| Vol. 10 | No.  1 | Halaman 76 - 89
Januari 2022

## Perancangan MPPT
Modified Incremental Conductance menggunakan Interleaved Boost Converter untuk Reduksi Osilasi

## GIGIH HERNAIN NANDA ALDIANTAMA, NOVIE AYUB WINDARKO, LUCKY PRADIGTA SETIYA RAHARJA
Teknik Elektro Industri, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Indonesia Email : gigihhernain@gmail.com
Received 6 Juni 2021 | Revised 14 Juli 2021 | Accepted 9 Agustus 2021

## ABSTRAK
Sebagian  besar  algoritma  Maximum  Power  Point  Tracking  (MPPT),  osilasi  daya pada kondisi steady-state menyebabkan kerugian daya (losses) di sistem tersebut. Untuk menangani masalah tersebut dirancanglah algoritma Modified Incremental Conductance, dengan menggunakan kesalahan minimal yang diperbolehkan untuk mengurangi osilasi daya pada kondisi steady-state serta menambahkan variable step size untuk mempercepat pelacakan titik daya maksimum. Dari hasil pengujian berbasis  simulasi  diketahui  bahwa  simulasi  Three-Legs  Interleaved  Boost Converter  dengan  MPPT  Modified  Incremental  Conductance  dapat  melakukan pelacakan  titik  daya  maksimum  dengan  nilai  iradiasi  yang  divariasi,  algoritma Modified Incremental Conductance dapat melacak titik daya maksimum rata-rata sebesar 0,19 detik dan osilasi daya rata-rata sebesar 0,016 Watt.
Kata  kunci :  MPPT,  Modified  Incremental  Conductance,  Interleaved  Boost Converter, Reduksi Osilasi

## ABSTRACT
Most of the Maximum Power Point Tracking (MPPT) algorithms, power oscillations in steady-state conditions cause power losses (losses) in the system. To deal with this  problem,  the  Modified  Incremental  Conductance  algorithm  was  designed, using  the  minimum  allowable  error  to reduce  power  oscillations  in  steady-state conditions  and  adding  a  variable  step  size  to  accelerate  the  tracking  of  the maximum power point. From the simulation-based test results, it is known that the Three-Legs  Interleaved  Boost  Converter  simulation  with  MPPT  Modified Incremental  Conductance  can  track  the  maximum  power  point  with  varied irradiation values, the Modified Incremental Conductance algorithm can track the maximum power point on average 0,19 seconds and oscillations average power of 0,016 Watt.
Keywords :  MPPT,  Modified  Incremental  Conductance,  Interleaved  Boost Converter, Oscillation Reduction

## 1. PENDAHULUAN
Penggunaan energi terbarukan terus berkembang seiring dengan meningkatnya taraf hidup pada dunia modern ini. Energi terbarukan seperti angin dan tenaga surya akan berkembang sangat  pesat  dalam  30  tahun  kedepan  dikarenakan  permintaan  minyak  bumi  dan  bahan tambang semakin menurun. Prospek energi terbarukan akan terus meningkat dan diperkirakan akan menjadi sumber energi terbesar pada tahun 2050 (British Petroleum, 2020) . Salah satu energi terbarukan yang saat ini banyak dikembangkan adalah energi yang didapatkan dari sinar matahari dengan menggunakan panel surya atau biasa disebut Photovoltaic (PV). Energi yang dihasilkan panel surya akan disimpan ke dalam baterai, yang mana energi yang telah tersimpan nantinya dapat dimanfaatkan untuk memenuhi kebutuhan listrik ketika tidak terdapat sinar matahari seperti pada malam hari. Akan tetapi energi yang dihasilkan oleh panel surya tidaklah konstan atau tidak linier karena energi yang dihasilkan bergantung pada kondisi cuaca dan juga waktu. Selain itu spesifikasi atau parameter dari panel surya yang digunakan juga berpengaruh pada energi yang dihasilkan (Habibi, dkk, 2020) .
Sebagai upaya untuk memaksimalkan energi yang dihasilkan oleh panel surya maka digunakan metode Maximum Power Point Tracking (MPPT). Energi listrik yang dihasilkan oleh panel surya dapat berubah-ubah dan tergantung pada radiasi sinar matahari dan temperatur permukaan panel  surya.  Untuk  menangani  masalah  tersebut  digunakan  metode  MPPT  untuk  menjaga efisiensi  penyaluran  daya  dari  panel  surya  menuju  beban  tetap  pada  kondisi  optimumnya (Radjai, dkk, 2014) .
Sampai saat ini telah banyak algoritma yang diperkenalkan dan berhasil diimplementasikan dalam metode MPPT. Secara umum algoritma tersebut dapat diklasifikasikan ke dalam dua kategori  yaitu  dengan  menggunakan  pendekatan  secara  konvensional  dan  menggunakan pendekatan  secara  komputasi  lunak (soft  computing).  Algoritma  MPPT  konvensional  di antaranya adalah Perturbation and Observation (P&O) Method (Ahmed & Salam, 2016) , Incremental  Conductance  (IC)  Method (Tey, dkk,  2014) , Constant  Voltage  (CV)  Method, Temperature (T) Method, dan masih banyak lagi (Babaa, dkk, 2014) . Sedangkan algoritma MPPT komputasi lunak diantaranya adalah Artificial Neural Network (ANN) (Yap, dkk, 2020) , Fuzzy  Logic  Control (Rezk,  dkk, 2019) , Grey Wolf  Optimization  (GWO) (Mohanty,  dkk, 2017) , Differential  Evolution  (DE) (Tey,  dkk,  2018) , Particle  Swarm  Optimization  (PSO)
(Koad, dkk, 2017) , dan masih banyak lagi.
Di  antara  algoritma  MPPT  konvensional,  P&O  dan  IC  merupakan  yang  paling  populer  dan sering  digunakan  karena  sangat  sederhana,  serta  menunjukkan  hasil  konversi  yang  baik. Kedua  algoritma  ini  bekerja  untuk  melawan  kurva  tegangan  (P-V)  dari  modul  PV.  Kedua algoritma  ini  menyesuaikan duty  cycle  dari  DC-DC  Converter  di  sistem  PV  tersebut  untuk memastikan hasil keluarannya berada pada kondisi Maximum Power Point (MPP). Algoritma Perturbation and Observation (P&O) memiliki kelemahan di antaranya memiliki nilai efisiensi yang buruk pada saat iradiasi rendah. Selain itu algoritma P&O juga rentan pada kondisi tidak menentu  seperti  perubahan  tingkat  cahaya  yang  cepat,  hal  tersebut  dapat  menimbulkan kesalahan dipelacakan kondisi MPP. Pada Algoritma P&O osilasi daya dapat terjadi pada kondisi steady-state  setelah  mencapai  kondisi  MPP,  hal  ini  dikarenakan  adanya  perubahan  untuk mempertahankan kondisi MPP. Osilasi daya pada kondisi steady-state menyebabkan kerugian daya ( losses) di sistem tersebut (Ahmed & Salam, 2018) .

## Gambar 1. Blok Diagram Sistem
Algoritma Incremental  Conductance  (IC)  berupaya  untuk  mengatasi  keterbatasan  dari algoritma P&O. Algoritma ini bekerja dengan cara mencari titik operasi tegangan yang mana nilai  konduktansinya  sebanding  dengan  nilai  penambahan  konduktansi.  Keuntungan  dari algoritma  ini  adalah  memiliki  kemampuan  untuk  memastikan  “jarak”  relatif  ke  titik  daya maksimumnya (MPP), oleh karena itu algoritma ini dapat menentukan kapan kondisi MPP telah tercapai. Algoritma IC mampu melacak kondisi MPP dengan lebih tepat dikondisi cuaca yang bervariasi,  dan  menunjukkan  osilasi  daya  yang  lebih  kecil  dikondisi  MPP  bila  dibandingkan dengan algoritma P&O (Tey & Mekhilef, 2014) .
Paper ini membahas mengenai perancangan  algoritma Incremental  Conductance (IC) yang dimodifikasi  dengan  menambahkan  nilai  kesalahan  minimal  yang  diperbolehkan  dan  juga variable  step  untuk  mengurangi  osilasi  daya  pada  kondisi  steady-state  dan  meningkatkan kecepatan  waktu  pelacakan  titik  daya  maksimum.  Algoritma  yang  telah  dirancang  akan diimplementasikan  pada Interleaved  Boost  Converter,  yang  mana  konverter  topologi  ini memiliki kelebihan yaitu ukuran komponen filter yang digunakan lebih kecil dan nilai arus yang melewati induktor  memiliki ripple  peak-to-peak yang lebih kecil (Musumeci, dkk, 2020) . Sehingga Interleaved Boost Converter sangat sesuai dengan algoritma yang akan digunakan untuk mereduksi osilasi daya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Rangkaian Ekuivalen Panel Surya
Modul PV ( Photovoltaic) atau Panel Surya adalah sumber energi yang terdiri dari beberapa sel surya yang terhubung secara seri dan paralel dan dapat menghasilkan energi ketika terkena sinar  matahari.  Sebuah  modul  PV  dapat  dimodelkan  sebagai  sumber  arus  yang  diparalel dengan dioda dan memiliki tahanan seri dan tahanan paralel terhadap bias diode (Windarko, dkk, 2021) .

## Gambar 2. Rangkaian Ekuivalen Panel Surya
IPV  adalah  arus  terminal  dari  panel  surya  yang  dihasilkan  oleh  I x ,  I D dan  I Rp yang direpresentasikan pada Persamaan (1).
𝐼 =   𝐼 − 𝐼 − 𝐼
(1)
Ix adalah model sumber arus DC untuk arus listrik yang diproduksi oleh radiasi matahari. I D adalah  arus  dioda  internal.  I Rp adalah  arus  resistansi  shunt.  I D direpresentasikan  dalam Persamaan (2).
𝐼 = 𝐼 𝑒𝑥𝑝 − 1 (2) I o adalah  arus  saturasi  gelap  dari  sel  surya.  Dimana  q  adalah  muatan  elektron (𝑞 = 1.6 × 10 ) . V D adalah tegangan dioda internal. A adalah faktor idealitas dari setiap sel surya,  atau  biasa  disebut  koefisien  emisi,  dan  k  adalah  konstanta  Boltzmann (𝑘 = 1.3806505 × 10 ) .  T 0 dan  S 0 adalah  kondisi  uji  standar  suhu  dan  iradiasi.  I o direpresentasikan dalam Persamaan (3).
𝐼 = 𝐼 𝑒𝑥𝑝 − (3)
I so adalah arus saturasi dioda. T adalah suhu lingkungan. E g adalah energi dari setiap sel surya. V D direpresentasikan dalam Persamaan (4).
𝑉 = 𝑉 + 𝐼 ∙ 𝑅
(4)
R s dan R p adalah adalah resistansi shunt internal dan arus bocor. I x direpresentasikan dalam Persamaan (5).
𝐼 = 𝐼 + 𝐶 (𝑇 − 𝑇 )
(5)
I sc adalah arus hubung singkat pada sel surya. S adalah nilai aktual iradiasi dari panel surya. C t adalah koefisien temperature. I Rp direpresentasikan dalam Persamaan (6).
𝐼 = (6)
V s adalah tegangan total dari panel surya yang terhubung secara seri dan direpresentasikan dalam Persamaan (7).
𝑉 = 𝑁 ∙ 𝑉
(7)
I p adalah  arus  total  dari  panel  surya  yang  terhubung  secara  paralel  dan  direpresentasikan dalam Persamaan (8).
𝐼 = 𝑁 ∙ 𝐼 (8)
Pada  Tabel  1  menunjukkan  nilai  parameter  dari  panel  surya  yang  akan  digunakan  dalam sistem.  Sistem  ini  menggunakan  2  buah  panel  surya  yang  dirangkai  secara  paralel.  Kurva karakteristik dari panel surya yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 3. kurva I-V dan pada Gambar 4 kurva P-V.
Tabel 1. Spesifikasi Panel Surya

## KENIKA
Monocrystalline Rated Maximum Power (Pmp) 100 W Power Tolerance 0 ~ + 5 W Open-circuit Voltage (Voc) 22,5 V Voltage at Pmp (Vmp) 18 V Short-circuit Current (Isc) 6,01 A Current at Pmp (Imp) 5,56 A Maximum System Voltage 1000 V Maximum Series Fuse 15 A Weight 5,5 Kgs Dimension 820 x 670 x 30 mm Standart test condition 1000 W/m 2 , 25℃ Gambar 3. Kurva I-V Panel Surya Gambar 4. Kurva P-V Panel Surya
2.2 Three-Legs Interleaved Boost Converter
Konverter topologi ini sama dengan boost converter. Interleaved Boost Converter terdiri dari dua unit boost converter atau lebih yang dihubungkan secara paralel, yang mana dikontrol oleh  dua  sinyal  kontrol  atau  lebih  dengan  perbedaan  fasa. Interleaving  atau  juga  disebut Multifase adalah teknik yang berguna untuk mengurangi ukuran komponen filter. Gambar 5 menunjukkan  rangkaian  skematik  dari Interleaved  Boost  Converter.  Konverter  ini menggunakan tiga unit boost converter yang dihubungkan secara parallel (Musumeci, dkk, 2020) .
Gambar 5. Rangkaian Three-Legs Interleaved Boost Converter
Interleaved converter dapat diaplikasikan lebih dari dua konverter. Nilai pergeseran fasa dapat dihitung dengan Persamaan (9).
𝑝ℎ𝑎𝑠𝑒 𝑠ℎ𝑖𝑓𝑡 = (9)
Dimana  n adalah  jumlah konverter  yang terhubung secara  parallel. Switch dari Three-Legs Interleaved  Boost  Converter  akan  beroperasi  dengan  beda  fasa  sebesar  120º,  dan menghasilkan  arus  yang  mengalir  ke  induktor  juga  dengan  perbedaan  fasa  sebesar  120º. Setiap induktor akan dilewati sepertiga dari arus beban dan daya keluaran, sehingga nilai arus rata-rata  induktor  adalah  sepertiga  dari  arus  yang  seharusnya  untuk  satu boost  converter (Musumeci, dkk, 2020) .
Arus yang mengalir pada Interleaved Boost Converter memasuki kapasitor dan resistor adalah hasil penjumlahan dari arus yang melewati induktor, yang mana memiliki nilai ripple peak-to- peak yang lebih kecil dan frekuensi lebih besar dari arus induktor, nilai ripple dari arus masukan sumber  energi  juga  akan  berkurang.  Nilai ripple  peak-to-peak  yang  lebih  kecil  tetap  bisa didapatkan  dengan boost  converter  namun  membutuhkan  nilai  kapasitor  yang  lebih  besar (Ganta, dkk, 2012) .
Perancang Interleaved Boost Converter perlu memperhatikan parameter sebagai berikut. D adalah nilai duty cycle dari konverter, yang dapat direpresentasikan dalam Persamaan (10).
𝐷 = 1 − (10)
V s adalah  nilai  tegangan  masukan  dari  konverter .  V o adalah  nilai  tegangan  keluaran  dari konverter . I L(avg) adalah nilai arus rata-rata pada induktor yang dapat direpresentasikan dalam Persamaan (11).
𝐼 ( ) = ( ) ( )  × (11)
R adalah nilai tahanan beban dan n adalah jumlah konverter yang terhubung secara paralel. ΔI L adalah  nilai ripple  arus  rata-rata  pada  induktor  yang  dapat  direpresentasikan  dalam Persamaan (12).
∆𝐼 = 𝑟∆𝐼 × 𝐼 ( ) (12)
Dimana rΔI L adalah persentase nilai ripple arus rata-rata pada induktor. L adalah nilai induktor yang dapat direpresentasikan dalam Persamaan (13).
𝐿 = × 𝑉 + 𝑉 − 𝑉 × × ∆ (13)
V f adalah nilai tegangan forward pada dioda. Nilai R dapat direpresentasikan dalam Persamaan (14).
𝑅 = (14)
Nilai C o dapat direpresentasikan dalam Persamaan (15).
𝐶 = × × ∆ × (15)

## 2.3 Modified Incremental Conductance
Algoritma Incremental  Conductance  (IC)  menggunakan  kemiringan  kurva  P-V  untuk melakukan pelacakan kondisi MPP, selain itu diperlukan juga untuk menentukan gradien dari kurva P-V. Nilai gradien dari kurva P-V akan bernilai nol saat mencapai kondisi MPP. Hal ini dapat dituliskan dalam Persamaan (16).
= 0 (16)
Dimana dP adalah perubahan daya (watt) dan dV adalah perubahan tegangan (volt). Diketahui pula nilai daya merupakan hasil kali dari nilai tegangan dan nilai arus. Persamaan tersebut dapat dijabarkan lagi menjadi sebagai berikut.
𝑃  = 𝑉  ×  𝐼 (17) =  𝐼 +  𝑉 (18) 𝐼 + 𝑉 = 0 (19) =   − (20)
Dimana dI adalah perubahan arus (ampere), dV adalah perubahan tegangan (volt), I adalah arus  (ampere),  dan  V  adalah  tegangan  (volt).  Algoritma  ini  menggunakan instantaneous conductance (I/V) dan incremental conductance (dI/dV) untuk melacak titik daya maksimum. Dengan menggunakan dua nilai tersebut, algoritma akan menentukan titik operasi dari modul PV pada kurva P-V.
Untuk  menangani  masalah  osilasi  daya  tersebut  dirancanglah  algoritma Incremental Conductance  yang  telah  dimodifikasi.  Dengan  menambahkan  nilai  kesalahan  minimal  yang diperbolehkan untuk mengurangi osilasi daya pada kondisi steady-state dan dapat dituliskan dalam Persamaan (21).
𝐼 + 𝑉 < 0.06 (21)
Dengan menambahkan nilai kesalahan minimal sebesar 0.06 ini artinya nilai dari fungsi yang dibawah 0.06 tidak akan mengubah nilai duty cycle dari konverter, dan apabila nilai dari fungsi diatas 0.06 maka  proses akan berlanjut, sehingga hasil daya akan tetap pada kondisi maksimal dan osilasi daya dapat direduksi (Tey & Mekhilef, 2014) .
Algoritma ini juga menggunakan nilai step yang konstan untuk mencapai kondisi MPP. Nilai tegangan dan nilai arus dari modul PV akan dideteksi oleh sensor, kemudian algoritma akan mengubah  nilai duty  cycle  pada  konverter,  nilai  duty  cycle  akan  dinaikan  atau  diturunkan hingga mencapai daya yang maksimal. Nilai duty cycle akan dinaikan atau diturunkan dengan menambahkan atau mengurangkan variable step (Zhu, dkk, 2018) .
𝐷(𝑘) = 𝐷(𝑘 − 1) ± 𝑠𝑡𝑒𝑝 (22)
Apabila variable step bernilai  kecil maka  waktu untuk  mencapai titik  daya  maksimum akan semakin  lamban,  namun  apabila variable  step  bernilai  besar  maka  akan  terjadi  banyak kesalahan pada kondisi steady-state atau osilasi daya. Untuk menangani masalah variable step tersebut maka perlu dirancang variable step yang lebih adaptif (Yang, dkk, 2017) (Liu & Zhang, 2019) .
𝐷(𝑘) = 𝐷(𝑘 − 1) ± 𝑠𝑡𝑒𝑝 (23) 𝑠𝑡𝑒𝑝 = 𝐶  × ∆ ∆ (24)
Gambar 6. Flowchart Modified Incremental Conductance
Dimana nilai D(k) adalah nilai duty cycle aktual, D(k-1) adalah nilai duty cycle sebelumnya, C adalah nilai konstanta step, ∆P adalah nilai perubahan daya, dan ∆V adalah nilai perubahan tegangan. Nilai step akan secara otomatis berubah dan menyesuaikan terhadap perubahan nilai iradiasi matahari dan temperatur modul PV (Serrano-Guerrero, dkk, 2016) (Rahim, dkk, 2016) . Algoritma Modified Incremental Conductance dapat dilihat pada Gambar 6.

## 3. PENGUJIAN DAN ANALISIS
Pengujian  yang  dilakukan  dalam  paper  ini  berbasis  simulasi  menggunakan software  PSIM dengan menggunakan spesifikasi panel surya pada Tabel 1. Algoritma MPPT akan diprogram menggunakan  fitur  C-Block  yang  berfungsi  untuk  mengkomputasi  algoritma  hingga  dapat menghasilkan refrensi duty cycle yang akan mengoperasikan konverter. Pengujian dilakukan dengan menggunakan kondisi iradiasi matahari yang tetap dan akan divariasi mulai dari 1000 W/m2,  sampai  dengan  500  W/m2.  Sedangkan  kondisi  suhu  dari  panel  surya  akan  bernilai konstan  sebesar  25℃.  Pengujian  MPPT  menggunakan  nilai  iradiasi  matahari  yang  tetap dilakukan  untuk  mengetahui  respon  awal  saat  MPPT  melakukan tracking.  Gambar  7 menunjukkan rangkaian MPPT dengan Interleaved Boost Converter.

## Gambar 7. Rangkaian MPPT dengan Interleaved Boost Converter
Pengujian  ini  membandingkan  performa  dari  MPPT  menggunakan  Algoritma Incremental Conductance dan Algoritma Modified Incremental Conductance. Kemudian akan diamati nilai daya input modul PV (Watt), daya output konverter (Watt), osilasi daya input (Watt), serta kecepatan waktu pelacakan untuk mencapai titik daya maksimum (detik).
Gambar 8. Daya Input PV MPPT Modified Incremental Conductance
(Iradiasi 1000 W/m 2 )
Gambar 8 menunjukkan respon dari MPPT Modified Incremental Conductance. Dapat dilihat bahwa MPPT Modified Incremental Conductance mecapai titik daya maksimum yaitu sebesar 199,456 Watt dengan waktu pelacakan 0,201 detik. Namun dari gambar diatas bisa diketahui bahwa masih terjadi osilasi daya pada kondisi steady-state yaitu sebesar 0,015 Watt.
Gambar 9. Variable Step Size Interleaved Boost Converter MPPT Modified Incremental Conductance (Iradiasi 1000 W/m 2 )
Gambar  9  menunjukkan  perubahan  nilai step  dari  duty  cycle.  Dapat  dilihat  bahwa  terjadi perubahan nilai step yang pada kondisi awal bernilai 22,87 dan terus turun hingga mencapai 0,18 pada kondisi steady state. Perubahan nilai step duty cycle menandakan bahwa di setiap iterasi semakin mendekati titik daya maksimum. Apabila titik daya maksimum masih jauh maka nilai step akan bernilai besar, namun apabila titik daya maksimum sudah dekat maka nilai step akan bernilai kecil, sehingga osilasi daya juga akan semakin kecil.
Pin Step [0.200789 , 199.456] [0.075002 , 22.8706] [0.201434 , 0.188744] 250 200 150 100 50 0 0 0.2 0.4 0.6 0.8
1 Time (s)
5 0.2 0.4 Time (s) 0.6 0.8 1 0 0 10 15 20 25 -50
Tabel 2. Hasil Pengujian MPPT Incremental Conductance dan Modified Incremental Conductance Iradiasi (W/m2) Incremental Conductance Modified Incremental Conductance Daya Input (Watt) Osilasi Daya (Watt) Waktu Tracking (detik) Daya Input (Watt) Osilasi Daya (Watt) Waktu Tracking (detik) 1000 198,943 1,228 1,226 199,456 0,015 0,201 950 189,121 0,476 1,249 190,25 0,033 0,2 900 180,433 2,035 1,2 179,826 0,014 0,201 850 170,494 0,656 1,129 170,597 0,015 0,201 800 160,731 1,747 1,103 160,564 0,015 0,201 750 150,578 1,286 1,054 150,52 0,017 0,201 700 140,796 0,95 1,03 140,412 0,015 0,201 650 130,717 1,013 0,989 130,309 0,015 0,201 600 120,458 0,937 0,957 120,264 0,013 0,201 550 110,513 0,708 0,927 110,512 0,014 0,151 500 100,341 0,17 0,731 100,45 0,011 0,125
Dari  hasil  pengujian  MPPT Incremental  Conductance  dan  MPPT  Modified  Incremental Conductance dapat dibandingkan untuk mengetahui performa dari masing-masing algoritma. Berdasarkan data simulasi MPPT Incremental Conductance mencapai nilai osilasi daya rata- rata yaitu sebesar 1,019 Watt dan dapat melacak titik daya maksimum rata-rata sebesar 1,054 detik. Sedangkan MPPT Modified Incremental Conductance mencapai nilai osilasi daya rata- rata yaitu sebesar 0,016 Watt dan dapat melacak titik daya maksimum rata-rata sebesar 0,19 detik.
Gambar 10. Perbandingan Daya Input PV MPPT Incremental Conductance dan Modified Incremental Conductance (Iradiasi 1000 W/m
2 ) Pin_Mod_Inc Pin_Inc 0 0.5 1 Time (s) 1.5 2 0 50 100 150 200 250 -50
Gambar 11. Perbandingan Osilasi Daya Input PV MPPT Incremental Conductance dan Modified Incremental Conductance (Iradiasi 1000 W/m 2 )
Pada  Gambar  10  dan  Gambar  11  dapat  diketahui  bahwa  MPPT Modified  Incremental Conductance mampu melacak titik daya maksimum dengan lebih cepat dan memiliki osilasi daya  yang  lebih  kecil  apabila  dibandingkan  dengan  MPPT Incremental  Conductance. Kecepatan  waktu  pelacakan  pada  MPPT Modified  Incremental  Conductance  terjadi  karena terdapat variable  step  size  sehingga  nilai  step  duty  cycle  dapat  berubah-ubah  dengan menyesuaikan daya yang terbaca dari sensor arus dan sensor tegangan pada sisi masukan. Pada MPPT Incremental Conductance menggunakan nilai step duty cycle yang konstan yaitu bernilai “1”, nilai step duty cycle akan berpengaruh pada kecepatan untuk mencapai titik daya maksimum dan osilasi daya yang dihasilkan. Apabila nilai step duty cycle bernilai besar maka kecepatan untuk mencapai titik daya maksimum juga akan semakin cepat namun akan terjadi osilasi daya pada kondisi steady state yang semakin besar. Apabila nilai step duty cycle bernilai kecil  maka  kecepatan  untuk  mencapai  titik  daya  maksimum  akan  semakin  lambat  namun osilasi daya pada kondisi steady state akan semakin kecil. Pada MPPT Modified Incremental Conductance terjadi osilasi daya yang lebih kecil yaitu rata-rata sebesar 0,016 Watt, sedangkan pada MPPT Incremental Conductance terjadi osilasi daya rata-rata sebesar 1,019 Watt. Hal ini dikarenakan  telah  ditambahkan  nilai  kesalahan  minimal  pada  algoritma.  Apabila  nilai  dari fungsi  dibawah  nilai  kesalahan  minimal  maka  tidak  akan  mengubah  nilai duty  cycle,  dan apabila nilai dari fungsi diatas nilai kesalahan minimal maka proses akan berlanjut dan nilai duty cycle akan diubah, sehingga hasil daya akan tetap dalam kondisi maksimal dan osilasi daya akan berkurang.

## 4. KESIMPULAN
Paper  ini  menunjukkan  pengujian  performa  dari  MPPT  menggunakan Interleaved  Boost Converter dengan membandingkan antara penggunaan algoritma Incremental Conductance dan algoritma Modified Incremental Conductance berbasis simulasi pada software PSIM. Hasil simulasi  daya  modul  PV  200  Watt  menggunakan  algoritma Incremental  Conductance didapatkan nilai titik daya maksimum sebesar 198,943 Watt dengan waktu pelacakan 1,226 detik. Sedangkan pada algoritma Modified Incremental Conductance didapatkan nilai titik daya maksimum sebesar 199,41 Watt dengan waktu pelacakan 0,2 detik. Hasil pengujian dengan nilai  iradiasi  yang  divariasi,  algoritma Incremental  Conductance  dapat  melacak  titik  daya maksimum  rata-rata  sebesar  1,054  detik  dan  osilasi  daya  rata-rata  sebesar  1,019  Watt. Sedangkan  pada  algoritma Modified  Incremental  Conductance  dapat  melacak  titik  daya
Pin_Mod_Inc Pin_Inc 1.5 1.6 1.7 1.8 Time (s) 196 198 200 202 204
maksimum  rata-rata  sebesar  0,19  detik  dan  osilasi  daya  rata-rata  sebesar  0,016  Watt. Sehingga dapat disimpulkan bahwa penggunaan algoritma Modified Incremental Conductance dapat  menurunkan  osilasi  daya  dan  dapat  mempercepat  pelacakan  titik  daya  maksimum apabila dibandingkan dengan algoritma Incremental Conductance.

## DAFTAR RUJUKAN
Ahmed, J., & Salam, Z. (2016). A Modified P&O Maximum Power Point Tracking Method with Reduced Steady-State Oscillation and Improved Tracking Efficiency. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 7(4), 1506–1515.
Ahmed,  J.,  &  Salam,  Z.  (2018).  An  Enhanced  Adaptive  P&O  MPPT  for  Fast  and  Efficient Tracking Under Varying Environmental Conditions. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 9(3), 1487–1496.
Babaa, S. E., Armstrong, M., & Pickert, V. (2014). Overview of Maximum Power Point Tracking Control Methods for PV Systems. Journal of Power and Energy Engineering, 2(8), 59– 72.
British Petroleum. (2021). BP Energy Outlook 2020 edition. BP Energy Outlook 2030, Statistical
Review. London: British Petroleum., 81. Retrived from www.bp.com
Ganta, M., Nirupa, P., Akshitha, T., & Seyezhai, R. (2012). Simple And Efficient Implementation Of Two-Phase Interleaved Boost Converter For Renewable Energy Source. International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering, 2(4), 676–681.
Habibi,  M.  N.,  Prakoso,  D.  N.,  Windarko,  N.  A.,  &  Tjahjono,  A.  (2020).  Perbaikan  MPPT Incremental  Conductance  menggunakan  ANN  pada  Berbayang  Sebagian  dengan Hubungan Paralel. ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 8(3), 546.
Koad, R. B. A., Zobaa, A. F., & El-Shahat, A. (2017). A Novel MPPT Algorithm Based on Particle Swarm  Optimization  for  Photovoltaic  Systems. IEEE  Transactions  on  Sustainable Energy, 8(2), 468–476.
Liu, Y., & Zhang, Y. (2019). A Novel Improved Variable Step Size INC MPPT Method for PV Systems. Proceedings  of  the  31st  Chinese  Control  and  Decision  Conference,  CCDC 2019, (pp. 5070–5073).
Mohanty, S., Subudhi, B., & Ray, P. K. (2017). A Grey Wolf-Assisted Perturb & Observe MPPT Algorithm for a PV System. IEEE Transactions on Energy Conversion, 32(1), 340–347.
Musumeci, S., Bojoi, R., Armando, E., Borlo, S., & Mandrile, F. (2020). Three-Legs Interleaved Boost Power Factor Corrector for High-Power LED Lighting Application. Energies, 13(7), 1728.
Radjai, T., Rahmani, L., Mekhilef, S., & Gaubert, J. P. (2014). Implementation of A Modified
Incremental Conductance MPPT Algorithm with Direct Control Based on A Fuzzy Duty Cycle Change Estimator Using dSPACE. Solar Energy, 110, 325–337.
Rahim,  N.  A.,  Amir,  A.,  Amir,  A.,  &  Selvaraj,  J.  (2016).  Modified  Incremental  Conductance
MPPT with Direct Control and Dual Scaled Adaptive Step-Size Method. IET Conference Publications, 2016, (pp. 688).
Rezk,  H.,  Aly,  M.,  Al-Dhaifallah,  M.,  &  Shoyama,  M.  (2019).  Design  and  Hardware Implementation  of  New  Adaptive  Fuzzy  Logic-Based  MPPT  Control  Method  for Photovoltaic Applications. IEEE Access, 7, 106427–106438.
Serrano-Guerrero,  X.,  González-Romero,  J.,  Cárdenas-Carangui,  X.,  &  Escrivá-Escrivá,  G. (2016). Improved Variable Step Size P&O MPPT Algorithm for PV Systems. Proceedings -  2016  51st  International  Universities  Power  Engineering  Conference,  UPEC  2016, 2017-January(1), (pp. 1–6).
Tey,  K.  S.,  &  Mekhilef,  S.  (2014).  Modified  Incremental  Conductance  MPPT  Algorithm  to Mitigate  Inaccurate  Responses  Under  Fast-Changing  Solar  Irradiation  Level. Solar Energy, 101, 333–342.
Tey, K. S., Mekhilef, S., & Member, S. (2014). Modified Incremental Conductance Algorithm for  Photovoltaic  System  Under  Partial  Shading  Conditions  and  Load  Variation. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 61(10), 5384–5392.
Tey, K. S., Mekhilef, S., Seyedmahmoudian, M., Horan, B., Oo, A. T., & Stojcevski, A. (2018). Improved  Differential  Evolution-Based  MPPT  Algorithm  Using  SEPIC  for  PV  Systems Under Partial Shading Conditions and Load Variation. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 14(10), 4322–4333.
Windarko, N. A., Nizar Habibi, M., Sumantri, B., Prasetyono, E., Efendi, M. Z., & Taufik. (2021). A New MPPT Algorithm for Photovoltaic Power Generation under Uniform and Partial Shading Conditions. Energies, 14(2), 483.
Yang,  L.,  Yunbo,  Z.,  Shengzhu,  L.,  &  Hong,  Z.  (2017).  Photovoltaic  Array  MPPT  Based  on Improved Variable Step Size Incremental Conductance Algorithm. Proceedings of the 29th Chinese Control and Decision Conference, CCDC 2017, (pp. 2347–2351).
Yap,  K.  Y.,  Sarimuthu,  C.  R.,  &  Lim,  J.  M.  Y.  (2020).  Artificial  Intelligence  Based  MPPT Techniques for Solar Power System: A review. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, 8(6), 1043–1059.
Zhu,  W.,  Shang,  L.,  Li,  P.,  &  Guo,  H.  (2018).  Modified  Hill  Climbing  MPPT  Algorithm  with Reduced  Steady‐State  Oscillation  and  Improved  Tracking  Efficiency. The  Journal  of Engineering, 2018(17), 1878–1883.