Penerapan Metode Genetic Alghorithm untuk Meminimalkan Biaya Perawatan Sistem Pembangkit Energi Hibrid Solar Panel dan Turbin Angin

Article Sidebar

PDF
Published: Dec 27, 2021
DOI: https://doi.org/10.33322/energi.v13i2.1329
Keywords:
energi terbarukan, panel surya, turbin angin, genetic algorithm, optimasi non-linear.

Main Article Content

Herminarto Nugroho
Universitas Pertamina
Carolus Aditya
Septiyan Nungsizu

Abstract

Sebagai renewable energy, Teknologi hybrida solar panel dan wind tubine menjadi salah satu sistem yang dapat dipergunakan di masa mendatang, pada sistem ini ketika siang maupun malam alat dapat bekerja sehingga menghasilkan sumber energi secara berkesinambungan. Untuk dapat menyediakan cukup energi listrik untuk pemakaian seharian, perlu menentukan jumlah panel surya dan turbin angin yang cukup. Masing-masing panel surya dan turbin angin menghasilkan energi listrik yang berbeda, serta biaya perawatan yang berbeda pula. Oleh sebab itu, maintenance system dari alat ini harus diperhatikan agar tidak memakan banyak biaya, namun tetap dapat menyediakan energi listrik yang cukup. Pada metode yang disimulasikan pada matlab, Genetic Alghorithm(GA) dan Fmincon dipilih karena pada 2 metode ini fungsi global minimum bisa didapatkan dengan berbagai iterasi maupun generasinya. Kedua metode ini dapat menentukan jumlah panel surya dan turbin angin yang tepat agar kebutuhan listrik dapat terpenuhi serta dengan biaya perawatan yang minimal.

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

How to Cite
Nugroho, H., Aditya, C., & Nungsizu, S. (2021). Penerapan Metode Genetic Alghorithm untuk Meminimalkan Biaya Perawatan Sistem Pembangkit Energi Hibrid Solar Panel dan Turbin Angin. ENERGI & KELISTRIKAN, 13(2), 172–177. https://doi.org/10.33322/energi.v13i2.1329
Issue
Vol. 13 No. 2 (2021): Energi dan Kelistrikan: Jurnal Ilmiah
Section
Articles

References

[1] Y. Sawle, S. C. Gupta, and A. K. Bohre, “Review of hybrid renewable energy systems with comparative analysis of off-grid hybrid system,” Renew. Sustain. Energy Rev., vol. 81, pp. 2217–2235, 2018.
[2] A. D. Dhass and H. Santhanam, “Cost effective hybrid energy system employing solar-wind-biomass resources for rural electrification,” Int. J. Renew. Energy Res., vol. 3, no. 1, pp. 222–229, 2013.
[3] N. A. Ludin, N. A. A. Affandi, N. H. Hamid, M. M. Junedi, K. Purvis-Roberts, and S. Jusof, “Sustainability and Life-Cycle Cost Analysis of Solar Photovoltaic-Generation Systems in ASEAN Countries,” in Energy Sustainability and Climate Change in ASEAN, Springer, 2021, pp. 277–302.
[4] F. Egli, B. Steffen, and T. S. Schmidt, “A dynamic analysis of financing conditions for renewable energy technologies,” Nat. Energy, vol. 3, no. 12, pp. 1084–1092, 2018.
[5] B. Steffen, M. Beuse, P. Tautorat, and T. S. Schmidt, “Experience curves for operations and maintenance costs of renewable energy technologies,” Joule, vol. 4, no. 2, pp. 359–375, 2020.
[6] A. Suryadi, P. T. Asmoro, and A. Solihin, “Hybrid electric power plant using wind turbine savonius helix and solar cell as an alternative power source in the lightning tower at flashing lights,” ADI J. Recent Innov., vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[7] H. Harmini and T. Nurhayati, “Pemodelan sistem pembangkit hybrid energi solar dan angin,” Elektrika, vol. 10, no. 2, pp. 28–32, 2018.
[8] P. Nema, R. K. Nema, and S. Rangnekar, “A current and future state of art development of hybrid energy system using wind and PV-solar: A review,” Renew. Sustain. Energy Rev., vol. 13, no. 8, pp. 2096–2103, 2009.
[9] M. Mitchell, An introduction to genetic algorithms. MIT press, 1998.
[10] N. F. Istighfarin, R. A. Rahmastati, and H. Nugroho, “Penerapan Metode Particle Swarm Optimization (PSO) Dan Genetic Algorithm (GA) Pada Sistem Optimasi Visible Light Communication (VLC) Untuk Menentukan Posisi Robot,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 11, no. 1, pp. 279–286, 2020.
[11] R. H. Sianipar, Dasar Sistem Kontrol Dengan MATLAB, vol. 1. Andi Publisher, 2019.