Analisis Kinerja Panel Surya dan Konfigurasi PV-Inverter ...

1

Analisis Kinerja Panel Surya dan Konfigurasi PV-Inverter untuk Daerah Beriklim Tropis

Duli Asih Siregar, Eko Adhi Setiawan

Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Indonesia Kampus UI Depok, Jawa Barat 16424 Indonesia

[email protected], [email protected]

Abstrak

Teknologi semakin berkembang pesat selama beberapa tahun terakhir, demikian pula dengan semakin tingginya kebutuhan akan energi. Namun, kebutuhan tersebut tidak sebanding dengan ketersediaan energi yang ada. Hal ini mendorong dilakukannya penelitian yang mendalam dan meluas mengenai kemungkinan penggunaan sumber energi baru dan terbarukan. Teknologi panel surya diprediksi akan dapat mengatasi masalah energi khususnya energi listrik. Dalam tulisan ini, sebuah penelitian dilakukan untk menganalisis kinerja panel surya PV-A 255W yang dioperasikan pada daerah beriklim tropis seperti Indonesia dimana temperatur udara dan radiasi yang relatif tinggi akan mempengaruhi temperatur panel dan karakteristik secara signifkan. Pengaruh temperatur dan radiasi akan direpresentasikan dalam kurva karakteristik I-V dan P-V. Karakteristik PV tersebut akan dianalisis menggunakan pemodelan pada MATLAB Simulink berdasarkan persamaan matematis yang membentuk kurva karakteristik PV. Berdasarkan hasil simulasi, diketahui nilai koefisien arus ISC, tegangan VOC dan daya Pmax secara berturut-turut sebesar 0,56%/oC, -0,31 %/oC dan -0,4%/oC. Koefisien tersebut dapat digunakan untukmengkalkulasi rentang perubahan arus, tegangan, daya dan energi keluaran panel surya pada temperatur dan radiasi tertentu pada suatu titik di permukaan bumi. Diketahui bahwa sebuah PV-A 255W dapat menghasilkan energi listrik maksimum sebesar 308,2 kWh.. Selain itu, penggunaan karakteristik panel dapat mebantu dalam menentukan dan membandingkan konsep konfigurasi sistem PV-Inverter seperti Central Inverter, String Inverter dan AC-Module yang dihubungkan untuk menyuplai sistem beban 5 kWac khususnya pada daerah beriklim tropis.

Analysis on Solar Pane Performance and PV-Inverter Configuration for Tropical Areas

Abstract

The technology has been extremely developed over the years and for that reason, the demand of energy availability is also increasing. In contrast, it is not comparable to the availability of energy. This problem has led to the needs of further yet comprehensive researches in the possibility of usage of new and renewable energy source. Solar panel technology (Photovoltaic) has been predicted to be able to resolve future’s energy problem and supply in electricity. A research has been conducted in order to analyze solar panel performance of PV-A 255W which is operated in tropical areas like Indonesia in which relatively high ambience temperature and average radiation significantly affect PV’s temperature and characteristics, those will be represented on I-V and P-V characteristics curve. PV’s characteristics on high temperature would be analyzed using PV modelingthrough MATLAB Simulink based on mathematical equations that form PV’s characteristic curve. Based on PVsimulation, it is known then that temperature-dependence coefficients of short circuit current, open circuitvoltage (VOC), and maximum output power (Pmax ) consecutively as high as 0,56%/oC, -0,31 %/oC and -0,4%/oC.Those coefficients can be used to calculate the ranges of change in PV current, voltage, output power and average output energy of certain data temperature and radiance at earth’s surface’s certain point. It is acquired that a single PV-A 255W module could generate up to 308,2 kWh of electricity on average. Besides that, using PV’s characteristics could enable in configurating and comparing suitable PV-Inverter system concept like Central Inverter, String Inverter and AC-Module to be connected to supply 5 kWac system or load in tropical areas.

Keyword: solar panel; characteristic; radiation; temperature; PV-modelling; Photovoltaic; PV-Inverter configuration

Pendahuluan

Energi merupakan salah satu kebutuhan manusia yang paling esensial saat ini. Seiring dengan perkembangan teknologi dan kemajuan energi, permintaan akan energi semakin meningkat setiap tahunnya, terutama energi listrik. Sementara itu, pemenuhan energi listrik

Analisis kinerja ..., Siregar, Duli Asih, FT UI, 2015

2

hingga saat ini masih memanfaatkan energi fosil seperti minyak bumi dan batu bara. Pada kenyataannya, laju penggunaan energi dunia tidak lagi sebanding dengan ketersediaan energi fosil. Kendala tersebut mendorong ditemukannya sumber energi baru dan terbarukan yang dapat digunakan untuk menghasilkan energi listrik yang diharapkan mampu untuk memenuhi kebutuhan energi listrik di masa yang akan datang. Teknologi semikonduktor berupa sel surya (solar cells) dianggap sebagai energi terbarukan yang dapat menjawab tantangan energi di masa depan. Rumusan Masalah: 1. Bagaimana pengaruh radiasi matahari dan temperatur terhadap kinerja panel surya,

daya beserta energi keluaran PV yang ditempatkan di daerah beriklim tropis. 2. Bagaimana cara menghitung dan menentukan jumlah modul untuk setiap konfigurasi

PV-Inverter secara sederhana. Tujuan Penelitian: 1. Mengukur karakteristik panel surya melalui pemodean panel surya dengan

menggunakan software MATLAB dan membandingkan kinerja PV yang dipasang pada daerah beriklim tropis terhadap kondisi STC (Standard Test Condition).

2. Mengukur besar perubahan arus hubung singkat, tegangan rangkaian terbuka, daya keluaran maksimum panel surya beserta energi maksimum rata-rata yang dihasilkan oleh pane surya pada daerah beriklim tropis.

3. Menentukan PV-Inverter yang cocok digunakan pada daerah beriklim tropis dengan perubahan temperatur yang cukup signifikan.

Tinjauan Teoritis

Sel surya merupakan salah satu aplikasi pemanfaatan energi surya secara aktif dengan menggunakan teknologi semikonduktor. Konversi energi matahari menjadi energi listrik pertama kali dilakukan oleh A.E Bacquerel dengan menggunkan kristal silikon. Selanjuntya pada tahun 1900 percobaan yang sama dilakukan terhadap konduktor yang disinari sinar UV. Fenomena dihasilkannya listrik pada konduktor yang diberi radiasi matahari disebut sebagai efek fotolistrik.

Radiasi matahari yang diterima oleh permukaan bumi berkisar 30 persen dari total radiasi yang dipancarkan ke permukaan atmosfer bumi. Hal tersebut disebabkan pada saat radiasi memasuki atmosfer bumi, terjadi hamburan dan pemantulan sehingga energi yang benar-benar sampai ke permukaan bumi menjadi jauh berkurang. Besarnya radiasi yang sampai ke permukaan bumi dipengaruhi oleh beberapa faktor antara lain: a. Atmosfer, yaitu lapisan udara yang menyelubungi bumi, terdiri dari gas-gas seperti karbon

monoksida (CO), karbon dioksida (CO2), ozon, helium dan lain-lain. Gelombang cahaya matahari dengan panjang gelombang yang lebih rendah umumnya akan mengalami


3

hamburan dan pemantulan (indirect radiation), sementara gelombang cahaya matahari dengan panjang gelombang relatif lebih besar akan diteruskan ke permukaan bumi (direct radiation).

b. Massa udara (Air mass), yaitu ukuran seberapa besar penurunan daya sinar matahari yang mellaui atmosfer bumi.

c. Posisi bumi terhadap matahari. Pendaran bumi terhadap matahari menyebabkan jarak matahari terhadap bumi berbeda-beda sepanjang tahunnya. Rotasi bumi terhadap matahari

menyebabkan sudut deklinasi bumi (δ) sebesar 23,4o. Radiasi maksimum akan dicapai

ketika posisi bumi dan matahari mencapai jarak terdekat yang disebut dengan titik perilium.

d. Sudut Lintang dan Sudut Bujur, yaitu garis khayal yang digunakan untuk memudahkan pembagian waktu dan koordinasi lokasi. Sudut lintang (latitude) merupakan jarak antara utara atau selatan terhadap garis khatulistiwa, sementara sudut bujur (longitude) merupakan garis khayal yang membujur dari kutub utara ke kutub selatan.

e. Jam matahari, yaitu waktu rata-rata penyinaran dengan nilai radiasi sebesar 1000W/m2 pada suatu titik di permukaan bumi.

Sel surya Berdasarkan struktur material semikonduktor, sel surya dibedakan menjadi tiga jenis,

yaitu monokristalin, polikristalin dan amorfos. Tipe monokristalin terdiri dari kristal tunggal. Tipe ini umumnya memiliki warna hitam gelap dengan sudut sel yang tidak meruncing sebagai akibat dari proses fabrikasi. Tipe polikristalin memiliki struktur kristal yang bervariasi. Polikristalin memilki warna yang terang dengan sudut yang runcing. Sel polikristalin ditumbuhkan dengan konsentrasi semikonduktor intrinsik yang lebih rendah dibanding dengan tipe monokritalin. Tipe amorfos merupakan sel yang memiliki struktur kristal yang tidak braturan. Tipe ini umumnya memiliki efisiensi yang cukup rendah, berkisar 6 – 8 % dan digunaan sebaga thin film. Karakteristik Sel surya

Karakteristik panel surya dapat dijelaskan melalui kurva I-V sebagaimana yang terlihat pada gambar berikut:


4

Gambar 1. Kurva karakteristik sel surya

Karakteristik panel surya tersebut dapat dimodelkan melalui persamaan matematis, antara lain:

• Arus reverse saturation (Irs), yaitu arus bocor pada terminal PV yang dinyatakan dalam persamaan:

𝐼!" =𝐼!"

exp 𝑞𝑉!"𝑁!𝑘𝑛𝑇

− 1

• Arus saturation (Io)

𝐼! = 𝐼!"𝑇𝑇!"#

!

𝑒𝑥𝑝𝑞𝐸!𝑛𝑘

1𝑇!"#

−1𝑇

• Arus foton (Iph)

𝐼!! = 𝐼!" + 𝐾(𝑇 − 298)𝐺

1000𝑊𝑚!!

Arus keluaran PV merupakan selisih dari arus foton dengan arus saturasi yang dinyatakan dalam persamaan:

𝐼!" = 𝑁!𝐼!! − 𝑁!𝐼! 𝑒𝑥𝑝𝑞𝑉!"𝑁!𝑛𝑘𝑇

− 1 −𝑉!" + 𝐼!"𝑅!

𝑅!!

Dimana:

𝑇!"# : nilai temperatur referensi (298 K) 𝐸! : lebar pita energi (eV) 𝑁! : jumlah sel surya yang dihubung seri 𝐼!" : arus keluaran maksimum PV saat terminal PV dihubung singkat (A) 𝐺 : radiasi sinar matahari (W/m2) 𝐾 : koefisien temperatur arus sel surya (A/oC) 𝑇 : temperatur sel surya (oK) 𝑁! : jumlah hubungan paralel pada panel surya 𝑉!" : tegangan keluaran panel surya (V) 𝑅! : resistansi seri panel surya (Ω) 𝑅!! : resistansi paralel panel surya (Ω)


5

Konfigurasi PV-Inverter Dalam aplikasi sistem PV, sel surya menghasilkan tegangan dan arus DC sehingga untuk dapat menyuplai beban AC, dibutuhkan konverter DC-AC yang dikenal dengan Solar Inverter. Beberapa jenis inverter yang umum digunakan dalam sistem grid antara lain:

a. Stand-alone Inverter, yaitu inverter yang dihubungkan ke sistem off-grid. Energi keluaran panel surya tidak langsung dihubungkan ke Inverter, namun terlebih dahulu disimpan dalam baterai.

b. Grid-Tie Inverter, yaitu inverter yang dihubungkan ke sistem on-grid seperti PLN. Energi yang dihasilkan oleh PV dihubungkan langsung ke inverter. Pada sistem on-grid, terdapat beberapa konfigurasi PV-Inverter dimana tiap-tiap

konfigurasi perlu memperhatikan sisi efisiensi, utilitas dan ekonomi dari PV dan jenis Inverter yang digunakan. Beberapa konsep PV-Inverter yang umum digunakan dalam sistem on grid antara lain:

1. Central Inverter, terdiri dari beberapa modul yang diserikan dalam sebuah string dan beberapa string yang diparalelkan (array).

2. String Inverter, yaitu konfigurasi yang terdiri dari beberapa modul PV yang diserikan dalam sebuah string. Masing-masing string dihubungkan ke sebuah Inverter.

3. AC-Module, terdiri dari sebuah modul yang dihubungkan langsung ke sebuah inverter berkapasitas kecil yang disebut microInverter.

Metodologi Penelitian

Pemodelan panel surya bertujuan untuk dapat melakukan pengujian karateristik panel surya terhadap perubahan temperatur dan radiasi. Pemodelan panel surya dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak MATLAB Simulink R2012a. Untuk mendapatkan pemodelan yang sama dengan panel surya yang sebenarnya, maka pemodelan dilakukan dengan membentuk persamaan arus karakteristik PV ke dalam blok-blok diagram, sebagaimana yang terlihat pada gambar berikut:


6

Gambar 2. Pemodelan panel surya dengan menggunakan MATLAB Simulink

Panel surya yang dimodelkan merupakan panel tipe monokristalin PV-A 255 W dengan spesifikasi sebagai berikut:

Tabel 1. Spesifikasi panel surya PV-A 255W

Spesifikasi panel surya

Tipe Monokristalin Daya keluaran maksimum (Pmax)

255 Wp

PTC (PV USA Test) 230,5 Wp Arus rangkaian tertutup (ISC) 8,89 A Arus maksimum (IMP) 8,18 A Tegangan rangkaian terbuka (VOC)

37,8 V

Tegangan maksimum (VMP) 31,2 V Massa Udara (AM) 1,5 unit Faktor idealitas PV (n) 1,5 Jumlah sel 60 (terhubung seri) NOCT 45o C Koefisien temperatur ISC 0,056% per oC Efisiensi PV 16,7 % Fill Factor (FF) 0,758 Luas total permukaan PV 1,46 m2

Verifikasi pemodelan dilakukan dengan membandingkan hasil simulasi terhadap

karakteristik PV pada kondisi STC dimana radiasi G=1000W/m2 dan temperatur PV TPV= 25oC. Hasil simulasi yang diperoleh dalam kurva karakteristik:


7

Gambar 3 & 4. Kurva karakteristik I-V dan P-V panel surya pada kondisi STC

Tabel 2. Nilai parameter arus, tegangan dan daya pada kondisi STC

Hasil Simulasi Prosentase error (%)

ISC 8,89 A 0 VOC 37,78 V 0,053 Pmax 255,4 Wp 0,16

Berdasarkan hasil simulasi tersebut maka dapat dikatakan bahwa pemodelan PV menggunakan MATLAB Simulink telah sesuai dengan yang diinginkan. Data dan Analisis

Melalui pemodelan yang telah dibuat, penulis mencoba mengitung daya keluaran maksimum rata-rata dari PV yang dipasang ada daerah beriklim tropis menggunakan data radiasi dan temperatur pada titik tertentu sebagai input pemodelan. Simulasi Pemodelan Panel Surya

Pada simulasi dilakukan percobaan dengan memvariasikan nilai radiasi dan temperatur untuk emnghasilkan kurva karakteirstik I-V dan P-V panel surya. Kurva karakteristik yang dihasilkan dapat dilihat pada gambar berikut:


8

Gambar 5 & 6. Kurva karakteristik I-V dan P-V yang dipengaruhi oleh perubahan radiasi

Berdasarkan hasil simulasi tersebut dapat dilihat bahwa semakin besar daya radiasi

matahari yang diterima panel surya, semakin besar muatan yang dapat dieksitasi, sehingga arus akan meningkat. Selanjutnya kurva yang dihasilkan dengan memvariasikan nilai temperatur pada radiasi konstan sebesar 1000W/m2:

Gambar 7 & 8. Kurva karakteristik I-V dan P-V pada panel surya yang

dipengaruhi perubahan temperatur

Berdasarkan kedua grafik di atas dapat dilihat bahwa kenaikan temperatur secara signifikan akan menyebabkan penurunan nilai tegangan VOC dan daya Pmax sementara arus akan menglami peningkatan yang tidak begitu berarti.

Pengaruh Resistansi Karakteristik pada Kinerja Panel surya

800W/m2

1000W/m2

600W/m2

1000W/m2

800W/m2

600W/m2

25oC

45oC

70oC

45oC

70oC

25oC


9

Untuk melihat pengaruh resistansi seri (Rs) pada kurva karakteristik PV, maka nilai resistansi divariasikan sehingga diperoleh kurva karakteristik sebagai berikut:

Gambar 9 & 10. Kurva karakteristik I-V dan P-V yang dipengaruhi oleh

resistansi seri RS

Kurva I-V dan P-V menunjukkan kenaikan resistansi seri Rs berpengaruh pada penurunan daya PV dimana slope dari arus dan tegangan menurunan sehingga mempengaruhi letak titik maksimum pada kurva I-V dan P-V.

Pengaruh Kenaikan Temperatur dan Radiasi terhadap Kinerja PV

Hasil simulasi panel surya pada temperatur dan radiasi yang bervariasi dapat digunakan untuk menghitung besar koefisien ketergantungan panel surya terhadap temperatur dan radiasi. Koefisien ketergantungan arus, tegangan dan daya dapat dihitung melalui persamaan berikut:

𝛼 =(𝑋!" − 𝑋!"!"#)𝑋!"!"# .∆𝑇

×100%

Dimana:

𝑋!"!"# : arus/tegangan/ daya maksimum pada kondisi STC (A)

𝛼 : Prosentase kenaikan arus terhadap temperatur (/oC)

∆𝑇 : besar kenaikan temperatur terhadap kondisi STC (oC)

Koefisien tersebut menyatakan prosentase perubahan arus, tegangan dan daya yang dinormalisasikan terhadap nilai STC untuk setiap perubahan temperatur sebesar 1oC. Hasil simulasi pemodelan PV-A 255W dan nilai koefisien ketergantungan dapat dilihat pada tabel berikut:

1,1Ω

1,1Ω

1Ω

1Ω

0,9Ω

0,9Ω


10

Tabel 3. Gradien rata-rata ketergantungan arus, tegangan dan daya terhadap kenaikan temperatur

T ISC VOC Pmax delta T Perubahan yang ternormalisasi Efisiensi

PV (%) FF ISC VOC Pmax

25 8.89 37.78 255.4 STC 17.49 0.760 30 8.915 37.2 250.5 5 0.056 -0.307 -0.384 17.16 0.755 35 8.94 36.62 245.5 10 0.056 -0.307 -0.388 16.82 0.750 40 8.965 36.04 240.3 15 0.056 -0.307 -0.394 16.46 0.744 45 8.99 35.39 235.4 20 0.056 -0.316 -0.392 16.12 0.740 50 9.014 34.84 230.4 25 0.056 -0.311 -0.392 15.78 0.734 55 9.039 34.26 225.4 30 0.056 -0.311 -0.392 15.44 0.728 60 9.064 33.671 220.1 35 0.056 -0.311 -0.395 15.08 0.721 65 9.089 33.065 215.1 40 0.056 -0.312 -0.394 14.73 0.716 70 9.114 32.47 210.1 45 0.056 -0.312 -0.394 14.39 0.710 75 9.139 31.875 205 50 0.056 -0.313 -0.395 14.041 0.704 Koefisien ketergantungan terhadap temperatur 0.056 -0.311 -0.392

Gambar 11. Grafik slope arus, tegangan dan daya terhadap perubahan

temperatur pada pemodelan

Pada tabel dan grafik tersebut dapat dilihat bahwa peningkatan temperatur memiliki korelasi yang positif terhadap nilai arus ISC, sebaiknya kenaikan temperatur berkorelasi negatif terhadap nilai tegangan VOC dan daya Pmax. Secara umum, hasil simulasi menunjukkan bahwa sedikit banyak pemodelan PV tersebut telah sesuai dengan kondisi STC PV yang sebenarnya sekaligus membuktikan persamaan matematis yang membentuk kurva karakteristik PV. Hal yang sama terjadi pada nilai efisiensi dan Fill Factor (FF). Efisiensi dan FF berbanding

Isc=0.056%/oC

Voc=-0.310%/OC

Pmax=-0.4%/oC

-25

-20

-15

-10

-5

0

5

10

15

0 20 40 60 80

Prosen

tase(%

)

Temperaturpanelsurya(oC)

PengaruhTemperaturterhadapISC,VOCdanPmax(G=1000W/m2)

Isc

Voc

Pmax

Linear(Isc)

Linear(Voc)

Linear(Pmax)


11

terbalik terhadap kenaikan temperatur. Perbandingan koefisien ketergantungan terhadap kenaikan temperatur antara PV-A 255W dan pemodelan dapat dilihat pada tabel berikut:

Tabel 4. Prosentase ketergantungan panel terhadap kenaikan suhu, data efisiensi dan Fill Factor

Besaran Prosentase PV A Pemodelan

ISC 0,056% 0,056% VOC -0,35% -0,31% Pmax/PMP -0,45% -0,4% VMP - -0,43% Efisiensi (STC) 16,7 17,49 FF (STC) 0,758 0,760

Dengan menggunakan grafik tersebut, kita dapat menentukan besar prosentase

perubahan rata-rata arus, tegangan dan daya pada daerah dengan titik bujur dan lintang tertentu. Sebagai contoh, digunakan data radiasi dan temperatur rata-rata daerah Jakarta yang diperoleh dari NASA (National Aeronautics and Space Administration) selama tahun 1995 – 2005.

Tabel 5. Data radiasi dan temperatur rata-rata untuk daerah Jakarta

Bulan Insolasi (kWh/m2/hari)

Temperatur rata-rata (oC)

Januari 4.26 26.89 Februari 4.25 27.03 Maret 4.73 27.35 April 4.78 27.51 Mei 4.68 27.25 Juni 4.57 27.15 Juli 4.85 27.52 Agustus 5.23 27.92 September 5.52 28 Oktober 5.19 27.33 November 4.69 26.97 Desember 4.43 27.37 Rata-rata 4.77 27.36

Dari tabel data temperatur dapat dilihat bahwa nilai temperatur minimum terjadi pada

saat bulan Desember yaitu 26,89oC dan maksimum terjadi pada saat bulan Oktober yaitu sebesar 28oC. Dengan mengasumsikan bahwa radiasi yang diterima oleh panel surya sebesar 1000 W/m2 dimana NOCT panel surya sebesar 45oC, maka didapatkan :


12

𝑇!" = 𝑇!"# + (𝑁𝑂𝑇𝐶 − 20!𝐶)𝐺800

• Temperatur minimum

𝑇!" !"# = 26,89! + 45! − 20!𝐶1000800 = 𝟓𝟖,𝟏𝟒𝒐𝑪

Prosentase peningkatan arus Isc:

%𝐼!" = 𝑇!" − 𝑇!",!"# ×𝑇𝑒𝑚𝑝. 𝑐𝑜𝑒𝑓𝑓

= 58,14!𝐶 − 25!𝐶 ×0,056%/!𝐶 = 𝟏,𝟖𝟓%

• Temperatur maksimum

𝑇!" !"# = 28! + 45! − 20!𝐶1000800 = 𝟓𝟗,𝟐𝟓𝒐𝑪

Prosentase peningkatan arus Isc:

%𝐼!" = 𝑇!" − 𝑇!",!"# ×𝑇𝑒𝑚𝑝. 𝑐𝑜𝑒𝑓𝑓

= 59,25!𝐶 − 25!𝐶 ×0,056%/!𝐶 = 𝟏,𝟗𝟐%

Tabel 6. Nilai rentang prosentase perubahan arus, tegangan dan daya terhadap nilai STC untuk daerah Jakarta

Besaran listrik Rentang perubahan untuk temperatur 58,14oC – 59,25oC

ISC 1,85% s.d. 1,92% VOC -10,27% s.d. -10,61 Pmax -13,26% s.d. -13,7

Pada kenyataanya, kebanyakan panel surya yang dipasang di daerah beriklim tropis

dapat mencapai temperatur maksimum sekitar 70oC. Nilai NOCT tersebut hanya dapat berfungsi untuk memudahkan dalam mengestimasi rentang kenaikan temperatur akibat perubahan radiasi. Pada kenyataanya perubahan temperatur PV jauh lebih kompleks. Ada banyak faktor yang mempengaruhi seperti kemampuan heat transfer modul, kondisi lingkungan atau titik pemasangan modul, dan posisi atau sudut (tilt angle) panel.

Selanjutnya, dilakukan simulasi untuk menentukan besar koefisien ketergantungan panel surya terhadap perubahan radiasi. Data koefisien ketergantungan PV terhadap radiasi dapat dilihat pada tabel dan grafik berikut:

Tabel 7. Gradien rata-rata ketergantungan arus, tegangan dan

Radiasi ISC VOC Pmax delta G Perubahan yang ternormalisasi

Efisiensi PV FF


13

daya terhadap kenaikan radiasi

Gambar 12. Grafik gradien ketergantungan arus, tegangan dan daya keluaran

panel surya terhadap perubahan radiasi

Berdasarkan grafik di atas dapat dilihat bahwa ketiga besaran listrik (arus, tegangan dan daya keluaran) panel surya memiliki korelasi positif terhadap kenaikan radiasi. Ketiga trend arus, tegangan dan daya akan berpotongan pada titik STC dimana radiasi sebesar 1000W/m2. Namun dari ketiga persamaan yang dibentuk dapat dilihat bahwa arus dan daya memiliki slope atau kemiringan yang lebih besar. Hal tersebut menunjukkan pengaurh radiasi terhadap tegangan tidak terlalu signifikan. Dibandingkan dengan perubahan radiasi, perubahan temperatur memiliki pengaruh yang lebih signifikan terhadap nilai FF dan

Isc=0.1%/W/m2

Voc=0.008%/W/m2

Pmax=0.103%/W/m2

0

20

40

60

80

100

120

140

0 200 400 600 800 1000 1200 1400

Prosen

tase(%

)

Radiasi(W/m2)

PengaruhRadiasiterhadapISC,VOC,danPmaxT=25oC

Isc

Voc

Pmax

ISC VOC Pmax

100 0.889 32.466 21.72 -900 0.1 0.016 0.102 14.88 0.753 200 1.778 34.87 45.95 -800 0.1 0.010 0.103 15.74 0.741 300 2.667 35 71.05 -700 0.1 0.011 0.103 16.22 0.761 400 3.556 35.54 96.67 -600 0.1 0.010 0.104 16.55 0.765 500 4.445 36.18 122.6 -500 0.1 0.008 0.104 16.79 0.762 600 5.334 36.59 148.9 -400 0.1 0.008 0.104 17.00 0.763 700 6.223 36.98 175.4 -300 0.1 0.007 0.104 17.16 0.762 800 7.112 37.265 201.8 -200 0.1 0.007 0.105 17.28 0.761 900 8.001 37.5 229.6 -100 0.1 0.007 0.101 17.47 0.765 1000 8.890 37.78 255.4 STC 17.49 0.760 1100 9.779 37.994 282 100 0.1 0.006 0.104 17.56 0.759 1200 10.670 38.19 309.1 200 0.1 0.005 0.105 17.64 0.759

Koefisien ketergantungan terhadap radiasi 0.1 0.008 0.103


14

efisiensi. Hal tersebut dikarenakan kenaikan radiasi menyebabkan semakin besar arus foton yang dihasilkan begitu pula dengan daya sehingga pergeseran nilai FF tidak bergitu berarti.

Perhitungan Energi Keluaran PV

Data radiasi dan temperatur pada suatu titik tertentu di permukaan bumi dapat dihitung

dengan menggunakan pemodelan PV dimana nilai radiasi dan temperatur menjadi input pemodelan. Sebagai contoh, penulis memilih kota Jakarta (6o12’ LS, 106o49’BT) untuk menghitung energi keluaran PV-A 255W yang dipasang pada titik tersebut.

Tabel 8. Data radiasi total (insolasi) dan temperatur untuk daerah Jakarta

Bulan Insolasi (kWh/m2)

Temperatur (oC)

Januari 4.26 26.89 Februari 4.25 27.03 Maret 4.73 27.35 April 4.78 27.53 Mei 4.68 27.51 Juni 4.57 27.25 Juli 4.85 27.15 Agustus 5.23 27.52 September 5.52 27.92 Oktober 5.19 28 November 4.69 27.33 Desember 4.43 26.97

Gambar 13 & 14. Kurva karakteristik V-I dan P-V menggunakan data bulan Januari


15

1. Berdasarkan kedua kurva di atas didapatkan nilai arus ISC = 6,381 A, tegangan VOC =34,64 V, dan daya keluaran Pmax = 163,8 W

2. Daya keluaran panel surya selama bulan Januari dengan mengasumsikan jumlah hari setiap bulan 30 hari, maka didapatkan:

𝐸!"!#$_!"#$"%& = 30 ℎ𝑎𝑟𝑖×𝑆𝑜𝑙𝑎𝑟 ℎ𝑜𝑢𝑟×𝑃!"#

= 30×4,26ℎ𝑟×222.1 𝑊

= 28384,28𝑊ℎ = 28,38 𝑘𝑊ℎ

Tabel 9. Perolehan daya dan energi keluaran total PV

Bulan Lama

Penyinaran (hr)

Tamb (oC)

TPV (oC)

Pmax (W)

Etotal (kWh)

Januari 4.26 26.89 58.14 222.1 28.38 Februari 4.25 27.03 58.28 221.9 28.29 Maret 4.73 27.35 58.6 221.6 31.45 April 4.78 27.51 58.76 221.4 31.75 Mei 4.68 27.25 58.5 221.7 31.13 Juni 4.57 27.15 58.4 221.8 30.41 Juli 4.85 27.52 58.77 221.4 32.21 Agustus 5.23 27.92 59.17 220.9 34.66 September 5.52 28 59.25 220.8 36.56 Oktober 5.19 27.33 58.58 221.6 34.50 November 4.69 26.97 58.22 222 31.24 Desember 4.43 27.37 58.62 221.5 29.44

Energi total dalam setahun (rata-rata) 380.02

Melalui tabel di atas dapat dilihat bahwa nilai radiasi yang dihasilkan oleh sebuah PV-

A rata-rata selama setahun yaitu sebesar 380,02 𝑘𝑊ℎ.


16

Gambar 15. Trend energi keluaran maksimum PV setiap bulannya berdasarkan data radiasi dan temperatur rata-rata tahun 1985 - 2005 untuk daerah Jakarta

Penetuan Konfigurasi PV-Inverter pada Sistem On-Grid

Konfigurasi yang akan diuji dalam perhitungan ini yaitu berdasarkan konsep PV-

Inverter, antara lain Central Inverter (High Voltage), String Inverter dan AC- Module. Dalam mengkonfigurasi PV-Inverter, ada beberapa parameter yang perlu diasumsikan, antara lain:

• Temperatur panel surya berkisar antara 20o C – 75oC

• Panel surya monokristalin PV-A dengan spesifikasi sebagaimana yang tercantum dalam Tabel 1.

• PV dipasang untuk menyuplai sistem beban 5 kWac

• PV dipasang pada atap bangunan (rooftop) dengan kemiringan 0o. Sistem PV-Inverter yang digunakan harus dapat beroperasi pada segala kondisi

lingkungan, misalnya pada saat temperatur bernilai maksimum. Untuk itu, ada beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam menentukan jumlah modul yang dipasang ke Inverter, antara lain:

• Tegangan total PV dalam sebuah string harus berada pada rentang tegangan minimum dan maksimum Inverter.

• Arus keluaran PV keseluruhan tidak boleh melebihi arus masukan Inverter.

• Daya total yang dihasilkan oleh seluruh PV tidak boleh melebihi daya keluaran Inverter.

Pada konsep ini dilakukan perhitungan sederhana untuk menentukan julah modul yang terpasang seri pada setiap string dan jumlah dari string yang terhubung paralel ke Inverter.

0.00

10.00

20.00

30.00

40.00

Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec

Energikeluaranmaksimumrata-rataPV

sePapbulan(kWh)

Etot


17

Sebagai contoh dilakukan perhitungan terhadap konsep Central Inverter dengan menggunakan Inverter berkapasitas 5 kWac 1. Nilai VOC maksimum untuk setiap modul didapatkan melalui persamaan:

𝑉!"!"# = 𝑉!"_!"# + ( 𝑇!"# − 𝑇!"# ×𝑉!"𝑡𝑒𝑚𝑝. 𝑐𝑜𝑒𝑓𝑓×𝑉!"#_!"#

𝑉!"!"# = 37,8𝑉 + 20! − 25! × −0,35%×37,8𝑉 = 37,8𝑉 + 0,66𝑉 = 𝟑𝟖,𝟒𝟔 𝑽

Maka didapatkan jumlah modul maksimum untuk satu buah string, atau jumlah modul yang dapat diserikan:

𝑁!"#$%_!"# =𝑉!"_!"#𝑉!"!"#

=600 𝑉!"38,46 𝑉 = 15,6 ≈ 𝟏𝟓 𝒎𝒐𝒅𝒖𝒍

2. Nilai VMPP minimum untuk setiap modul didapatkan dengan persamaan:

𝑉!""!"# = 𝑉!"!!"# + ((𝑇!"# − 𝑇!"#)×𝑉!""𝑡𝑒𝑚𝑝. 𝑐𝑜𝑒𝑓𝑓.×𝑉!!!"#) 𝑉!"#!"# = 31,2𝑉 + 75! − 25! × −0,41%×31,2𝑉

= 31,2 𝑉 − 6,4𝑉 = 𝟐𝟒,𝟖 𝑽

Maka didapatkan jumlah modul minimum untuk satu buah string ialah :

𝑁!"#$%_!"# =𝑉!"_!"#𝑉!"!"#

=240 𝑉!"24.8 𝑉 = 9,68 ≈ 𝟏𝟎 𝒎𝒐𝒅𝒖𝒍

3. Untuk menentukan jumlah string maksimum, maka total arus keseluruhan string yang

diparalelkan (array) harus lebih rendah dibanding arus Inverter, dapat diperoleh dengan persamaan:

𝑁!"#$%& =𝐼!"#

𝐼!"_!"#=

30 𝐴8,18 𝐴 = 𝟑 𝒔𝒕𝒓𝒊𝒏𝒈

Namun demikian, konfigurasi PV-Inverter tidak cukup hanya dengan menghitung

modul maksimum dan minimum yang dapat dihubungkan ke Inverter. Kapasitas Inverter dalam menampung daya dari keseluruhan PV juga perlu diperhatikan, dimana total daya PV dalam sistem harus lebih rendah dibanding nilai daya maksimum PV. Apabila daya input lebih besar dari daya maksimum Inverter, maka daya lebih akan didisipasikan ke lingkungan sehingga efisiensi sistem berkurang. Kalkulasi jumlah modul maksimum yang dapat ditampung oleh PV didapatkan melalui persamaan:

𝑁!"#$!!"! ≤𝑃!"#

𝑃𝑇𝐶×𝐶𝐸𝐶 𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡𝑒𝑑 𝑒𝑓𝑓.×𝜂!"#


18

𝑁!"#$!!"! ≤5000𝑊!"

230,5𝑊!×0,96×0,952

𝑁!"#$!!"! ≤ 𝟐𝟑𝒎𝒐𝒅𝒖𝒍

Catatan:

𝑃𝑇𝐶 (PV USA Test) : daya keluaran rata-rata PV berdasasarkan, didapatkan dengan

mengalikan daya keluaran modul (Watt peak) dengan faktor pengali 0,9.

𝐸𝑢𝑟𝑜𝑝𝑒𝑎𝑛 𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡𝑒𝑑 𝑒𝑓𝑓.: faktor pengali panel surya yang ditetapkan oleh komisi energi Eropa

𝜂!"#: efisiensi Inverter

Berdasarkan perhitungan tersebut didapatkan kombinasi jumlah modul dan string sebagai berikut:

Tabel 10. Daya keluaran dan tingkat utilitas Inverter untuk setiap modul dan string pada Inverter 5 kW

Jumlah Modul

Single string 2 String 3 String

Jumlah modul total

Po (W)

Po/PINV (%)

Jumlah modul total

Po (W)

Po/PINV (%)

Jumlah modul total

Po (W)

Po/PINV (%)

10 10 2106.59 42.13 20 4213.17 84.26 30 6319.76 126.40

11 11 2317.24 46.34 22 4634.49 92.69 33 6951.73 139.03

12 12 2527.90 50.56 24 5055.81 101.12 36 7583.71 151.67

13 13 2738.56 54.77 26 5477.12 109.54 39 8215.68 164.31

14 14 2949.22 58.98 28 5898.44 117.97 42 8847.66 176.95

15 15 3159.88 63.20 30 6319.76 126.40 45 9479.64 189.59

Berdasarkan tabel diatas maka diperoleh bahwa konfigurasi yang paling efektif untuk sistem PV-Inverter 5 kWac ialah dengan menggunakan 2 buah string dengan jumlah modul sebanyak 11 buah. Dengan menghubungkan 22 buah modul dalam 2 string, maka didapatkan prosentase daya keluaran inverter terhadap daya maksimum (Po/PINV) yaitu sebesar 92,29 %.


19

Gambar 16. Konfigurasi PV-A dengan konsep Central Inverter

Hal yang sama dilakukan pada konsep String Inverter dan AC-Module. Untuk

perhitungan String Inverter digunakan sebanyak 2 buah inverter berkapasitas 2,5 kWac, sementara konsep AC-Module digunakan sebanyak 22 buah inverter berkapasitas 230 W.

Tabel 11. Daya keluara dan tingkat utilitas Inverter untuk setiap modul dan

setiap string pada Inverter 2,5 kW

Jumlah modul per

string

Single string

Po Po/PINV

(W) (%)

8 1646.69 65.87

9 1852.53 74.10

10 2058.37 82.33

11 2264.20 90.57 12 2470.04 98.80

13 2675.87 107.03

14 2881.71 115.27

15 3087.55 123.50

Gambar 17. PV-A dengan konsep String


20

Gambar 18. PV-A dengan konsep AC-Module

Tabel 12. Tingkat utilitas Inverter untuk konsep PV-Inverter menggunakan

PV-A 255W pada kondisi PTC, 25oC

Konsep PV-Inverter Central Inverter String AC-module Po/PINV (%) 92,69 98,8 87,77

Kesimpulan 1. Berdasarkan kurva karakteristik I-V dan P-V pada simulasi pemodelan didapatkan

prosentase perubahan arus, tegangan dan daya terhadap perubahan temperatur yaitu masing-masing sebesar + 0.56%/oC, - 0.31%/oC dan -0.392%/oC. Sementara itu, kenaikan radiasi akan berkorelasi positif terhadap nilai arus, daya dan tegangan. Pada simulasi pemodelan PV dengan radiasi yang bervariasi, didapatkan nilai prosentase perubahan arus, tegangan dan daya yaitu masing-masing: + 0.1%/W.m-2, + 0.008%/W.m-2, dan + 1.03%/W.m-2. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa pemodelan PV telah sesuai dengan dara karakteristik PV-A yang ada di datasheet.

2. Berdasarkan data radiasi dan temperatur rata-rata untuk daerah Jakarta yaitu sebesar 58,14oC – 59,25oC maka didapatkan rentang perubahan sebesar 1,85% sampai dengan 1,92% (ISC), - 10,27% sampai dengan 10,61% (VOC) dan -13,26% sampai dengan -13,7% (Pmax) . Sementara energi keluaran maksimum untuk sebuah PV-A selama setahun diperoleh sebesar 380,2 kWh.

3. Pada beban 5 kW menggunakan Inverter 5 kWac dan PV-A 255W dengan konsep Central Inverter, jumlah modul yang dapat dihubungkan ke sistem yaitu sebanyak 22 modul dengan tingkat utilitas Inverter (Po/PINV) yaitu sebesar 92.69%. Sementara pada konsep String Inverter menggunakan 2 buah Inverter 2,5 kWac digunakan 24 modul dengan tingkat utilitas 98.8%. Untuk konsep AC-Modul menggunakan 22 mikroInverter 230 W, digunakan sebanyak 22 modul dengan tingkat utilisasi Inverter sebesar 89,77%. Dengan mengasumsikan temperatur PV-A 255W di daerah beriklim tropis berada pada rentang 20oC – 75oC dan radiasi 1000W/m2 , maka rentang daya keluran Inverter pada sistem 5


21

kW antara lain: 3,58 – 4,73 kW (Central Inverter), 4,29 – 5,66 kW (String Inverter) dan 3,93 – 5,19 kW (AC-Module).

Saran

Untuk mendapatkan sistem PV-Inverter konsep Central Inverter yang lebih efektif dengan prosentase Po/PINV yang lebih tinggi dapat dilakukan dengan menggunakan panel surya dengan daya keluaran yang relatif lebih rendah sehingga semakin banyak modul yang dapat ditampung oleh sebuah string. Sementara itu untuk konsep AC-module sebaiknya digunakan PV dengan daya keluaran yang sedikit lebih tinggi dibanding daya keluaran Inverter untuk memaksimalkan prosentase Po/PINV.

Daftar Referensi A. Green, M.(1998). Solar Cells Operating Principles, Technology and System Applications. Kensington: The University of New South Wales.

Berdner, John. (2009, Jan). Array to Inverter Matching. http://solarprofessional.com/articles/design-installation/array-to-inverter-matching

Bowden, Stuart, Honsberg, Christiana.(2013). Instructions on Photovoltaic. http://www.pveducation.org/

Fonstad, C. G. (1994). Microelectronic Devices and Circuits. New York: McGraw-Hill.

http://solar-center.stanford.edu/solar-images/latlong.html

Martin, James. (2012). Monocrystalline vs. Polycrystalline Solar Panels: Busting Myths. http://www.solarchoice.net.au

MATLAB Simulink – Simulation and Model Base Design, version R2012. http://www.mathworks.com

Nordmann, Thomas, & Clavadetscher, Luzi. (2003, May). Understanding Temperature Effects on PV System. 3rd World Conference on Photovoltaic Energy Conversion.

Pandiarajan, N., & Muthu, Ranganath. (2011, Jan). Mathematical Modeling of Photovoltaic Module with Simulink. International Conference on Electrical Energy System. Pp. 258 – 263, 2011.

Perez, Richard. (2006, June). Off-grid Efficiency. http://www.homepower.com/article/?file=HP113_pg36_Perez.


22

Salmi, Tarak, et al.(2012, Feb). MATLAB/Simulink Based Modelling of Solar Photovoltaic Cell. International Journal of Renewabe Energy Research. Vol.2, Pp. 213 – 218.

The German Society (Deutsche Gesselshaft fur Sonnenenergie. (2008). Planning & Installing Photovoltaic System 2nd ed: A Guide for Installers, Architects and Engineers.


Analisis Kinerja Panel Surya dan Konfigurasi PV-Inverter ...

Documents

Transcript of Analisis Kinerja Panel Surya dan Konfigurasi PV-Inverter ...