaan 1,26 m 2 . Modul panel surya disusun ke dalam empat buah sub- array dengan jumlah enam puluh buah modul setiap sub-array yang  disusun  sepuluh  seri  dan  enam  paralel.    Sementara, penyimpanan  energi  dari  sistem smart  microgrid ini menggunakan baterai sekunder tipe Valve Regulated Lead Acid (VRLA)  dengan  tegangan  kerja  2  V  dan  kapasitas  1.000  Ah. Baterai  yang  digunakan  berjumlah  96  buah  baterai  dengan susunan 24 rangkaian seri dalam empat rangkaian paralel.
Pada  sistem  PLTS  digunakan  empat  buah grid - tie inverter (Sunny Tripower 15000TL-100), dengan masing-masing sub- array panel surya terhubung dengan satu buah grid - tie inverter . Daya  maksimum  sinyal  AC  keluaran inverter ini  sebesar 15.000  W  (230/400  VAC,  50  Hz). Hybrid  inverter yang digunakan  dalam  sistem  ini  adalah  Sunny  Island  4.4M (230VAC,  50Hz)  dengan  rentang  kapasitas  daya  yang  dapat dialirkan  sebesar  2–13  kW  dan  efisiensi  kerja  maksimumnya adalah 95% [15].

## B. Pemodelan Sistem Microgrid
Model  sistem microgrid diperoleh  berdasarkan  informasi fisis  yang  tersedia  dan  karakteristik  setiap  komponen  sistem. Parameter masukan yang diperlukan untuk membangun model simulasi  dan  parameter  keluaran  yang  diinginkan  dari  model simulasi diperlihatkan pada Gbr. 2.
Estimasi  beban  pencahayaan,  beban  pompa  air,  dan  beban pendinginan pada bangunan Labtek XIV SBM ITB diperoleh berdasarkan  daya  yang  dibutuhkan  dan  lama  waktu  operasi masing-masing  beban  tersebut.  Sedangkan  profil  produksi
Gbr. 2 Struktur model simulasi microgrid .
KONSUMEN • PROFIL BEBAN PV & GRID-TIE INVERTER • PROFIL KELUARAN PANEL SURYA (PVSyst)
• MODAL PV & GRID-TIE INVERTER JARINGAN PLN • HARGA LISTRIK HYBRID INVERTER
• MODEL EFISIENSI INVERTER
• BATASAN OPERASI INVERTER • MODEL HYBRID INVERTER BATERAI • MODEL SOE, SOC, TEGANGAN • BATASAN SOC OPERASI
• KAPASITAS BATERAI
• MODEL BATERAI
PARAMETER KELUARAN • PROFIL DISTRIBUSI DAYA
• PROFIL SOC BATERAI
• SELF-CONSUMPTION (SC) • SELF-SUFFICIENCY (SS) • ENERGI GRID-IN • ENERGI GRID-OUT • % ON-GRID • % OFF-GRID
• PENGHEMATAN TAGIHAN LISTRIK • BREAK EVEN POINT M OD EL SIMU LA SI
PLTS  diperoleh  dengan  melakukan  simulasi  menggunakan perangkat lunak PVSyst. Simulasi dilakukan berdasarkan data teknis sistem PLTS terpasang dan data iklim yang dimasukkan secara manual.
Sistem baterai sebagai penyimpan energi dapat menyimpan kelebihan produksi listrik dari panel surya dan menyuplai listrik ketika dibutuhkan oleh beban. Fenomena tersebut berhubungan dengan  dua  siklus  penting  pada  baterai,  yaitu:  (1)  siklus pengisian ( charging ) dan (2) siklus pemakaian ( discharging ). Kondisi  baterai  dapat  diketahui  dari  nilai State  of  Charge (SOC)  dan State  of  Energy (SOE)  baterai  saat  itu.  SOC menyatakan persentase sisa muatan dalam sel baterai terhadap total  kapasitas  nominal  baterai,  sementara  SOE  merupakan ukuran yang menyatakan persentase sisa energi dalam baterai dibandingkan  energi  nominal  baterai  saat  penuh  [16],  [17]. Model  yang  menghubungkan  SOC  dan  SOE  terhadap  hasil pengukuran  parameter  fisis  baterai  diperoleh  menggunakan metode Support Vector Regression (SVR) [18]. Program SVR
digunakan untuk mencari hubungan antara SOE dan tegangan baterai.
Komponen  yang  dimodelkan  berikutnya  adalah  sistem inverter ,  yaitu:  (1) hybrid  inverter dan  (2) grid-tie  inverter. Grid-tie  inverter adalah  perangkat  yang  digunakan  untuk melakukan konversi dari sinyal listrik DC yang dihasilkan oleh modul panel surya untuk menjadi sinyal listrik AC yang dapat didistribusikan  masuk  ke  dalam  jaringan,  sedangkan hybrid inverter adalah  perangkat  yang  digunakan  untuk  melakukan integrasi  kontrol  dan  manajemen  distribusi  aliran  listrik  yang ada di jaringan smart microgrid . Dalam sistem smart microgrid , terdapat faktor efisiensi dari hybrid  inverter ketika  terjadi  konversi  bentuk  listrik  untuk menghubungkan komponen jaringan PLN, beban, dan keluaran grid-tie  inverter yang  mengalirkan  listrik  AC  dengan  sistem baterai  yang  mengalirkan  listrik  DC.  Nilai  keluaran  sistem hybrid  inverter bervariasi  sesuai  dengan  daya  beban  yang dibutuhkan  dan  daya  modul  surya  yang  dihasilkan.  Sistem
Gbr. 3 Algoritme pemodelan manajemen energi pada sistem bangunan cerdas.
Mulai SOCmax, SOCmin Perhitungan nilai SS, SC, dan % status sistem
Selesai Perhitungan SOE dan tegangan (maksimum dan minimum) SOEmax, SOEmin, Vmax, Vmin
i = 0
Profil daya beban dan PV pada jam i Perhitungan SOE
adaptif Batas Aliran Energi
Inverter Perhitungan kesetimbangan daya pada sistem
SOC (i-1), SOC (i-1), Tegangan
(i-1), dan status baterai (i-1)
Status baterai, energi pengisian dan pengosongan
baterai maksimum
Nominal energi pengisian atau pengosongan baterai, dan energi masuk atau keluar PLN
Perhitungan SOC, SOE, tegangan, dan status baterai
SOC (i), SOE (i), Tegangan
(i), dan Status baterai (i)
i = i + 1
i 8760 Tidak Ya
Nilai SS, SC, dan % status sistem. Profil energi tahunan pada sistem
inverter dimodelkan  dengan  pendekatan  regresi  orde  banyak untuk  menentukan  fungsi  efisiensi hybrid  inverter dari  data yang ada pada datasheet [15].
Setelah seluruh parameter masukan untuk model diperoleh, dilakukan  simulasi  menggunakan  model  tersebut  untuk memperoleh  parameter  keluaran  dari  model.  Parameter keluaran tersebut merupakan parameter efisiensi kinerja sistem smart microgrid , yaitu: (1) SC dan (2) SS. Kedua parameter ini merupakan  ukuran  untuk  menyatakan  tingkat  efisiensi penggunaan  energi  dan  keandalan  yang  terdapat  pada  sistem smart  microgrid .  Nilai  SC  dan  SS  pada  setiap  sistem  dapat bervariasi  dari  0–100%.  Algoritme  pemodelan  aliran  energi pada sistem smart microgrid ditunjukkan pada Gbr. 3.

## III. P ENGOLAH D ATA DAN A NALISIS

## A. Profil Beban Listrik
Estimasi  beban  pencahayaan  pada  bangunan  diperoleh dengan  menghitung  jumlah  lampu  dan  daya  dari  tiap  lampu kemudian  menentukan  waktu  operasi  dari  lampu-lampu tersebut.  Profil  beban  pencahayaan  ditunjukkan  pada  Gbr.  4. Dalam memperoleh data cuaca, diperlukan informasi koordinat bangunan  Labtek  IV  SBM  –  ITB  yang  berada  di  posisi 6,888314 o lintang  selatan  dan  107,608395 o bujur  timur  serta dengan elevasi 768 m di atas permukaan laut. Pada simulasi ini digunakan data cuaca lokasi Bandung yang dimasukkan secara manual dengan menggunakan data dari NASA . Menggunakan
perangkat lunak PVSyst, estimasi perolehan energi dari sistem PLTS dalam satu tahun adalah sebesar 84,41 MWh/tahun.

## B. Sistem Baterai
Model  hubungan  antara  SOC  dengan  SOE  baterai  dibuat dengan  pendekatan  pemodelan  SOE  baterai  dan  dilakukan dengan menggunakan data pemakaian baterai 4 × 12 V 100 Ah [18]  yang  kemudian  disesuaikan  dengan  yang  digunakan  di smart microgrid , dengan nilai SOC merepresentasikan muatan total 96.000 Ah pada susunan 2 VDC × 24 seri. Hubungan SOC terhadap SOE baterai dijelaskan dengan (1) dan (2).
𝑆𝑂𝐶 (𝑡) =   𝑆𝑂𝐶 (𝑡−1) + 𝐼 (𝑡) Q𝑛 ∆𝑡 (1)
𝑆𝑂𝐸 (𝑡) = 𝑆𝑂𝐸 (𝑡−1) + 𝐼 (𝑡) 𝑉(𝑡) Q𝑛𝑉𝑛 ∆𝑡 . (2)
Dikarenakan  hubungan  SOC  dan  SOE  dengan  baterai microgrid belum tersedia data pengukurannya, maka dilakukan estimasi  berdasarkan  pemodelan  [18].  Data  yang  dijadikan masukan  pemodelan adalah sebanyak 113 baris di  basis data. Agar dapat digunakan sebagai data latih, data tersebut melalui tahap pre - processing terlebih  dahulu.  Data  latih  kemudian digunakan  untuk  membuat  model  baterai  menggunakan algoritme SVR. Dengan pemrograman Python dan library sk- learn , nilai parameter yang paling optimal ditentukan dengan metode grid search sehingga diperoleh C = 695.192,7962 dan epsilon = 0,001. Untuk fungsi kernel dipilih kernel Radial Basis
(a) (b) Gbr. 4 Profil mingguan, (a) daya beban pencahayaan bangunan, (b) daya keluaran sistem PLTS. 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000 0 20 40 60
80 100 120 140 160 180 Da ya (W att ) Waktu (Jam) 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000 45000 50000 0 20 40 60 80
100 120 140 160 180 Da ya (W att ) Waktu (Jam)
Function (RBF) yang teruji memiliki kinerja yang relatif lebih baik dibanding fungsi-fungsi kernel lainnya [19]. Nilai gamma =  0,0599484  dipilih  untuk  parameter  RBF.  Grafik  hubungan SOC,  SOE,  dan  tegangan  baterai  menggunakan  data  tes ditunjukkan pada Gbr. 5.

## C. Hybrid Inverter
Nilai maksimum efisiensi yang dimiliki hybrid inverter jika dipasang  pada  sistem  baterai  dengan  tegangan  48  V  adalah 95%. Sementara itu, nilai efisiensi minimal sebesar 85% terjadi pada  saat  daya  keluaran  dari  sistemnya  bernilai  4,2%  dari keluaran maksimum sistem.
Pada simulasi yang dilakukan, nilai keluaran sistem hybrid inverter bervariasi sesuai dengan daya beban yang dibutuhkan dan daya modul surya yang dihasilkan. Dari data yang didapat, dilakukan  pendekatan  regresi  orde  tinggi  untuk  menentukan fungsi dari efisiensi hybrid inverter tersebut. Regresi data yang ditampilkan  di  Gbr.  6 menghasilkan  fungsi  efisiensi  terhadap daya keluaran sistem seperti pada (3).
𝑦 =   −759,29𝑥 6 + 2665,9𝑥 5 − 3728,9𝑥 4 + 2651𝑥 3 − 1013,2𝑥 2
+ 198,18𝑥 + 79,32.
(3)

## D. Algoritme Manajemen Energi
Alur  distribusi  daya  yang  diaplikasikan  pada  bangunan Labtek  XIV  -  SBM  ITB  dibuat  dengan  mengacu  pada penelitian  sebelumnya  [13].  Terdapat  delapan  status  yang diklasifikasikan  pada  algoritme  manajemen  energi  seperti penjelasan berikut ini.
Status A :  semua  daya  berlebih  mengalir  dari  panel  surya  ke jaringan listrik PLN.
Status B :  semua  daya  berlebih  mengalir  dari  panel  surya  ke baterai.
Status C :  semua  daya  berlebih  mengalir  dari  panel  surya  ke baterai  sejumlah  maksimum  yang  diizinkan hybrid inverter dan  sisanya  mengalir  ke  jaringan  listrik PLN.
Status D :  semua  daya  berlebih  mengalir  dari  panel  surya  ke baterai sejumlah maksimum yang diizinkan baterai dan sisanya mengalir ke jaringan listrik PLN.
Status E :  semua  daya  tambahan  mengalir  dari  baterai  ke beban.
Status F :  daya yang mengalir dari baterai ke beban sejumlah yang diizinkan hybrid inverter dan sisanya mengalir dari jaringan listrik PLN.
Status G :  daya yang mengalir dari baterai ke beban sejumlah yang  diizinkan  baterai  dan  sisanya  mengalir  dari jaringan listrik PLN.
Status H : semua daya tambahan mengalir dari jaringan listrik PLN ke beban.
Syarat  batas  yang  digunakan  dalam  pembuatan  model  ini adalah adanya batas rentang SOC kerja baterai yang berada di rentang  20-80%  untuk  menghindari  kondisi  pemakaian maupun pengisian berlebih pada baterai.
Berdasarkan algoritme manajemen energi yang telah dibuat, kinerja  sistem smart  microgrid pada  bangunan  Labtek  XIV- SBM  ITB  per  tahunnya  yang  dihasilkan  dapat  dilihat  pada Tabel  I.  Hasil  simulasi  tersebut  menunjukkan  sistem  panel surya  yang  menghasilkan  energi  sebesar  84,41  MWh/tahun, sedangkan  beban  pencahayaan  membutuhkan  energi  sebesar 54,68  MWh/tahun.  Terdapat  selisih  energi  yang  cukup  besar pada kondisi ini, dapat dilihat pada nilai SC sistem yang relatif kecil dan jumlah energi yang disalurkan ke grid masih besar,
(a) (b)
Gbr.  5  Pemodelan  operasi  sistem  baterai,  (a)  grafik  hubungan  SOC  dan tegangan baterai, (b) model hubungan SOE terhadap baterai.
34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 0 20 40 60 80 100 Te ga ng an S is te m B at er ai ( V ol t) SOC (%) Hubungan SOC Tegangan 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 SoE 52 50 48 46 44 42 Support Vector Regression SoE - Tegangan T egang an (V o lt) RBF Model Data Gbr. 6 Model efisiensi konversi daya pada hybrid inverter . 85% 86% 87% 88% 89% 90% 91% 92% 93% 94% 95% 96% 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 E fi s ie n s i Output Power / Rated Power Efisiensi Hybrid Inverter Data Model Output Power / Rated Power 0,2 0,4 0,6 0,8
0 1
Support Vector Regression SoE - Tegangan
sebesar  29,46  MWh.  SC  sebesar  62,39%  ini  menunjukkan efisiensi sistem smart microgrid yang masih tergolong rendah. Dengan nilai kapasitas panel surya yang mencapai 56,7 kWp, jumlah beban yang dipenuhi sebenarnya dapat lebih besar.
Kelebihan  energi  ini  masih  dapat  dimanfaatkan  untuk memenuhi kebutuhan beban yang lain, sehingga lebih banyak jumlah  beban  lain  dalam  bangunan  yang  dapat  dipenuhi kebutuhan  listriknya,  meskipun  PLN  tidak  dapat  menyuplai energi. Metode manajemen beban tersebut dapat menghasilkan kinerja  sistem  yang  lebih  setimbang  antara  kebutuhan  dan suplai pada model sistem terdistribusi [14]. Penentuan skenario kombinasi  beban  yang  paling  optimal  dilakukan  dengan memilih kombinasi yang memiliki persentase SC dan SS paling optimal  dengan  melakukan  pembobotan  dengan  nilai  bobot yang  setara  (50%).  Pada  makalah  ini  dirancang  tiga  belas skenario  kombinasi  berdasarkan  beban  pencahayaan,  beban pompa air, dan beban pendinginan pada beberapa lantai. Ketiga belas skenario tersebut tercantum di Tabel II.
Tahapan selanjutnya adalah menghitung persentase SC, SS, on grid, dan off grid dari semua skenario di atas menggunakan algoritme  manajemen  energi  yang  sudah  ditentukan  seperti pada Gbr. 3. Selain itu, dihitung juga biaya penghematan dari setiap skenario. Hasil perhitungan dari setiap skenario disajikan dalam Tabel III .
Gbr. 7 Profil distribusi daya microgrid kondisi sebelum optimasi.
PLTS Baterai – Charging Baterai – Dicharging PLN – Daya Masuk PLN – Daya Keluar Efisiensi Sistem -20 -30 0 10 -20 Da ya (kW) 0 -1 -2 -3 0 25 50
75 100 125 150 Jam Efi sien si T ABEL I P ARAMETER K INERJA S ISTEM K ONDISI S EBELUM DAN S ESUDAH
O PTIMASI Paramater Kinerja Smart Microgrid % On Grid % Off Grid % SC % SS Energi Grid  In (MWh) Energi Grid  Out (MWh) Nilai sebelum optimasi 25,20 74,80 62,39  96,32 2,01 29,46 Nilai sesudah optimasi 37,26 62,74 84,68  83,27 14,36 10,52
T ABEL II S KENARIO K OMBINASI B EBAN L ISTRIK
Skenario Keterangan Beban 1 Beban Pencahayaan + Beban Pompa Air
2 Beban Pencahayaan + Beban Pendinginan Lantai Dasar
3
Beban Pencahayaan + Beban Pendinginan Lantai 1
4 Beban Pencahayaan + Beban Pendinginan Lantai 2
5
Beban Pencahayaan + Beban Pendinginan Lantai 3
6
Beban Pencahayaan + Beban Pendinginan Lantai 4
7 Beban Pencahayaan + Beban Pendinginan Lantai 5
8
Beban Pencahayaan + Beban Pompa Air + Beban Pendinginan Lantai Dasar
9 Beban Pencahayaan + Beban Pompa Air + Beban Pendinginan Lantai 1
10 Beban Pencahayaan + Beban Pompa Air + Beban
Pendinginan Lantai 2
11 Beban Pencahayaan + Beban Pompa Air + Beban
Pendinginan Lantai 3
12 Beban Pencahayaan + Beban Pompa Air + Beban
Pendinginan Lantai 4
13 Beban Pencahayaan + Beban Pompa Air + Beban Pendinginan Lantai 5
Arti  skenario  optimum  tersebut  adalah  kombinasi  yang memiliki persentase SC dan SS yang paling optimal. Nilai SS yang  paling  optimal  dipilih  untuk  menciptakan  sistem smart microgrid yang mampu memenuhi hampir seluruh kebutuhan bebannya dengan energi yang berasal dari panel surya. Namun, dalam  pemilihan  nilai  SS  yang  optimal,  dipilih  juga  nilai  SC yang  paling  optimal  agar  energi  yang  dihasilkan  oleh  panel surya  dapat  dimanfaatkan  secara  maksimal  untuk  memenuhi kebutuhan beban secara langsung maupun disuplai ke baterai. Selain kedua parameter tersebut, persentase off grid yang lebih tinggi dibanding  persentase on  grid juga  diinginkan  untuk mencapai  sistem  yang  tidak  selalu  bergantung  pada  jaringan listrik  PLN.  Dari  hasil  analisis  diperoleh  skenario  8  sebagai adalah skenario yang paling optimum.
Berdasarkan  besar  energi  yang  disuplai  dari  jaringan  PLN ( grid  in ),  terdapat  peningkatan  pada  nilainya  sebesar  12,35 MWh dalam satu tahun dari nilai 2,01 MWh di kondisi awal, dengan    kondisi  awal  sebelum  optimasi  seperti  ditunjukkan pada  Gbr.  7.  Meskipun  demikian,  jumlah  energi  yang dikembalikan  ke  jaringan  PLN  ( grid  out )  berkurang  sebesar 18,94  MWh,  menjadi  10,52  MWh.  Selisih  energi  ini  adalah energi yang  dimanfaatkan  oleh  sistem smart  microgrid untuk memenuhi kebutuhan bebannya.
Berdasarkan  Tabel  III  dan  Gbr.  8,  dapat  dilihat  bahwa jumlah  energi  yang  dialirkan  ke  jaringan  listrik  PLN  setelah optimasi lebih sedikit dibandingkan dengan  kondisi sebelumnya. Besar energi panel surya yang dialirkan langsung dari grid-tie inverter  untuk  memenuhi  kebutuhan  beban
T ABEL III H ASIL K INERJA S ISTEM UNTUK S ETIAP S KENARIO P ELUANG O PTIMASI Skenario Total Beban (MWh) % SC % SS Pembobotan % On Grid % Off Grid Penghematan (Juta Rp) % Penghematan 1 74,947 78,78 88,73 83,76 31,38 68,62 73,5 38,81 2 65,570 71,59 92,16 81,88 29,30 70,70 73,8 38,96 3 78,527 80,11 86,11 83,11 35,78 64,22 73,9 39,00 4 77,241 79,40 86,77 83,09 35,17 64,83 73,9 39,00 5 82,222 81,94 84,11 83,03 37,56 62,44 74,0 39,03 6 71,675 75,93 89,42 82,68 32,34 67,66 73,9 38,97 7 88,604 84,24 80,25 82,25 42,73 57,27 74,1 39,11 8* 85,839 84,68 83,27 83,98 37,26 62,74 73,8 38,91 9 98,795 88,26 75,41 81,84 48,96 51,04 74,1 39,12 10 97,509 88,03 76,21 82,12 47,73 52,27 74,1 39,10 11 102,490 88,85 73,18 81,02 52,43 47,59 74,3 39,18 12 91,943 86,79 79,68 83,24 42,20 57,80 73,9 39,00 13 108,873 89,61 69,48 79,55 57,79 42,22 74,5 39,28
Gbr. 8 Profil distribusi daya microgrid kondisi setelah optimasi.
PLTS Baterai – Charging Baterai – Dicharging
PLN – Daya Masuk
PLN – Daya Keluar Efisiensi Sistem 0,0 0,5 -0,5 -1,0 -1,5 0 25
50 75 100 125 150 -20 -10 0 10 20 Da ya (kW) Jam Efi sien si
berjumlah lebih banyak, tetapi besar energi yang dialirkan dari grid untuk  memenuhi  kebutuhan  beban  lebih  banyak dibandingkan  dengan  kondisi  sebelumnya.  Dari  segi  analisis ekonomi,  bangunan  SBM  ITB  dapat  menghemat  biaya pembelian listrik PLN sebesar 73 juta rupiah, dengan tagihan listrik untuk beban pencahayaan, pendinginan, dan pompa air sebelum menggunakan sistem smart microgrid adalah sebesar 189 juta rupiah setiap tahunnya.

## IV. K ESIMPULAN
Telah  dirancang  algoritme  manajemen  energi  untuk microgrid pada sistem bangunan cerdas. Algoritme dikembangkan berdasarkan pemodelan microgrid berdasarkan suplai  dan  konsumsi  energi  listrik  ke  beban  agar  dapat beroperasi  secara  optimal  dan  efisien.  Energi  listrik  tersebut bersumber dari PLTS, jaringan listrik PLN, dan sistem baterai. Masukan data untuk pemodelan ini berdasarkan data estimasi pembebanan listrik dari sistem pencahayaan, estimasi kondisi sistem baterai menggunakan metode SVR, dan mengakomodasi  adanya  penurunan  efisiensi  dari inverter . Keluaran dari pemodelan ini adalah parameter SC dan SS yang diberikan  pembobotan  sesuai  dengan  kemungkinan  adanya aliran  energi  listrik  dari  atau  ke  jaringan  listrik.  Berdasarkan hasil  simulasi  dan  analisis  dari  tiga  belas  skenario,  dengan menggunakan  algoritme  pemodelan  manajemen  energi, diperoleh  skenario  8  sebagai  skenario  yang  paling  optimal. Kondisi  optimal  tersebut  merupakan  kombinasi  penggunaan beban  listrik  dari  lampu,  pompa  air,  dan  pendinginan  untuk lantai  dasar,  dengan  nilai  SC  84,68%,  SS  83,27%, on  grid 37,26%, off  grid 62,74%,  dan  suplai  energi  ke grid menjadi 10,52  MWh/tahun.  Energi  yang  dihasilkan  oleh  panel  surya dapat  dimanfaatkan  secara  maksimal  untuk  memenuhi kebutuhan beban secara langsung maupun disuplai ke baterai. Persentase off  grid yang  lebih  tinggi dibanding  persentase on grid juga diinginkan untuk mencapai sistem yang tidak selalu bergantung pada jaringan listrik PLN.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian ini didukung oleh Program Penelitian ITB, Pusat Penelitian  Kebijakan  Keenergian  ITB,  dan  Penelitian Kementerian  Riset  dan  Teknologi/Badan  Penelitian  dan Inovasi Nasional Indonesia.
R EFERENSI
[1]  P.  Lazzeroni, S.  Olivero,  F.  Stirano, M.  Repetto, C.  Micono,  P. Montaldo,  dan  G.  Zanzottera,  “PV  and  Building  Energy  Efficiency Measures Impact on the Grid in a Middle East Case Study,” AEIT 2016 - Int.  Annu.  Conf.  Sustain.  Dev.  Mediterr.  Area,  Energy  ICT  Networks Futur. , 2016, pp. 1–6.
[2]  L.  Shi  dan  M.Y.L.  Chew,  “A  Review  on  Sustainable  Design  of
Renewable Energy Systems,” Renew. Sustain. Energy Rev. , Vol. 16, No. 1, hal. 192–207, 2012.
[3]  A. Ghaffarianhoseini, N.D. Dahlan, U. Berardi, A. Ghaffarianhoseini, N. Makaremi, dan M. Ghaffarianhoseini, “Sustainable Energy Performances of Green Buildings: A Review of Current Theories, Implementations, and Challenges,” Renew. Sustain. Energy Rev. , Vol. 25, pp. 1–17, 2013.
[4]  S.  Deng,  Y.J.  Dai,  R.Z.  Wang,  dan  X.Q.  Zhai,  “Case  Study  of  Green Energy  System  Design  for  a  Multi-Function  Building  in  Campus,” Sustain. Cities Soc. , Vol. 1, No. 3, hal. 152–163, 2011.
[5]  F.  Wurtz  dan  B.  Delinchant,  “‘Smart  Buildings’  Integrated  in  ‘Smart Grids’:  A Key Challenge  for  the  Energy  Transition  by  Using  Physical Models  and  Optimization  with  a  ‘Human-in-the-Loop’  Approach,” Comptes Rendus Phys. , V. 18, No. 7–8, hal. 428–444, 2017.
[6]  X. Tan, Q. Li, dan H. Wang, “Advances and  Trends of Energy Storage Technology  in  Microgrid,” Int.  J.  Electr.  Power  Energy  Syst. ,  Vol.  44, No. 1, hal. 179–191, 2013.
[7]  I.N. Haq, “Pengembangan Model Arsitektur Sistem Manajemen Baterai Cerdas untuk Pemantauan dan Peningkatan Kondisi Operasi Penyimpan Energi,”  Disertasi  Program  Doktor  Teknik  Fisika,  Institut  Teknologi Bandung, Bandung, Indonesia, Juli 2019.
[8]  K.  Friansa,  I.N.  Haq,  B.M.  Santi,  D.  Kurniadi,  E.  Leksono,  dan  B. Yuliarto,  “Development  of  Battery  Monitoring  System  in  Smart Microgrid Based on Internet of Things (IoT),” Procedia Eng. , Vol. 170, hal. 482–487, 2017.
[9]  R.  Luthander,  J.  Widén,  D.  Nilsson,  dan  J.  Palm,  “Photovoltaic  Self- Consumption in Buildings: A Review,” Appl. Energy , Vol. 142, hal. 80– 94, 2015.
[10]  G.  Masson,  J.I.  Briano,  dan  M.J.  Baez,  “Review  and  Analysis  of  Self- consumption Policies,” International Energy Agency, Report IEA-PVPS T1-282016, 2016.
[11]  C.J. Sarasa-Maestro, R. Dufo-López, dan J.L. Bernal-Agustín, “Analysis of Photovoltaic Self-Consumption Systems,” Energies , Vol. 9, No. 9, hal. 1-18, 2016.
[12]  D.  Zhang,  N.  Shah,  dan  L.G.  Papageorgiou,  “Efficient  Energy Consumption  and  Operation  Management  in  a  Smart  Building  with Microgrid,” Energy Convers. Manag. , Vol. 74, hal. 209–222, Okt. 2013.
[13]  L. Barelli, G. Bidini, dan F. Bonucci, “A Micro-Grid Operation Analysis for Cost-Effective Battery Energy Storage and RES Plants Integration,” Energy , Vol. 113, hal. 831–844, 2016.
[14]  J. Shen, C. Jiang, dan B. Li, “Controllable Load Management Approaches in Smart Grids,” Energies , Vol. 8, No. 10, hal. 11187–11202, 2015.
[15]  "Sunny Island 4.4M / 6.0H / 8.0H for On-Grid and Off-Grid Applications Datasheet,” SMA Solar Technology, Germany, 2020.
[16]  F. Edison, I.N. Haq, E. Leksono, N. Tapran, D. Kurniadi, dan B. Yuliarto, “State  of  Energy  (SOE)  Estimation  of  LiNiCoAlO2  Battery  Module Considering Cells Unbalance and Energy Efficiency,” Proceeding - 4th Int. Conf. Electr. Veh. Technol. ICEVT 2017 , 2017, hal. 100–106.
[17]  W.-Y. Chang, “The State of Charge Estimating Methods for Battery: A Review,” ISRN Appl. Math. , Vol. 2013, hal. 1-7, 2013.
[18]  I.N.  Haq,  R.H.  Saputra,  F.  Edison,  D.  Kurniadi,  E.  Leksono,  dan  B. Yuliarto, “State of Charge (SoC) Estimation of LiFePO4 Battery Module Using  Support  Vector  Regression,” Proc.  -  Jt.  Int.  Conf.  Electr.  Veh. Technol. Ind. Mech. Electr. Chem. Eng. ICEVT 2015 IMECE 2015 , 2015, hal. 16–21.
[19]  C. Cecati, J. Kolbusz, P. Rózycki, P. Siano, dan B.M. Wilamowski, “A Novel RBF Training Algorithm for Short-Term Electric Load Forecasting and Comparative Studies,” IEEE Trans. Ind. Electron. , Vol. 62, No. 10, hal. 6519–6529, 2015.