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

## MPPT Fuzzy Logic dengan Pengendali PI pada Generator Sinkron Magnet Permanen untuk Aplikasi Pembangkit Listrik Pikohidro

## SOFIAN YAHYA, ADNAN RAFI AL TAHTAWI, SARJONO WAHYU JADMIKO, KARTONO WIJAYANTO
Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Bandung Email: sofianyahya@polban.ac.id
Received 31 Juli 2021 | Revised 24 Agustus 2021 | Accepted 16 September 2021

## ABSTRAK
Perubahan  laju  aliran air  pada  pembangkit  listrik  pikohidro  dapat  menyebabkan daya dan tegangan yang dihasilkan generator menjadi tidak stabil. Penelitian ini bertujuan  untuk  merancang  Maximum  Power  Point  Tracking  (MPPT)  dengan algoritma  logika  fuzzy  pada  Permanent  Magnet Synchronous  Generator  (PMSG) dengan  penstabil  tegangan  untuk  aplikasi  pembangkit  listrik  pikohidro.  Pada penelitian ini digunakan dua unit konverter DC/DC tipe buck-boost yang dipasang secara  serial.  MPPT  logika  fuzzy  dirancang  untuk  mengendalikan  konverter pertama,  sedangkan  pengendali  PI  digunakan  pada  konverter  kedua.  Hasil pengujian secara simulasi dengan skenario kecepatan turbin konstan menunjukkan PMSG mampu menghasilkan daya maksimum 167 Watt pada kecepatan turbin 600 rpm  dengan  tegangan  keluaran  14  V.  Pengujian  dengan  skenario  perubahan kecepatan  turbin  dan  perubahan  beban  menunjukkan  PMSG  mampu  menjejaki daya  maksimum  serta  menghasilkan  tegangan  keluaran  yang  stabil  dengan overshoot terbesar sekitar 33%.
Kata kunci : MPPT, PMSG, logika fuzzy, pengendali PI, pikohidro

## ABSTRACT
The changes in the water flow rate on pycohydro power plant can cause the power and voltage generated by the generator to become unstable. This study aims to design  Maximum  Power  Point  Tracking  (MPPT)  with  fuzzy  logic  algorithm  on Permanent  Magnet  Synchronous  Generator  (PMSG)  with  voltage  regulator  for picohydro  power  plant  applications.  In  this  study,  two  units  buck-boost  DC/DC converter were installed in series. The fuzzy logic MPPT is designed to control the first converter, while the PI controller is used in the second converter. Simulation test  results  with  a  constant  turbine  speed  scenario  show  that  PMSG  is  able  to produce a maximum power of 167 Watts at a turbine speed of 600 rpm with an output  voltage  of  14  V.  Tests  with  scenarios  of  changes  in  turbine  speed  and changes in load show PMSG is able to track maximum power and produce a stable output voltage with the biggest overshoot is about 33%.
Keywords : MPPT, PMSG, fuzzy logic, PI controller, pycohydro

## 1.PENDAHULUAN
Dalam beberapa tahun terakhir, pemanfaatan sistem energi terbarukan telah menarik banyak perhatian. Perubahan dari sistem energi berbasis bahan bakar fosil tradisional menjadi sistem energi terbarukan yang bervariasi menjadi  tantangan teknis dan lembaga terkait (Aljarhizi, dkk, 2019) . Dalam transisi menuju 100% sistem energi terbarukan, salah satu langkah yang disarankan adalah sistem energi cerdas ( smart energy system) yang didasarkan pada gagasan sistem energi masa depan pada VRES ( Variable Renewable Energy System) (Djørup, dkk, 2018) .  Pada  tahun  2025,  komposisi  bauran  energi  nasional  mengasumsikan  minyak  akan tetap  berada  pada  posisinya  sebagai  sumber  energi  utama  sebesar  42%, disusul  batubara sebesar 35%, gas alam sebesar 21%, tenaga air sebesar 1,9%, energi panas bumi 1,1%, dan mini/mikro  tenaga  air  0,1%  dengan  energi  terbarukan  sebesar  26  GW (Abdullah,  dkk, 2020) .
Potensi  energi  listrik  berbasis  hidro,  baik  skala  besar  maupun  kecil,  sudah  lama  telah dimanfaatkan oleh pemerintah sebagai sumber energi utama terbarukan yang bisa bersaing dengan  batubara.  Bahkan  untuk  daerah  terpencil,  potensi  mini  hidro  lebih  disukai  untuk memenuhi kebutuhan energi dibandingkan dengan sumber energi lainnya (Halimatussadiah, dkk, 2020) . Di daerah pedesaan dengan jumlah konsumen yang relatif rendah dan perluasan sistem jaringan juga dianggap tidak ekonomis, pembangkit listrik tenaga air skala kecil dapat memberikan solusi untuk masalah energi listrik selain surya fotovoltaik yang  tidak  tersedia  sepanjang  hari (Motwani,  dkk,  2013) .    Pembangkit  listrik  pikohidro merupakan salah satu sumber energi terbarukan dengan daya ratusan hingga 5 kW yang dapat memberikan manfaat yang besar bagi masyarakat dalam memenuhi energi listrik tanpa harus mengeluarkan  biaya  yang tinggi  sehingga dapat digunakan  untuk keperluan  rumah  tangga (Chen, dkk, 2013) (Williamson, dkk, 2013) .  Menurut laporan  Bank Dunia pembangkit listrik pikohidro merupakan pembangkit listrik skala kecil yang murah dengan daya maksimum yang dihasilkan sekitar 5 kW (Williamson, dkk, 2013) .  Ada dua jenis generator yang sering digunakan  untuk    kecepatan  variabel,  yaitu Doubly  Fed  Induction  Generator  (DFIG)  dan Permanent  Magnet  Synchronous  Generator  (PMSG).  Dibandingkan  dengan  DFIG,  PMSG memiliki beberapa keunggulan seperti bobot lebih ringan, ukurannya kecil, tanpa roda gigi, dan  biaya  perawatan  ringan (Karbakhsh,  dkk,  2012) .  Berdasarkan  hasil  pengujian, kelemahan  dari  pikohidro  dengan  PMSG  tanpa  pengendali  adalah  keluaran  tegangan  dan frekuensi yang mudah berubah mengikuti kecepatan turbin (Kerdtuad, dkk, 2018) .
Metode yang sering digunakan untuk mendapatkan keluaran daya maksimum adalah Maximum Power Point Tracking (MPPT). Berbagai penelitian telah banyak dilakukan untuk mendapatkan daya yang optimal dari PMSG dengan MPPT. Nicy dan Punitharaji dalam makalahnya meneliti sistem pembangkit hybrid angin-hidro yang terisolasi.Satu pembangkit menggunakan PMSG yang  digerakkan  oleh  turbin  angin  dengan  kecepatan  variabel  dan  satu  lagi  dengan  PMSG digerakkan oleh turbin hidro dengan kecepatan konstan. Hasil yang dicapai adalah efisiensi yang lebih baik dalam penggunaan sistem hybrid dengan logika fuzzy menggunakan simulasi dengan MATLAB (Nicy & Punitharaji, 2014) . Tiwari dan Babu dalam papernya memodelkan tiga  pengendali  MPPT  dengan  perangkat  lunak  MATLAB  yaitu  Proporsional  Integral  (PI), Perturb  and  Observe  (P&O),  dan  Fuzzy  Logic  Control  (FLC).  Penelitian  ini  membandingkan keluaran  untuk  turbin  energi  angin  dengan  kondisi  kecepatan  angin  yang  bervariasi. Berdasarkan  hasil  simulasi  penulis  menyimpulkan  bahwa  FLC  untuk  WECS  ( Wind  Energy Conversion System) yang berdiri sendiri lebih unggul dan efisien daripada teknik PI dan P&O dalam hal stabilitas, kemampuan pelacakan, dan fluktuasi (Tiwari & Babu, 2016) . Penelitian serupa  juga  dilakukan (Abdellatif,  dkk,  2021) yang  membandingkan  algoritma  P&O, Incremental  Conductance  (IC),  dan  logika  fuzzy  pada  sistem  panel  surya.  Hasilnya
menunjukkan bahwa logika fuzzy mampu mengahasilkan daya keluaran yang paling besar jika dibandingkan algoritma MPPT lainnya.
Jika  dibandingkan  beberapa  teknik  MPPT  yang  banyak  digunakan,  logika  fuzzy  merupakan teknik yang mampu menghasilkan daya yang paling besar. Metode ini banyak diaplikasikan untuk berbagai sistem pembangkitan tenaga listrik seperti panel surya (Assegaf, dkk, 2021) dan turbin angin (Jaya & Sujono, 2018) . Namun demikian dalam hal implementasi, teknik logika  fuzzy  memiliki  komputasi  yang  paling  kompleks  jika  dibandingkan  dengan  algoritma lainnya. Meskipun demikian, beberapa teknik MPPT lain juga memungkinkan untuk diterapkan selain  beberapa  teknik  yang  disebutkan  di  atas.  K.  Karthi,  dkk.    pada  penelitiannya menganalisis  algoritma kontrol MPPT  adaptif  untuk generator energi  angin mandiri  dengan perangkat  lunak  MATLAB/Simulink.  Hasil  yang  diperoleh  menunjukkan  efektivitas  algoritma kendali  MPPT  adaptif  dalam  memaksimalkan  transfer  daya  ke  beban  selama  perubahan mendadak  dalam  kecepatan  angin (Karthi,  dkk,  2019) .  Metode  algoritma nonlinear backstepping  untuk  MPPT  pada  sistem  konversi  energi  angin  dengan  kecepatan  variabel ( pitch) tetap diteliti oleh Khan, dkk. Hasil simulasi dengan perangkat lunak MATLAB/Simulink memvalidasi  kekokohan  sesuai  skema  kontrol  yang  diusulkan (Khan,  dkk,  2020) .  Pada intinya, beberapa teknik MPPT dapat digunakan untuk memaksimalkan daya keluaran dengan berbagai kelebihan dan kekurangannya. Meskipun MPPT dapat menghasilkan daya keluaran maksimum, namun MPPT tidak dapat menghasilkan tegangan yang stabil di bagian keluaran. MPPT hanya akan mengikuti daya maksimum generator yang dihasilkan dari putaran turbin. Dengan demikian, diperlukan skema kendali tambahan agar diperoleh tegangan yang stabil untuk kebutuhan pembebanan khususnya pada aplikasi pembangkit pikohidro.
Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan daya keluaran PMSG maksimum dan tegangan keluaran  yang  stabil  menggunakan  MPPT  logika  fuzzy  dan  pengendali  PI  untuk  aplikasi pembangkit  pikohidro  dengan  daya  maksimal  200  W.  Skema  yang  diusulkan  adalah menggunakan dua unit konverter DC/DC tipe buck-boost yang dihubung secara seri. Konverter pertama  digunakan  untuk  MPPT,  sedangkan  konverter  kedua  digunakan  sebagai  penstabil tegangan.  Pada  konverter  kedua,  dirancang  skema  kendali closed-loop  menggunakan pengendali PI agar dihasilkan tegangan keluaran yang diinginkan. Skema ini diadaptasi dari penelitian (Kaouane, dkk, 2016) yang menggunakan double  buck-boost  converter  untuk sistem panel surya. Perbedaannya terletak pada jenis konverter DC/DC yang digunakan dan aplikasi power  plant-nya.  Dengan  skema  ini,  maka  dapat  diperoleh  daya  maksimum  dari generator dan juga tegangan keluaran yang stabil untuk kebutuhan pembebanan pada sistem pembangkit pikohidro. Penelitian ini menggunakan simulasi MATLAB/Simulink untuk melihat unjuk kerja dari metode yang diusulkan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Langkah Penelitian
Adapun  langkah  penelitian  yang  dilakukan  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Penelitian  diawali dengan melakukan  studi  pustaka terkait  sistem PMSG khususnya pada aplikasi pembangkit pikohidro.  Kemudian  ditentukan  perumusan  masalah  dari  hasil  studi  pustaka  tersebut. Selanjutnya  dilakukan  pemodelan  sistem  yang  akan  dirancang  yang  meliputi  model  PMSG, penyearah, dan konverter DC/DC. Berikutnya dirancang algoritma MPPT logika fuzzy dengan pengendali  PI  dan  kemudian  direalisasikan  dalam  bentuk  simulasi  MATLAB/Simulink.  Pada tahap akhir dilakukan pengujian terhadap sistem, analisis hasil, dan penarikan kesimpulan.

## Gambar 1. Langkah Penelitian

## 2.2 Model Generator Sinkron Magnet Permanen
Generator sinkron magnet permanen atau Permanent Magnet Synchronous Generator (PMSG) merupakan sebuah mesin yang dapat mengubah energi mekanik menjadi energi listrik. Mesin ini  dapat  mengubah  torsi  (T)  dan  kecepatan  putar  rotor  (ω)  yang  diterimanya  dari blade menjadi nilai tegangan (V) dan arus (I). Hasil keluaran dari generator ini berupa tegangan listrik  AC  3  fasa.  Generator  ini  tidak  membutuhkan  sistem  eksitasi  karena  sumber  eksitasi disediakan oleh magnet permanen pada rotor, sehingga mengurangi kesulitan dalam sistem kontrolnya. PMSG biasanya digunakan untuk membangkitkan listrik pada daya rendah seperti dari  sumber  angin  ataupun  aliran  sungai  kecil  ( pycohydro). Kelebihan menggunakan  PMSG adalah biaya yang rendah, ketahanan, dan kesederhanan konstruksinya. Namun salah satu kelemahan  utamanya  adalah perlunya  kompensator  faktor daya dan  efesiensi  yang  rendah (Acharya, dkk, 2016) (Ben Ali, dkk, 2017) .
Secara umum, model dinamik PMSG dapat diturunkan dari axis frame direct (d) dan quadrature (q) dimana fasa q-axis mendahului 90 dari d-axis.  Untuk mengetahui tegangan 3 fasa yang dihasilkan  generator,  maka  dilakukan  transformasi  antara dq-frame  ke  abc-frame  seperti ditunjukkan pada Persamaan (1) berikut.
𝐹 𝐹 𝐹 = sin 𝜔𝑡 cos 𝜔𝑡 sin (𝜔𝑡 − 2𝜋 3 ⁄ ) cos (𝜔𝑡 − 2𝜋 3 ⁄ ) sin (𝜔𝑡 + 2𝜋 3 ⁄ ) cos (𝜔𝑡 − 2𝜋 3 ⁄ ) 𝐹 𝐹 (1)
dengan 𝐹 merepresentasikan tegangan, arus, atau induktansi yang nilainya bergantung pada posisi rotor.
Adapun rangkaian ekuivalen dari model PMSG pada dq-axis di bagian rotor dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Model Sederhana PMSG pada d-axis (Kiri) dan Sumbu q-axis (Kanan) Stator
Besarnya  arus  yang  dihasilkan  pada d-axis  dan  q-axis  memenuhi  Persamaan  (2)  dan  (3) berikut.
𝑖 = − 𝑖 + 𝜔 𝑖 − 𝑉 (2)
𝑖 = − 𝑖 + 𝜔 𝑖 − 𝜔 𝜆 − 𝑉 (3)
dengan 𝑖 dan 𝑖 merupakan arus stator pada dq-axis, 𝐿 dan 𝐿 adalah induktansi stator pada dq-axis, 𝑅 adalah resistansi stator, 𝜔 adalah kecepatan rotor, 𝜆 fluks rotor, serta 𝑉 dan 𝑉 adalah tegangan stator pada dq-axis.
Adapun model mekanik dari generator yang direpresentasikan oleh 𝜔 memenuhi Persamaan (4) dan (5) berikut.
𝜔 = (𝑇 − 𝑇 ) (4)
dengan
𝑇 = 𝜆 𝑖 − 𝐿 − 𝐿 𝑖 𝑖 (5)
dimana 𝑃 adalah jumlah kutub pada stator, 𝐽 adalah momen inersia generator, 𝑇 adalah torsi elektromagnetik, dan 𝑇 adalah torsi mekanik.

## 2.2  Model Konverter DC/DC
Konverter DC/DC merupakan sebuah perangkat elektronika yang berfungsi untuk mengubah satu tegangan DC menjadi tegangan DC lainnya. Terdapat tiga jenis konverter DC/DC, yaitu tipe buck  (step-up),  tipe  boost  (step-down),  dan  tipe  buck-boost  (step-up  step-down). Konverter DC/DC bekerja dengan cara melakukan pensaklaran pada mosfet dengan duty cycle (d) tertentu. Jenis konverter yang digunakan pada penelitian ini adalah tipe buck-boost seperti ditunjukkan Gambar 3.
Gambar 3. Rangkaian Konverter DC/DC Tipe Buck-Boost
Pada rangkaian Gambar 3, terdapat komponen mosfet untuk pensaklaran (S), induktor (L), dioda (D), kapasitor (C), dan beban (R load ). Mosfet akan mendapatkan pensaklaran dengan rentang duty cycle antara 0 - 0,9 % yang menghasilkan mode buck dan boost. Jika duty cycle < 0,5 maka akan terjadi mode buck, jika duty cycle > 0,5 maka akan terjadi mode boost, sedangkan  jika duty  cycle  =  0,5  maka  tegangan  masukan  (V in )  sama  dengan  tegangan keluaran (V out ). Adapun untuk menghitung nilai setiap parameter pada konverter DC/DC tipe boost, digunakan Persamaan (6) sampai Persamaan (9) berikut.
1. Menentukan duty cycle ( 𝑑 )
𝑉 = 𝑉 (6)
2. Menentukan induktansi minimum ( 𝐿 )
𝐿 = ( ) (7)
3. Menentukan arus induktor ( 𝑖 )
𝑖 = ( ) (8)
4. Menentukan nilai kapasitor minimum (C min )
𝐶 = (9)
dengan 𝐹 adalah frekuensi pensaklaran dan 𝑟 adalah persentase ripple tegangan.

## 2.3 Perancangan MPPT dengan Penstabil Tegangan
Diagram  blok  sistem  yang  diusulkan  dapat  dilihat  pada  Gambar  4.  Sistem  yang  dirancang terdiri  dari  generator  magnet  permanen  (PMSG),  penyearah  tiga  fasa,  dua  unit  konverter DC/DC  tipe buck-boost,  MPPT  logika  fuzzy,  pengendali  PI,  dan  beban.  Generator  akan membangkitkan  tegangan  AC  tiga  fasa  dari  turbin  air  dan  kemudian  disearahkan  oleh penyearah. Keluaran penyearah kemudian dihubungkan dengan konverter DC/DC tipe buck- boost  pertama.  Arus  (A)  dan  tegangan  (V)  dari  penyearah  dideteksi  sebagai  masukan algoritma MPPT berupa tegangan dan daya. Kemudian dilakukan pensaklaran dengan MPPT logika  fuzzy  untuk  menghasilkan  perubahan duty  cycle  yang  kemudian  dikonversi  menjadi sinyal  PWM. Tegangan DC keluaran dari  konverter DC/DC  pertama  kemudian dihubungkan kembali dengan konverter DC/DC kedua agar dihasilkan tegangan keluaran (Vout) yang stabil sesuai dengan yang dikehendaki (Vref) menggunakan pengendali PI.

## Gambar 4. Diagram Blok MPPT dengan Penstabil Tegangan
Logika fuzzy untuk MPPT dirancang dengan masukan berupa perubahan tegangan dan daya yang kemudian dikonversi menjadi sinyal error dan perubahan error seperti pada Persamaan (10) dan (11) berikut.
𝐸 = = ( ) ( ) ( ) ( ) (10)
𝑑𝐸 = 𝐸(𝑡) − 𝐸(𝑡 − 1) (11)
Besarnya  nilai error  dan  perubahan  error  tersebut  kemudian  dibuat  dalam  bentuk  fungsi keanggotaan segitiga dengan fungsi keanggotaan keluaran berupa perubahan duty cycle yang juga dibuat dalam fungsi keanggotaan segitiga seperti ditunjukkan Gambar 5. Kedua fungsi keanggotaan  masukan  terdiri  dari  lima  himpunan  segitiga  dengan  nilai  -1  sampai  1  yang memiliki variabel linguistik Negative Big (NB), Negative Small (NS), Zero (Ze), Positive Small (PS), dan Positive Big (PB). Pada fungsi keanggotaan keluaran, juga dirancang lima himpunan keanggotaan yang sama dengan rentang nilai -0,05 sampai 0,05.
(a) (b)
Gambar 5. Fungsi Keanggotaan: (a) Masukan Error Dan Perubahannya, (b) Keluaran Perubahan Duty Cycle
Kedua masukan tersebut kemudian diolah dengan aturan IF-THEN menggunakan inferensi tipe Mamdani sesuai dengan basis aturan pada Tabel 1 (Abdellatif, dkk, 2021) .
Tabel 1. Basis aturan logika fuzzy E/dE NB NS ZE PS PB NB ZE ZE NB NB NB NS ZE ZE NS NS NS ZE NS ZE ZE ZE PS PS PS PS PS ZE ZE PB PB PB PB ZE ZE
Basis  aturan  ini  disusun  berdasarkan  logika  pada  MPPT  dengan  memperhatikan  grafik  P-V dimana  akan  dibandingkan  perubahan  daya  terhadap  perubahan  tegangan  untuk menghasilkan duty cycle. Jika perubahan daya terhadap tegangan bernilai positif/negatif dan selisih  dengan  nilai  sebelumnya  juga  sama,  maka duty  cycle  tambahan  dibiarkan  0.  Pada kondisi  ini  maka duty  cycle  yang  digunakan  adalah  0,5  (nominal).  Namun,  jika  terdapat perubahan daya terhadap tegangan positif/negatif dan nilai sebelumnya berbeda, maka akan menghasilkan duty cycle tambahan yang akan menambah atau mengurangi duty cyle nominal agar daya keluaran dapat tetap berada di nilai maksimalnya.
Pada bagian penstabil tegangan, penelitian ini menggunakan pengendali PI. Jenis pengendali ini banyak digunakan untuk aplikasi pengendali tegangan keluaran konverter DC/DC karena sederhana  dalam  hal  perancangan  dan  implementasi.  Metode  yang  digunakan  untuk menentukan konstanta Kp dan Ki adalah trial and error menggunakan aplikasi PID Tuner pada MATLAB/Simulink dengan hasil Kp = 0,21 dan Ki = 8,55.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Spesifikasi Sistem
Untuk kebutuhan pengujian sistem secara simulasi, maka terlebih dahulu ditetapkan spesifikasi sistem khususnya konverter DC/DC buck-boost seperti ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Spesifikasi Sistem Parameter Nilai Daya maksimum PMSG (P maks ) 200 W Kecepatan turbin (w) 150-600 RPM Tegangan masukan (V in ) 10-24 VAC Tegangan referensi (V ref ) 14 V Beban (R) 10 Ohm Induktorminimum (L min ) 109,52uH (200 uH) Kapasitor minimum (C min ) 232 uF(300 uF) Frekuensi (F) 25 KHz Ripple Tegangan (r) 0,01
Parameter yang digunakan dihitung berdasarkan nilai minimum yang dihitung menggunakan Persamaan  (6)  sampai  Persamaan  (9).  Parameter  tersebut  kemudian  direalisasikan  dalam bentuk simulasi menggunakan MATLAB/Simulink seperti ditunjukkan pada Gambar 6. Adapun perangkat MATLAB/Simulink yang digunakan adalah versi R2013a dengan parameter waktu sampling  simulasi  50  us.  Setelah  rangkaian  simulasi  dibuat,  kemudian  sistem  diuji menggunakan  beberapa  skenario  pengujian,  yaitu  pengujian  dengan  kecepatan  turbin konstan, pengujian dengan kecepatan turbin berubah, dan pengujian dengan kecepatan turbin acak.  Kemudian  dilakukan  juga  pengujian  dengan  beban  berubah  untuk  setiap  skenario tersebut.  Pada  setiap  pengujian  akan  dianalisis  tegangan  AC  dari  generator,  daya  yang dihasilkan MPPT, tegangan keluaran pada beban, dan arus pada beban.

## Gambar 6. Rangkaian Simulasi pada MATLAB/Simulink

## 3.2  Pengujian dengan Kecepatan Turbin Konstan
Pada  bagian  ini,  sistem  diuji  dengan  kecepatan  turbin  konstan  pada  nilai  minimal  dan maksimalnya  dengan  beban  10  Ohm.  Sesuai  dengan  spesifikasi  pada  Tabel  2,  kecepatan minimal turbin adalah 150 RPM, sedangkan kecepatan maksimalnya adalah 600 RPM. Adapun hasil pengujian dengan kecepatan minimal dapat dilihat pada Gambar 7, sedangkan pengujian pada kecepatan maksimal dapat dilihat pada Gambar 8.
(a) (b) (c)                                                                         (d)
Gambar 7. Pengujian dengan Kecepatan Turbin 150 RPM: (a) Tegangan AC, (b) Daya MPPT pada Konverter Pertama, (c) Tegangan DC pada Konverter Kedua, (d) Arus DC pada Konverter Kedua
(a) (b)
(c)                                                                      (d)
Gambar 8. Pengujian dengan Kecepatan Turbin 600 RPM: (a) Tegangan AC, (b) Daya MPPT pada Konverter Pertama, (c) Tegangan DC pada Konverter Kedua, (d) Arus DC pada Konverter Kedua
Berdasarkan  pengujian  dapat  dilihat  bahwa  pada  Gambar  7(a)  tegangan  AC  minimal  yang dihasilkan oleh generator adalah 12 Vp-p. Tegangan AC ini kemudian diubah oleh penyearah tiga fasa  sehingga  menjadi  tegangan  DC.  Gambar 7(b) menunjukkan  daya  yang  dihasilkan oleh penyearah (Pref) dengan daya keluaran konverter pertama (Pmppt) dengan logika fuzzy.
Hasilnya dapat dilihat bahwa daya keluaran konverter mampu menjejaki daya maksimum dari penyearah meskipun terdapat selisih 1,2 W. Gambar 6(c) menunjukkan tegangan DC yang dihasilkan  pada  konverter  kedua.  Hasilnya  dapat  dilihat  bahwa  tegangan  keluaran  (Vout) mampu  mengikuti  tegangan  referensi  (Vref)  sebesar  14  V  meskipun  tegangan  masukan konverter (Vin) lebih rendah yaitu sekitar 8 V. Pada kondisi ini artinya konverter bekerja pada mode boost.  Arus  yang  mengalir  pada  konverter  kedua  dapat  dilihat  pada  Gambar  7(d). Hasilnya menunjukkan arus masukan (Iin)yang diperoleh dari konverter pertama sebesar 0,8 A mampu dinaikkan menjadi 1,4 A (Iout).
Pada  pengujian  kecepatan  maksimal,  diperoleh  bahwa  pada  Gambar  8(a)  tegangan  AC maksimal  yang  dihasilkan  adalah  45  Vp-p.  Tegangan  AC  ini  kemudian  diubah  menjadi tegangan DColeh penyearah tiga fasa. Gambar 8(b) menunjukkan daya yang dihasilkan oleh penyearah  (Pref)  dengan  daya  keluaran  konverter  pertama  (Pmppt)  dengan  logika  fuzzy. Hasilnya menunjukkan bahwa daya keluaran konverter sebesar 167 W mampu menjejaki daya maksimum  dari  penyearah  sebesar  178  W.  Gambar  7(c)  menunjukkan  tegangan  DC  yang dihasilkan  pada  konverter  kedua.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  tegangan  keluaran  (Vout) mampu  mengikuti  tegangan  referensi  (Vref)  sebesar  14  V  meskipun  tegangan  masukan konverter (Vin) lebih tinggi yaitu sebesar 40 V. Pada kondisi ini artinya konverter bekerja pada mode buck. Gambar 7(d) menunjukkan arus yang mengalir pada konverter kedua. Hasilnya dapat dilihat bahwa arus masukan (Iin) yang diperoleh dari konverter pertama sebesar 4 A mampu diturunkan menjadi 1,4 A (Iout).

## 3.3  Pengujian dengan Kecepatan Turbin Berubah
Pada skenario  ini,  sistem  diuji dengan  kecepatan  turbin berubah  yaitu  pada nilai awal  450 RPM,  kemudian  naik  ke  550  RPM,  turun  ke  160  RPM,  dan  naik  lagi  ke  470  RPM  seperti diilustrasikan pada Gambar 9. Pada pengujian ini masih digunakan beban yang sama yaitu 10 Ohm. Adapun hasil pengujian dengan kecepatan turbin berubah dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 9. Kecepatan Turbin Berubah
(a) (b) (c) (d)
Gambar 10. Pengujian dengan Kecepatan Turbin Berubah: (a) Tegangan AC, (b) Daya MPPT pada Konverter Pertama, (c) Tegangan DC pada Konverter Kedua, (d) Arus DC pada Konverter Kedua
Berdasarkan hasil pengujian, dapat dilihat bahwa Gambar 10(a) menunjukkan tegangan AC yang dihasilkan oleh generator amplitudonya berubah mengikuti perubahan kecepatan turbin. Gambar 10(b) menunjukkan daya keluaran konverter pertama (Pmppt) dengan logika fuzzy mampu menjejaki daya yang dihasilkan oleh penyearah (Pref) meskipun masih terdapat selisih. Dapat  dilihat  pula bahwa  semakin  kecil daya,  selisih  antara  Pref  dan Pmppt semakin kecil. Gambar  10(c)  menunjukkan  tegangan  DC  yang  dihasilkan  pada  konverter  kedua  (Vout) mampu  mengikuti  tegangan  referensi  (Vref)  meskipun  tegangan  masukan  konverter  (Vin) berubah.  Pada  kondisi  ini  konverter  kedua  bekerja  pada  mode buck-boost  dimana  terjadi overshoot sebesar 33,33% saat terjadi perubahan mode buck ke boost maupun sebaliknya. Gambar 10(d) menunjukkan arus DC pada konverter kedua dimana arus keluaran (Iout) dapat dikendalikan pada 1,4 A meskipun arus masukan (Iin) berubah dan terdapat overshoot.

## 3.4  Pengujian dengan Kecepatan Turbin Acak
Pada skenario berikutnya, sistem diuji dengan kecepatan turbin acak antara 150 RPM sampai dengan 550 RPM seperti diilustrasikan pada Gambar 11. Pada pengujian ini masih digunakan beban yang sama yaitu 10 Ohm dengan hasil pengujian dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar 11. Kecepatan Turbin Acak
(a) (b) (c) (d)
Gambar 12. Pengujian dengan kecepatan turbin acak: (a) Tegangan AC, (b) Daya MPPT pada konverterpertama, (c) Tegangan DC pada konverter kedua, (d) Arus DC pada konverter kedua
Gambar 12(a) menunjukkan tegangan AC yang dihasilkan oleh generator dengan amplitudo berubah mengikuti perubahan kecepatan turbin. Pada Gambar 12(b), daya keluaran konverter pertama (Pmppt) dengan logika fuzzy mampu menjejaki daya yang dihasilkan oleh penyearah (Pref) meskipun kecepatan  turbin berubah  acak.  Gambar 12(c)  menunjukkan  tegangan  DC yang  dihasilkan  pada  konverter  kedua  (Vout)  mampu  mengikuti  tegangan  referensi  (Vref) meskipun  tegangan  masukan  konverter (Vin)  berubah  acak.  Sama  halnya dengan  skenario kecepatan berubah, pada kondisi ini konverter kedua bekerja pada mode buck-boost dimana terjadi overshoot 28,57%  saat terjadi  perubahan mode  buck  ke  boost maupun  sebaliknya. Gambar 12(d) menunjukkan arus DC pada konverter kedua dimana arus keluaran (Iout) dapat dikendalikan  pada  1,4  A  meskipun  arus  masukan  (Iin)  berubah  secara  acak  dan  terdapat overshoot.

## 3.5  Pengujian dengan Perubahan Beban
Pada skenario terakhir, sistem diuji dengan kondisi beban yang berubah dari 10 Ohm ke 5 Ohm  seperti  diilustrasikan  pada  Gambar  13.  Pengujian  dilakukan  pada  skenario  kecepatan turbin konstan, berubah, dan acak dengan hasil dapat dilihat pada Gambar 14, Gambar 15, dan Gambar 16 berturut-turut.
Gambar 13. Beban Berubah dari 10 Ohm ke 5 Ohm
(a) (b)
Gambar 14. Pengujian Beban Berubah dengan Kecepatan Konstan: (a) Tegangan DC pada Konverter Kedua, (b) Arus DC pada Konverter Kedua
(a) (b)
Gambar 15. Pengujian Beban Berubah dengan Kecepatan Berubah: (a) Tegangan DC pada Konverter Kedua, (b) Arus DC pada Konverter Kedua
(a)
(b)
Gambar 16. Pengujian Beban Berubah dengan Kecepatan Acak: (a) Tegangan DC pada Konverter Kedua, (b) Arus DC pada Konverter Kedua
Berdasarkan hasil pengujian, dapat dilihat bahwa pada Gambar 14(a) menunjukkan tegangan DC yang dihasilkan pada konverter kedua (Vout) mampu mengikuti tegangan referensi (Vref) dengan  tegangan  masukan  konverter  (Vin)  konstan  meskipun  terdapat  perubahan  pada beban.  Pada  saat  beban  berubah  terjadi oversoot  21,42%  pada  detik  ke  0,5  s  kemudian tegangan dapat kembali menuju 14 V. Gambar 14(b) menunjukkan arus DC pada konverter kedua dimana arus keluaran (Iout) berubah naik ke 2,8 A saat beban berubah menjadi 5 Ohm.
Pada  kondisi  kecepatan  berubah,  dapat  dilihat  bahwa  pada  Gambar  15(a)  menunjukkan tegangan DC yang dihasilkan pada konverter kedua (Vout) masih mampu mengikuti tegangan referensi  (Vref)  meskipun  terdapat  perubahan  pada  beban  dan  tegangan  masukan  (Vin) berubah. Pada saat beban berubah terjadi oversoot 33,33% pada detik ke 0,5 s kemudian tegangan  dapat  kembali  menuju  14  V.  Pada  kondisi  ini  juga  pengendali  masih  mampu membuat tegangan tetap di  14 V  meskipun pada  saat  bersamaan tegangan masukan juga
berubah. Gambar 15(b) menunjukkan arus DC pada konverter kedua dimana arus keluaran (Iout) berupaya untuk naik ke 2,8 A saat beban berubah menjadi 5 Ohm pada saat kondisi tegangan masukan berubah.
Pada skenario kecepatan acak, Gambar 16(a) menunjukkan tegangan DC yang dihasilkan pada konverter kedua (Vout) mampu bertahan pada tegangan referensi (Vref) meskipun terdapat perubahan pada beban dan tegangan masukan berubah acak. Pada saat beban berubah terjadi oversoot  28,57%  pada  detik  ke  0,5  s  kemudian  tegangan  dapat  kembali  menuju  14  V. Pengendali masih mampu mempertahankan tegangan meskipun terjadi overshoot pada saat tegangan masukan berubah acak dan beban berubah. Gambar 16(b) menunjukkan arus DC pada konverter kedua dimana arus keluaran (Iout) berupaya untuk naik ke 2,8 A saat beban berubah menjadi 5 Ohm pada saat kondisi tegangan masukan berubah acak.

## 4. KESIMPULAN
MPPT logika fuzzy dengan pengendali PI sebagai penstabil tegangan untuk aplikasi pembangkit pikohidro  telah  berhasil  dirancang  dan  diuji  dengan  berbagai  skenario.  Dua  unit  converter DC/DC  tipe buck-boost  dirancang  secara  serial  untuk  menghasilkan  MPPT  dan  tegangan keluaran yang stabil. Hasil pengujian menunjukkan secara simulasi bahwa MPPT logika fuzzy mampu menghasilkan daya maksimal 167 Watt pada kecepatan turbin maksimal 600 RPM. Tegangan keluaran pada konverter kedua mampu dikendalikan oleh pengendali PI sebesar 14 V pada semua skenario dengan overshoot terbesar yaitu 33,33% pada saat terjadi perubahan kecepatan  turbin  sekaligus  perubahan  beban.  Eksperimen  perangkat  keras  akan  dilakukan untuk memvalidasi hasil perancangan pada penelitian berikutnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih disampaikan kepada Pusat Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (P3M) Politeknik  Negeri  Bandung  atas  dukungan  dana  pada  Penelitian  Peningkatan  Kapasitas Laboratorium dengan Nomor Kontrak: B/74.17/PL1.R7/PG.00.03/2021.

## DAFTAR RUJUKAN
Abdellatif, W. S. E., Mohamed, M. S., Barakat, S., & Brisha, A. (2021). A Fuzzy Logic Controller
Based MPPT Technique for Photovoltaic Generation System. International Journal on Electrical Engineering & Informatics, 13(2), 394–417.
Abdullah, Javed, A., Ashraf, J., & Khan, T. (2020). The impact of renewable energy on GDP.
International Journal of Management and Sustainability, 9(4), 239–250.
Acharya, P., Papadakis, A., & Shaikh, M. N. (2016). Modelling and Design of a 3 kW Permanent Magnet  Synchronous  Generator  suitable  for  Variable  Speed  Small  Wind  Turbines.
MATEC Web of Conferences, 55, 6–11.
Aljarhizi,  Y.,  Hassoune,  A.,  &  Al  Ibrahmi,  E.  M.  (2019).  Control  Management  System  of  a Lithium-ion  Battery  Charger  Based  MPPT  algorithm  and  Voltage  Control. 2019 International Conference on Optimization and Applications, ICOA 2019, June, (pp. 1-
6).
Assegaf, A., Aming, D., & Alvianto, F. (2021). Perancangan maximum power point tracking dengan algoritma incremental conductance untuk PLTS 100 Wp. JITEL (Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Elektronika, Dan Listrik Tenaga), 1(1), 1–8.
Ben Ali, R., Schulte, H., & Mami, A. (2017). Modeling and simulation of a small wind turbine system  based  on  PMSG  generator. IEEE  Conference  on  Evolving  and  Adaptive Intelligent Systems, 2017-May(October), (pp. 1-6).
Chen, J., Yang, H. X., Liu, C. P., Lau, C. H., & Lo, M. (2013). A novel vertical axis water turbine for power generation from water pipelines. Energy, 54(November), 184–193.
Djørup,  S.,  Thellufsen,  J.  Z.,  &  Sorknæs,  P.  (2018).  The  electricity  market  in  a  renewable energy system. Energy, 162, 148–157.
Halimatussadiah,  A.,  Amanda,  A.,  &  Maulia,  R.  F.  (2020). Unlocking  Renewable  Energy Potential in Indonesia : Assessment on Project Viability. July, 1–10.
Jaya, V., & Sujono. (2018). Perancangan Maximum Power Point Tracking ( MPPT ) Pada Turbin Angin PMSG Kapasitas 300 Watt Dengan Algoritma Fuzzy. Jurnal Maestro, 1(2), 323– 329.
Kaouane,  M.,  Boukhelifa,  A.,  &  Cheriti,  A.  (2016).  Regulated  output  voltage  double  switch Buck-Boost  converter  for  photovoltaic  energy  application. International  Journal  of Hydrogen Energy, 41(45), 20847–20857.
Karbakhsh, M., Abutorabi, H., & Khazaee, A. (2012). An enhanced MPPT fuzzy control of a wind  turbine  equipped  with  permanent  magnet  synchronous  generator. 2012  2nd International EConference on Computer and Knowledge Engineering, ICCKE 2012, (pp.
77–82).
Karthi, K., Radhakrishnan, R., Baskaran, J. M., & Titus, L. S. (2019). Analysis of Adaptive MPPT
Control  Algorithm  for  Direct  Driven  Permanent  Magnet  Synchronous  Generator.
Proceedings of the 2019 2nd International Conference on Power and Embedded Drive Control, ICPEDC 2019, (pp. 140–145).
Kerdtuad, P., Simma, T., Chaiamarit, K., & Visawaphatradhanadhorn, S. (2018). Establishment of a Pico Hydro Power Plant Using Permanent Magnet Synchronous Generator Supplied for AC Microgrid. IEECON 2018 - 6th International Electrical Engineering Congress, (pp.
1–4).
Khan, U. H., Alam, Z., Ahmad, W., Khan, Z. A., Khan, R., & Ullah, Z. (2020). Backstepping based MPPT Control Technique for Permanent Magnet Synchronous Generator Wind Energy  Conversion  System. 2020  3rd  International  Conference  on  Computing,
Mathematics  and  Engineering  Technologies:  Idea  to  Innovation  for  Building  the Knowledge Economy, ICoMET 2020, (pp. 1-7).
Motwani, K. H., Jain, S. V., & Patel, R. N. (2013). Cost analysis of pump as turbine for pico hydropower plants - A case Study. Procedia Engineering, 51(NUiCONE 2012), (pp. 721– 726).
Nicy,  C.  F.,  &  Punitharaji,  R.  (2014).  Isolated  wind-hydro  hybrid  system  using  permanent magnet  synchronous  generator  and  battery  storage  with  fuzzy  logic  controller.
Proceeding of the IEEE International Conference on Green Computing, Communication and Electrical Engineering, ICGCCEE 2014, (pp. 634–641).
Tiwari, R., & Babu, N. R. (2016). Fuzzy logic based MPPT for permanent magnet synchronous generator in wind energy conversion system. IFAC-PapersOnLine, 49(1), 462–467.
Williamson, S. J., Griffo, A., Stark, B. H., & Booker, J. D. (2013). Control of parallel single- phase  inverters  in  a  low-head  pico-hydro  off-grid  network. IECON  Proceedings (Industrial Electronics Conference), (pp. 1571–1576).
Williamson, S. J., Stark, B. H., & Booker, J. D. (2013). Performance of a low-head pico-hydro
Turgo turbine. Applied Energy, 102, 1114–1126.