Smart PV Solar Tracking System Menggunakan Metode BP-NN (Back Propagation Neural Network)
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Dengan rendahnya efisiensi konversi energi pada sel surya, solar tracking menjadi sangat esensial untuk memaksimalkan penangkapan cahaya matahari pada panel surya. Pada penelitian ini, telah dirancang dan dibangun prototipe sistem solar tracker. Masukan terhadap sistem ini berupa data intensitas cahaya yang diperoleh dari Light Dependent Resistor (LDR). Pergerakan dari solar tracker ini berdasarkan dari selisih pembacaan sensor untuk memutuskan arah putaran dan kecepatan yang didapat menggunakan metode Back Propagation Neural Network. Sebagai perbandingan, keluaran dari prototipe ini dibandingkan dengan keluaran dari panel surya yang stasioner. Hasil dari penelitian ini terbukti mampu memaksimalkan penangkapan cahaya matahari yang berpengaruh dalam produksi energi listrik. Prototipe ini menghasikan keluaran 6,79 % lebih banyak dibandingkan dengan panel surya stasioner.
Article Details
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlikel 4.0 International (CC BY-SA 4.0) that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).