UNIVERSITAS INDONESIA GRID CONNECTED INVERTER UNTUK ...

UNIVERSITAS INDONESIA

GRID CONNECTED INVERTER UNTUK PENERAPAN

PADA SISTEM PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA SURYA

SKRIPSI

MARIO REINZINI

0806455326

FAKULTAS TEKNIK

PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO

DEPOK

JUNI 2012

Grid connected ..., Mario Reinzini, FT UI, 2012

ii

UNIVERSITAS INDONESIA

GRID CONNECTED INVERTER UNTUK PENERAPAN

PADA SISTEM PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA SURYA

SKRIPSI

Diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Teknik

MARIO REINZINI

0806455326

FAKULTAS TEKNIK

PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO

DEPOK

JUNI 2012


iii

HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS

Skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri,

dan semua sumber baik yang dikutip maupun dirujuk

telah saya nyatakan dengan benar.

Nama : Mario Reinzini

NPM : 0806455326

Tanda tangan : ……………………

Tanggal : 12 Juni 2012


iv

HALAMAN PENGESAHAN

Skripsi ini diajukan oleh :

Nama : Mario Reinzini

NPM : 0806455326

Program Studi : Teknik Elektro

Judul Skripsi : Grid Connected Inverter untuk Penerapan pada Sistem

Pembangkit Listrik Tenaga Surya

Telah berhasil dipertahankan di hadapan Dewan Penguji dan diterima

sebagai bagian persyaratan yang diperlukan untuk memperoleh gelar

Sarjana Teknik pada Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik,

Universitas Indonesia

DEWAN PENGUJI

Pembimbing : Dr. Ir. Feri Yusivar M.Eng (………………………)

Penguji : Dr. Abdul Halim M.Eng (………………………)

Penguji : Dr. Ir. Ridwan Gunawan MT (………………………)

Ditetapkan di : ………………………………

Tanggal : ………………………………


v

KATA PENGANTAR

Puji syukur saya panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa, karena atas

berkat dan rahmat-Nya, proses penulisan skripsi ini dapat terselesaikan. Penulisan

skripsi ini dilakukan dalam rangka memenuhi persyaratan dari mata kuliah Skripsi

yang terdapat dalam kurikulum program studi Teknik Elektro, Universitas

Indonesia. Saya menyadari bahwa tanpa adanya bantuan dan bimbingan dari

berbagai pihak, sangatlah sulit bagi saya untuk dapat menyelesaikan penyusunan

skripsi ini. Oleh karena itu, saya mengucapkan terima kasih kepada :

(1). Dr. Ir. Feri Yusivar M.Eng, selaku dosen pembimbing, serta dosen-dosen

lainnya, yang telah bersedia menyediakan waktu, tenaga dan pikiran untuk

mengarahkan saya dalam penulisan skripsi ini;

(2). Orang tua dan keluarga saya yang telah memberikan bantuan berupa

dukungan moral maupun material;

(3). Teman-teman seperjuangan di Departemen Teknik Elektro, terutama Nanda

Gustianto, Arief Noor Rahman, Beng Tito, Samuel Guswindo dan Wuri

Listyarini, selaku rekan kerja saya;

(4). Sebastian Anthony, Fredric Varian Otto, Ivan Gumulia, Dian Susanti, Monika

Hendrawan, Alexandrina Vicky, Cinthia Aliwarga, Amelia Hartono dan Caroline

Dewi yang selalu memberikan semangat dan dukungan; dan juga bagi pihak-pihak

lain yang telah membantu saya dalam menyelesaikan skripsi ini.

Akhir kata, saya berharap agar Tuhan Yang Maha Esa berkenan membalas

segala kebaikan dari semua pihak yang telah membantu. Semoga skripsi ini juga

dapat memberikan manfaat yang nyata bagi pengembangan ilmu pengetahuan di

masa yang akan datang.

Depok, 12 Juni 2012

Mario Reinzini


vi

HALAMAN PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI

TUGAS AKHIR UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS

Sebagai sivitas akademik Universitas Indonesia, saya yang bertanda tangan

dibawah ini :

Nama : Mario Reinzini …..

NPM : 0806455326 …..

Program Studi : Teknik Elektro …..

Departemen : Teknik Elektro …..

Fakultas : Teknik …..

Jenis Karya : Skripsi

demi pengembangan ilmu pengetahuan, menyetujui untuk memberikan kepada

Universitas Indonesia Hak Bebas Royalti Noneksklusif (Non-exclusive Royalty

Free Right) atas karya ilmiah saya yang berjudul :

GRID CONNECTED INVERTER UNTUK

PENERAPAN PADA SISTEM PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA SURYA

beserta perangkat yang ada (jika diperlukan). Dengan Hak Bebas Royalti

Noneksklusif ini Universitas Indonesia berhak menyimpan,

mengalihmedia/formatkan, mengelola dalam bentuk pangkalan data (database),

merawat dan memublikasikan tugas akhir saya selama tetap mencantumkan nama

saya sebagai penulis / pencipta dan sebagai pemilik Hak Cipta.

Demikian pernyataan ini saya buat dengan sebenarnya.

Dibuat di : ………………………………….

Pada tanggal : ………………………………….

Yang menyatakan,

( Mario Reinzini )


vii

ABSTRAK

Nama : Mario Reinzini …..

Program Studi : Teknik Elektro …..

Judul : GRID CONNECTED INVERTER UNTUK

PENERAPAN PADA SISTEM PEMBANGKIT LISTRIK

TENAGA SURYA

Sistem grid-connected inverter untuk penerapan pada pembangkit listrik tenaga

surya, diharapkan dapat menjadi sumber energi alternatif selain mengandalkan

layanan jaringan listrik. Dengan sistem ini maka akan dapat diperoleh dan

kemudian dianalisa dari dinamika sistem yang muncul. Sistem grid-connected

inverter yang dibangun merupakan sistem yang terdiri dari model sel surya -

rangkaian boost converter - inverter - beban - jaringan listrik. Algoritma

Maximum Power Point Tracker (MPPT), algoritma Phase Locked Loop (PLL)

dan current control merupakan metode kendali yang digunakan dalam sistem ini.

Melalui rancangan sistem grid-connected inverter ini kemudian dilakukan

simulasi untuk memperlihatkan respon sistem ketika sel surya memberikan suplai

ke beban; maupun ketika sel surya dalam keadaan grid-connected. Sistem grid-

connected dengan metode kendali MPPT belum dapat memberikan arus suplai

dan tegangan yang sefasa, namun algoritma MPPT yang diterapkan telah mampu

mencari titik kerja optimal dari sel surya pada kondisi lingkungan yang bervariasi,

namun demikian sistem grid-connected dengan metode kendali PLL dan current

control telah dapat menghasilkan arus suplai dan tegangan yang sefasa.

Kata kunci : grid-connected inverter, MPPT, ICM, PLL, current control.


viii

ABSTRACT

Name : Mario Reinzini …..

Study Program : Electrical Engineering

Title : GRID CONNECTED INVERTER FOR APPLICATION

ON SOLAR POWER PLANT

Grid-connected inverter system for solar power application expected to become an

alternative energy source in addition to relying on electricity network services.

Through this system we will be able to obtain a detail model and then analyzed

the dynamics of the system itself. Grid-connected inverter system consist of :

solar cells - a series boost converter - inverter - load - the electricity grid.

Maximum Power Point Tracker algorithm (MPPT) algorithm Phase Locked Loop

(PLL) and the current control is a control method used in this system. This grid-

connected inverter system then simulated to demonstrate the system’s response

when the solar cells supply the load; as well as solar cells in grid-connected. Grid-

connected systems with MPPT control methods have not been able to provide

supply current and voltage are in phase, but the MPPT algorithm has been able to

find the optimal point of the solar cells on the various environmental conditions,

however, grid-connected system with PLL and current control methods control

has been able to produce current and voltage are in phase supply.

Keywords : grid-connected inverter, MPPT, ICM, PLL, current control.


ix

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL ............................................................................................... ii

HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS ................................................... iii

HALAMAN PENGESAHAN ................................................................................ iv

KATA PENGANTAR ............................................................................................. v

HALAMAN PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI TUGAS AKHIR

UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS ............................................................... vi

ABSTRAK ............................................................................................................ vii

ABSTRACT ......................................................................................................... viii

DAFTAR ISI .......................................................................................................... ix

DAFTAR GAMBAR ............................................................................................. xi

DAFTAR PERSAMAAN .................................................................................... xiv

BAB 1 PENDAHULUAN ...................................................................................... 1

1.1 Latar Belakang .......................................................................................... 1

1.2 Perumusan Masalah................................................................................... 2

1.3 Pembatasan Masalah ................................................................................. 3

1.4 Tujuan........................................................................................................ 3

1.5 Metodologi Penulisan ................................................................................ 4

1.6 Sistematika Penulisan ................................................................................ 4

BAB 2 DASAR TEORI ......................................................................................... 6

2.1 Metode Grid-Connected Inverter pada Penerapan Sel Surya.................... 6

2.2 Phase Locked Loop (PLL) dan Current Control ....................................... 7

2.3 Sel Surya (Photovoltaic) ......................................................................... 12

2.3.1 Cara Kerja Sel Surya ................................................................... 12

2.3.2 Karakteristik Sel Surya ................................................................ 14

2.3.3 Modul Sel Surya .......................................................................... 19

2.4 Maximum Power Point Tracker (MPPT) ................................................ 19

2.5 Rangkaian Boost Converter .................................................................... 21

2.6 Sinyal Pulse Width Modulation............................................................... 25

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM GRID-CONNECTED INVERTER

UNTUK PENERAPAN PADA SEL SURYA ................................................... 27

3.1 Perancangan Sistem Grid-Connected Inverter ........................................ 27

3.2 Model Kendali Sistem Grid-Connected Inverter .................................... 29

3.3 Model Sel Surya ...................................................................................... 31

3.3.1 Kurva Karakteristik I-V dan P-V Model Sel Surya KC50T ........ 32

3.3.2 Persamaan Keluaran Model Sel Surya ........................................ 37

3.4 Model Kombinasi dari Sistem Grid-Connected Inverter ........................ 38

3.5 Algoritma MPPT dengan Metode Incremental Conductance Method .. 101

3.5.1 Penentuan Nilai Komponen pada Rancangan Rangkaian Grid-

Connected Inverter ................................................................................ 103

3.5.2 Pengendali Integral-Proporsional (I-P) dan Pembentukan Sinyal

PWM 104

3.5.3 Uji Coba Algoritma MPPT dengan Metode ICM ..................... 106

3.6 Algoritma Phase Locked Loop dan Current Control ............................ 112


x

BAB 4 HASIL SIMULASI DAN ANALISIS .................................................. 113

4.1 Letak Pole Sistem Photovoltaic Grid-Connected Inverter ................... 113

4.2 Simulasi Sistem Grid-Connected Inverter dengan Algoritma MPPT ... 118

4.3 Simulasi Sistem Grid-Connected Inverter dengan Algoritma MPPT,

Algoritma PLL dan Current Control .................................................... 129

4.4 Simulasi Sistem Grid-Connected Inverter dengan Algoritma PLL dan

Current Control ..................................................................................... 138

BAB 5 KESIMPULAN ...................................................................................... 145

DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................ 147

LAMPIRAN ....................................................................................................... 149


xi

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Konfigurasi Metode Grid-connected Inverter .................................... 6

Gambar 2.2 Skema PLL dan Current Control ........................................................ 8

Gambar 2.3 Prinsip Kerja Sel Surya ..................................................................... 13

Gambar 2.4 Rangkaian Ekivalen Sel Surya .......................................................... 14

Gambar 2.5 Kurva Karakteristik I-V dan P-V Sel Surya ...................................... 18

Gambar 2.6 Rangkaian Boost Converter ............................................................... 21

Gambar 2.7 Rangkaian Boost Converter saat switch tertutup ............................... 22

Gambar 2.8 Rangkaian Boost Converter saat switch terbuka ............................... 23

Gambar 2.9 Sinyal PWM ...................................................................................... 26

Gambar 2.10 Pembentukan Sinyal PWM .............................................................. 26

Gambar 3.1 Rancangan Sistem Grid-Connected Inverter ..................................... 28

Gambar 3.2 Rancangan Sistem Grid-Connected Inverter dengan Pengendali...... 30

Gambar 3.3 Simulasi Model Sel Surya ................................................................. 32

Gambar 3.4 Karakteristik Model Sel Surya .......................................................... 33

Gambar 3.5 Kurva P-V Model Sel Surya KC50T untuk 1 Modul Sel Surya ........ 34

Gambar 3.6 Kurva I-V Model Sel Surya KC50T untuk 1 Modul Sel Surya ........ 35

Gambar 3.7 Kurva P-V Model Sel Surya KC50T untuk 15 Modul Sel Surya ...... 36

Gambar 3.8 Kurva I-V Model Sel Surya KC50T untuk 15 Modul Sel Surya....... 36

Gambar 3.9 Mode Kombinasi 1 ............................................................................ 42

Gambar 3.10 Mode Kombinasi 2 .......................................................................... 43








Gambar 3.18 Mode Kombinasi 10 ........................................................................ 58





















xii




Gambar 3.41 Diagram Alir Algoritma MPPT dengan Metode ICM .................. 102

Gambar 3.42 Diagram Pengendali I-P ................................................................ 105

Gambar 3.43 Simulasi Algoritma MPPT dengan Metode ICM .......................... 106

Gambar 3.44 Grafik VPV dan VPV Referensi dari Metode ICM .......................... 109

Gambar 3.45 Grafik VPV pada Suhu Konstan dan Variasi Irradiance ................ 110

Gambar 3.46 Grafik IPV pada Suhu Konstan dan Variasi Irradiance ................. 110

Gambar 3.47 Grafik PPV pada Suhu Konstan dan Variasi Irradiance................. 111

Gambar 4.1 Letak Pole Sistem untuk Keseluruhan Kombinasi .......................... 117

Gambar 4.2 Letak Pole Sistem untuk Keseluruhan Kombinasi : Perbesaran 1 .. 118

Gambar 4.3 Diagram Blok Simulasi Sistem Grid-Connected Inverter dengan

menggunakan Algoritma MPPT .......................................................................... 119

Gambar 4.4 Tegangan Sel Surya Versus Tegangan Referensi ICM pada Simulasi

dengan Algoritma MPPT ..................................................................................... 121

Gambar 4.5 VPV(t), VDC Link(t) dan IPV(t) .......................................................... 122

Gambar 4.6 PPV(t) pada Simulasi dengan Algoritma MPPT ............................... 125

Gambar 4.7 Tegangan Beban versus Arus Induktor L2 pada Simulasi dengan

Algoritma MPPT ................................................................................................. 126

Gambar 4.8 Tegangan Beban versus Arus Induktor L2 : Perbesaran 1 pada

Simulasi dengan Algoritma MPPT ...................................................................... 126


Simulasi dengan Algoritma MPPT ...................................................................... 127

Gambar 4.10 Tegangan Beban versus Arus Beban pada Simulasi dengan

Algoritma MPPT ................................................................................................. 129


menggunakan Algoritma MPPT, Algoritma PLL dan current control ............... 130

Gambar 4.12 Tegangan Sel Surya versus Tegangan Referensi ICM pada.......... 131

Gambar 4.13 Nilai Duty Cycle pada Simulasi dengan Algoritma MPPT, PLL dan

current control ..................................................................................................... 132

Gambar 4.14 VPV(t), VDC Link(t) dan IPV(t) pada ............................................... 133

Gambar 4.15 Tegangan Beban versus Arus Induktor L2 pada ........................... 134

Gambar 4.16 Tegangan Beban versus Arus Induktor L2 : Perbesaran 1 pada .... 134


Gambar 4.18 Tegangan Beban versus Arus Beban pada .................................... 136

Gambar 4.19 Tegangan Beban versus Arus Beban : Perbesaran 1 pada ............. 136



menggunakan Algoritma PLL dan current control ............................................. 138

Gambar 4.22 VPV(t), VDC Link(t) dan IPV(t) pada ............................................... 139

Gambar 4.23 Tegangan Beban versus Arus Induktor L2 pada ........................... 140



Simulasi dengan Algoritma PLL dan current control ......................................... 141

Gambar 4.26 Tegangan Beban versus Arus Beban pada .................................... 143




xiii

DAFTAR TABEL

Tabel 3.1 Tabel Keadaan Saklar pada Inverter Satu Fasa ..................................... 28

Tabel 3.2 Kombinasi Rangkaian dari Sistem Grid-Connected Inverter................ 40

Tabel 3.3 Penentuan Nilai Komponen pada Sistem Grid-Connected Inverter ... 104

Tabel 4.1 Letak Pole Sistem pada Titik Kerja Sel SuryA VPV = 261.1 Volt dan IPV

= 3.168 Ampere ................................................................................................... 115


xiv

DAFTAR PERSAMAAN

(2.1) - (2.7) .............................................................................................................. 9

(2.8) - (2.9) ............................................................................................................ 10

(2.10) - (2.14) ........................................................................................................ 15

(2.15) - (2.16) ........................................................................................................ 16

(2.17) ..................................................................................................................... 19

(2.18) - (2.20) ........................................................................................................ 20

(3.1) ....................................................................................................................... 32

(3.2) - (3.4) ............................................................................................................ 37

(3.5) - (3.6) ............................................................................................................ 38

(3.7) - (3.12) .......................................................................................................... 42

(3.13) ..................................................................................................................... 43

(3.14) - (3.20) ........................................................................................................ 44

(3.21) - (3.22) ........................................................................................................ 45

(3.23) - (3.27) ........................................................................................................ 46

(3.28) - (3.32) ........................................................................................................ 47

(3.33) - (3.34) ........................................................................................................ 48

(3.35) - (3.40) ........................................................................................................ 49

(3.41) ..................................................................................................................... 50

(3.42) - (3.47) ........................................................................................................ 51

(3.48) ..................................................................................................................... 52

(3.49) - (3.54) ........................................................................................................ 53

(3.55) ..................................................................................................................... 54

(3.56) - (3.61) ........................................................................................................ 55

(3.62) ..................................................................................................................... 56

(3.63) - (3.68) ........................................................................................................ 57

(3.69) ..................................................................................................................... 58

(3.70) - (3.75) ........................................................................................................ 59

(3.76) ..................................................................................................................... 60

(3.77) - (3.82) ........................................................................................................ 61

(3.83) ..................................................................................................................... 62

(3.84) - (3.89) ........................................................................................................ 63

(3.90) ..................................................................................................................... 64

(3.91) - (3.96) ........................................................................................................ 65

(3.97) ..................................................................................................................... 66

(3.98) - (3.104) ...................................................................................................... 67

(3.105) - (3.106) .................................................................................................... 68

(3.107) - (3.111) .................................................................................................... 69

(3.112) - (3.117) .................................................................................................... 70

(3.118) ................................................................................................................... 71

(3.119) - (3.124) .................................................................................................... 72

(3.125) ................................................................................................................... 73

(3.126) - (3.131) .................................................................................................... 74

(3.132) ................................................................................................................... 75

(3.133) - (3.138) .................................................................................................... 76

(3.139) ................................................................................................................... 77


xv

(3.140) - (3.146) .................................................................................................... 78

(3.147) ................................................................................................................... 79

(3.148) - (3.153) .................................................................................................... 80

(3.154) - (3.158) .................................................................................................... 81

(3.159) - (3.160) .................................................................................................... 82

(3.161) - (3.166) .................................................................................................... 83

(3.167) ................................................................................................................... 84

(3.168) - (3.173) .................................................................................................... 85

(3.174) ................................................................................................................... 86

(3.175) - (3.180) .................................................................................................... 87

(3.181) ................................................................................................................... 88

(3.182) - (3.188) .................................................................................................... 89

(3.189) - (3.190) .................................................................................................... 90

(3.191) - (3.195) .................................................................................................... 91

(3.196) - (3.201) .................................................................................................... 92

(3.202) ................................................................................................................... 93

(3.203) - (3.208) .................................................................................................... 94

(3.209) ................................................................................................................... 95

(3.210) - (3.215) .................................................................................................... 96

(3.216) ................................................................................................................... 97

(3.217) - (3.223) .................................................................................................... 98

(3.224) - (3.225) .................................................................................................... 99

(3.226) - (3.230) .................................................................................................. 100


1 Universitas Indonesia

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Tidak dapat dipungkiri lagi bahwa energi kini telah menjadi salah satu

kebutuhan manusia di dalam kehidupan sehari-hari. Namun krisis energi dan

polusi lingkungan yang terjadi membuat banyak orang mulai melirik kepada

sumber energi yang terbarukan dan ramah lingkungan. Oleh karena itu,

penelitian di bidang renewable energy kini tengah menjadi topik yang sangat

menarik untuk dikaji secara mendalam.

Photovoltaic (PV) atau yang lebih dikenal dengan istilah pembangkit

listrik tenaga surya (PLTS) menjadi salah satu alternatif yang menjadi topik

pilihan untuk terus dikembangkan. Photovoltaic atau sel surya dianggap

sebagai PLTS yang menjanjikan karena beberapa alasan, yaitu bebas polusi,

sumber energinya dapat diperoleh secara gratis dan banyak tersedia di alam.

Adanya perkembangan yang simultan pada bidang teknologi bahan serta

elektronik, yang bermanfaat dalam peningkatan efisiensi, juga menjadi alasan

utama mengapa penelitian di bidang PV semakin gencar dan terus

berkembang.

Permasalahan utama untuk dapat menyediakan sumber energi listrik lain,

selain jaringan pelayanan listrik, yang dapat memberikan sistem suplai daya

yang sama handalnya menjadi tantangan tersendiri bagi perkembangan

sumber energi terbarukan, khususnya sel surya. Sel surya dituntut untuk dapat

menjadi sumber energi alternatif yang dapat memberikan suplai daya yang

lebih murah, sederhana (plug and play) dan handal, terutama pada perumahan

dengan sistem satu fasa. Permasalahan inilah yang menjadi dasar bagi

munculnya ide untuk dapat mendesain sumber energi lain, yaitu sel surya,

yang dapat melakukan suplai daya yang sinkron dengan suplai daya jaringan

listrik.

Untuk dapat melakukan suplai daya terhadap perumahan satu fasa maka

perlu terlebih dulu dilakukan optimalisasi energi surya dari PV yang

ditransfer ke dalam jaringan (grid) dimana ketersediaannya (intensitas

cahaya) berfluktuasi bersesuaian dengan keadaan cuaca pada saat itu. Setelah


2


dilakukan optimalisasi itu, barulah dibentuk metode operasi grid-connected

inverter yang terhubung dengan jaringan listrik. Sehingga dengan metode

grid-connected inverter ini suplai daya tidak hanya diperoleh dari sumber

tunggal jaringan listrik namun juga dapat dengan menggunakan energi surya

keluaran PV.

Selama ini telah banyak metode-metode grid-connected inverter yang

telah dibahas dalam berbagai karya tulis ilmiah dan jurnal-jurnal dalam skala

nasional maupun internasional. Beberapa diantaranya menggunakan berbagai

cara pendekatan dalam metode grid-connected inverter ini, antara lain dengan

menggunakan prototipe dari mikro grid-connected inverter (Bae, Lee, Choi,

Cho, & Jang, 2009), kontrol grid-connected inverter dengan metode Sliding

Mode Control (Huo, Kong, Wei, Zhang, & Kong, 2008), grid-connected

inverter untuk tiga fasa (Chen & Smedley, 2006), maupun photovoltaic grid-

connected yang terhubung terlebih dulu dengan baterai (Xiao, Dunford,

Palmer, & Capel, 2007).

Dari adanya berbagai metode grid-connected inverter yang telah

berkembang selama ini, maka pada skripsi ini penulis melakukan pemodelan,

simulasi dan analisis dari sistem satu fasa grid-connected inverter yang dapat

digunakan untuk memberikan suplai daya yang sinkron dengan suplai daya

jaringan listrik, tanpa terlebih dahulu terhubung dengan baterai.

1.2 Perumusan Masalah

Permasalahan yang timbul dari sistem grid-connected inverter ini ialah

diperlukannya algoritma kendali untuk dapat menentukan kondisi optimal sel

surya sehingga dapat memberikan suplai daya yang maksimal; juga

diperlukan algoritma sinkronisasi antara jaringan listrik dengan suplai daya

yang diperoleh dari sel surya.

Pada sistem grid-connected inverter yang dimodelkan, disimulasikan dan

dianalisis pada skripsi ini merupakan suatu bentuk keseluruhan dari model sel

surya, rangkaian boost converter, inverter, beban perumahan dan jaringan

listrik (grid).


3


Dalam rangka mewujudkan suatu model grid-connected inverter untuk

penerapan sel surya ini maka algoritma Maximum Power Point Tracker

(MPPT) juga ikut diterapkan agar modul sel surya mampu bekerja pada titik

optimalnya. Adapun keluaran sistem MPPT ini kemudian akan masuk dalam

rangkaian boost converter sebagai rangkaian pengendali titik kerja sel surya.

Selanjutnya metode sinkronisasi dilakukan menggunakan algoritma Phase

Locked Loop (PLL) dan current control dengan melakukan pengukuran arus

dan tegangan grid.

1.3 Pembatasan Masalah

Penulis membatasi skripsi ini pada model grid-connected inverter yang

dimodelkan dan disimulasikan terdiri dari : 15 panel modul sel surya –

rangkaian boost converter – inverter – beban konstan (dengan impedansi =

101.42 Ohm) – jaringan listrik.

Rangkaian kompleks keseluruhan ini kemudian dimodelkan secara

matematis, tanpa menggunakan baterai, untuk dapat diperoleh model-model

kombinasi untuk setiap keadaan saklar yang ada. Kemudian dilakukan

simulasi grid-connected inverter untuk keadaan ketika hanya sel surya saja

yang memberikan suplai daya pada beban, ketika hanya jaringan listrik saja

yang memberikan suplai daya pada beban maupun ketika sel surya dan

jaringan listrik secara bersamaan memberikan suplai daya (grid-connected).

Simulasi ini dilakukan dengan menggunakan algoritma MPPT metode

Incremental Conductance Method (ICM), algoritma Phase Locked Loop

(PLL) dan current control.

1.4 Tujuan

Penelitian yang dilakukan dalam skripsi ini bertujuan untuk :

1. Memahami algoritma smart inverter yang dapat melakukan switching

antara sumber suplai daya dari jaringan listrik dan photovoltaic, yang

disesuaikan dengan keadaan jaringan,

2. Mensimulasikan secara detail dinamika dari sistem grid-connected

inverter.


4


1.5 Metodologi Penulisan

Dalam penulisan dan aktivitas pengerjaan skripsi ini, penulis

mengadakan simulasi secara mandiri, bimbingan secara rutin dengan dosen

pembimbing, studi litelatur dari berbagai sumber yang relevan, serta diskusi-

diskusi yang dilakukan bersama-sama dengan rekan kerja penulis.

Simulasi yang dilakukan oleh penulis ialah melalui simulasi pada

MATLAB/Simulink dimana keseluruhan model dari grid-connected inverter

untuk penerapan sel surya tersebut dimodelkan dalam bentuk blok-blok

simulasi dengan menggunakan S-Function (C-MEX). Simulasi yang

dibangun didasarkan pada studi pustaka yang penulis lakukan dan

pembahasan mengenai sistem grid-connected inverter dilakukan berdasarkan

literatur, hasil simulasi dan arahan pembimbing.

1.6 Sistematika Penulisan

Secara umum, skipsi ini dituliskan dalam lima bab. Bab pertama berjudul

pendahuluan dan berisikan latar belakang pembahasan skripsi, perumusan

masalah dari skripsi ini, pembatasan masalah skripsi, tujuan pembahasan

skripsi, waktu dan tempat pelaksanaan skripsi, metodologi penulisan skripsi,

serta sistematika penulisan skripsi. Kemudian bab yang kedua berjudul dasar

teori dan secara garis besar berisi teori-teori yang relevan dengan pembahasan

skripsi, diantaranya adalah : penjelasan mengenai sistem grid-connected

inverter; algoritma PLL, current control; pemahaman tentang sel surya;

algortima MPPT dengan metode ICM; pemahaman tentang boost converter

dan pulse width modulation.

Pada bab ketiga yang berjudul perancangan sistem grid-connected

inverter, akan menjelaskan tentang pemodelan sistem yang dibangun beserta

dengan metode kendali yang diterapkan pada sistem seperti algortima ICM,

PLL dan current control. Pada bab ini juga dilakukan pemodelan sel surya

terlebih dahulu.

Kemudian pada bab empat yang berjudul hasil simulasi dan analisis,

penulis akan terlebih dulu menggambarkan letak pole-pole dari sistem grid-

connected inverter. Selanjutnya dilakukan simulasi dengan beberapa kondisi


5


sistem beserta analisis pada sistem grid-connected inverter yang menjelaskan

tentang dinamika sistem yang terjadi. Skripsi ini diakhiri pada bab lima yang

berisi mengenai kesimpulan yang diperoleh dari pengerjaan skripsi ini.



BAB 2

DASAR TEORI

2.1 Metode Grid-Connected Inverter pada Penerapan Sel Surya

Dalam rangka menerapkan metode grid-connected inverter untuk

penerapan pada sel surya maka rancangan diagram skematik yang menjadi

acuan nampak pada Gambar 2.1 berikut ini.

Gambar 2.1 Konfigurasi Metode Grid-connected Inverter

(Bae, Lee, Choi, Cho, & Jang, 2009)

Pada Gambar 2.1 diatas nampak bahwa algoritma MPPT akan mampu

menetapkan titik kerja yang optimal bagi modul sel surya. Sehingga tegangan

keluaran referensi sel surya akan menjadi pembanding bagi tegangan sel

surya yang terukur pada rangkaian (sistem). Adanya perbedaan antara nilai

referensi dari MPPT dengan nilai yang terukur akan menjadi suatu nilai error

yang kemudian akan dikendalikan, dimana proses kontrol ini akan

menghasilkan sinyal referensi bagi switching pada DC-DC Converter, yaitu

rangkaian boost converter.

Tegangan keluaran dari modul sel surya selanjutnya menjadi masukan

bagi rangkaian boost converter, dengan adanya rangkaian boost converter ini

maka diharapkan bahwa tegangan suplai dari sel surya akan dapat terjaga

pada titik kerja optimal sel surya.


7


Tegangan keluaran dari rangkaian boost converter ini tentunya masih

berupa tegangan DC, maka diperlukan suatu inverter satu fasa yang dapat

mengubah tegangan DC menjadi tegangan AC satu fasa. Hal ini bertujuan

untuk diperolehnya sumber suplai daya lain, selain jaringan listrik, yang dapat

memberikan suplai daya kepada beban-beban dengan basis jaringan satu fasa.

Tentunya inverter ini perlu dikendalikan dengan suatu sinyal referensi

tertentu, agar dapat menghasilkan sinyal AC yang karakteristiknya sesuai

dengan tegangan listrik AC dari jaringan listik.

Proses kontrol switching pada inverter satu fasa ini merupakan sinyal

kendali yang diperoleh dari algoritma Phase Locked Loop (PLL) dan current

control (vector control). Metode kontrol PLL akan melakukan pengukuran

arus grid dan tegangan grid dengan tujuan untuk diperolehnya nilai estimasi

amplitudo, frekuensi dan sudut fasa dari tegangan jaringan listrik (grid),

selanjutnya besaran-besaran ini kemudian dikontrol dengan metode current

control agar diperoleh suatu nilai tegangan referensi bagi PWM generator

untuk dapat membangkitkan sinyal pulsa, yakni PWM, bagi inverter untuk

dapat menghasilkan sinyal AC yang karakteristiknya sesuai dengan sinyal AC

dari jaringan listik.

Adapun beberapa subsistem maupun dasar teori yang membantu dalam

proses desain, simulasi dan analisis dari grid-connected inverter akan

dipaparkan secara singkat pada sub-bab berikut ini, diantaranya adalah PLL

dan current control, tentang modul sel surya yang digunakan, algoritma

MPPT, rangkaian boost converter serta langkah pembentukan sinyal PWM.

2.2 Phase Locked Loop (PLL) dan Current Control

Phase Locked Loop atau PLL secara umum merupakan suatu blok yang

digunakan untuk dapat menghasilkan sinyal keluaran yang sudut fasa dan

frekuensinya sama dengan suatu sinyal referensi tertentu (Langton, 1998).

Dalam skripsi ini, metode PLL digunakan untuk mengestimasi besaran

amplitudo tegangan grid, frekuensi tegangan grid dan sudut fasa tegangan

grid. Dimana yang dimaksud dengan grid dalam hal ini ialah jaringan listrik.


8


Adanya tiga besaran keluaran yang dihasilkan dari algoritma PLL

tersebut, selanjutnya akan diproses dengan menggunakan blok current

control. Blok current control ini merupakan algoritma pengaturan vektor

(vector control), yakni dengan memanfaatkan proses Transformasi DQ untuk

mengubah sumbu referensi awal ke dalam sumbu referensi D dan Q, yang

kemudian dilakukan proses kontrol dengan menentukan nilai masing-masing

komponen DQ tersebut. Sehingga keluaran dari blok current control ini ialah

suatu sinyal tegangan yang perlu disuplai ke beban untuk dapat menghasilkan

sinyal arus yang sinkron dengan sinyal tegangan yang terukur pada beban

yang sama. Sehingga akhirnya, antara sinyal suplai yang diberikan oleh sel

surya akan sinkron dengan sinyal suplai yang diberikan oleh jaringan listrik.

Berikut merupakan skema PLL dalam hubungannya dengan current control.

*e

deVI

P

KK

s+

ffωω

1

sˆθ

SV

s

qsV

s

dsVe

deV

e

qeVˆ( )R θ

g ridI

ˆ( )R θ

dsI

q sI

deI

qeI

d re fI

q re fI

derrI

q e r rI

idpd

KK

s+

iq

pq

KK

s+

de fbV −

qe fbV −

de ffV −

qe ffV −

*

deV

*

qeV

1 ˆ( )R θ−

qsyncV

dsyncV

Gambar 2.2 Skema PLL dan Current Control

Gambar 2.2 diatas dapat dilihat lebih jelas pada bagian lampiran.

Dengan keterangan Gambar 2.2 adalah sebagai berikut :

VS = nilai tegangan sinusoidal dari sumber (grid) = nilai tegangan sinusoidal dari sumber yang fasanya digeser agar

tertinggal 90° dari tegangan sinusoidal sumber = VS = komponen sumbu-d dari tegangan sinusoidal sumber yang

ditransformasikan dengan Transformasi DQ


9


= komponen sumbu-q dari tegangan sinusoidal sumber yang

ditransformasikan dengan Transformasi DQ ∗ = nilai referensi = nilai konstanta proporsional dari pengendali PI

= nilai konstanta integral dari pengendali PI = asumsi awal dari nilai frekuensi sudut tegangan sinusoidal

sumber = nilai estimasi frekuensi sudut tegangan sinusoidal sumber Ɵ = nilai estimasi sudut fasa tegangan sinusoidal sumber (Ɵ) = operator Transformasi DQ dengan parameter Ɵ

Langkah Transformasi DQ dilakukan untuk dapat memudahkan

pengaturan nilai vektor dari nilai tegangan sinusoidal sumber. Transformasi

DQ secara rumusan dapat dituliskan :

• Nilai tegangan sinusoidal sumber = = cos() (2.1)

= cos( − 90°) = sin() (2.2)

• Transformasi DQ

! " = (Ɵ) ! " (2.3)

! " = # $%&(Ɵ) &'((Ɵ)−&'((Ɵ) $%&(Ɵ)) !cos()sin()" (2.4)

! " = # cos() $%&*Ɵ+ + sin()&'((Ɵ)− cos()&'((Ɵ) + sin()$%&(Ɵ)) (2.5)

! " = - #cos() $%&*Ɵ+ + sin()&'((Ɵ)sin()$%&(Ɵ) − cos()&'((Ɵ)) (2.6)

! " = - #cos* − Ɵ+sin( − Ɵ)) (2.7)

Tujuan dari algoritma PLL ini ialah untuk menyamakan fasa antara

tegangan sinusoidal sumber, yang berasal dari jaringan listrik, dengan fasa


10


hasil estimasi maka tentunya nilai akan dibuat menjadi sama dengan nilai Ɵ. Sehingga persamaan (2.7) dapat dituliskan menjadi :

! " = - !cos(0)sin(0)" (2.8)

! " = .-0 / (2.9)

Dari persamaan (2.9) diatas nampak bahwa ketika sudut fasa hasil

estimasi sama dengan sudut fasa dari tegangan sinusoidal jaringan listrik

( = Ɵ) maka nilai akan sama dengan nilai amplitudo dari tegangan

sinusoidal jaringan listrik (-) sedangkan akan sama dengan nol. Dalam

perancangan PLL ini maka nilai akan terus menerus dibandingkan dengan

nilai ∗ , yang nilainya adalah nol, selama sudut fasa tegangan sinusoidal

jaringan listrik belum sama dengan sudut fasa hasil estimasi maka tentunya

akan ada perbedaan antara nilai dengan nilai ∗. Adanya perbedaan ini

yang kemudian akan dikendalikan dengan pengendali PI, hasil keluaran dari

pengendali PI ini adalah berupa frekuensi sudut kompensasi yang perlu

ditambahkan dengan nilai agar diperoleh nilai , yang kemudian

diintegralkan terhadap waktu sehingga diperoleh nilai sudut fasa estimasi Ɵ.

Algoritma ini terus dilakukan berulang kali hingga dicapainya nilai parameter = ∗. Blok algoritma current control akan memproses keluaran dari blok PLL,

yakni nilai estimasi amplitudo tegangan grid, frekuensi tegangan grid dan

sudut fasa tegangan grid. Ketiga hasil estimasi dari blok PLL ini kemudian

digunakan pada blok current control untuk dapat dihasilkannya tegangan

yang menghasilkan sinyal arus yang sinkron dengan sinyal tegangannya.

Berikut merupakan langkah-langkah algoritma current control yang

diilustrasikan melalui Gambar 2.2 diatas :

• Dilakukan pengukuran arus dari grid (012) , besarnya0 akan sama

dengan 012 . Sedangkan 0 merupakan sinyal arus dari grid yang

fasanya tertinggal 90° . Penggeseran fasa ini dilakukan dengan

menggunakan algoritma all pass filter (APF).


11


• Nilai arus 0 dan 0 kemudian ditransformasi dengan Transformasi

DQ dengan nilai parameter sudut fasa hasil estimasi ( Ɵ) yang

diperoleh dari algoritma PLL, sehingga menghasilkan sinyal arus 0

dan 0.

• Selanjutnya, nilai 0 akan dibandingkan dengan nilai 02 , yakni

sama dengan nol. Nilai 0 juga akan dibandingkan dengan nilai 02,

dimana nilai 02 adalah besarnya arus yang ingin disuplai ke dalam

grid.

• Adanya perbadaan antara nilai 0 dan 02 serta antara nilai 0 dan

02 akan menghasilkan error 022 dan 022 . Kedua nilai error ini

kemudian akan dikendalikan dengan pengendali PI, yang

menghasilkan sinyal keluaran 34 dan 34.

• Sinyal 34 ini kemudian akan dijumlahkan dengan : 3 dan

. Sedangkan sinyal 34 akan dijumlahkan dengan : 3 dan

.

Nilai 3 dan 3 adalah hasil coupling (perkalian silang)

antara 0 dan 0 dengan nilai induktansi pada grid.

• Hasil penjumlahan ketiga komponen tersebut kemudian akan

menghasilkan masing-masing nilai ∗ dan ∗ . Kedua nilai ini

kemudian ditransformasi balik dengan Inverse Transformasi DQ

(dengan menggunakan parameter sudut fasa hasil estimasi (Ɵ) yang

diperoleh dari algoritma PLL) untuk menghasilkan 567 dan567. • Nilai 567 merepresentasikan sinyal tegangan yang perlu disuplai ke

beban untuk dapat menghasilkan sinyal arus yang sinkron dengan

sinyal tegangan yang terukur pada beban.

Nilai dari 567 inilah yang kemudian digunakan sebagai nilai referensi

tegangan bagi PWM generator untuk dapat membangkitkan sinyal-sinyal

pulsa bagi switching yang ada pada inverter.


12


2.3 Sel Surya (Photovoltaic)

Sel surya atau photovoltaic, telah mengubah cara pandang kita tentang

energi dan memberikan solusi baru bagi kehidupan manusia untuk

memperoleh energi, khususnya energi listrik, tanpa harus membakar bahan

bakar fosil sebagaimana yang dilakukan pada minyak bumi maupun batu

bara. Matahari, sebagai satu-satunya sumber energi masukan bagi sel surya,

membuat sel surya mampu beroperasi dengan baik diseluruh belahan bumi

yang tersinari oleh matahari.

Perkembangan teknologi dalam bidang sel surya cukup mendapat

perhatian, terutama dari kalangan peneliti maupun oleh masyarakat umum.

Hal ini dikarenakan oleh beberapa keuntungan yang dimiliki oleh sel surya

sebagai penghasil energi (Luque & Hegedus, 2003).

2.3.1 Cara Kerja Sel Surya

Pada dasarnya sel surya bekerja dengan prinsip perpindahan dari

pasangan elekton – lubang (electron – hole) sehingga menimbulkan

aliran arus. Sel surya juga biasa disebut dengan P-N junction yang

muncul akibat adanya proses doping. Doping sendiri merupakan

proses pencampuran material pada salah satu bagian semikonduktor

tersebut dengan tujuan diperolehnya bagian yang banyak mengandung

muatan positif (bagian P) dan bagian yang banyak mengandung

muatan negatif (bagian N). Sehingga sering kali pemahaman cara

kerja dari sel surya ini dimodelkan melalui pemahaman dari P-N

junction.

Pemahaman sel surya dapat dijelaskan sebagai berikut (Luque &

Hegedus, 2003), pada sel surya atau bahan semikonduktor terdapat

bagian pita valensi dan pita konduksi. Pada pita valensi banyak

terdapat elektron-elektron dengan ikatan yang lemah. Sehingga ketika

elektron-elektron yang berada pada pita valensi diberikan sejumlah

energi tertentu, dimana besar energi yang diberikan tersebut melebihi

energi band gap, maka elektron tersebut dapat bergerak bebas pada


13


bagian pita konduksi. Proses perpindahan elektron ini nampak lebih

jelas melalui gambar berikut ini.

Gambar 2.3 Prinsip Kerja Sel Surya

(Luque & Hegedus, 2003)

Energi foton yang nampak pada Gambar 2.3 diatas adalah energi

cahaya yang diperoleh dari paparan sinar matahari ke sel surya. Ketika

energi cahaya tersebut dipaparkan pada elektron-elektron di pita

valensi, maka energi foton yang berupa partikel tersebut akan

menabrak elektron di pita valensi. Ketika energi foton yang diperoleh

dari paparan sinar matahari cukup kuat (energi foton lebih besar dari

pada energi band gap), maka energi foton tersebut akan mampu

membuat elektron pada pita valensi (VB) berpindah ke pita konduksi

(CB). Dengan adanya catu tegangan, dengan polaritas positif pada

bagian CB dan polaritas negatif pada bagian VB, maka akan membuat

elektron-elektron yang bergerak bebas pada bagian pita konduksi

bergerak terarah oleh adanya catu tegangan tadi. Pergerakan elektron

inilah yang menyebakan timbulnya aliran arus listrik yang kemudian

digunakan untuk berbagai kebutuhan.


14


2.3.2 Karakteristik Sel Surya

Pemodelan dari sel surya menjadi penting untuk dilakukan dalam

proses penelitian, aplikasi maupun keperluan simulasi. Hal ini

dianggap perlu dilakukan guna memperoleh hubungan antara arus

keluaran dan tegangan keluaran dari sel surya. Pemodelan sel surya ini

dapat diperoleh melalui analisa persamaan matematis dari rangkaian

ekivalen sel surya yang ada.

Adapun rangkaian ekivalen dari sel surya diberikan melalui

Gambar 2.4 berikut ini. Rangkaian ekivalen dari sel surya ini terdiri

dari sumber arus, dioda, resistor hubung paralel dan resistor hubung

seri (Tsai, Tu, & Su, 2008).

Gambar 2.4 Rangkaian Ekivalen Sel Surya

(Tsai, Tu, & Su, 2008)

Sumber arus, IPh , merupakan sumber arus yang dihasilkan dari

proses konversi paparan cahaya matahari menjadi pergerakan elektron

dan hole (sehingga muncul aliran arus). Komponen dioda digunakan

sebagai bentuk representasi dari sel surya yang berupa P-N junction ;

sedangkan ID merupakan arus yang mengalir melalui dioda tersebut.

RSh merupakan hambatan sebagai representasi dari adanya rugi-rugi

daya yang hilang akibat adanya hubung singkat dan RS adalah

hambatan yang merepresentasikan rugi-rugi daya yang hilang akibat

resistivitas bahan. Adapun keluaran dari rangkaian ekivalen sel surya

ini adalah arus IPV dan tegangan VPV.


15


Dengan menggunakan analisa Hukum Arus Kirchoff pada

rangkaian ekivalen sel surya yang digambarkan pada Gambar 2.4

diatas, maka diperoleh persamaan : 089 = 08: − 0; − 0<: (2.10)

IPh merupakan sumber arus sel surya yang diperoleh dari proses

konversi energi cahaya menjadi energi listrik, dimana besarnya nilai

arus yang dihasilkan oleh IPh ini akan sangat tergantung oleh besarnya

nilai irradiance (λ) dan suhu sel surya (TC). Irradiance sendiri

merupakan turunan radiasi cahaya terhadap waktu, yang menyatakan

daya yang dihasilkan dari radiasi elektromagnetik cahaya pada suatu

permukaan. Adapun persamaan IPh dapat dinyatakan melalui

persamaan berikut : 08: = (0= + K?(TA − TBCD))λ λBCDE (2.11)

Sedangkan arus yang mengalir melalui dioda, ID, memiliki

persamaan :

0; = 0 FGHI F(9JKL<MNJK)OPQR S − 1S (2.12)

Persamaan arus saturasi (IS) dari sel surya dapat dinyatakan dalam

sebuah persamaan matematis yang memiliki hubungan dengan suhu

sel surya sebagai berikut :

0 = 0< U QVQWXYZ[ GHI \]^_ `aWXY3aVbcO d (2.13)

Sedangkan, IRS , yang merupakan arus reverse saturation dapat

diperoleh berdasarkan persamaan:

0< = 0= (G eKfRghaR − 1)E (2.14)


16


Analisa Hukum Tegangan Kirchoff digunakan untuk memperoleh

nilai IRsh dalam loop tertutup dari gambar rangkaian ekivalen sel surya

diatas, yakni : <: = 089 . + 89 0<:. : = 089. + 89

0<: = NJK.<jL9JK<Mk (2.15)

Maka persamaan arus keluaran sel surya (IPV) yang sebelumnya

dinyatakan oleh persamaan (2.10) diatas, dapat dinyatakan kembali

oleh persamaan (2.16) berikut ini :

089 = 08: − 0 UGe(KJKlmMnJK)ghaR − 1Z − 9JKL<jNJK<jk (2.16)

Berikut merupakan keterangan berbagai variabel yang digunakan

pada persamaan (2.10) hingga persamaan (2.16).

IPV : Arus keluaran sel surya (Ampere)

IPh : Arus hasil konversi energi (Ampere)

IS : Arus saturasi sel surya (Ampere)

VPV : Tegangan keluaran sel surya (Volt)

ISC : Arus hubung singkat rangkaian (Ampere)

λ : Irradiance (W/m2)

λref : Irradiance referensi (W/m2)

TC : Suhu sel surya (Kelvin)

KI : Koefisien suhu arus (A/K)

Tref : Suhu referensi Sel Surya (Kelvin)

IRS : Arus reverse saturation (Ampere)

K : konstanta Boltzman (1.38x10-23

J/K)

A : Ideality factor

q : Muatan elektron (1.6x10-19

Coloumb)

VOC : Tegangan rangkaian terbuka (Volt)

EG : Energi band gap semikonduktor (Ev)


17


Sel surya yang menjadi acuan dalam penulisan skripsi ini adalah

sel surya produksi Kyocera dengan model KC50T (Kyocera KC50T

Datasheet), dimana nilai-nilai parameter karakteristik yang digunakan

pada sel surya produksi Kyocera ini ditunjukkan pada Tabel 2.1

berikut ini.

Tabel 2.1. Karakteristik KC50T

(Kyocera KC50T Datasheet)

Karakteristik Nilai

Rating Daya

+10%

54 Watt

-5%

Tegangan Rangkaian Terbuka (VOC) 21,7 V

Arus Hubung Singkat (ISC) 3,31 A

Koefisien suhu VOC -8,21x10-2

V/oC

Koefisien suhu ISC 1,33x10-3

A/oC

Tegangan Kerja Optimal (VMPP) 17,4 V

Hambatan seri model (RS) 0,691 Ω

Hambatan shunt model (RSh) 10850 Ω

Tabel 2.1 diatas menunjukkan karakteristik dari model sel surya

yang digunakan sebagai referensi pemodelan sel surya pada skripsi

ini, yakni sel surya KC50T. Adapun data-data yang ada pada Tabel

2.1 tersebut diperoleh berdasarkan datasheet dari (Kyocera KC50T

Datasheet) dan eksperimen yang dilakukan oleh (Lin, 2009) pada

kondisi pengujian standar yaitu pada suhu lingkungan 25°C dan nilai

irradiance 1000 Watt/m2.

Adapun dalam penggunaan sel surya ini perlu diketahui juga

hubungan antara arus keluaran (IPV), tegangan keluaran (VPV), daya

keluaran (PPV) dalam hubungannya dengan variasi nilai atau parameter

karakteristik sel surya seperti irradiance (λ) maupun suhu (T). Pada

Gambar 2.5 berikut akan ditampilkan berbagai kurva karakteristik sel


18


surya hubungan I-V maupun P-V yang dalam variasi parameter

irradiance maupun suhu.

Gambar 2.5 Kurva Karakteristik I-V dan P-V Sel Surya

(Yi & Lu fa, 2009)

Gambar 2.5 bagian kiri menggambarkan kurva karakteristik untuk

hubungan I-V (atas) dan kurva karakteristik untuk hubungan P-V

(bawah) dalam variasi nilai irradiance, namun dengan suhu yang

konstan pada nilai 25°C. Sedangkan, Gambar 2.5 bagian kanan

menggambarkan kurva karakteristik untuk hubungan I-V (atas) dan

kurva karakteristik untuk hubungan P-V (bawah) dalam variasi suhu

sel surya, dengan nilai irradiance yang konstan pada 1000 Watt/m2.

Melalui Gambar 2.5 diatas dapat dikatakan bahwa peforma sel

surya akan sangat ditentukan oleh nilai-nilai parameter suhu dan

irradiance, atau dengan kata lain bisa dikatakan bahwa peforma sel

surya akan sangat ditentukan oleh keadaan lingkungan dimana sel

surya tersebut ditempatkan.


19


Pada kurva hubungan I-V nampak bahwa sel surya dapat

menghasilkan arus keluaran sel surya yang sama untuk rentang

tegangan kerja sel surya yang cukup luas. Namun pada kurva

hubungan P-V akan nampak bahwa sel surya hanya akan

menghasilkan daya keluaran yang maksimal pada nilai-nilai tegangan

yang tertentu saja. Oleh karena itu dalam penggunaan sel surya kali

ini, juga akan dilibatkan metode Maximum Power Point Tracker

(MPPT) yang berfungsi untuk dapat mencari titik kerja optimum sel

surya yang berada dibawah kondisi lingkungan tertentu.

2.3.3 Modul Sel Surya

Pada dasarnya sel surya rata-rata hanya mampu memberikan

keluaran daya 2 Watt pada 0.5 Volt (Tsai, Tu, & Su, 2008), sehingga

sel surya perlu disusun dalam suatu modul yang tersusun secara seri

maupun paralel untuk dapat memberikan daya keluaran sesuai dengan

kebutuhan. Ketika beberapa sel surya dipasang dalam suatu modul sel

surya, dimana antara sel surya yang satu dengan yang lain tersusun

secara seri maupun paralel, maka berdasarkan (Tsai, Tu, & Su, 2008)

persamaan arus keluaran sel surya, IPV , yang sebelumnya dinyatakan

oleh persamaan (2.17), menjadi dapat dituliskan sebagai berikut ini :

089 = o808: − o80 _Ge(KJK pjE lmMnJK pJE )ghaR − 1b − 9JKqJ/qML<jNJK<jk (2.17)

Dimana :

NS = jumlah modul sel surya yang disusun seri

NP = jumlah modul sel surya yang disusun paralel

2.4 Maximum Power Point Tracker (MPPT)

Dari gambar rangkaian ekivalen sel surya yang nampak pada Gambar 2.4

sebelumnya nampak bahwa keluaran dari suatu modul sel surya ialah arus sel

surya (IPV) dan tegangan sel surya (VPV), dimana nilai arus dan tegangan

keluaran sel surya ini memiliki karakteristik sebagaimana yang digambarkan

oleh kurva karakteristik I-V dan P-V pada Gambar 2.5 diatas. Dari kurva

karakteristik nampak bahwa IPV dan VPV akan membentuk suatu hubungan


20


karakteristiknya sendiri, yang juga ikut dipengaruhi oleh parameter lain, yaitu

suhu lingkungan dan nilai irradiance. Sehingga, agar suatu modul sel surya

dapat beroperasi pada kondisi optimumnya, yaitu sel surya bekerja pada titik

tegangan dan arus tertentu yang menghasilkan daya keluaran yang

maksimum, maka diperlukannya suatu algoritma yang mampu menemukan

titik kerja dari sel surya yang optimal. Adapun algoritma yang dapat

digunakan untuk mencari titik kerja optimal dari sel surya dikenal dengan

Maximum Power Point Tracker (MPPT). Hingga kini telah banyak

dikembangkan berbagai algoritma MPPT yang dirancang untuk mencari titik

kerja optimum sel surya (Trishan Esram, 2007).

Salah satu algoritma MPPT yang cukup banyak digunakan untuk

menetukan titik kerja optimal sel surya adalah metode Incremental

Conductance Method (ICM). Metode ICM ini banyak digunakan karena

beberapa alasan diantaranya ialah karena dianggap metode ICM relatif lebih

mudah dan dapat menentukan nilai maksimum yang reliable (Trishan Esram,

2007).

Metode ICM dalam menentukan titik kerja optimal sel surya ini adalah

dengan menggunakan sifat dasar suatu fungsi, dalam hal ini adalah fungsi

daya terhadap tegangan, yaitu fungsi tersebut akan mencapai nilai

maksimalnya ketika nilai turunan pertamanya (gradien) bernilai nol (Yan, Fei,

Jinjun, & Shanxu, 2008).

89 = 0 (2.18)

dimana, P = V . I , maka :

(N9)9 = 0 99 + N9 = 0 + N9 = 0 (2.19)

N9 = − N9 (2.20)

Algoritma MPPT dengan metode ICM ini akan terus menaikkan atau

menurunkan nilai tegangan kerja sel surya hingga diperoleh titik kerja yang

optimum, atau dengan kata lain hingga terpenuhinya persamaan (2.20) diatas

(Yan, Fei, Jinjun, & Shanxu, 2008). Namun perlu diketahui bahwa, metode

ICM ini akan memberikan nilai kenaikan atau penurunan tegangan kerja sel


21


surya yang konstan maka nilai tegangan kerja yang tercapai nantinya akan

berosilasi di sekitar titik kerja tegangan yang optimal.

2.5 Rangkaian Boost Converter

Boost converter disebut sebagai suatu rangkaian converter yang

memanfaatkan switching dalam operasinya, dimana rangkaian ini bekerja

dengan prinsip membuka dan menutup suatu switch elektroniknya secara

periodik (Hart, 1997). Karakteristik utama yang muncul dari suatu rangkaian

boost converter ini ialah bahwa rangkaian ini mampu mengkonversi tegangan

masukan menjadi tegangan keluaran yang lebih tinggi nilainya, oleh karena

itulah boost converter juga disebut sebagai step-up converter. Adapun

rangkaian boost converter tampak sebagai berikut :

Gambar 2.6 Rangkaian Boost Converter

Analisa rangkaian boost converter dapat dilakukan dengan melakukan

analisa ketika switch dalam keadaan tertutup dan terbuka. Proses pengaturan

buka dan tutup dari switch ini akan berpengaruh terhadap tegangan keluaran

(VO) dari rangkaian boost converter itu sendiri. Namun sebelum melakukan

analisa terhadap keadaan switch, perlu diperhatikan beberapa asumsi-asumsi

yang digunakan (Hart, 1997):

- Rangkaian diasumsikan mencapai keadaan tunak (steady-state)

- Periode switching adalah T, dimana switch tertutup selama DT dan

switch terbuka selama (1-D)T. Dimana, D adalah duty cycle.

- Arus induktor diasumsikan sebagai arus kontinyu.


22


- Kapasitas kapasitor diasumsikan sangat besar, sehingga tegangan

keluaran dapat dijaga konstan pada nilai VO.

- Komponen-komponen yang digunakan pada rangkaian boost

converter diasumsikan sebagai komponen yang ideal.

Pada keadaan switch tertutup, maka gambar rangkaian boost converter

akan nampak sebagai :

Gambar 2.7 Rangkaian Boost Converter saat switch tertutup

Ketika switch pada rangkaian boost converter dalam keadaan tertutup

maka rangkaian ekivalennya ditunjukkan pada Gambar 2.7 diatas. Dalam

keadaan ini dioda dalam keadaan reversed biased, maka dengan menerapkan

Hukum Tegangan Kirchoff dan Hukum Arus Kirchoff pada Gambar 2.7

diatas maka diperoleh :

• − + s = 0

tu = vs . (2.13)

• 0= + 0< = 0

9Vu = − v<.= . = (2.14)

Bila persamaan (2.13) dan (2.14) dinyatakan dalam bentuk persamaan

ruang-keadaan maka :

#0sw=w ) = #0 00 − v<.=) !0s=" + #1 xy0 ) (2.15)


23


Dalam keadaan ini, besarnya perubahan arus yang terjadi ialah konstan

sehingga arus akan meningkat secara linear. Perubahan arus induktor

dinyatakan dalam persamaan :

∆t∆u = ∆t;Q = 9js (2.16)

Ingat bahwa durasi waktu untuk switch tertutup adalah selama DT. Maka

persamaan (2.12) dapat ditulis menjadi :

(∆'s)7| = 9j;Qs (2.17)

Pada keadaan switch terbuka, maka gambar rangkaian boost converter

akan nampak sebagai :

Gambar 2.8 Rangkaian Boost Converter saat switch terbuka

Ketika switch pada rangkaian boost converter dalam keadaan terbuka

maka rangkaian ekivalennya ditunjukkan pada Gambar 2.8 diatas. Dalam

keadaan ini kini dioda dalam mode operasi forward biased guna memberikan

arah aliran baru arus induktor, maka dengan menerapkan Hukum Tegangan

Kirchoff dan Hukum Arus Kirchoff pada Gambar 2.8 diatas maka diperoleh :

• − + s + = = 0

tu = vs . − vs . = (2.18)

• 0= = 0s − 0<

9Vu = − v= . 0s − v<.= . = (2.19)

Bila persamaan (2.18) dan (2.19) dinyatakan dalam bentuk persamaan

ruang-keadaan maka :


24


#0sw=w ) = 0 − vsv= − v<.=~ ! 0s=" + #1 xy0 ) (2.20)

Dalam keadaan ini, besarnya perubahan arus yang terjadi ialah konstan

sehingga arus akan meningkat secara linear. Perubahan arus induktor

dinyatakan dalam persamaan :

∆t∆u = ∆t(v3;)Q = 9js (2.21)

Ingat bahwa durasi waktu untuk switch tertutup adalah selama DT. Maka

persamaan (2.21) dapat ditulis menjadi :

(∆'s)|6 = 9j(v3;)Qs (2.22)

Pada kondisi tunak (steady-state), maka total perubahan arus induktor

harus sama bernilai nol. Maka untuk memenuhi teori dasar ini, persamaan

(2.17) dan persamaan (2.22) dapat dituliskan menjadi : (∆'s)7| + (∆'s)|6 = 0

9j;Qs + (9j39)(v3;)Qs = 0

( + 1 − ) − (1 − ) = 0

Maka diperoleh VO sebagai :

= 9jv3; (2.23)

Persamaan (2.23) diatas menyatakan hubungan antara tegangan masukan

rangkaian boost converter (VS) dengan tegangan keluaran-nya (VO). Melalui

persamaan tersebut nampak bahwa ketika switch dalam keadaan terbuka (duty

cycle bernilai nol) maka tegangan keluaran dari rangkaian boost converter

akan bernilai sama dengan tegangan masukannya. Seiiring dengan

meningkatnya nilai duty cycle, maka nilai bagian penyebut pada persamaan

(2.23) akan semakin kecil sehingga membuat nilai tegangan keluaran akan

menjadi lebih besar relatif terhadap tegangan masukannya.

Sedangkan ketika nilai duty cycle bernilai satu, maka tegangan keluaran

boost converter menjadi tak terhingga. Namun hal ini tentu tidak akan terjadi,


25


mengingat persamaan (2.23) diturunkan dari model rangkaian boost converter

yang ideal. Pada keadaan yang sebenarnya, setiap komponen pada rangkaian

boost converter akan memiliki besaran losses sehingga tidak memungkinkan

untuk menghasilkan tegangan keluaran yang nilainya tak hingga. Pada

dasarnya, karakteristik unik yang dimiliki oleh rangkaian boost converter ini

adalah boost converter akan menghasilkan tegangan keluaran yang lebih

besar atau sama dengan tegangan masukannya.

Dalam menentukan desain dari rangkaian boost converter maka besarnya

nilai minimum induktansi (Lmin) pada induktor dan nilai minimum kapasitansi

kapasitor (Cmin) agar dapat bekerja dengan baik pada frekuensi switching (f)

dan besarnya ripple yang diinginkan F∆99 S dinyatakan melalui persamaan

berikut ini :

x6 = ;(v3;)< (2.24)

∆99 = ;<= (2.25)

2.6 Sinyal Pulse Width Modulation

Pulse Width Modulation atau PWM merupakan sinyal yang biasa

digunakan untuk melakukan fungsi pengaturan dari sebuah rangkaian

elektronik. Sinyal PWM umum digunakan untuk mengendalikan suatu

switching pada rangkaian elektronik, bentuk dari sinyal PWM ini ialah suatu

sinyal persegi panjang hasil modulasi dari sinyal referensi dengan sinyal

carrier. Dalam skripsi ini, sinyal PWM ini natinya akan digunakan untuk

melakukan fungsi pengaturan switching pada rangkaian boost converter dan

pada komponen inverter. Adapun bentuk dari sinyal PWM nampak sebagai

berikut :


Sinyal PWM yang nampak pada Gambar 2.

dengan membandingkan antara sinyal

referensi bisa berupa sinyal apapun yang ingin dijadikan

sinyal carrier merupakan sinyal yang berupa segitiga sama kaki maupun

sinyal gigi gergaji

komparator. Berikut merupakan gambar

PWM.

Ketika sinyal ref

daripada gelombang modulasi (berupa sinyal segitiga sama kaki, bewarna

merah pada Gambar 2.

atau dengan kata lain bernilai 1

referensi bernilai lebih

akan berada pada kondisi

2.8 diatas, sinyal PWM yang terbentuk dinyatakan dengan warna hijau.


Gambar 2.9 Sinyal PWM

Sinyal PWM yang nampak pada Gambar 2.9 diatas

dengan membandingkan antara sinyal referensi dengan sinyal

rupa sinyal apapun yang ingin dijadikan referensi

merupakan sinyal yang berupa segitiga sama kaki maupun

sinyal gigi gergaji yang digunakan sebagai gelombang modulasi dan

Berikut merupakan gambar mengenai cara pembentu

Gambar 2.10 Pembentukan Sinyal PWM

(Staff, 2000)

Ketika sinyal referensi (bewarna biru pada Gambar 2.

gelombang modulasi (berupa sinyal segitiga sama kaki, bewarna

merah pada Gambar 2.10) maka sinyal PWM akan berada pada kondisi

atau dengan kata lain bernilai 1. Begitu pula sebaliknya, ketika sinyal

referensi bernilai lebih kecil dari gelombang modulasi maka

akan berada pada kondisi low atau dengan kata lain bernilai 0. Pada Gambar


26


dapat dibentuk

dengan sinyal carrier. Sinyal

referensi. Sedangkan

merupakan sinyal yang berupa segitiga sama kaki maupun

yang digunakan sebagai gelombang modulasi dan

mengenai cara pembentukan sinyal

rensi (bewarna biru pada Gambar 2.10) lebih besar

gelombang modulasi (berupa sinyal segitiga sama kaki, bewarna

) maka sinyal PWM akan berada pada kondisi high

. Begitu pula sebaliknya, ketika sinyal

si maka sinyal PWM

atau dengan kata lain bernilai 0. Pada Gambar




BAB 3

PERANCANGAN SISTEM GRID-CONNECTED INVERTER

UNTUK PENERAPAN PADA SEL SURYA

Pada Bab 3 ini akan dijelaskan terlebih dahulu mengenai rancangan sistem

grid-connected inverter. Model kendali dari sistem grid-connected inverter juga

akan dijelaskan dan dilakukan uji simulasi pada Bab 3 ini, yakni tentang algoritma

MPPT, PLL dan current control. Selanjutnya, pemodelan sel surya juga dibentuk

berdasarkan dasar teori yang telah dibahas melalui Bab 2 sebelumnya. Berbagai

model kombinasi yang dimungkinkan terbentuk oleh sistem grid-connected

inverter ini dimodelkan dalam bentuk persamaan matematis sehingga dapat

dituliskan dalam bahasa pemrograman bahasa C dalam C-MEX untuk

kepentingan simulasi.

3.1 Perancangan Sistem Grid-Connected Inverter

Untuk dapat melakukan simulasi dan analisis terhadap fenomena yang

terjadi pada grid-connected inverter maka terlebih dahulu perlu dilakukan

perancangan sistem dari grid-connected inverter itu sendiri. Oleh karena itu,

pada sub-bab ini, akan dipaparkan model perancangan yang mendasari sistem

grid-connected inverter pada skripsi kali ini.

Rancangan sistem grid-connected inverter ini merupakan rangkaian

gabungan dari beberapa sub-sistem. Antara lain terdiri dari sel surya,

rangkaian boost converter, inverter, rangkaian beban dan jaringan listrik.

Keseluruhan sub-sistem ini kemudian digabung menjadi suatu rangkaian

kompleks, dengan dasar tujuan agar diperoleh suatu gambaran keseluruhan

mengenai sistem grid-connected inverter yang utuh, sebagaimana nampak

pada gambar berikut ini.


28


Gambar 3.1 Rancangan Sistem Grid-Connected Inverter

Rangkaian boost converter seperti yang telah dinyatakan pada bagian

dasar teori, terdiri dari komponen kapasitor (C1 dan C2), induktor (L1),

switch (S1) dan dioda (D). Komponen resistor, R1, yang ada pada rangkaian

boost converter digunakan untuk memodelkan adanya hambatan resistif pada

induktor L1. Komponen resistor ini juga menyertai nilai induktor L2,

induktor L3 dan induktor L4. Pada rancangan sistem grid-connected inverter

kali ini, rangkaian boost converter digunakan untuk dapat mengendalikan

nilai tegangan keluaran sel surya agar berada pada titik kerja optimalnya.

Mekanisme kendali yang ada pada boost converter akan dijelaskan kemudian.

Rangkaian inverter satu fasa yang digunakan terdiri dari empat buat

saklar, yaitu S2, S3, S4 dan S5. Keempat saklar ini nantinya akan

dikendalikan dengan sinyal pulsa yang dihasilkan oleh PWM generator.

Sinyal PWM saklar ke-2 (S2) dan saklar ke-5 (S5) akan sama, sedangkan

sinyal PWM saklar ke-3 (S3) dan saklar ke-4 (S4) akan sama. Sehingga

kombinasi buka-tutup dari keempat saklar inverter satu fasa ini akan

ditunjukkan oleh tabel berikut.

Tabel 3.1 Tabel Keadaan Saklar pada Inverter Satu Fasa

Kombinasi Saklar Inverter Satu Fasa

S2 S3 S4 S5

ON OFF OFF ON

OFF ON ON OFF


29


Selanjutnya, nilai induktor L2 akan merepresentasikan nilai dari rugi-rugi

kabel sepanjang jaringan sel surya ke beban. Nilai induktor L3 dan resistor

R2 akan merepresentasikan nilai hambatan beban yang akan disuplai oleh sel

surya dan grid. Nilai induktor L4 merepresentasikan nilai dari rugi-rugi kabel

sepanjang grid ke beban.

Pada rancangan grid-connected inverter yang nampak pada Gambar 3.1

diatas nampak adanya saklar ke-enam (S6) dan ke-tujuh (S7), kedua saklar ini

digunakan pada rancangan kali ini agar dapat dimodelkan grid-connected

inverter dengan kondisi : hanya sel surya yang memberikan suplai ke beban

(S6 ON, S7 OFF), hanya jaringan listik yang memberikan suplai ke beban (S6

OFF, S7 ON) atau sel surya dan jaringan listik secara bersamaan memberikan

suplai ke beban (S6 ON, S7 ON).

Dari rancangan Gambar 3.1 diatas nampak bahwa sistem grid-connected

inverter yang dirancang memiliki tujuh buah saklar, sehingga akan

menghasilkan beberapa kondisi kombinasi rangkaian. Penjabaran mengenai

berbagai kemungkinan kombinasi yang ada akan diberikan pada sub-bab 3.4.

Di samping itu, tentunya rancangan dari sistem grid-connected inverter

ini tidak serta-merta hanya berdiri sendiri, sebagaimana tampak pada Gambar

3.1 diatas. Namun sistem grid-connected inverter ini juga ditopang oleh

sistem kendali lain yang berfungsi untuk menjaga keluaran sel surya agar

selalu berada pada titik kerja optimalnya, yaitu algoritma MPPT dengan

menggunakan metode ICM yang menjadi referensi pengaturan bagi switching

(saklar 1) pada rangkaian boost converter. Metode kendali yang lain ialah

adanya sistem PLL dan current control yang berfungsi untuk dapat

menghasilkan sinyal tegangan yang perlu disuplai ke beban untuk dapat

menghasilkan sinyal arus yang sinkron dengan sinyal tegangan yang terukur

pada beban. Model kendali yang diterapkan pada sistem grid-connected

inverter ini akan dijelaskan pada sub-bab berikut ini, yakni pada sub-bab 3.2.

3.2 Model Kendali Sistem Grid-Connected Inverter

Jika pada sub-bab 3.1 telah diberikan rancangan dari sistem grid-

connected inverter, maka pada sub-bab ini akan dijelaskan mengenai


30


rancangan pengendaliannya. Berikut ini, melalui Gambar 3.2 akan

digambarkan rancangan grid-connected inverter yang sama dengan Gambar

3.1, namun telah disertakan dengan model pengendalian yang akan dilakukan.

Gambar 3.2 Rancangan Sistem Grid-Connected Inverter

dengan Pengendali

Gambar 3.2 diatas menunjukkan skema rancangan dari sistem grid-

connected inverter beserta dengan model pengendaliannya, yakni algoritma

MPPT, PLL dan current control. Sel surya dihubungkan dengan rangkaian

boost converter, dimana tegangan masukan dari rangkaian boost converter

ialah tegangan yang berasal dari sel surya. Dengan digunakannya rangkaian

boost converter maka nilai tegangan sel surya dapat dijaga pada titik kerja

optimalnya.

Nilai tegangan keluaran sel surya ini perlu dijaga konstan di titik kerja

sel surya yang optimal, oleh karena itu digunakan algoritma MPPT agar sel

surya dapat mencapai titik kerja optimal. Algoritma MPPT yang digunakan

adalah metode ICM, metode ICM ini mampu menentukan titik kerja sel surya

yang optimal dibawah suatu keadaan lingkungan tertentu. Oleh karena itu,

pengukuran nilai arus dan tegangan sel surya dilakukan dan menjadi masukan

bagi algoritma MPPT. Selanjutnya tegangan sel surya ini dikendalikan


31


dengan menggunakan pengendali Integral-Proporsional (I-P), dimana

keluaran dari pengendali IP ini ialah duty cycle.

Pengendali I-P digunakan dengan tujuan agar nilai tegangan sel surya

sistem dapat mengikuti nilai tegangan sel surya referensi (yang berasal dari

ICM) dengan respon transien yang relatif cepat.

Nilai duty cycle selanjutnya masuk ke blok PWM generator untuk

menghasilkan pulsa-pulsa PWM yang bersesuaian dengan nilai duty cycle

masukannya. Selanjutnya, sinyal PWM inilah yang mengendalikan switching

(saklar 1) yang ada pada rangkaian boost converter.

Untuk dapat melakukan rancangan sistem grid-connected inverter

sebagaimana nampak pada Gambar 3.2 diatas, maka terlebih dahulu perlu

dipastikan bahwa setiap sub-sistem penopang yang digunakan telah berfungsi

dengan baik. Sehingga pada sub-bab berikut akan dipaparkan mengenai

model sel surya yang digunakan, model kombinasi yang terbentuk, algoritma

MPPT dan algoritma PLL beserta current control.

3.3 Model Sel Surya

Prinsip dasar mengenai cara kerja dari sel surya telah dijelaskan dengan

rinci pada bagian dasar teori. Model sel surya yang akan digunakan pada

rancangan sistem grid-connected inverter ini harus memenuhi karakteristik

sel surya yang sebenarnya, yakni yang ditunjukkan oleh Gambar 2.5. Untuk

itu, pemodelan matematis yang diberikan oleh persamaan (2.16) akan menjadi

acuan utama dalam mendesain model sel surya yang digunakan. Nilai-nilai

parameter yang digunakan adalah nilai-nilai parameter karakteristik dari

model sel surya Kyocera KC50T yang ditampilkan pada Tabel 2.1.

Persamaan (2.16) merupakan model statis dari sel surya, pada persamaan

(2.16) nampak bahwa pada sisi kiri dan kanan persamaan terdapat variabel

IPV. Dengan kata lain, untuk mendapatkan nilai IPV maka nilai IPV itu sendiri

juga diperlukan untuk memperolehnya. Maka dari itu, untuk memudahkan

pemodelan sel surya ini maka sel surya dibentuk sebagai suatu model yang

dinamik, yakni dengan menambahkan blok low pass filter (LPF). Adanya

penambahan blok LPF akan memberikan karakteristik transien pada model


32


sel surya, yang dinyatakan oleh persamaan (2.16). Persamaan umum LPF

yang digunakan adalah :

= vLv x (3.1)

Dimana :

y = keluaran blok low pass filter = konstanta waktu

x = masukan blok low pass filter

3.3.1 Kurva Karakteristik I-V dan P-V Model Sel Surya KC50T

Dengan digunakannya blok low pass filter pada model sel surya

ini maka model sel surya yang dirancang akan nampak pada Gambar

3.3 berikut ini.

Gambar 3.3 Simulasi Model Sel Surya

Simulasi model sel surya yang digambarkan pada Gambar 3.3

merupakan simulasi pada MATLAB/Simulink. Blok S-Function (C-

MEX) yang bernama selsurya.c berisikan barisan program yang

merumuskan persamaan matematis dari model sel surya, yakni

persamaan (2.10) hingga (2.16). Selanjutnya, seperti yang telah

dijelaskan sebelumnya, untuk membentuk model sel surya yang

dinamik maka ditambahkan pula blok low pass filter, dengan nilai

konstanta waktu (τ) sebesar 0.003, pada simulasi model sel surya ini.


33


Adapun masukan dari blok model statik sel surya ini adalah :

irradiance (Watt/m2), suhu lingkungan (Kelvin), arus sel surya,

tegangan sel surya dan jumlah panel sel surya yang digunakan.

Untuk menentukan apakah model sel surya yang dimodelkan kali

memiliki karakteristik sel surya pada umumnya, maka model sel surya

ini diuji coba pada kondisi pengujian standar, yakni pada suhu

lingkungan 25°C dan irradiance 1000 Watt/m2. Adapun jumlah panel

sel surya yang digunakan adalah sejumlah 15 panel yang disusun seri.

Jumlah ini dipilih dengan alasan untuk menyesuaikan dengan keadaan

hardware yang dimiliki oleh tim riset, sehingga kedepannya simulasi

ini dapat dijadikan acuan untuk pengembangan selanjutnya.

Gambar 3.4 Karakteristik Model Sel Surya


34


Pada Gambar 3.4 diatas nampak bahwa karakteristik model sel

surya yang dimodelkan dengan menggunakan persamaan (2.10)

hingga (2.16) menghasilkan karakteristik yang bersesuaian dengan

karakteristik sel surya pada umumnya. Hal ini ditunjukkan dengan

adanya kesesuaian antara kurva karakteristik model sel surya pada

Gambar 3.4 dengan kurva karakteristik sel surya pada umumnya pada

Gambar 2.5.

Oleh karena itu dapat dikatakan bahwa model sel surya yang

berasal dari persamaan (2.10) hingga (2.16) cukup sesuai dengan

model sel surya yang sesungguhnya.

Kini, model sel surya yang akan digunakan pada rancangan

sistem grid-connected inverter akan menggunakan 15 modul sel surya

yang disusun seri (NS = 15). Tentunya dengan penggunaan modul sel

surya yang semakin banyak akan menghasilkan daya keluaran yang

lebih besar, sehingga kurva karakteristik I-V maupun P-V akan

memiliki nilai yang lebih besar jika dibandingkan dengan kurva

karakteristik I-V dan P-V pada Gambar 3.4 sebelumnya.

Gambar 3.5 Kurva P-V Model Sel Surya KC50T untuk 1 Modul Sel Surya


35


Gambar 3.6 Kurva I-V Model Sel Surya KC50T untuk 1 Modul Sel Surya

Gambar 3.5 dan Gambar 3.6 diatas menunjukkan kurva

karakteristik P-V dan I-V dari satu buah modul sel surya Kyocera

KC50T. Gambar 3.5 menunjukkan bahwa dengan satu buah modul sel

surya akan diperoleh nilai daya maksimum sebesar 55.15 Watt pada

saat nilai tegangan sel suryanya sebesar 17.4 Volt. Ketika titik kerja

tegangan sel surya berada pada nilai 17.4 Volt, maka pada kurva

karakteristik I-V akan nampak bahwa arus yang dihasilkan sebesar

3.17 Ampere. Mengacu pada Tabel 2.1, yang mencantumkan nilai-

nilai karakteristik dari sel surya Kyocera KC50T, maka terlihat bahwa

nilai daya maksimal hasil simulasi telah mencapai level rating daya

dari sel surya Kyocera KC50T dengan titik tegangan optimalnya

sebesar 17.4 Volt. Hal ini semakin mempertegas bahwa model sel

surya hasil simulasi telah bersesuaian dengan model sel surya yang

nyata.

Tentunya jika kini ingin digunakan 15 buah modul sel surya yang

disusun secara seri, maka nilai daya keluaran maksimal yang

diperoleh akan menjadi 15 kali lebih besar dari daya keluaran

maksimal satu buah modul sel surya, yakni sebesar 827.25 Watt dan

pada titik kerja tegangan 261 Volt. Hal ini akan dibandingkan dengan

hasil simulasi berikut.


36


Gambar 3.7 Kurva P-V Model Sel Surya KC50T untuk 15 Modul Sel Surya

Gambar 3.8 Kurva I-V Model Sel Surya KC50T untuk 15 Modul Sel Surya

Pada Gambar 3.7 nampak bahwa hasil simulasi tidak dapat

memberikan nilai daya maksimum sesusai dengan perkiraan

perhitungan, yakni memberikan daya keluaran maksimum sebesar

827.25 Watt, namun hasil simulasi memberikan keluaran daya

maksismum sebesar 822 Watt. Walaupun nilai daya keluaran

maksimum hasil simulasi tidak sesuai dengan nilai perkiraan

perhitungan, namun nilai daya keluaran maksimum ini masih berada

didalam rating daya model sel surya Kyocera KC50T (dengan batas

atas +10% dan batas bawah -5%). Sedangkan untuk titik kerja


37


tegangan optimumnya berada pada nilai 261 Volt, nilai ini sesuai

dengan perkiraan perhitungan.

Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa model sel surya yang

disimulasikan telah memiliki karakteristik dari model sel surya

Kyocera KC50T, baik yang dioperasikan sendiri maupun dengan 15

buah modul sel surya yang disusun secara seri.

3.3.2 Persamaan Keluaran Model Sel Surya

Pada sub-sub-bab 3.3.1 telah diberikan keluaran simulasi model

sel surya berdasarkan persamaan matematis yang memodelkan sel

surya, dari hasil simulasi yang ditunjukkan juga telah terbukti bahwa

hasil simulasi telah memiliki karakteristik sel surya Kyocera KC50T.

Pada sub-sub-bab kali ini, model simulasi yang ditunjukkan pada

Gambar 3.3 ingin dimodelkan menjadi suatu persamaan matematis

yang lebih singkat, yakni dinyatakan dalam bentuk persamaan

diferensial. Tentunya hal ini dilakukan dengan melibatkan blok low

pass filter, yang berfungsi untuk membentuk model sel surya yang

dinamik.

Mengacu pada Gambar 3.3, 089∗ merupakan arus keluaran dari

model statik sel surya, selanjutnya nilai 089∗ ini masuk ke dalam blok

low pass filter dan 089 merupakan keluarannya. Maka jika dituliskan

dalam persamaan :

089 = vLv 089∗ (3.2)

&089 = NJK∗ − NJK (3.3)

Nilai 0∗ merupakan keluaran dari model statik sel surya, yakni

dinyatakan melalui persamaan (2.17), dengan nilai Np = 1 (jumlah

modul sel surya yang dipasang paralel). Maka diperoleh persamaan :

u 089 = NJk − Nj GHI UKJKpj LNJK<jZOcQV − 1 − KJKpj LNJK<j<jk − NJK (3.4)


38


Dimana,

- IPh dinyatakan oleh persamaan (2.11)

- IS dinyatakan oleh persamaan (2.13) dan (2.14)

Untuk dapat dinyatakan dalam model ruang keadaan maka

persamaan model dinamik sel surya yang dinyatakan dalam

persamaan (3.4) perlu dilinearisasi terlebih dahulu. Persaman (3.4)

merupakan persamaan diferensial IPV terhadap waktu, namun pada

persamaan ini masih terdapat variabel IPV dan VPV pada ruas kanan

persamaan hal inilah yang membuat perlu dilakukannya linearisasi

pada persamaan (3.4) guna memudahkan analisis.

Persamaan (3.4) dilinearisasi dengan menggunakan deret Taylor

agar diperoleh fungsi yang linear disekitar titik kerja sistem, yakni

pada nilai IPV0 dan VPV0. Adapun hasil linearisasi persamaan (3.4)

diatas dinyatakan sebagai berikut :

u ∆089 =

NJk3NM(3v) − _v + <j<jk + NM F <jOcQVSb∆089 − _ vqj<jk + NM F qjOcQVSb∆89 (3.5)

Dimana,

= exp F*(9JK qjE )LNJK<M+OcQV S (3.6)

VPV0 = Titik kerja tegangan sel surya

IPV0 = Titik kerja arus sel surya

3.4 Model Kombinasi dari Sistem Grid-Connected Inverter

Perancangan sistem grid-connected inverter yang nampak pada Gambar

3.1 diatas menunjukkan bahwa akan ada berbagai kombinasi rangkaian yang

terbentuk sebagai wujud dari adanya penggunaan tujuh buah saklar dalam

sistem tersebut. Tujuh buah saklar ini antara lain adalah : saklar pertama (S1)

merupakan saklar yang ada pada rangkaian boost converter, saklar kedua

hingga saklar kelima (S2, S3, S4 dan S5) merupakan saklar yang ada pada


39


rangkaian DC-AC inverter, saklar keenam (S6) merupakan saklar untuk

menghubungkan jaringan sel surya dengan beban dan saklar ketujuh (S7)

merupakan saklar untuk menghubungkan jaringan listrik dengan beban.

Setiap saklar ini akan dapat beroperasi pada keadaan tertutup (ON)

maupun terbuka (OFF), sehingga sistem grid-connected inverter yang

dirancang akan menghasilkan 32 buah kombinasi kemungkinan yang akan

terbentuk. Tabel 3.2 berikut ini akan memberikan berbagai kemungkinan

kombinasi rangkaian yang terbentuk dari rancangan sistem grid-connected

inverter.


40


Tabel 3.2 Kombinasi Rangkaian dari Sistem Grid-Connected Inverter

*Catatan : angka 1 merepresentasikan saklar/dioda dalam keadaan ON.

angka 0 merepresentasikan saklar/dioda dalam keadaan OFF.

Kombinasi

ke-

Saklar

S1 Dioda S2 S3 S6 S7

1 1 0 1 0 0 0

2 1 0 1 0 0 1

3 1 0 1 0 1 0

4 1 0 1 0 1 1

5 1 0 0 1 0 0

6 1 0 0 1 0 1

7 1 0 0 1 1 0

8 1 0 0 1 1 1

9 0 1 1 0 0 0

10 0 1 1 0 0 1

11 0 1 1 0 1 0

12 0 1 1 0 1 1

13 0 1 0 1 0 0

14 0 1 0 1 0 1

15 0 1 0 1 1 0

16 0 1 0 1 1 1

17 1 1 1 0 0 0

18 1 1 1 0 0 1

19 1 1 1 0 1 0

20 1 1 1 0 1 1

21 1 1 0 1 0 0

22 1 1 0 1 0 1

23 1 1 0 1 1 0

24 1 1 0 1 1 1

25 0 0 1 0 0 0

26 0 0 1 0 0 1

27 0 0 1 0 1 0

28 0 0 1 0 1 1

29 0 0 0 1 0 0

30 0 0 0 1 0 1

31 0 0 0 1 1 0

32 0 0 0 1 1 1


41


Dari Tabel 3.2 diatas nampak bahwa diperoleh adanya 32 buah

kemungkinan kombinasi yang dimiliki oleh sistem grid-connected inverter

pada Gambar 3.1. Berbagai kombinasi yang terbentuk ini dapat dijelaskan

sebagai berikut :

- Setiap saklar, yaitu S1, S2, S3, S6 dan S7, memiliki kemungkinan

untuk berada dalam keadaan terbuka maupun tertutup.

- Saklar keempat dan kelima (S4 dan S5) tidak diikutsertakan dalam

Tabel 3.2 karena nilainya akan bersesuaian dengan saklar kedua dan

ketiga. Hal ini mengacu juga pada penjelasan yang diberikan pada

Tabel 3.1.

- Keadaan ON dan OFF dari dioda pada rangkaian boost converter

juga ikut diperhitungkan. Dioda akan merada dalam keadaan ON

ketika tegangan saklar pertama (VS1) lebih besar dari pada tegangan

kapasitor 2 (VC2). Jika keadaan ini tidak dipenuhi maka dioda dalam

keadaan OFF.

- Adanya 5 buah saklar (S1, S2, S3, S6 dan S7) dan 1 buah dioda, yang

dapat berada dalam keadaan ON dan OFF, maka akan terdapat

sejumlah 26 = 32 kemungkinan sebagaimana tampak pada Tabel 3.2.

Selanjutnya, dari setiap model kombinasi yang terbentuk itu akan

dilakukan pemodelan matematis rangkaian dengan menggunakan persamaan

ruang keadaan. Sehingga akan diperoleh adanya 32 buah mode kombinasi

dengan masing-masing kombinasi rangkaian tersebut dimodelkan dalam

bentuk persamaan ruang keadaannya. Adapun ke-32 buah mode kombinasi

rangkaian tersebut akan dijabarkan satu per satu berikut ini :


42


Mode 1

Gambar 3.9 Mode Kombinasi 1

Gambar 3.9 diatas menunjukkan mode kombinasi yang pertama.

Dengan mengaplikasikan Hukum Kirchoff pada Gambar 3.9 diatas maka

akan diperoleh enam buah persamaan ruang keadaan, yaitu persamaan (3.7)

hingga persamaan (3.12).

• −89 + <v + sv = 0

sv = 89 − <v

Nt`u = vs` 89 − <`s` 0sv (3.7)

• 0=v = 089 − 0sv

9JKu = v=` 089 − v=` 0sv (3.8)

• 0= = 0

9Vu = 0 (3.9)

• s = 0

Ntu = 0 (3.10)

• s[ = 0

Ntu = 0 (3.11)

• s = 0

Ntu = 0 (3.12)

Keenam persamaan diatas merupakan persamaan keadaan dari rangkaian

mode kombinasi yang pertama. Ditambah dengan persamaan model sel surya

yang sebelumnya telah dinyatakan pada persamaan (3.5) sebelumnya. Maka


43


kemudian, persamaan ruang keadaan untuk rangkaian mode kombinasi yang

pertama ini dapat ditulis dalam bentuk matriks ruang keadaan seperti pada

persamaan (3.13) berikut ini.

(3.13)

Dimana,

72D = − 1o. :. − 0. . o. . . 7 . D = −1 − :. − 0. . . . . = .

Ev = 0ℎ − 0&(− 1) M = exp_*(0 oE ) + 00. &+. . b

Mode 2

R1 L1

C1 C2

Ipv

+

-

Vpv

IL1

IC2IC1

AC

L2

IL2

R2

L3 IL3

RY IL4

L4RZRX


Gambar 3.10 diatas menunjukkan mode kombinasi yang kedua.

+

−

−

=

71

4

3

2

2

1

7772

11

11

1

4

3

2

2

1

0

0

0

0

0

0

00000

0000000

0000000

0000000

0000000

100000

1

000001

EI

I

I

I

V

V

I

DD

CC

LL

R

I

I

I

I

V

V

I

PV

L

L

L

C

PV

L

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


44


Dengan mengaplikasikan Hukum Kirchoff pada Gambar 3.10 diatas

maka akan diperoleh enam buah persamaan ruang keadaan, yaitu persamaan

(3.14) hingga persamaan (3.19).

• −89 + <v + sv = 0

sv = 89 − <v

Nt`u = vs` 89 − <`s` 0sv (3.14)

• 0=v = 089 − 0sv

9JKu = v=` 089 − v=` 0sv (3.15)

• 0= = 0

9Vu = 0 (3.16)

• s = 0

Ntu = 0 (3.17)

• −<N; − . 0s − x. Ntu + ( + ¡). 0s[ + x[. Ntu = 0 ingat juga bahwa : 0s = −0s[ , maka

Ntu = (<N; − ( + ¡ + ). 0s[)/(x[ + x) (3.18)

• Ntu = (<N; + ( + ¡ + ). 0s)/(−x[ − x) (3.19)


mode kombinasi yang kedua. Ditambah dengan persamaan model sel surya



kedua ini dapat ditulis dalam bentuk matriks ruang keadaan seperti pada


(3.20)

+

++

++−

−

−

=

71

61

51

4

3

2

2

1

7772

61

2

51

2

11

11

1

4

3

2

2

1

/

/

0

0

0

0

00000

000000

000000

0000000

0000000

100000

1

000001

E

AV

AV

I

I

I

I

V

V

I

DD

A

RRR

A

RRR

CC

LL

R

I

I

I

I

V

V

I

GRID

GRID

PV

L

L

L

C

PV

L

ZY

ZY

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


45


Dimana,

A£v = x3 + x4 A¦v = −x3 − x4 72D = − 1o. :. − 0. . o. . . 7 .

D = −1 − :. − 0. . . . . = .

Ev = 0ℎ − 0&(− 1) M = exp_*(0 oE ) + 00. &+. . b

Mode 3


Gambar 3.11 diatas menunjukkan mode kombinasi yang ketiga.




• −89 + <v + sv = 0

sv = 89 − <v

Nt`u = vs` 89 − <`s` 0sv (3.21)

• 0=v = 089 − 0sv

9JKu = v=` 089 − v=` 0sv (3.22)


46


• 0= = 0s

9Vu = v= 0s (3.23)

• −x[. Ntu − x. Ntu − ( + ¡). 0s[ − § . 0s − = = 0 ingat juga bahwa : 0s = 0s[ , maka

Ntu = (−= − ( + § + ¡). 0s)/(x + x[) (3.24)

• Ntu = (−= − ( + § + ¡). 0s[)/(x + x[) (3.25)

• s = 0

Ntu = 0 (3.26)


mode kombinasi yang ketiga. Ditambah dengan persamaan model sel surya



ketiga ini dapat ditulis dalam bentuk matriks ruang keadaan seperti pada


(3.27)

Dimana,

B£v = x2 + x3

72D = − 1o . : . − 0. . o . . . 7 .

+

++−−

++−−

−

−

=

71

4

3

2

2

1

7772

51

2

51

51

2

51

2

11

11

1

4

3

2

2

1

E

0

0

0

0

0

0

D0000D 0

0000000

0001

00

0001

00

0001

000

100000

1

000001

PV

L

L

L

C

PV

L

YX

YX

PV

L

L

L

C

PV

L

I

I

I

I

V

V

I

B

RRR

B

B

RRR

B

C

CC

LL

R

I

I

I

I

V

V

I

&

&

&

&

&

&

&


47


D = −1 − : . − 0.. . . . = .

Ev = 0ℎ − 0&(− 1) M = exp_*(0 oE ) + 00. &+. . b

Mode 4


Gambar 3.12 diatas menunjukkan mode kombinasi yang keempat.

Dengan mengaplikasikan Hukum Kirchoff pada Gambar 3.5 diatas maka

akan diperoleh enam buah persamaan ruang keadaan, yaitu persamaan (3.28)

hingga persamaan (3.33).

• −89 + <v + sv = 0

sv = 89 − <v

Nt`u = vs` 89 − <`s` 0sv (3.28)

• 0=v = 089 − 0sv

9JKu = v=` 089 − v=` 0sv (3.29)

• 0= = 0s

9Vu = v= 0s (3.30)

• Ntu = .F3v3ttS.9V3tt.9^mnª3F<«L<«ttS.Nt3(<L<¬).Nt3<.tt.Nt/(sLsLt.tt ) (3.31)

• Ntu = .3tt.9VL9^mnª3<«.tt.Nt3(<L<¬).FvLttS.NtL<.Nt/(sLsLt.tt ) (3.32)


48


• Ntu = .39V3FvLttS.9^mnª3<«.NtL(<L<¬).tt.Nt3F<L<ttS.Nt/(sLsLt.tt ) (3.33)


mode kombinasi yang keempat. Ditambah dengan persamaan model sel surya



keempat ini dapat ditulis dalam bentuk matriks ruang keadaan seperti pada


(3.34)

Dimana,

C41 = x + x[ +x. x[x C£v = x[ +x +s.ss

C61 = x + x +x. xx[ 72D = − 1o. :. − 0. . o. . . 7 .

D = −1 − :. − 0. . . . . = .

Ev = 0ℎ − 0&(− 1)

+−

−

+

+−+−−

++−−

−+−

+−−−

−

−

=

71

61

3

2

51

41

4

3

4

3

2

2

1

7772

61

3

2

61

3

22

6161

5151

2

42

51

2

4

51

2

4

41

4

3

41

2

41

4

3

41

4

3

2

11

11

1

4

3

2

2

1

).1(

.

0

0

0

00000

0

)()(1

00

0

)1)((

LL-

00

0)(

)(1

00

0001

000

100000

1

000001

E

C

VL

L

C

V

C

VL

L

I

I

I

I

V

V

I

DD

C

L

LRR

C

L

LRR

C

R

C

C

R

C

L

LRR

C

L

LR

C

C

L

LR

C

RR

C

L

LRR

C

L

L

C

CC

LL

R

I

I

I

I

V

V

I

GRID

GRID

GRID

PV

L

L

L

C

PV

L

ZZY

X

Z

YX

Z

Y

XX

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


49


M = exp_*(0 oE ) + 00. &+. . b

Mode 5


Gambar 3.13 diatas menunjukkan mode kombinasi yang kelima.




• −89 + <v + sv = 0

sv = 89 − <v

Nt`u = vs` 89 − <`s` 0sv (3.35)

• 0=v = 089 − 0sv

9JKu = v=` 089 − v=` 0sv (3.36)

• 0= = 0

9Vu = 0 (3.37)

• s = 0

Ntu = 0 (3.38)

• s[ = 0

Ntu = 0 (3.39)

• s = 0

Ntu = 0 (3.40)


50



mode kombinasi yang kelima. Ditambah dengan persamaan model sel surya



kelima ini dapat ditulis dalam bentuk matriks ruang keadaan seperti pada


(3.41)

Dimana,

72D = − 1o. :. − 0. . o. . . 7 . D = −1 − :. − 0. . . . . = .

Ev = 0ℎ − 0&(− 1) M = exp_*(0 oE ) + 00. &+. . b

Mode 6


+

−

−

=

71

4

3

2

2

1

7772

11

11

1

4

3

2

2

1

0

0

0

0

0

0

00000

0000000

0000000

0000000

0000000

100000

1

000001

EI

I

I

I

V

V

I

DD

CC

LL

R

I

I

I

I

V

V

I

PV

L

L

L

C

PV

L

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


51


Gambar 3.14 diatas menunjukkan mode kombinasi yang keenam.




• −89 + <v + sv = 0

sv = 89 − <v

Nt`u = vs` 89 − <`s` 0sv (3.42)

• 0=v = 089 − 0sv

9JKu = v=` 089 − v=` 0sv (3.43)

• 0= = 0

9Vu = 0 (3.44)

• s = 0

Ntu = 0 (3.45)


Ntu = (<N; − ( + ¡ + ). 0s[)/(x[ + x) (3.46)

• Ntu = (<N; + ( + ¡ + ). 0s)/(−x[ − x) (3.47)


mode kombinasi yang keenam. Ditambah dengan persamaan model sel surya



keenam ini dapat ditulis dalam bentuk matriks ruang keadaan seperti pada



52


(3.48)

Dimana,

A£v = x3 + x4 A¦v = −x3 − x472D = − 1o. :. − 0. . o. . . 7 .

D = −1 − :. − 0. . . . . = .

Ev = 0ℎ − 0&(− 1) M = exp_*(0 oE ) + 00. &+. . b

Mode 7


Gambar 3.15 diatas menunjukkan mode kombinasi yang ketujuh.

+

++

++−

−

−

=

71

61

51

4

3

2

2

1

7772

61

2

51

2

11

11

1

4

3

2

2

1

/

/

0

0

0

0

00000

000000

000000

0000000

0000000

100000

1

000001

E

AV

AV

I

I

I

I

V

V

I

DD

A

RRR

A

RRR

CC

LL

R

I

I

I

I

V

V

I

GRID

GRID

PV

L

L

L

C

PV

L

ZY

ZY

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


53





• −89 + <v + sv = 0

sv = 89 − <v

Nt`u = vs` 89 − <`s` 0sv (3.49)

• 0=v = 089 − 0sv

9JKu = v=` 089 − v=` 0sv (3.50)

• 0= = −0s

9Vu = − v= 0s (3.51)


Ntu = (= − ( + § + ¡). 0s)/(x + x[) (3.52)

• Ntu = (= − ( + § + ¡). 0s[)/(x + x[) (3.53)

• s = 0

Ntu = 0 (3.54)


mode kombinasi yang ketujuh. Ditambah dengan persamaan model sel surya



ketujuh ini dapat ditulis dalam bentuk matriks ruang keadaan seperti pada



54


(3.55)

Dimana,

B£v = x2 + x3

72D = − 1o. :. − 0. . o. . . 7 . D = −1 − :. − 0. . . . . = .

Ev = 0ℎ − 0&(− 1) M = exp_*(0 oE ) + 00. &+. . b

Mode 8


Gambar 3.16 diatas menunjukkan mode kombinasi yang kedelapan.

+

++−

++−

−

−

−

=

71

4

3

2

2

1

7172

51

2

51

51

2

51

2

11

11

1

4

3

2

2

1

0

0

0

0

0

0

00000

0000000

0001

00

0001

00

0001

000

100000

1

000001

EI

I

I

I

V

V

I

DD

B

RRR

B

B

RRR

B

C

CC

LL

R

I

I

I

I

V

V

I

PV

L

L

L

C

PV

L

YX

YX

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


55





• −89 + <v + sv = 0

sv = 89 − <v

Nt`u = vs` 89 − <`s` 0sv (3.56)

• 0=v = 089 − 0sv

9JKu = v=` 089 − v=` 0sv (3.57)

• 0= = −0s

9Vu = − v= 0s (3.58)

• Ntu = .FvLttS.9V3tt.9^mnª3F<«L<«ttS.Nt3(<L<¬).Nt3<.tt.Nt/(sLsLt.tt ) (3.59)

• Ntu = .tt.9VL9^mnª3<«.tt.Nt3(<L<¬).FvLttS.NtL<.Nt/(sLsLt.tt ) (3.60)



mode kombinasi yang kedelapan. Ditambah dengan persamaan model sel

surya yang sebelumnya telah dinyatakan pada persamaan (3.5) sebelumnya.

Maka kemudian, persamaan ruang keadaan untuk rangkaian mode kombinasi

yang kedelapan ini dapat ditulis dalam bentuk matriks ruang keadaan seperti

pada persamaan (3.62) berikut ini.


56


(3.62)

Dimana,

C41 = x + x[ +x. x[x

C£v = x[ +x +s.ss

C61 = x + x +x. xx[

72D = − 1o. :. − 0. . o. . . 7 . D = −1 − :. − 0. . . . . = .

Ev = 0ℎ − 0&(− 1) M = exp_*(0 oE ) + 00. &+. . b

+−

−

+

+−+−

++−−

−+−

+−+

−

−

−

=

71

61

3

2

51

41

4

3

4

3

2

2

1

7772

61

3

2

61

3

22

6161

5151

2

42

51

2

4

51

2

4

41

4

3

41

2

41

4

3

41

4

3

2

11

11

1

4

3

2

2

1

).1(

.

0

0

0

00000

0

)()(1

00

0

)1)((

LL

00

0)(

)(1

00

0001

000

100000

1

000001

E

C

VL

L

C

V

C

VL

L

I

I

I

I

V

V

I

DD

C

L

LRR

C

L

LRR

C

R

C

C

R

C

L

LRR

C

L

LR

C

C

L

LR

C

RR

C

L

LRR

C

L

L

C

CC

LL

R

I

I

I

I

V

V

I

GRID

GRID

GRID

PV

L

L

L

C

PV

L

ZZY

X

Z

YX

Z

Y

XX

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


57


Mode 9


Gambar 3.17 diatas menunjukkan mode kombinasi yang kesembilan.




• −89 + <v + sv + ; + = = 0

sv = 89 − <v − ; − =

Nt`u = vs` 89 − <`s` 0sv − vs`; − vs` = (3.63)

• 0=v = 089 − 0sv

9JKu = v=` 089 − v=` 0sv (3.64)

• 0= = 0sv

9Vu = v= 0sv (3.65)

• s = 0

Ntu = 0 (3.66)

• s[ = 0

Ntu = 0 (3.67)

• s = 0

Ntu = 0 (3.68)


mode kombinasi yang kesembilan. Ditambah dengan persamaan model sel



58



yang kesembilan ini dapat ditulis dalam bentuk matriks ruang keadaan seperti


(3.69)

Dimana,

72D = − 1o. :. − 0. . o. . . 7 . D = −1 − :. − 0. . . . . = .

Ev = 0ℎ − 0&(− 1) M = exp_*(0 oE ) + 00. &+. . b

Mode 10


Gambar 3.18 diatas menunjukkan mode kombinasi yang kesepuluh.

−

+

−

−−

=

71

1

4

3

2

2

1

7772

2

11

111

1

4

3

2

2

1

0

0

0

0

0

.1

00000

0000000

0000000

0000000

0000001

100000

1

000011

E

VL

I

I

I

I

V

V

I

DD

C

CC

LLL

R

I

I

I

I

V

V

ID

PV

L

L

L

C

PV

L

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


59





• −89 + <v + sv + ; + = = 0

sv = 89 − <v − ; − =

Nt`u = vs` 89 − <`s` 0sv − vs`; − vs` = (3.70)

• 0=v = 089 − 0sv

9JKu = v=` 089 − v=` 0sv (3.71)

• 0= = 0sv

9Vu = v= 0sv (3.72)

• s = 0

Ntu = 0 (3.73)


Ntu = (<N; − ( + ¡ + ). 0s[)/(x[ + x) (3.74)

• Ntu = (<N; + ( + ¡ + ). 0s)/(−x[ − x) (3.75)


mode kombinasi yang kesepuluh. Ditambah dengan persamaan model sel



yang kesepuluh ini dapat ditulis dalam bentuk matriks ruang keadaan seperti



60


(3.76)

Dimana,

A£v = x3 + x4 A¦v = −x3 − x472D = − 1o. :. − 0. . o. . . 7 .

D = −1 − :. − 0. . . . . = .

Ev = 0ℎ − 0&(− 1) M = exp_*(0 oE ) + 00. &+. . b

Mode 11


Gambar 3.19 diatas menunjukkan mode kombinasi yang kesebelas.

−

+

++

++−

−

−−

=

71

61

51

1

4

3

2

2

1

7772

61

2

51

2

2

11

111

1

4

3

2

2

1

/

/

0

0

0

.1

00000

000000

000000

0000000

0000001

100000

1

000011

E

AV

AV

VL

I

I

I

I

V

V

I

DD

A

RRR

A

RRR

C

CC

LLL

R

I

I

I

I

V

V

I

GRID

GRID

D

PV

L

L

L

C

PV

L

ZY

ZY

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


61





• −89 + <v + sv + ; + = = 0

sv = 89 − <v − ; − =

Nt`u = vs` 89 − <`s` 0sv − vs`; − vs` = (3.77)

• 0=v = 089 − 0sv

9JKu = v=` 089 − v=` 0sv (3.78)

• 0= = 0sv + 0s

9Vu = v= 0sv + v= 0s (3.79)


Ntu = (−= − ( + § + ¡). 0s)/(x + x[) (3.80)

• Ntu = (−= − ( + § + ¡). 0s[)/(x + x[) (3.81)

• s = 0

Ntu = 0 (3.82)


mode kombinasi yang kesebelas. Ditambah dengan persamaan model sel



yang kesebelas ini dapat ditulis dalam bentuk matriks ruang keadaan seperti



62


(3.83)

Dimana,

B£v = x2 + x3

72D = − 1o. :. − 0. . o. . . 7 . D = −1 − :. − 0. . . . . = .

Ev = 0ℎ − 0&(− 1) M = exp_*(0 oE ) + 00. &+. . b

Mode 12


Gambar 3.20 diatas menunjukkan mode kombinasi yang keduabelas.

−

+

++−−

++−−

−

−−

=

71

1

4

3

2

2

1

7772

51

2

51

51

2

51

22

11

111

1

4

3

2

2

1

0

0

0

0

0

.1

00000

0000000

0001

00

0001

00

0001

001

100000

1

000011

E

VL

I

I

I

I

V

V

I

DD

B

RRR

B

B

RRR

B

CC

CC

LLL

R

I

I

I

I

V

V

ID

PV

L

L

L

C

PV

L

YX

YX

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


63





• −89 + <v + sv + ; + = = 0

sv = 89 − <v − ; − =

Nt`u = vs` 89 − <`s` 0sv − vs`; − vs` = (3.84)

• 0=v = 089 − 0sv

9JKu = v=` 089 − v=` 0sv (3.85)

• 0= = 0sv + 0s

9Vu = v= 0sv + v= 0s (3.86)





mode kombinasi yang keduabelas. Ditambah dengan persamaan model sel



yang keduabelas ini dapat ditulis dalam bentuk matriks ruang keadaan seperti



64


(3.90)

Dimana,

C41 = x + x[ +x. x[x

C£v = x[ +x +s.ss

C61 = x + x +x. xx[ 72D = − 1o. :. − 0. . o. . . 7 .

D = −1 − :. − 0. . . . . = .

Ev = 0ℎ − 0&(− 1) M = exp_*(0 oE ) + 00. &+. . b

+−

−

−

+

+−+−−

++−−

−+−

+−−−

−

−−

=

71

61

3

2

51

41

4

3

1

4

3

2

2

1

7772

61

3

2

61

3

22

6161

5151

2

42

51

2

4

51

2

4

41

4

3

41

2

41

4

3

41

4

3

22

11

111

1

4

3

2

2

1

).1(

.

0

0

.1

00000

0

)()(1

00

0

)1)((

LL-

00

0)(

)(1

00

0001

001

100000

1

000011

E

C

VL

L

C

V

C

VL

L

VL

I

I

I

I

V

V

I

DD

C

L

LRR

C

L

LRR

C

R

C

C

R

C

L

LRR

C

L

LR

C

C

L

LR

C

RR

C

L

LRR

C

L

L

CC

CC

LLL

R

I

I

I

I

V

V

I

GRID

GRID

GRID

D

PV

L

L

L

C

PV

L

ZZY

X

Z

YX

Z

Y

XX

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


65


Mode 13


Gambar 3.21 diatas menunjukkan mode kombinasi yang ketigabelas.




• −89 + <v + sv + ; + = = 0

sv = 89 − <v − ; − =

Nt`u = vs` 89 − <`s` 0sv − vs`; − vs` = (3.91)

• 0=v = 089 − 0sv

9JKu = v=` 089 − v=` 0sv (3.92)

• 0= = 0sv

9Vu = v= 0sv (3.93)

• s = 0

Ntu = 0 (3.94)

• s[ = 0

Ntu = 0 (3.95)

• s = 0

Ntu = 0 (3.96)


mode kombinasi yang ketigabelas. Ditambah dengan persamaan model sel



66



yang ketigabelas ini dapat ditulis dalam bentuk matriks ruang keadaan seperti

pada persamaan (3.97) berikut ini

(3.97)

Dimana,

72D = − 1o. :. − 0. . o. . . 7 .

D = −1 − :. − 0. . . . . = .

Ev = 0ℎ − 0&(− 1) M = exp_*(0 oE ) + 00. &+. . b

Mode 14


Gambar 3.22 diatas menunjukkan mode kombinasi yang keempatbelas.

−

+

−

−−

=

71

1

4

3

2

2

1

7772

2

11

111

1

4

3

2

2

1

0

0

0

0

0

.1

00000

0000000

0000000

0000000

0000001

100000

1

000011

E

VL

I

I

I

I

V

V

I

DD

C

CC

LLL

R

I

I

I

I

V

V

ID

PV

L

L

L

C

PV

L

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


67





• −89 + <v + sv + ; + = = 0

sv = 89 − <v − ; − =

Nt`u = vs` 89 − <`s` 0sv − vs`; − vs` = (3.98)

• 0=v = 089 − 0sv

9JKu = v=` 089 − v=` 0sv (3.99)

• 0= = 0sv

9Vu = v= 0sv (3.100)

• s = 0

Ntu = 0 (3.101)


Ntu = (<N; − ( + ¡ + ). 0s[)/(x[ + x) (3.102)

• Ntu = (<N; + ( + ¡ + ). 0s)/(−x[ − x) (3.103)


mode kombinasi yang keempatbelas. Ditambah dengan persamaan model sel



yang keempatbelas ini dapat ditulis dalam bentuk matriks ruang keadaan

seperti pada persamaan (3.104) berikut ini

(3.104)

−

+

++

++−

−

−−

=

71

61

51

1

4

3

2

2

1

7772

61

2

51

2

2

11

111

1

4

3

2

2

1

/

/

0

0

0

.1

00000

000000

000000

0000000

0000001

100000

1

000011

E

AV

AV

VL

I

I

I

I

V

V

I

DD

A

RRR

A

RRR

C

CC

LLL

R

I

I

I

I

V

V

I

GRID

GRID

D

PV

L

L

L

C

PV

L

ZY

ZY

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


68


Dimana,

A£v = x3 + x4 A¦v = −x3 − x4 72D = − 1o. :. − 0. . o. . . 7 .

D = −1 − :. − 0. . . . . = .

Ev = 0ℎ − 0&(− 1) M = exp_*(0 oE ) + 00. &+. . b

Mode 15


Gambar 3.23 diatas menunjukkan mode kombinasi yang kelimabelas.




• −89 + <v + sv + ; + = = 0

sv = 89 − <v − ; − =

Nt`u = vs` 89 − <`s` 0sv − vs`; − vs` = (3.105)

• 0=v = 089 − 0sv

9JKu = v=` 089 − v=` 0sv (3.106)

• 0= = 0sv − 0s


69


9Vu = v= 0sv − v= 0s (3.107)


Ntu = (= − ( + § + ¡). 0s)/(x + x[) (3.108)

• Ntu = (= − ( + § + ¡). 0s[)/(x + x[) (3.109)

• s = 0

Ntu = 0 (3.110)


mode kombinasi yang kelimabelas. Ditambah dengan persamaan model sel



yang kelimabelas ini dapat ditulis dalam bentuk matriks ruang keadaan

seperti pada persamaan (3.111) berikut ini.

(3.111)

Dimana,

B£v = x2 + x372D = − 1o. :. − 0. . o. . . 7 .

D = −1 − :. − 0. . . . . = .

Ev = 0ℎ − 0&(− 1)

−

+

++−

++−

−

−

−−

=

71

1

4

3

2

2

1

7772

51

2

51

51

2

51

22

11

111

1

4

3

2

2

1

0

0

0

0

0

.1

00000

0000000

0001

00

0001

00

0001

001

100000

1

000011

E

VL

I

I

I

I

V

V

I

DD

B

RRR

B

B

RRR

B

CC

CC

LLL

R

I

I

I

I

V

V

ID

PV

L

L

L

C

PV

L

YX

YX

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


70


M = exp_*(0 oE ) + 00. &+. . b

Mode 16


Gambar 3.24 diatas menunjukkan mode kombinasi yang keenambelas.




• −89 + <v + sv + ; + = = 0

sv = 89 − <v − ; − =

Nt`u = vs` 89 − <`s` 0sv − vs`; − vs` = (3.112)

• 0=v = 089 − 0sv

9JKu = v=` 089 − v=` 0sv (3.113)

• 0= = 0sv − 0s

9Vu = v= 0sv − v= 0s (3.114)





71



mode kombinasi yang keenambelas. Ditambah dengan persamaan model sel



yang keenambelas ini dapat ditulis dalam bentuk matriks ruang keadaan


(3.118)

Dimana, C41 = x + x[ +x. x[x

C£v = x[ +x +s.ss

C61 = x + x +x. xx[ 72D = − 1o. :. − 0. . o. . . 7 .

D = −1 − :. − 0. . . . . = .

Ev = 0ℎ − 0&(− 1) M = exp_*(0 oE ) + 00. &+. . b

+−

−

−

+

+−+−

++−−

−+−

+−+

−

−

−−

=

71

61

3

2

51

41

4

3

1

4

3

2

2

1

7772

61

3

2

61

3

22

6161

5151

2

42

51

2

4

51

2

4

41

4

3

41

2

41

4

3

41

4

3

22

11

111

1

4

3

2

2

1

).1(

.

0

0

.1

00000

0

)()(1

00

0

)1)((

LL

00

0)(

)(1

00

0001

001

100000

1

000011

E

C

VL

L

C

V

C

VL

L

VL

I

I

I

I

V

V

I

DD

C

L

LRR

C

L

LRR

C

R

C

C

R

C

L

LRR

C

L

LR

C

C

L

LR

C

RR

C

L

LRR

C

L

L

CC

CC

LLL

R

I

I

I

I

V

V

I

GRID

GRID

GRID

D

PV

L

L

L

C

PV

L

ZZY

X

Z

YX

Z

Y

XX

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


72


Mode 17


Gambar 3.25 diatas menunjukkan mode kombinasi yang ketujuhbelas.




• −89 + <v + sv = 0

sv = 89 − <v

Nt`u = vs` 89 − <`s` 0sv (3.119)

• 0=v = 089 − 0sv

9JKu = v=` 089 − v=` 0sv (3.120)

• 0= = 0

9Vu = 0 (3.121)

• s = 0

Ntu = 0 (3.122)

• s[ = 0

Ntu = 0 (3.123)

• s = 0

Ntu = 0 (3.124)


mode kombinasi yang ketujuhbelas. Ditambah dengan persamaan model sel



73



yang ketujuhbelas ini dapat ditulis dalam bentuk matriks ruang keadaan


(3.125)

Dimana,

72D = − 1o. :. − 0. . o. . . 7 . D = −1 − :. − 0. . . . . = .

Ev = 0ℎ − 0&(− 1) M = exp_*(0 oE ) + 00. &+. . b

Mode 18


Gambar 3.26 diatas menunjukkan mode kombinasi yang kedelapanbelas.

+

−

−

=

71

4

3

2

2

1

7772

11

11

1

4

3

2

2

1

0

0

0

0

0

0

00000

0000000

0000000

0000000

0000000

100000

1

000001

EI

I

I

I

V

V

I

DD

CC

LL

R

I

I

I

I

V

V

I

PV

L

L

L

C

PV

L

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


74





• −89 + <v + sv = 0

sv = 89 − <v

Nt`u = vs` 89 − <`s` 0sv (3.126)

• 0=v = 089 − 0sv

9JKu = v=` 089 − v=` 0sv (3.127)

• 0= = 0

9Vu = 0 (3.128)

• s = 0

Ntu = 0 (3.129)


Ntu = (<N; − ( + ¡ + ). 0s[)/(x[ + x) (3.130)

• Ntu = (<N; + ( + ¡ + ). 0s)/(−x[ − x) (3.131)


mode kombinasi yang kedelapanbelas. Ditambah dengan persamaan model

sel surya yang sebelumnya telah dinyatakan pada persamaan (3.5)

sebelumnya. Maka kemudian, persamaan ruang keadaan untuk rangkaian

mode kombinasi yang kedelapanbelas ini dapat ditulis dalam bentuk matriks

ruang keadaan seperti pada persamaan (3.132) berikut ini.


75


(3.132)

Dimana,

A£v = x3 + x4 A¦v = −x3 − x4 72D = − 1o. :. − 0. . o. . . 7 .

D = −1 − :. − 0. . . . . = .

Ev = 0ℎ − 0&(− 1) M = exp_*(0 oE ) + 00. &+. . b

Mode 19


Gambar 3.27 diatas menunjukkan mode kombinasi yang

kesembilanbelas.

+

++

++−

−

−

=

71

61

51

4

3

2

2

1

7772

61

2

51

2

11

11

1

4

3

2

2

1

/

/

0

0

0

0

00000

000000

000000

0000000

0000000

100000

1

000001

E

AV

AV

I

I

I

I

V

V

I

DD

A

RRR

A

RRR

CC

LL

R

I

I

I

I

V

V

I

GRID

GRID

PV

L

L

L

C

PV

L

ZY

ZY

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


76





• −89 + <v + sv = 0

sv = 89 − <v

Nt`u = vs` 89 − <`s` 0sv (3.133)

• 0=v = 089 − 0sv

9JKu = v=` 089 − v=` 0sv (3.134)

• 0= = 0

9Vu = 0 (3.135)


Ntu = (; − ( + § + ¡). 0s)/(x + x[) (3.136)

• Ntu = (; − ( + § + ¡). 0s[)/(x + x[) (3.137)

• s = 0

Ntu = 0 (3.138)


mode kombinasi yang kesembilanbelas. Ditambah dengan persamaan model



mode kombinasi yang kesembilanbelas ini dapat ditulis dalam bentuk matriks



77


(3.139)

Dimana,

B£v = x2 + x3 72D = − 1o. :. − 0. . o. . . 7 .

D = −1 − :. − 0. . . . . = .

Ev = 0ℎ − 0&(− 1) M = exp_*(0 oE ) + 00. &+. . b

Mode 20


Gambar 3.28 diatas menunjukkan mode kombinasi yang keduapuluh.




+

++−

++−

−

−

=

71

51

51

4

3

2

2

1

7772

51

2

51

2

11

11

1

4

3

2

2

1

0

/

/

0

0

0

00000

0000000

000000

000000

0000000

100000

1

000001

E

BV

BV

I

I

I

I

V

V

I

DD

B

RRR

B

RRR

CC

LL

R

I

I

I

I

V

V

I

D

D

PV

L

L

L

C

PV

L

YX

YX

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


78


• −89 + <v + sv = 0

sv = 89 − <v

Nt`u = vs` 89 − <`s` 0sv (3.140)

• 0=v = 089 − 0sv

9JKu = v=` 089 − v=` 0sv (3.141)

• 0= = 0

9Vu = 0 (3.142)

• Ntu = .FvLttS.9ª3tt.9^mnª3F<«L<«ttS.Nt3(<L<¬).Nt3<.tt.Nt/(sLsLt.tt ) (3.143)

• Ntu = .tt.9ªL9^mnª3<«.tt.Nt3(<L<¬).FvLttS.NtL<.Nt/(sLsLt.tt ) (3.144)

• Ntu = .9ª3FvLttS.9^mnª3<«.NtL(<L<¬).tt.Nt3F<L<ttS.Nt/(sLsLt.tt ) (3.145)


mode kombinasi yang keduapuluh. Ditambah dengan persamaan model sel



yang keduapuluh ini dapat ditulis dalam bentuk matriks ruang keadaan seperti


(3.146)

+−

+

−

+

+

+−+−

++−−

−+−

+−

−

−

=

71

61

3

2

51

2

4

41

4

3

4

3

4

3

2

2

1

7772

61

3

2

61

3

22

61

5151

2

42

51

2

4

41

4

3

41

2

41

4

3

11

11

1

4

3

2

2

1

).1(

.LL

..1

0

0

0

00000

0

)()(

000

0

)1)((

000

0)(

)(

000

0000000

100000

1

000001

E

C

VL

LV

C

VV

C

VL

LV

L

L

I

I

I

I

V

V

I

DD

C

L

LRR

C

L

LRR

C

R

C

R

C

L

LRR

C

L

LR

C

L

LR

C

RR

C

L

LRR

CC

LL

R

I

I

I

I

V

V

I

GRIDD

GRIDD

GRIDD

PV

L

L

L

C

PV

L

ZZY

X

Z

YX

Z

Y

XX

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


79


Dimana,

C41 = x + x[ +x. x[x

C£v = x[ +x +s.ss

C61 = x + x +x. xx[ 72D = − 1o. :. − 0. . o. . . 7 .

D = −1 − :. − 0. . . . . = .

Ev = 0ℎ − 0&(− 1) M = exp_*(0 oE ) + 00. &+. . b

Mode 21


Gambar 3.29 diatas menunjukkan mode kombinasi yang keduapuluhsatu.




• −89 + <v + sv = 0

sv = 89 − <v

Nt`u = vs` 89 − <`s` 0sv (3.147)


80


• 0=v = 089 − 0sv

9JKu = v=` 089 − v=` 0sv (3.148)

• 0= = 0

9Vu = 0 (3.149)

• s = 0

Ntu = 0 (3.150)

• s[ = 0

Ntu = 0 (3.151)

• s = 0

Ntu = 0 (3.152)


mode kombinasi yang keduapuluhsatu. Ditambah dengan persamaan model



mode kombinasi yang keduapuluhsatu ini dapat ditulis dalam bentuk matriks


(3.153)

Dimana,

72D = − 1o. :. − 0. . o. . . 7 . D = −1 − :. − 0. . . . . = .

Ev = 0ℎ − 0&(− 1)

+

−

−

=

71

4

3

2

2

1

7772

11

11

1

4

3

2

2

1

0

0

0

0

0

0

00000

0000000

0000000

0000000

0000000

100000

1

000001

EI

I

I

I

V

V

I

DD

CC

LL

R

I

I

I

I

V

V

I

PV

L

L

L

C

PV

L

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


81


M = exp_*(0 oE ) + 00. &+. . b

Mode 22


Gambar 3.30 diatas menunjukkan mode kombinasi yang keduapuluhdua.




• −89 + <v + sv = 0

sv = 89 − <v

Nt`u = vs` 89 − <`s` 0sv (3.154)

• 0=v = 089 − 0sv

9JKu = v=` 089 − v=` 0sv (3.155)

• 0= = 0

9Vu = 0 (3.156)

• s = 0

Ntu = 0 (3.157)


Ntu = (<N; − ( + ¡ + ). 0s[)/(x[ + x) (3.158)


82


• Ntu = (<N; + ( + ¡ + ). 0s)/(−x[ − x) (3.159)


mode kombinasi yang keduapuluhdua. Ditambah dengan persamaan model



mode kombinasi yang keduapuluhdua ini dapat ditulis dalam bentuk matriks


(3.160)

Dimana,

A£v = x3 + x4 A¦v = −x3 − x472D = − 1o. :. − 0. . o. . . 7 .

D = −1 − :. − 0. . . . . = .

Ev = 0ℎ − 0&(− 1) M = exp_*(0 oE ) + 00. &+. . b

+

++

++−

−

−

=

71

61

51

4

3

2

2

1

7772

61

2

51

2

11

11

1

4

3

2

2

1

/

/

0

0

0

0

00000

000000

000000

0000000

0000000

100000

1

000001

E

AV

AV

I

I

I

I

V

V

I

DD

A

RRR

A

RRR

CC

LL

R

I

I

I

I

V

V

I

GRID

GRID

PV

L

L

L

C

PV

L

ZY

ZY

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


83


Mode 23


Gambar 3.31 diatas menunjukkan mode kombinasi yang kedupuluhtiga.




• −89 + <v + sv = 0

sv = 89 − <v

Nt`u = vs` 89 − <`s` 0sv (3.161)

• 0=v = 089 − 0sv

9JKu = v=` 089 − v=` 0sv (3.162)

• 0= = 0

9Vu = 0 (3.163)


Ntu = (−; − ( + § + ¡). 0s)/(x + x[) (3.164)

• Ntu = (−; − ( + § + ¡). 0s[)/(x + x[) (3.165)

• s = 0

Ntu = 0 (3.166)


84



mode kombinasi yang kedupuluhtiga. Ditambah dengan persamaan model sel



yang kedupuluhtiga ini dapat ditulis dalam bentuk matriks ruang keadaan


(3.167)

Dimana,

B£v = x2 + x372D = − 1o. :. − 0. . o. . . 7 .

D = −1 − :. − 0. . . . . = .

Ev = 0ℎ − 0&(− 1) M = exp_*(0 oE ) + 00. &+. . b

−

−+

++−

++−

−

−

=

71

51

51

4

3

2

2

1

7772

51

2

51

2

11

11

1

4

3

2

2

1

0

/

/

0

0

0

00000

0000000

000000

000000

0000000

100000

1

000001

E

BV

BV

I

I

I

I

V

V

I

DD

B

RRR

B

RRR

CC

LL

R

I

I

I

I

V

V

I

D

D

PV

L

L

L

C

PV

L

YX

YX

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


85


Mode 24



keduapuluhempat.




• −89 + <v + sv = 0

sv = 89 − <v

Nt`u = vs` 89 − <`s` 0sv (3.168)

• 0=v = 089 − 0sv

9JKu = v=` 089 − v=` 0sv (3.169)

• 0= = 0

9Vu = 0 (3.170)

• Ntu = .F3v3ttS.9ª3tt.9^mnª3F<«L<«ttS.Nt3(<L<¬).Nt3<.tt.Nt/(sLsLt.tt ) (3.171)

• Ntu = .3tt.9ªL9^mnª3<«.tt.Nt3(<L<¬).FvLttS.NtL<.Nt/(sLsLt.tt ) (3.172)

• Ntu = .39ª3FvLttS.9^mnª3<«.NtL(<L<¬).tt.Nt3F<L<ttS.Nt/(sLsLt.tt ) (3.173)


mode kombinasi yang keduapuluhempat. Ditambah dengan persamaan model



86



mode kombinasi yang keduapuluhempat ini dapat ditulis dalam bentuk

matriks ruang keadaan seperti pada persamaan (3.174) berikut ini.

(3.174)

Dimana,

C41 = x + x[ +x. x[x

C£v = x[ +x +s.ss

C61 = x + x +x. xx[

72D = − 1o. :. − 0. . o. . . 7 . D = −1 − :. − 0. . . . . = .

Ev = 0ℎ − 0&(− 1) M = exp_*(0 oE ) + 00. &+. . b

+−−

+

−

−

−−

+

+−+−

++−−

−+−

+−

−

−

=

71

61

3

2

51

2

4

41

4

3

4

3

4

3

2

2

1

7172

61

3

2

61

3

22

61

5151

2

42

51

2

4

41

4

3

41

2

41

4

3

11

11

1

4

3

2

2

1

).1(

.LL

..1

0

0

0

00000

0

)()(

000

0

)1)((

000

0)(

)(

000

0000000

100000

1

000001

E

C

VL

LV

C

VV

C

VL

LV

L

L

I

I

I

I

V

V

I

DD

C

L

LRR

C

L

LRR

C

R

C

R

C

L

LRR

C

L

LR

C

L

LR

C

RR

C

L

LRR

CC

LL

R

I

I

I

I

V

V

I

GRIDD

GRIDD

GRIDD

PV

L

L

L

C

PV

L

ZZY

X

Z

YX

Z

Y

XX

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


87


Mode 25


Gambar 3.33 diatas menunjukkan mode kombinasi yang keduapuluhlima.




• sv = 0

Nt`u = 0 (3.175)

• 0=v = 089

9JKu = v=` 089 (3.176)

• 0= = 0

9Vu = 0 (3.177)

• s = 0

Ntu = 0 (3.178)

• s[ = 0

Ntu = 0 (3.179)

• s = 0

Ntu = 0 (3.180)


mode kombinasi yang keduapuluhlima. Ditambah dengan persamaan model




88


mode kombinasi yang keduapuluhlima ini dapat ditulis dalam bentuk matriks


(3.181)

Dimana,

72D = − 1o. :. − 0. . o. . . 7 . D = −1 − :. − 0. . . . . = .

Ev = 0ℎ − 0&(− 1) M = exp_*(0 oE ) + 00. &+. . b

Mode 26



keduapuluhenam.

+

=

71

4

3

2

2

1

7772

1

4

3

2

2

1

0

0

0

0

0

0

00000

0000000

0000000

0000000

0000000

1000000

0000000

EI

I

I

I

V

V

I

DD

C

I

I

I

I

V

V

I

PV

L

L

L

C

PV

L

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


89





• sv = 0

Nt`u = 0 (3.182)

• 0=v = 089

9JKu = v=` 089 (3.183)

• 0= = 0

9Vu = 0 (3.184)

• s = 0

Ntu = 0 (3.185)


Ntu = (<N; − ( + ¡ + ). 0s[)/(x[ + x) (3.186)

• Ntu = (<N; + ( + ¡ + ). 0s)/(−x[ − x) (3.187)


mode kombinasi yang keduapuluhenam. Ditambah dengan persamaan model



mode kombinasi yang keduapuluhenam ini dapat ditulis dalam bentuk


(3.188)

+

++

++−

=

71

61

51

4

3

2

2

1

7772

61

2

51

2

1

4

3

2

2

1

/

/

0

0

0

0

00000

000000

000000

0000000

0000000

1000000

0000000

E

AV

AV

I

I

I

I

V

V

I

DD

A

RRR

A

RRR

C

I

I

I

I

V

V

I

GRID

GRID

PV

L

L

L

C

PV

L

ZY

ZY

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


90


Dimana,

A£v = x[ + x A¦v = −x[ − x72D = − 1o . : . − 0. . o . . . 7 .

D = −1 − : . − 0.. . . . = .

Ev = 08: − 0( − 1) M = exp _*(89° oE ) + 089°. +. . = b

Mode 27



keduapuluhtujuh.




• sv = 0

Nt`u = 0 (3.189)

• 0=v = 089

9JKu = v=` 089 (3.190)


91


• 0= = 0s

9Vu = v= 0s (3.191)


Ntu = (−= − ( + § + ¡). 0s)/(x + x[) (3.192)

• Ntu = (−= − ( + § + ¡). 0s[)/(x + x[) (3.193)

• s = 0

Ntu = 0 (3.194)


mode kombinasi yang keduapuluhtujuh. Ditambah dengan persamaan model



mode kombinasi yang keduapuluhtujuh ini dapat ditulis dalam bentuk matriks


(3.195)

Dimana,

B£v = x + x[72D = − 1o . : . − 0. . o . . . 7 .

D = −1 − : . − 0.. . . . = .

Ev = 08: − 0( − 1)

+

++−−

++−−=

71

4

3

2

2

1

7772

51

2

51

51

2

51

2

1

4

3

2

2

1

0

0

0

0

0

0

00000

0000000

0001

00

0001

00

0001

000

1000000

0000000

EI

I

I

I

V

V

I

DD

B

RRR

B

B

RRR

B

C

C

I

I

I

I

V

V

I

PV

L

L

L

C

PV

L

YX

YX

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


92


M = exp _*(89° oE ) + 089°. +. . = b

Mode 28



keduapuluhdelapan.




• sv = 0

Nt`u = 0 (3.196)

• 0=v = 089

9JKu = v=` 089 (3.197)

• 0= = 0s

9Vu = v= 0s (3.198)





93



mode kombinasi yang keduapuluhdelapan. Ditambah dengan persamaan

model sel surya yang sebelumnya telah dinyatakan pada persamaan (3.5)


mode kombinasi yang keduapuluhdelapan ini dapat ditulis dalam bentuk


(3.202)

Dimana,

Cv = x + x[ +x. x[x

C£v = x[ +x + s.ss

C¦v = x + x +x. xx[ 72D = − 1o . : . − 0. . o . . . 7 .

D = −1 − : . − 0.. . . . = .

Ev = 08: − 0( − 1) M = exp _*(89° oE ) + 089°. +. . = b

+−

−

+

+−+−−

++−−

−+−

+−−−

=

71

61

3

2

51

41

4

3

4

3

2

2

1

7772

61

3

2

61

3

22

6161

5151

2

42

51

2

4

51

2

4

41

4

3

41

2

41

4

3

41

4

3

2

1

4

3

2

2

1

).1(

.

0

0

0

00000

0

)()(1

00

0

)1)((

LL-

00

0)(

)(1

00

0001

000

1000000

0000000

E

C

VL

L

C

V

C

VL

L

I

I

I

I

V

V

I

DD

C

L

LRR

C

L

LRR

C

R

C

C

R

C

L

LRR

C

L

LR

C

C

L

LR

C

RR

C

L

LRR

C

L

L

C

C

I

I

I

I

V

V

I

GRID

GRID

GRID

PV

L

L

L

C

PV

L

ZZY

X

Z

YX

Z

Y

XX

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


94


Mode 29



keduapuluhsembilan.




• sv = 0

Nt`u = 0 (3.203)

• 0=v = 089

9JKu = v=` 089 (3.204)

• 0= = 0

9Vu = 0 (3.205)

• s = 0

Ntu = 0 (3.206)

• s[ = 0

Ntu = 0 (3.207)

• s = 0

Ntu = 0 (3.208)


mode kombinasi yang keduapuluhsembilan. Ditambah dengan persamaan

model sel surya yang sebelumnya telah dinyatakan pada persamaan (3.5)



95


mode kombinasi yang keduapuluhsembilan ini dapat ditulis dalam bentuk


(3.209)

Dimana,

72D = − 1o. :. − 0. . o. . . 7 . D = −1 − :. − 0. . . . . = .

Ev = 0ℎ − 0&(− 1) M = exp_*(0 oE ) + 00. &+. . b

Mode 30


Gambar 3.38 diatas menunjukkan mode kombinasi yang ketigapuluh.

+

=

71

4

3

2

2

1

7772

1

4

3

2

2

1

0

0

0

0

0

0

00000

0000000

0000000

0000000

0000000

1000000

0000000

EI

I

I

I

V

V

I

DD

C

I

I

I

I

V

V

I

PV

L

L

L

C

PV

L

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


96





• sv = 0

Nt`u = 0 (3.210)

• 0=v = 089

9JKu = v=` 089 (3.211)

• 0= = 0

9Vu = 0 (3.212)

• s = 0

Ntu = 0 (3.213)


Ntu = (<N; − ( + ¡ + ). 0s[)/(x[ + x) (3.214)

• Ntu = (<N; + ( + ¡ + ). 0s)/(−x[ − x) (3.215)


mode kombinasi yang ketigapuluh. Ditambah dengan persamaan model sel



yang ketigapuluh ini dapat ditulis dalam bentuk matriks ruang keadaan seperti



97


(3.216)

Dimana,

A£v = x[ + x A¦v = −x[ − x72D = − 1o . : . − 0. . o . . . 7 .

D = −1 − : . − 0.. . . . = .

Ev = 08: − 0( − 1) M = exp _*(89° oE ) + 089°. +. . = b

Mode 31


Gambar 3.39 diatas menunjukkan mode kombinasi yang ketigapuluhsatu.

+

++

++−

=

71

61

51

4

3

2

2

1

7772

61

2

51

2

1

4

3

2

2

1

/

/

0

0

0

0

00000

000000

000000

0000000

0000000

1000000

0000000

E

AV

AV

I

I

I

I

V

V

I

DD

A

RRR

A

RRR

C

I

I

I

I

V

V

I

GRID

GRID

PV

L

L

L

C

PV

L

ZY

ZY

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


98





• sv = 0

Nt`u = 0 (3.217)

• 0=v = 089

9JKu = v=` 089 (3.218)

• 0= = −0s

9Vu = − v= 0s (3.219)


Ntu = (= − ( + § + ¡). 0s)/(x + x[) (3.220)

• Ntu = (= − ( + § + ¡). 0s[)/(x + x[) (3.221)

• s = 0

Ntu = 0 (3.222)


mode kombinasi yang ketigapuluhsatu. Ditambah dengan persamaan model



mode kombinasi yang ketigapuluhsatu ini dapat ditulis dalam bentuk matriks


(3.223)

+

++−

++−

−

=

71

4

3

2

2

1

7772

51

2

51

51

2

51

2

1

4

3

2

2

1

0

0

0

0

0

0

00000

0000000

0001

00

0001

00

0001

000

1000000

0000000

EI

I

I

I

V

V

I

DD

B

RRR

B

B

RRR

B

C

C

I

I

I

I

V

V

I

PV

L

L

L

C

PV

L

YX

YX

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


99


Dimana,

B£v = x + x[ 72D = − 1o . : . − 0. . o . . . 7 .

D = −1 − : . − 0.. . . . = .

Ev = 08: − 0( − 1) M = exp _*(89° oE ) + 089°. +. . = b

Mode 32



ketigapuluhempat.




• sv = 0

Nt`u = 0 (3.224)

• 0=v = 089

9JKu = v=` 089 (3.225)

• 0= = −0s


100


9Vu = − v= 0s (3.226)





mode kombinasi yang ketigapuluhempat. Ditambah dengan persamaan model



mode kombinasi yang ketigapuluhempat ini dapat ditulis dalam bentuk


(3.230)

Dimana,

Cv = x + x[ +x. x[x

C£v = x[ +x + s.ss

+−

−

+

+−+−

++−−

−+−

+−+

−

=

71

61

3

2

51

41

4

3

4

3

2

2

1

7772

61

3

2

61

3

2

2

6161

5151

2

4

2

51

2

4

51

2

4

41

4

3

41

2

41

4

3

41

4

3

2

1

4

3

2

2

1

).1(

.

0

0

0

00000

0

)()(1

00

0

)1)((

LL

00

0)(

)(1

00

0001

000

1000000

0000000

E

C

VL

L

C

V

C

VL

L

I

I

I

I

V

V

I

DD

C

L

LRR

C

L

LRR

C

R

C

C

R

C

L

LRR

C

L

LR

C

C

L

LR

C

RR

C

L

LRR

C

L

L

C

C

I

I

I

I

V

V

I

GRID

GRID

GRID

PV

L

L

L

C

PV

L

ZZY

X

Z

YX

Z

Y

XX

PV

L

L

L

C

PV

L

&

&

&

&

&

&

&


101


C¦v = x + x +x. xx[

72D = − 1o . : . − 0. . o . . . 7 . D = −1 − : . − 0.. . . . = .

Ev = 08: − 0( − 1) M = exp _*(89° oE ) + 089°. +. . = b

3.5 Algoritma MPPT dengan Metode Incremental Conductance Method

Setelah dijabarkannya seluruh kombinasi yang dimiliki oleh sistem grid-

connected inverter pada sub-bab 3.4 diatas, maka kini akan

diimplementasikan algoritma MPPT dengan metode Incremental

Conductance Method (ICM) pada sistem grid-connected inverter tersebut.

Prinsip dasar MPPT sebelumnya telah dijelaskan dengan rinci pada bagian

dasar teori di Bab 2. Metode ICM ini merupakan metode untuk pencarian

daya maksimal sel surya dengan cara menyusuri kurva P-V hingga mencapai

titik maksimal kurva, sesuai dengan keadaan lingkungannya. Algoritma

MPPT, khususnya dengan metode ICM dianggap sederhana namun memiliki

kemampuan yang sangat baik dalam mencari titik daya maksimum sel surya,

oleh karena tingkat kesederhanaan dan keandalannya inilah implementasi

metode ini membutuhkan biaya yang relatif lebih rendah apabila

dibandingkan dengan biaya implementasi metode lain yang lebih kompleks,

seperti logika fuzzy dan neural network (Liu & Lopes, 2004).

Algoritma MPPT dengan metode ICM akan dinyatakan melalui diagram

alir berikut ini. Keterangan variabel yang digunakan pada Gambar 3.41 :

V(k) : Tegangan keluaran sel surya pada sampling k

V(k-1) : Tegangan keluaran sel surya pada sampling k-1

I(k) : Arus keluaran sel surya pada sampling k

I(k-1) : Arus keluaran sel surya pada sampling k-1

Vref : Tegangan referensi operasional bagi sel surya

∆V : Konstanta perubahan Vref


102


Gambar 3.41 Diagram Alir Algoritma MPPT dengan Metode ICM

(Yan, Fei, Jinjun, & Shanxu, 2008)

Adapun penjelasan proses pada diagram alir algoritma ICM adalah

sebagai berikut:

1. Baca nilai V(k) dan I(k) sel surya.

2. Hitung nilai dV dan dI, yaitu dV=V(k)-V(k-1) dan dI=I(k)-I(k-1).

3. Lihat nilai dV dan dI untuk menentukan nilai Vref(k):

a. Jika dV = 0 dan dI = 0, maka Vref(k) = Vref(k-1).

b. Jika dV = 0 dan dI > 0, maka Vref(k) = Vref(k-1) – ∆V.

c. Jika dV = 0 dan dI < 0, maka Vref(k) = Vref(k-1) + ∆V.

d. Jika dI/dV = -I(k)/V(k), maka Vref(k) = Vref(k-1).

e. Jika dI/dV > -I(k)/V(k), maka Vref(k) = Vref(k-1) + ∆V.

f. Jika dI/dV < -I(k)/V(k), maka Vref(k) = Vref(k-1) - ∆V.

4. Memperbarui nilai V(k-1) dan I(k-1) dimana:

V(k-1)=V(k) dan I(k-1) = I(k)


103


3.5.1 Penentuan Nilai Komponen pada Rancangan Rangkaian Grid-

Connected Inverter

Sebelum melakukan uji simulasi algoritma MPPT dengan metode

ICM pada sistem grid-connected inverter maka pada sub-sub-bab ini

akan dilakukan penentuan nilai-nilai komponen yang digunakan pada

sistem grid-connected inverter. Pertama-tama akan ditentukan terlebih

dulu nilai komponen yang ada pada rangkaian boost-converter, yaitu

nilai R1, L1, C1 dan C2.

Tegangan keluaran dari rangkaian boost-converter akan diubah

oleh rangkaian inverter menjadi tegangan AC yang sama seperti listrik

yang disuplai oleh jaringan listik, sebesar +220 Volt dan -220 Volt.

Maka, keluaran dari rangkaian boost converter juga harus memiliki

nilai yang mendekati nilai 440 Volt. Sehingga nilai keluaran rangkaian

boost converter diharapkan mampu menghasilkan tegangan DC

sebesar 400 Volt.

Selain itu, melalui Gambar 3.7 tentang kurva karakteristik P-V

dari modul sel surya yang digunakan pada sistem grid-connected

inverter nampak bahwa daya maksimum yang dapat dihasilkan dari

sel surya mencapai rating nilai 822 Watt. Dengan menggunakan nilai

daya maksimal yang mampu dihasilkan sel surya pada pengukuran

standar (λ = 1000 Watt/m2 dan T = 298 K),yaitu 822 Watt dan rating

tegangan yang diharapkan, yaitu 400 Volt, maka dapat diperoleh

hambatan beban sistem :

= = 400822 = 194.65Ω

Maka melalui persamaan (2.24) dapat ditentukan besarnya nilai

induktansi minimum pada rangkaian grid-connected inverter (yaitu :

L1), yakni sebesar :

x6 = 0.01(1 − 0.01)194.652(20000) = 4.77H103£µG(¶


104


Sedangkan melalui persamaan (2.25) dapat ditentukan besarnya

nilai kapasitansi minimum pada rangkaian grid-connected inverter

(yaitu : C2), dengan nilai ripple yang diinginkan sebesar 1% dan nilai

D sebesar 0.99 :

6 = 0.99(194.65)(20000)(0.01) = 2.54H103£·¸¶¸¹

Sedangkan nilai kapasitansi pada kapaistor C1 harus cukup besar

agar mampu menyimpan muatan dengan daya maksimal yang mampu

dikeluarkan oleh modul sel surya. Pada skripsi ini, nilai kapasitansi

kapasitor C1 ditentukan sebesar 2H103[·¸¶¸¹.

Selanjutnya, nilai komponen lainnya akan ditampilkan melalui

Tabel 3.3 berikut ini

Tabel 3.3 Penentuan Nilai Komponen pada Sistem Grid-Connected Inverter

Pemilihan Nilai Komponen

Nilai C1 Nilai L1 Nilai C2 Nilai L2 Nilai

R2 Nilai L3

Nilai

L4

Nilai R1, RX,

RY dan RZ

2000

μFarad

45 mili

Henry

1000

μFarad

10/2/pi/50

Henry

100

Ohm

16/2/pi/50

Henry

1

μHenry 0.15 Ohm

3.5.2 Pengendali Integral-Proporsional (I-P) dan Pembentukan Sinyal PWM

Sesuai dengan model kendali yang dirancang pada Gambar 3.2,

maka salah satu komponen pengendalinya ialah dengan menggunakan

algoritma MPPT, pengendali I-P dan pembangkit pulsa PWM.

Algoritma MPPT dengan metode ICM telah dijelaskan pada bagian

dasar teori dan sub-bab 3.5 diatas.

Maka pada sub-sub-bab ini akan dijelaskan mengenai metode

pengendalian I-P yang digunakan untuk melakukan koreksi nilai

tegangan sel surya terhadap nilai tegangan sel surya referensi yang

berasal dari metode ICM.


105


Gambar 3.42 Diagram Pengendali I-P

Pengendali I-P ini akan membandingkan antara nilai tegangan sel

surya sistem (VPV) dengan nilai tegangan sel surya referensi (VPV

Referensi) yang dinyatakan sebagai error. Error merupakan selisih

antara nilai VPV Referensi dengan nilai VPV. Selanjutnya nilai error

akan diintegralkan dan dijumlahkan dengan nilai VPV yang telah

dikalikan dengan konstanta proporsional. Adanya penjumlahan ini

dirancang untuk mengimbangi (mengkompensasi) apabila keluaran

proses integral mengalami lonjakan nilai.

Model pengendali I-P ini juga dirancang dengan algoritma anti-

wind up, maksudnya adalah ketika nilai keluaran pengendali I-P ini,

yaitu duty cycle, lebih besar atau sama dengan 1 maka nilai duty cycle

akan diset pada nilai 1 dan nilai integralnya juga diset agar tetap sama

dengan nilai integral sebelumnya. Begitu pula ketika nilai duty cycle

ini lebih kecil atau sama dengan nol.

Sinyal keluaran dari blok pengendali I-P ini ialah duty cycle, yang

selanjutnya menjadi masukan bagi blok pembangkit sinyal PWM.

Sinyal PWM yang dibangkitkan akan digunakan sebagai pengatur

buka-tutupnya saklar yang ada pada rangkaian boost converter (saklar

pertama). Seperti yang telah dijelaskan pada sub-bab 2.6 sebelumnya,

pembentukan sinyal PWM bergantung pada nilai duty cycle (D) dari

sinyal PWM tersebut. Nilai D pada sistem MPPT ini diperoleh dari

blok pengendali I-P. Selain nilai D, frekuensi dari sinyal PWM juga


106


ditentukan terlebih dahulu. Pada sistem MPPT ini, frekuensi sinyal

PWM yang digunakan adalah 20 kHz.

Blok pembentukan sinyal PWM ditulis dalam pemrograman

bahasa C dalam C-MEX, yaitu dengan nama PWM.c , sebagaimana

nant tampak pada Gambar 3.43 berikut ini.

3.5.3 Uji Coba Algoritma MPPT dengan Metode ICM

Pada sub-sub-bab kali ini ingin diuji apakah metode ICM yang

dibangun telah dapat mengoptimalkan titik kerja dari sel surya.

Metode ICM yang dibangun ini akan mencari titik kerja optimum

tegangan sel surya untuk dapat menghasilkan daya keluaran yang

nilainya maksimum. Rangkaian uji coba metode ICM ini akan

ditunjukkan melalui diagram MATLAB/Simulink yang ditunjukkan

oleh Gambar 3.42 berikut ini.

Gambar 3.43 Simulasi Algoritma MPPT dengan Metode ICM

Blok Model Kombinasi Rangkaian berisikan 32 kombinasi

rangkaian yang telah dijabarkan pada sub-bab 3.4 sebelumnya, yakni

berisikan seluruh persamaan ruang keadaan untuk setiap

kombinasinya. Keseluruhan kombinasi rangkaian tersebut ditulis

dalam pemrograman bahasa C dalam C-MEX, yaitu dengan nama


107


ModelKombinasi.c. Adapun masukan dari blok Model Kombinasi

Rangkaian (lihat Gambar 3.43 diatas) ini ialah : irradiance, suhu

lingkungan, jumlah panel sel surya yang disusun seri (NS) dan sinyal

saklar 1 hingga sinyal saklar 7. Nilai sinyal saklar 1 hingga sinyal

sakar 7 ini akan bernilai 1 (saklar tertutup) atau 0 (saklar terbuka).

Adanya kombinasi dari tujuh sinyal saklar ini selanjutnya akan

menentukan persamaan ruang keadaan dari kombinasi rangkaian mana

yang akan dieksekusi oleh program. Mengingat pemrograman dari

Model Kombinasi Rangkaian ini dinyatakan dalam persamaan ruang

keadaan, maka sebenarnya seluruh nilai state-nya dapat ditampilkan,

namun pada uji simulasi metode ICM ini yang ditampilkan hanyalah

state dari arus sel surya (IPV) dan tegangan sel surya (VPV) saja.

Blok selanjutnya ialah blok MPPT, blok ini berisikan barisan

program metode ICM seusai dengan diagram alir pada Gambar 3.41

sebelumnya. Diagram alir ini dinyatakan dalam pemrograman bahasa

C dalam C-MEX, yaitu dengan nama ICM.c. Blok MPPT ini

memerlukan masukan berupa arus sel surya (IPV) dan tegangan sel

surya (VPV) yang mengalir pada sistem grid-connected inverter,

dengan kedua parameter masukan ini maka blok MPPT akan mampu

melakukan pencarian nilai titik kerja tegangan sel surya optimal yang

menghasilkan daya keluaran maksimal. Sehingga keluaran dari blok

MPPT ini ialah nilai titik kerja tegangan sel surya (VPV Referensi)

yang perlu diumpan balik ke dalam sistem grid-connected inverter

guna menghasilkan daya keluaran sel surya yang maksimal.

Penting menjadi perhatian bahwa, nilai titik kerja tegangan sel

surya ini tidak serta-merta langsung diumpan balik ke dalam sistem

grid-connected inverter yang ada. Model kendali yang diterapkan

mengacu pada rancangan sistem grid-connected inverter yang

ditampilkan pada Gambar 3.2 diawal.

Keluaran blok MPPT berupa nilai referensi bagi tegangan sel

surya (untuk dapat menghasilkan nilai daya maksimum), nilai ini

kemudian akan dibandingkan dengan nilai tegangan sel surya yang


108


terukur pada sistem (keluaran dari blok Model Kombinasi Rangkaian).

Adanya perbedaan antara nilai referensi dengan nilai hasil pengukuran

akan dikoreksi / dikendalikan dengan pengendali IP (Integral-

Proporsional, dengan nilai Kp = 0.001 dan Ki = 1, yang ditentukan

dengan trial and error), keluaran dari pengendali ini ialah duty cycle

yang akan berperan dalam pembangkitan sinyal-sinyal pulsa PWM.

Selanjutnya, nilai pulsa PWM akan menjadi masukan bagi sinyal

saklar 1. Untuk melakukan uji verifikasi metode ICM ini maka saklar

6 dan saklar 7 dibiarkan dalam keadaan terbuka dulu (sel surya belum

dalam keadaan grid-connected).

Oleh karena itu, pengaturan titik kerja tegangan sel surya (untuk

dapat menghasilkan nilai daya yang maksimal) dikendalikan oleh

sinyal pada saklar pertama. Uji verifikasi untuk metode ICM ini

dilakukan dengan memberikan variasi terhadap nilai irradiance,

dengan adanya variasi parameter ini diharapkan metode ICM dapat

memberikan nilai referensi tegangan sel surya (yang dipengaruhi oleh

perubahan nilai parameter irradiance dan suhu) sehingga sel surya

juga dapat ikut beroperasi pada titik kerja tegangan yang optimal dan

menghasilkan daya keluaran yang maksimal.

Pada simulasi ini, suhu sel surya diberikan pada nilai 298 K

(25°C) sedangkan nilai irradiance divariasikan berdasarkan kondisi

berikut :

Pada t < 2s , λ = 1000 Watt/m2

Pada 2s <t <3s , λ = 800 Watt/m2

Pada t > 3s , λ = 1200 Watt/m2

Dari hasil simulasi ini akan diperoleh grafik tegangan sel surya

keluaran sistem versus tegangan sel surya referensi keluaran ICM

terhadap waktu, grafik tegangan sel surya terhadap waktu, grafik arus

sel surya terhadap waktu dan grafik daya keluaran sel surya terhadap

waktu.


109


Gambar 3.44 Grafik VPV dan VPV Referensi dari Metode ICM

Pada Gambar 3.44 diatas ditunjukkan adanya grafik tegangan sel

surya keluaran sistem (VPV, yang bewarna biru) dan grafik tegangan

sel surya referensi yang diperoleh dari metode ICM (VPV Referensi,

yang bewarna merah). Nilai VPV Referensi pada awalnya terus

mengalami peningkatan hingga detik ke 1.2, setelah itu nilai VPV

Referensi menjadi relatif stabil dan berosilasi di nilai tertentu. Adanya

osilasi dari nilai VPV Referensi adalah wajar, mengingat adanya

peningkatan dan penurunan nilai tegangan operasi secara konstan pada

algoritma MPPT metode ICM.

Dari Gambar 3.44 juga nampak bahwa tegangan sel surya

keluaran sistem (VPV) akan mengikuti nilai tegangan sel surya

referensi (VPV Referensi) yang berasal dari algoritma MPPT. Ketika

terjadi perubahan nilai dari parameter irradiance maka diperoleh nilai

VPV Referensi yang baru, yang juga diikuti dengan perubahan nilai

VPV. Hal ini menunjukkan bahwa model kontrol yang diterapkan

dengan pengendali IP telah menunjukkan peforma yang baik dalam

hal respon transien, sehingga nilai VPV juga akan ikut berubah

seketika nilai VPV Referensi mengalami perubahan.


110


Gambar 3.45 Grafik VPV pada Suhu Konstan dan Variasi Irradiance

Gambar 3.46 Grafik IPV pada Suhu Konstan dan Variasi Irradiance

Pada Gambar 3.45 dan 3.46 diatas nampak bahwa ketika t<2s dan

irradiance bernilai 1000 Watt/m2, tegangan optimal sel surya adalah

261 Volt dengan arus yang dihasilkan sebesar 3.17 Ampere.

Sedangkan ketika irradiance bernilai 800 Watt/m2, tegangan optimal

sel surya adalah 265 Volt dengan arus yang dihasilkan sebesar 2.54

Ampere. Ketika irradiance naik menjadi 1200 Watt/m2, tegangan

optimal sel surya menjadi 256.75 Volt dengan arus yang dihasilkan

sebesar 3.8 Ampere.


111


Gambar 3.47 Grafik PPV pada Suhu Konstan dan Variasi Irradiance

Melalui Gambar 3.47 nampak bahwa nilai daya keluaran sel surya

juga berubah-ubah terhadap adanya variasi nilai irradiance. Ketika

nilai irradiance pada 1000 Watt/m2 maka daya keluaran sel surya

berada pada nilai 827.37 Watt. Saat nilai irradiance turun menjadi 800

Watt/m2 maka daya keluaran sel surya berada pada nilai 673.1 Watt

dan ketika nilai irradiance naik menjadi 1200 Watt/m2 dihasilkan

daya keluaran sel surya menjadi 975.65 Watt.

Dari uji simulasi yang dipaparkan pada bagian sub-sub-bab 3.5.3 ini

dapat simpulkan bahwa metode ICM dapat berfungsi sebagai algoritma

MPPT, karena telah mampu menemukan titik kerja optimal dari sel surya

pada suatu kondisi lingkungan yang konstan maupun yang mengalami

perubahan. Metode ICM ini mampu memberikan nilai titik kerja optimal

tegangan sel surya (VPV Referensi) baru yang sesuai dengan keadaan

lingkungan.

Model kontrol pengendali I-P yang dibangun juga telah dapat

memberikan hasil yang baik. Pengendali I-P ini dapat mengoreksi adanya

perbedaan nilai antara VPV dengan VPV Referensi, sehingga pada akhirnya

akan dapat diperoleh nilai VPV yang menyamai dengan nilai VPV Referensi.


112


3.6 Algoritma Phase Locked Loop dan Current Control

Metode kendali yang dilakukan untuk pengaturan sinyal saklar 1

dilakukan dengan menggunakan algoritma MPPT dengan metode ICM,

sebagaimana dijelaskan dan dilakukan uji simulasi pada sub-bab 3.5.

Selanjutnya, metode kendali untuk pengaturan sinyal inverter (saklar 2 hingga

saklar 5) dilakukan dengan menggunakan algoritma phase locked loop (PLL)

dan current control.

Pada Bab 2, khususnya pada sub-bab 2.2, telah dijelaskan secara rinci

mengenai urutan langkah-langkah dalam algoritma PLL dan current control

ini. Sehingga pada sub-bab kali ini penggunaan algoritma PLL dan current

control yang dipakai adalah merujuk pada algoritma PLL dan current control

yang telah dimuat dalam skripsi (Syaifudin, 2011).

Pada skripsi ini, penulis juga telah melakukan kajian ulang terhadap

algortima PLL dan current control yang menjadi acuan dan disesuaikan

dengan tujuan awal dari skripsi penulis ini. Algoritma PLL yang digunakan

ialah algoritma PLL dengan basis tegangan.

Oleh karena itu, pada sub-bab ini penulis tidak lagi menjalankan uji

simulasi dari algoritma PLL dan current control secara terpisah. Namun

penulis akan langsung melakukan uji simulasi grid-connected inverter dengan

menggunakan metode kendali algoritma PLL dan current control.



BAB 4

HASIL SIMULASI DAN ANALISIS

Pada Bab 3 telah dijelaskan mengenai rancangan dan model kendali dari

sistem grid-connected inverter untuk penerapan pada sel surya. Model sel surya

juga telah dibangun beserta dengan algoritma MPPT metode ICM, pada Bab 3

juga telah dilakukan uji simulasi bahwa algoritma MPPT dengan metode ICM

telah berhasil menentukan titik kerja tegangan sel surya yang optimal.

Maka pembahasan selanjutnya adalah analisis dan simulasi dari sistem grid-

connected inverter untuk penerapan pada pembangkit listrik tenaga surya. Pada

Bab 4 ini akan dilakukan simulasi dari : rangkaian grid-connected inverter hanya

dengan menggunakan algoritma MPPT ; rangkaian grid-connected inverter

dengan menggunakan algoritma MPPT, algoritma PLL dan current control ;

rangkaian grid-connected inverter hanya dengan menggunakan algoritma PLL dan

current control.

4.1 Letak Pole Sistem Photovoltaic Grid-Connected Inverter

Melalui sub-bab ini akan dipaparkan terlebih dahulu mengenai letak pole

dari sistem grid-connected inverter yang dibangun, sebagaimana nampak

pada Gambar 3.1. Setelah itu barulah akan dilakukan simulasi dari sistem

grid-connected inverter pada sub-bab berikutnya, dengan menggunakan

model pengendalinya juga, yaitu algoritma MPPT dengan metode ICM

dengan pengendali I-P dan metode PLL dengan current control.

Penentuan letak pole dari sistem grid-connected inverter ini dilakukan

dengan menggunakan rangkaian yang tampak pada Gambar 3.1, tanpa disertai

dengan blok sistem MPPT, pengendali I-P, blok sistem PLL, current control

maupun blok pembentuk sinyal PWM.

Letak dari pole-pole sistem ditentukan dengan menggunakan persamaan

ruang keadaan yang telah diperoleh pada sub-bab 3.4 sebelumnya. Dengan

menggunakan seluruh persamaan ruang keadaan untuk 32 kombinasi tersebut,

maka akan dapat diperoleh letak pole dari masing-masing kombinasi yang

terbentuk oleh sinyal saklar 1 hingga sinyal saklar 7.


114


Dari tiap persamaan ruang keadaan yang dinyatakan dalam persamaan

(2.27), yaitu : Hw = x + Bu

Maka dengan mencari nilai eigen dari matriks A dari tiap model

kombinasi yang ada, akan dapat ditentukan letak dari pole sistem untuk setiap

kombinasinya. Sehingga, dengan menggunakan keseluruhan persamaan ruang

keadaan dari kombinasi rangkaian yang ada maka akan dapat diperoleh letak

pole-pole dari sistem grid-connected inverter.

Tentunya penentuan nilai titik kerja dari arus sel surya dan tegangan sel

surya juga memberikan pengaruh terhadap letak pole sistem, sebagaimana

dinyatakan dalam persamaan (3.5). Maka, dalam penentuan letak pole sistem

akan dicoba pada tiga titik kerja dari sel surya yang diperoleh dari kurva

karakteristik I-V sel surya pada Gambar 3.8. Nilai titik kerja yang dicoba

antara lain adalah :

VPV = 50 Volt dan IPV = 3.309 Ampere,

VPV = 261.1 Volt dan IPV = 3.168 Ampere dan

VPV = 320 Volt dan IPV = 0.4057 Ampere

Pada Tabel 4.1 berikut ini hanya akan ditampilkan letak pole-pole dari

titik kerja sel surya pada nilai optimalnya, yaitu saat VPV = 261.1 Volt dan IPV

= 3.168 Ampere. Letak pole untuk kedua titik kerja sel surya yang lain akan

ditampilkan pada bagian Lampiran.


11

5


Tab

el 4

.1 L

etak

Pole

Sis

tem

pad

a T

itik

Ker

ja S

el S

ury

a

V

PV =

261.1

Vo

lt d

an I

PV =

3.1

68 A

mper

e

T

IPE

KO

MB

INA

SI

SIS

TE

M

1

2

3

4

5

6

7

8

Po

le 1

-3

81

89

0.1

4

-38

18

90

.14

-3

81

89

0.1

4

-38

18

90

.14

-3

81

89

0.1

4

-38

18

90

.14

-3

81

89

0.1

4

-38

18

90

.14

Po

le 2

-4

.73

+ 1

05

.4 i

-19

69

.35

-1

21

1.9

3

-19

69

.35

-4

.73

+ 1

05

.4 i

-19

69

.35

-1

21

1.9

3

-19

69

.35

Po

le 3

-4

.73

- 1

05

.4 i

-19

69

.35

-1

20

1.8

8

-4.7

3 +

10

5.4

i -4

.73

- 1

05

.4 i

-19

69

.35

-1

20

1.8

8

-4.7

3 +

10

5.4

i

Po

le 4

-

-4.7

3 +

10

5.4

i -1

0.0

5

-4.7

3 -

10

5.4

i -

-4.7

3 +

10

5.4

i -1

0.0

5

-4.7

3 -

10

5.4

i

Po

le 5

-

-4.7

3 -

10

5.4

i -4

.73

+ 1

05

.4 i

-4.7

1 +

17

7.1

8 i

- -4

.73

- 1

05

.4 i

-4.7

3 +

10

5.4

i -4

.71

+ 1

77

.18

i

Po

le 6

-

- -4

.73

- 1

05

.4 i

-4.7

1 -

17

7.1

8 i

- -

-4.7

3 -

10

5.4

i -4

.71

- 1

77

.18

i

Po

le 7

-

- -

4.3

0e

-14

-

- -

4.3

0e

-14

TIP

E K

OM

BIN

AS

I S

IST

EM

9

1

0

11

1

2

13

1

4

15

1

6

Po

le 1

-3

81

89

0.1

4

-38

18

90

.14

-3

81

89

0.1

4

-38

18

90

.14

-3

81

89

0.1

4

-38

18

90

.14

-3

81

89

0.1

4

-38

18

90

.14

Po

le 2

-2

.69

+ 1

82

.55

i -1

96

9.3

5

-12

11

.93

-1

96

9.3

5

-2.6

9 +

18

2.5

5 i

-19

69

.35

-1

21

1.9

3

-19

69

.35

Po

le 3

-2

.69

- 1

82

.55

i -1

96

9.3

5

-12

02

.03

-6

.01

+ 7

7.0

2 i

-2.6

9 -

18

2.5

5 i

-19

69

.35

-1

20

2.0

3

-6.0

1 +

77

.02

i

Po

le 4

-4

.09

-4

.09

-7

.43

-6

.01

- 7

7.0

2 i

-4.0

9

-4.0

9

-7.4

3

-6.0

1 -

77

.02

i

Po

le 5

-

-2.6

9 +

18

2.5

5 i

-5.9

7 +

18

3.0

5 i

-3.4

3 +

24

2.4

8 i

- -2

.69

+ 1

82

.55

i -5

.97

+ 1

83

.05

i -3

.43

+ 2

42

.48

i

Po

le 6

-

-2.6

9 -

18

2.5

5 i

-5.9

7 -

18

3.0

5 i

-3.4

3 -

24

2.4

8 i

- -2

.69

- 1

82

.55

i -5

.97

- 1

83

.05

i -3

.43

- 2

42

.48

i

Po

le 7

-

- -

-2.0

4e

-14

-

- -

-2.0

4e

-14


11

6


T

IPE

KO

MB

INA

SI

SIS

TE

M

1

7

18

1

9

20

2

1

22

2

3

24

Po

le 1

-3

81

89

0.1

4

-38

18

90

.14

-3

81

89

0.1

4

-38

18

90

.14

-3

81

89

0.1

4

-38

18

90

.14

-3

81

89

0.1

4

-38

18

90

.14

Po

le 2

-4

.73

+ 1

05

.4 i

-19

69

.35

-1

21

1.9

3

-19

69

.35

-4

.73

+ 1

05

.4 i

-19

69

.35

-1

21

1.9

3

-19

69

.35

Po

le 3

-4

.73

- 1

05

.4 i

-19

69

.35

-1

21

1.9

3

-9.4

2

-4.7

3 -

10

5.4

i -1

96

9.3

5

-12

11

.93

-9

.42

Po

le 4

-

-4.7

3 +

10

5.4

i -4

.73

+ 1

05

.4 i

-4.7

3 +

10

5.4

i -

-4.7

3 +

10

5.4

i -4

.73

+ 1

05

.4 i

-4.7

3 +

10

5.4

i

Po

le 5

-

-4.7

3 -

10

5.4

i -4

.73

- 1

05

.4 i

-4.7

3 -

10

5.4

i -

-4.7

3 -

10

5.4

i -4

.73

- 1

05

.4 i

-4.7

3 -

10

5.4

i

Po

le 6

-

- -

-9.7

7e

-15

-

- -

-9.7

7e

-15

Po

le 7

-

- -

0

- -

- 0

TIP

E K

OM

BIN

AS

I S

IST

EM

2

5

26

2

7

28

2

9

30

3

1

32

Po

le 1

-3

81

89

0.1

4

-38

18

90

.14

-3

81

89

0.1

4

-38

18

90

.14

-3

81

89

0.1

4

-38

18

90

.14

-3

81

89

0.1

4

-38

18

90

.14

Po

le 2

-6

.13

-1

96

9.3

5

-12

11

.93

-1

96

9.3

5

-6.1

3

-19

69

.35

-1

21

1.9

3

-19

69

.35

Po

le 3

-

-19

69

.35

-1

20

1.8

8

-6.1

3

- -1

96

9.3

5

-12

01

.88

-6

.13

Po

le 4

-

-6.1

3

-10

.05

-4

.71

+ 1

77

.18

i -

-6.1

3

-10

.05

-4

.71

+ 1

77

.18

i

Po

le 5

-

- -6

.13

-4

.71

- 1

77

.18

i -

- -6

.13

-4

.71

- 1

77

.18

i

Po

le 6

-

- -

-2.2

e-1

6

- -

- -2

.2e

-16

Po

le 7

-

- -

0

- -

- 0


117


Tabel 4.1 diatas menunjukkan letak pole dari tiap kombinasi sistem

ketika sel surya dalam keadaan optimal (VPV = 261.1 Volt dan IPV = 3.168

Ampere), nampak bahwa untuk setiap kombinasi letak pole berada pada

daerah kiri (left half plane, LHP) yang menunjukkan bahwa sistem berada

pada kondisi stabil. Namun perlu menjadi perhatian bahwa walaupun nilai

pole secara mayoritas berada pada LHP tetap ada nilai pole yang berada pada

origin, yakni yang bernilai 0. Adanya pole yang berada pada origin tentu

akan menambah jumlah orde sistem (tipe sistem), yang juga akan

memberikan nilai steady-state error yang lebih baik. Dari nilai-nilai pada

Tabel 4.1 diatas, kini akan digambarkan letk-letak pole sistemnya.

Gambar 4.1 Letak Pole Sistem untuk Keseluruhan Kombinasi


118


Gambar 4.2 Letak Pole Sistem untuk Keseluruhan Kombinasi : Perbesaran 1

Gambar 4.1 menggambarkan letak keseluruhan pole yang diperoleh dari

Tabel 4.1 sebelumnya, sedangkan melalui Gambar 4.2 ditampilkan

perbesaran dari Gambar 4.1 yang diperbesar disekitar titik origin sumbu.

Pada Gambar 4.2, nilai pole yang bernilai hingga ribuan tidak ditampakkan.

Dari Gambar 4.1 dan Gambar 4.2 nampak bahwa sistem grid-connected

inverter tanpa pengendali telah berada dalam keadaan stabil. Sistem juga

masih berada dalam keadaan stabil ketika sel surya beroperasi pada titik kerja

yang berbeda, hal ini ditunjukkan melalui tabel yang berada pada bagian

Lampiran. Tabel tersebut juga menunjukkan bahwa walaupun sel surya

beroperasi pada titik kerja yang berbeda-beda, namun sistem tetap akan

berada dalam keadaan stabil.

4.2 Simulasi Sistem Grid-Connected Inverter dengan Algoritma MPPT

Sistem grid-connected inverter yang telah dirancang pada Bab 3,

ditunjukkan oleh Gambar 3.1, akan disimulasikan dengan menggunakan

MATLAB/Simulink. Pada sub-bab kali ini, sistem grid-connected inverter

akan disimulasikan hanya dengan menggunakan algoritma MPPT saja. Untuk

melakukan simulasi ini, beberapa blok yang telah dijelaskan dan diuji coba

pada Bab 3 akan digabungkan, antara lain adalah : blok modul sel surya, blok


119


algoritma MPPT dengan metode ICM, blok pengendali I-P dan blok

pembentukkan sinyal PWM.

Metode kendali untuk sinyal saklar 1 dilakukan dengan menggunakan

blok algoritma MPPT, blok pengendali I-P dan blok pembangkit pulsa PWM.

Sedangkan metode kendali inverter (untuk sinyal saklar 2 hingga sinyal saklar

5) dilakukan dengan menggunakan referensi berupa gelombang sinusoidal,

belum digunakannya algoritma PLL dan current control.

Gambar 4.3 diatas menunjukkan simulasi yang dilakukan pada sub-bab

ini, yakni menunjukkan simulasi dari sistem grid-connected inverter dengan

digunakannya algoritma MPPT metode ICM. Pada Bab 3 sebelumnya,

khususnya sub-sub-bab 3.5.3, telah dilakukan uji simulasi dari algoritma

MPPT dengan metode ICM guna menguji apakah algoritma MPPT yang

dibangun telah mampu menentukan titik kerja tegangan sel surya yang

optimal dibawah suatu keadaan lingkungan tertentu. Maka pada sub-bab kali

ini, algoritma MPPT dengan metode ICM akan kembali digunakan sebagai

metode kendali dari sinyal saklar 1.

Penjelasan mengenai blok simulasi yang ditampilkan pada Gambar 4.3

diatas dapat dijelaskan sebagai berikut :


menggunakan Algoritma MPPT


120


• Skema rangkaian yang disimulasikan terdiri dari modul sel surya,

rankaian boost converter, DC-AC inverter, rugi-rugi kabel, beban dan

jaringan listik (grid).

• Modul sel surya yang digunakan mengacu pada penjelasan yang telah

diberikan pada sub-bab 3.3 sebelumnya. Sinyal kendali saklar 1 pada

boost converter dilakukan dengan menggunakan algoritma MPPT

metode ICM, yang mengacu pada sub-bab 3.5.

• Semua model kombinasi, yang telah dijelaskan pada sub-bab 3.4,

dituliskan dalam bentuk pemrograman bahasa C dalam C-MEX

sehingga akan dapat ditentukan mode kombinasi rangkaian yang

dieksekusi sesuai dengan sinyal saklar 1 hingga 7.

• Adapun yang menjadi nilai masukan dari simulasi ini ialah :

o Iradiansi, suhu dan jumlah modul sel surya yang dipasang seri.

Iradiansi = 1000 Watt/m2, suhu = 298 K dan NS = 15 panel.

o Sinyal saklar 1 : diperoleh dari algoritma MPPT dengan metode

ICM, dikendalikan terlebih dahulu dengan pengendali I-P.

Menghasilkan keluaran berupa duty cycle yang menjadi referensi

bagi blok pembangkit sinyal PWM. Sinyal PWM inilah yang

kemudian menjadi nilai bagi sinyal saklar 1.

o Sinyal saklar 2 hingga sinyal saklar 5 (inverter) : diperoleh dari

pembangkit sinyal PWM yang referensi tegangan masukannya

berupa gelombang sinus.

o Sinyal saklar 6 (sel surya terhubung dengan beban) : pada simulasi

ini sinyal saklar 6 akan berada dalam kondisi ON pada detik ke-2.5.

o Sinyal saklar 7 (sel surya terhubung dengan grid) : pada simulasi

ini sinyal saklar 6 akan berada dalam kondisi ON pada detik ke-3.5.

o Sinyal tegangan grid, yaitu berupa sinyal sinusoidal.

• Adapun yang menjadi nilai keluaran dari simulasi ini ialah :

o Arus pada induktor yang merepresentasikan rugi-rugi kabel (L2),

yang dinotasikan sebagai I_L2 (lihat kembali Gambar 3.1).

o Tegangan pada beban, yaitu tegangan pada komponen R2 dan L3,

dinotasikan sebagai V_L3 (lihat kembali Gambar 3.1).


121


o Tegangan keluaran dari rangkaian boosts converter, yaitu tegangan

pada kapasitor C2, dinotasikan sebagai V_C2 (lihat kembali

Gambar 3.1).

o Arus dan tegangan dari sel surya, dinotasikan sebagai IPV dan VPV.

Pada simulasi di bagian sub-bab ini akan dilihat bagaimana kerja dari

sistem grid-connected inverter ketika hanya sel surya yang menyuplai ke

beban (detik ke-2.5) dan ketika sel surya bersamaan dengan grid menyuplai

beban (grid-connected, terjadi pada detik ke-3.5).

Gambar 4.4 diatas menunjukkan keluaran tegangan sel surya (VPV)

dengan tegangan sel surya referensi (VPV Referensi) yang merupakan

keluaran dari algoritma MPPT. Dari gambar ini nampak bahwa VPV yang

dihasilkan oleh sel surya dapat mengikuti nilai tegangan referensi. Awalnya

nilai VPV keluaran sistem berubah-ubah dan terus meningkat mengikuti nilai

VPV Referensi dan akhirnya sampai pada suatu titik dimana algoritma MPPT

telah menemukan titik kerja optimal dari sel surya tersebut. Nilai VPV yang

-50

0

50

100

150

200

250

300

350

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 5,5

Tega

nga

n

[Vo

lt]

Waktu [detik]

Vpv Vpv Referensi

Gambar 4.4 Tegangan Sel Surya Versus Tegangan Referensi ICM pada

Simulasi dengan Algoritma MPPT


122


terus berusaha mengikuti nilai VPV Referensi adalah karena digunakannya

blok pengendali I-P, sehingga titik kerja tegangan sel surya dapat mencapai

nilai disekitar 260.5 Volt yang mendekati dengan nilai titik kerja tegangan sel

surya referensi yang mencapai nilai disekitar 261 Volt. Pada detik ke-3.5,

tegangan sel surya mengalami drop hingga di nilai 200 Volt, hal ini terjadi

karena pada detik ke-3.5 sinyal saklar 7 berada dalam keadaan ON dan sistem

dalam keadaan grid-connected sehingga membuat nilai tegangan grid ikut

mempengaruhi nilai tegangan sel surya. Namun akhirnya tegangan sel surya

dapat kembali mengikuti nilai tegangan referensinya dengan respon transien

yang baik, sesuai dengan desain pengendali I-P yang diterapkan.

Dari Gambar 4.4 diatas juga nampak bahwa tegangan sel surya (VPV)

tidak mengalami gangguan ketika saklar 6 dalam keadaan ON (keadaan

dimana hanya sel surya yang menyuplai beban), ketika saklar 7 dalam

keadaan ON (dalam keadaan grid-connected) maka tegangan sel surya sempat

jatuh ke nilai 200 Volt dan dapat kembali naik ke titik kerja optimalnya

sesuai dengan nilai tegangan sel surya referensinya.

0

1

2

3

4

5

6

7

8

-50

0

50

100

150

200

250

300

350

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 5,5

Aru

s [

Am

pe

re]

Tega

nga

n

[Vo

lt]

Waktu [detik]

VC2 Vpv Ipv

Gambar 4.5 VPV(t), VDC Link(t) dan IPV(t)

pada Simulasi dengan Algoritma MPPT


123


Gambar 4.5 diatas menunjukkan grafik tegangan sel surya (VPV, bewarna

biru), grafik tegangan DC Link atau tegangan pada kapasitor C2 (VDC Link

atau VC2, bewarna merah) dan grafik arus keluaran sel surya (IPV, bewarna

hijau).

Tampak pada gambar bahwa tegangan sel surya awalnya mengalami

osilasi (sebelum detik 0.5), hal ini menunjukkan bahwa terjadinya pencarian

nilai tegangan sel surya optimal melalui algoritma MPPT yang diterapkan.

Setelah 1.2 detik, barulah tegangan sel surya berosilasi disekitar titik kerja

optimal sel surya, bersesuaian dengan nilai tegangan sel surya referensi yang

diberikan oleh blok algoritma MPPT. Osilasi tegangan sel surya ini terjadi

karena adanya penambahan maupun pengurangan dari nilai tegangan sel

surya yang konstan pada algoritma MPPT.

• Sebelum detik ke-2.5 : tegangan sel surya dibantu dengan algoritma

MPPT mencari titik kerja optimal dari sel surya, yang akhirnya nilai

VPV mencapai dan berada tetap pada suatu nilai yaitu di sekitar 260.5

Volt. Jika dibandingkan dengan nilai titik kerja optimal sel surya pada

kondisi pengujian standar, ditunjukkan oleh Gambar 3.45, yang

berada pada nilai 261 Volt maka nampak bahwa blok algoritma MPPT

telah berhasil mencari titik kerja optimal dan membuat sel surya

bekerja pada titik kerja optimal tersebut.

Disamping itu, nilai keluaran tegangan dari rangkaian boost converter

juga nampak mencapai 320 Volt sesaat setelah nilai tegangan sel surya

telah mencapai nilai 260.5 Volt. Nilai tegangan kapasitor C2 (V_C2)

ini lebih besar dibanding dengan tegangan masukan dari rangkaian

boost converter, yakni tegangan sel surya. Dalam teori elektronika

daya, rangkaian boost converter digunakan untuk meningkatkan

tegangan keluarannya relatif terhadap tegangan masukannya. Adanya

peningkatan nilai dari tegangan keluaran ini tentu juga dipengaruhi

oleh besarnya nilai kapasitansi kapasitor C2, nilai duty cycle dan

besarnya tegangan masukan rangkaian boost converter.

Sedangkan nilai arus keluaran sel surya akan mengikuti

karakteristiknya bersesuaian dengan nilai VPV.


124


• Pada saat 2.5s < t < 3.5s :

Pada detik ke-2.5 saklar 6 kini berada dalam keadaan ON, sehingga

sel surya akan memberikan suplai ke beban. Imbasnya terlihat dari

besarnya tegangan DC Link pada Gambar 4.5 dan 4.6 diatas. Ketika

saklar 6 dalam keadaan ON maka besarnya tegangan DC Link akan

mengalami penurunan, hal ini dikarenakan adanya suplai tegangan

yang diarahkan ke beban. Sebelumnya, sinyal tegangan DC Link akan

terlebih dahulu melalui inverter untuk mengubah sinyal DC menjadi

sinyal AC dan barulah digunakan untuk menyuplai beban. Sedangkan

besarnya suplai tegangan dan arus sel surya tidak mengalami

perubahan.

• Pada saat t>3.5s :

Pada detik ke-3.5 saklar 7 kini juga berada dalam keadaan ON, yang

artinya kini sel surya berada dalam keadaan grid-connected. Dalam

keadaan ini, baik sel surya maupun jaringan listik (grid) secara

bersamaan akan menyuplai beban. Melalui Gambar 4.3 nampak

bahwa tegangan sel surya akan jatuh sesaat ke nilai 200 Volt dan

kemudian kembali ke titik kerja optimalnya, yaitu di nilai 260.5 Volt.

Tegangan DC Link nampak berosilasi ketika dalam keadaan grid-

connected, hal ini terjadi ketika tegangan grid yang tersambung

dengan sistem. Tegangan grid tidak hanya menyuplai beban namun

juga memberikan suplai ke arah kapasitor C2, sehingga ikut

mempengaruhi nilai tegangan DC Link.

Turunnya nilai tegangan sel surya ketika keadaan grid-connected akan

membuat nilai arus sel surya mengalami kenaikan, hal ini bersesuaian

dengan kurva karakteristik I-V sel surya.

Jika ditinjau dari nilai daya yang disuplai oleh modul sel surya, maka

melalui Gambar 4.5 berikut akan ditampilkan nilai daya keluaran dari sel

surya.


125


Dari Gambar 4.6 nampak bahwa nilai daya keluaran yang disuplai oleh

sel surya bersesuaian dengan karakteristik sel surya yang sebelumnya telah

dibahas pada sub-sub-bab 3.3.1 dan dapat mencapai rating daya disekitar nilai

827 Watt. Hal ini menunjukkan bahwa modul sel surya yang digunakan pada

simulasi ini telah dapat memberikan suplai daya yang sesuai dengan

karakterisitik dari modul sel surya itu sendiri. Awalnya daya keluaran sel

surya mengalami osilasi dan terus meningkat, hal ini terjadi karena melalui

algoritma MPPT nilai titik kerja sel surya masih dalam tahap pencarian.

Ketika nilai titik kerja optimal sel surya ditemukan maka nilai daya keluaran

sel surya cenderung konstan disekitar nilai 827 Watt. Pada detik ke-3.5 daya

keluaran sel surya menurun hingga 650 Watt, hal ini terjadi karena adanya

penurunan pada nilai tegangan sel surya (nampak pada Gambar 4.4); dimana

penurunan tegangan sel surya ini terjadi sebagai imbas dari grid-connected.

Selanjutnya melalui Gambar 4.7, 4.8 dan 4.9 berikut ini akan ditampilkan

grafik tegangan yang disuplai dari modul sel surya ke beban (V_Beban, lihat

kembali Gambar 3.1) dan nilai arus yang disuplai ke beban (I_L2, lihat

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 5,5

Da

ya

Ke

lua

ran

Se

l S

ury

a

[Wa

tt]

Waktu [detik]

Ppv

Gambar 4.6 PPV(t) pada Simulasi dengan Algoritma MPPT


126


kembali Gambar 3.1). Idealnya, nilai arus dan tegangan ini adalah sefasa

sehingga menghasilkan suplai daya ke beban yang maksimal.

Gambar 4.7 Tegangan Beban versus Arus Induktor L2 pada




-200

-160

-120

-80

-40

0

40

80

120

160

200

-300

-200

-100

0

100

200

300

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 5,5

Aru

s [

Am

pe

re]

Tega

nga

n

[Vo

lt]

Waktu [detik]

Tegangan Beban Arus Induktor L2

-6

-4

-2

0

2

4

6

-300

-200

-100

0

100

200

300

2,45 2,55 2,65 2,75 2,85 2,95

Aru

s [

Am

pe

re]

Tega

nga

n

[Vo

lt]

Waktu [detik]



127


Gambar 4.9 Tegangan Beban versus Arus Induktor L2 : Perbesaran 2

pada Simulasi dengan Algoritma MPPT

Gambar 4.7 menunjukkan besarnya arus dan tegangan yang disuplai ke

beban (R2, RY dan L3, lihat kembali Gambar 3.1). Pada Gambar 4.7 nampak

bahwa sebelum detik ke-2.5 tidak adanya arus maupun tegangan yang

disuplai ke beban, hal ini dikarenakan karena saklar 6 dan 7 masih berada

dalam keadaan OFF. Pada Gambar 4.8 (perbesaran 1 dari Gambar 4.7)

nampak bahwa setelah detik ke-2.5, dimana saklar 6 dalam keadaan ON,

barulah muncul arus dan tegangan yang disuplai ke beban, dimana besaran

arus dan tegangan ini adalah sefasa.

Selanjutnya, pada Gambar 4.9 (perbesaran 2 dari Gambar 4.7) nampak

bahwa setelah detik ke-3.5, dimana saklar 7 dalam keadaan ON, maka arus

dan tegangan yang disuplai diperoleh dari modul sel surya dan grid. Tidak

digunakannya metode kendali pada inverter untuk mengendalikan saklar 2

hingga saklar 5 membuat sinyal arus dan tegangan yang disuplai ke beban

menjadi tidak sefasa, melainkan berbeda 90°. Pada Gambar 4.9 ini juga

nampak bahwa ketika dalam keadaan grid-connected arus pada induktor L2

nampak mengalami kenaikan yang cukup tinggi, hingga mencapai 40

Ampere, hal ini terjadi karena adanya arus suplai yang berasal dari grid. Arus

-100

-80

-60

-40

-20

0

20

40

60

80

100

-300

-200

-100

0

100

200

300

3,45 3,55 3,65 3,75 3,85 3,95

Aru

s [

Am

pe

re]

Tega

nga

n

[Vo

lt]

Waktu [detik]



128


suplai dari grid tidak sepenuhnya menyuplai beban, tapi juga akan melalui

induktor L2.

Nilai impedansi beban (R2, RY dan L3) lebih besar apabila dibandingkan

dengan nilai impedansi induktor L2 (L2 dan RX), dimana nilai impedansi

beban bernilai 101.42 Ohm sedangkan impedansi induktor L2 bernilai 10

Ohm. Hal ini tentu akan membuat nilai arus suplai dari grid akan lebih

banyak melewat impedansi induktor L2 dibandingkan dengan nilai arus yang

melewati impedansi beban induktor L3.

Setelah detik ke-3.5 juga nampak bahwa nilai tegangan dan arus yang

disuplai menjadi lebih besar relatif terhadap nilai yang disuplai ketika detik

ke-2.5, hal ini dikarenakan setelah detik ke-3.5 terdapat dua sumber yang

digunakan untuk memberikan suplai ke beban. Adanya nilai arus dan

tegangan yang tidak sefasa ini muncul karena tidak digunakannya metode

kendali algoritma PLL dan current control. Algoritma PLL digunakan untuk

dapat mendeteksi besarnya nilai amplitudo, frekuensi dan sudut fasa dari

sinyal tegangan grid, yang kemudian ketiga parameter ini digunakan dalam

algoritma current control untuk dapat menghasilkan sinyal arus yang sinkron

dengan sinyal tegangannya.

Tentunya sistem grid-connected inverter yang ingin dibangun adalah

sistem grid-connected yang menghasilkan arus dan tegangan suplai yang

sinkron dengan suplai dari grid, sehingga modul sel surya dapat memberikan

suplai daya yang maksimal ke beban.


129


Gambar 4.10 Tegangan Beban versus Arus Beban pada


Gambar 4.10 diatas menunjukkan grafik tegangan dan arus yang terukur

pada beban pada cuplikan detik ke-3 hingga detik ke-4. Sebelum detik ke-3

suplai tegangan dan arus diperoleh dari modul sel surya, sedangkan setelah

detik ke-3.5 suplai tegangan dan arus diperoleh dari modul sel surya dan

jaringan listik. Saat suplai diperoleh dari modul sel surya, nilai tegangan

beban mencapai nilai 200 Volt dan arus sebesar 2 Ampere; sedangkan saat

grid-connected nilai tegangan beban mencapai nilai 220 Volt dan 2.2

Ampere. Tentunya setelah detik ke-3.5 nilai tegangan dan arus pada beban

akan menjadi lebih tinggi karena mendapat suplai dari dua sumber, yakni sel

surya dan grid.

4.3 Simulasi Sistem Grid-Connected Inverter dengan Algoritma MPPT,

Algoritma PLL dan Current Control

Pada sub-bab ini, sistem grid-connected inverter akan disimulasikan

dengan menggunakan algoritma MPPT metode ICM, algoritma PLL dan

current control. Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, algoritma MPPT

akan mengatur sinyal kendali dari saklar 1; dalam fungsinya untuk

-6

-4

-2

0

2

4

6

-300

-200

-100

0

100

200

300

3 3,25 3,5 3,75 4

Aru

s [

Am

pe

re]

Tega

nga

n

[Vo

lt]

Waktu [detik]

Tegangan Beban Arus Beban


130


menentukan titik kerja optimal dari sel surya. Algoritma PLL dan current

control akan mengatur sinyal kendali saklar 2 hingga saklar 5; dalam

fungsinya untuk menghasilkan sinyal tegangan yang perlu disuplai ke beban

sehingga menghasilkan sinyal arus yang sefasa dengan sinyal tegangannya.

Adapun rancangan simulasi yang dilakukan pada sub-bab ini ditunjukkan

melalui gambar berikut ini.

Gambar 4.11 Diagram Blok Simulasi Sistem Grid-Connected Inverter

dengan menggunakan Algoritma MPPT, Algoritma PLL dan current control

Gambar 4.11 menampilkan rancangan simulasi yang akan dilakukan pada

sub-bab kali ini, dimana pada simulasi ini digunakan algoritma MPPT metode

ICM, algoritma PLL dan current control.

Penjelasan mengenai blok simulasi yang dijalankan pada sub-bab ini

hampir sama dengan blok simulasi yang dijalankan pada sub-bab 4.2

sebelumnuya, hanya saja pada simulasi di sub-bab kali ini ditambahkan

model kendali untuk sinyal saklar 2 hingga sinyal saklar 5, yaitu dengan

algoritma PLL dan current control.

Pada simulasi di bagian sub-bab ini akan dilihat bagaimana kerja dari

sistem grid-connected inverter ketika hanya sel surya yang menyuplai ke

beban (detik ke-2.5) dan ketika sel surya bersamaan dengan grid menyuplai

beban (grid-connected, terjadi pada detik ke-3.5).


131


Gambar 4.12 Tegangan Sel Surya versus Tegangan Referensi ICM pada

Simulasi dengan Algoritma MPPT, PLL dan current control

Gambar 4.12 menunjukkan perbandingan antara nilai tegangan sel surya

dengan nilai tegangan sel surya referensi yang diperoleh dari algoritma

MPPT. Ketika saklar 6 berada dalam keadaan ON, pada detik ke-2.5, sel

surya menjadi sumber suplai utama bagi beban dan melalui Gambar 4.12

tampak bahwa nilai Vpv tidak mengalami perubahan nilai, hal ini

menandakan bahwa sel surya dapat memberikan suplai pada beban.

Sedangkan ketika saklar 7 juga dalam keadaan ON (grid-connected), pada

detik ke-3.5, maka nilai VPV mulai berosilasi dan nilainya terus menurun.

Sedangkan nilai dari VPV Referensi terus meningkat pada detik ke-4,

disaat nilai VPV jatuh ke nilai -320 Volt, dan terus meningkat. Naiknya nilai

VPV Referensi ini dapat dikaitkan dengan nilai duty cycle-nya, yang nampak

melalui gambar berikut.

-400

-300

-200

-100

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 5,5 6 6,5 7 7,5 8

Tega

nga

n

[Vo

lt]

Waktu [detik]

Vpv Vpv Referensi


132


Gambar 4.13 menunjukkan besarnya nilai duty cycle yang menjadi

masukan bagi blok pembentukan sinyal PWM. Nampak bahwa nilai duty

cycle yang diberikan relatif kecil jika dibandingkan dengan nilai duty cycle

yang biasa digunakan pada rangkaian boost converter. Pada detik ke-4 pada

Gambar 4.13 diatas nampak bahwa nilai duty cycle konstan bernilai 0 terus

menerus. Hal ini menandakan bahwa saklar 1 berada dalam keadaan OFF

ketika sistem berada dalam keadaan grid-connected.

Jatuhnya nilai tegangan sel surya (VPV) ketika dalam keadaan grid-

connected, membuat algoritma MPPT merasa perlu untuk membuat nilai VPV

kembali bersesuaian dengan VPV Referensi; hal ini diwujudkan melalui

pengendali I-P yang membuat nilai sinyal saklar 1 menjadi dalam OFF.

Namun berdasarkan hasil simulasi yang ditampilkan pada Gambar 4.13,

nyatanya nilai VPV tidak dapat kembali bersesuaian dengan nilai VPV

Referensi pada keadaan grid-connected.

Jatuhnya nilai VPV disebabkan karena adanya gangguan yang muncul

dari hubungan grid-connected sehingga suplai dari grid tidak sepenuhnya

mengarah pada beban tapi juga ikut mempengaruhi modul sel surya.

Gambar 4.13 Nilai Duty Cycle pada Simulasi dengan Algoritma MPPT, PLL

dan current control


133


Gambar 4.14 VPV(t), VDC Link(t) dan IPV(t) pada


Gambar 4.14 diatas menunjukkan grafik tegangan sel surya (VPV,

bewarna biru), grafik tegangan DC Link atau tegangan pada kapasitor C2

(VDC Link atau VC2, bewarna merah) dan grafik arus keluaran sel surya

(IPV, bewarna hijau).

Ketika digunakannya tambahan algoritma PLL dan current control untuk

melalukan fungsi pengaturan pada inverter maka nyatanya menghasilkan

hasil simulasi yang berbeda dengan ketika hanya digunakannya algoritma

MPPT saja. Perbedaan ini nampak juga pada Gambar 4.14 diatas, ketika

sistem berada dalam keadaan grid-connected, pada detik ke-3.5, maka nilai

tegangan VC2 juga sempat jatuh ke nilai -380 Volt dan berosilasi terus

menerus. Hal ini terjadi karena ketika dalam keadaan grid-connected,

tegangan dari grid juga ikut memberikan suplai pada nilai kapasitor C2

sehingga membuat nilai tegangan pada kapasitor C2 berosilasi.

Berosilasinya nilai VPV tentu juga akan sangat berpengaruh terhadap nilai

tegangan keluaran dari rangkaian boost converter, mengingat hubungan

antara VPV dan VC2 dihubungkan oleh nilai duty cycle. Nilai arus keluaran

sel surya juga ikut berpengaruh ketika dalam keadaan grid-connected.

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

-400

-300

-200

-100

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 5,5 6 6,5 7 7,5 8

Aru

s [

Am

pe

re]

Tega

nga

n

[Vo

lt]

Waktu [detik]

VC2 Vpv Ipv


134






-150

-100

-50

0

50

100

150

-300

-200

-100

0

100

200

300

2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 5,5 6 6,5 7 7,5 8

Aru

s [

Am

pe

re]

Tega

nga

n

[Vo

lt]

Waktu [detik]


-6

-4

-2

0

2

4

6

-300

-200

-100

0

100

200

300

2,45 2,55 2,65 2,75 2,85 2,95

Aru

s [

Am

pe

re]

Tega

nga

n

[Vo

lt]

Waktu [detik]



135




Gambar 4.15, 4.16 dan 4.17 menunjukkan besarnya arus yang disuplai ke

beban dan besarnya tegangan pada beban. Sebelum detik ke-2.5, saklar 6 dan

saklar 7 masih berada dalam keadaan OFF sehingga tidak ada nilai arus dan

tegangan yang terukur. Saat detik ke-2.5, maka saklar 6 berada dalam

keadaan ON yakni sel surya memberikan suplai ke beban. Gambar 4.16

(perbesaran 1) menunjukkan adanya besaran arus dan tegangan yang disuplai

adalah sefasa, sehingga memberikan suplai daya yang maksimal. Saat detik

ke-3.5, saklar 7 berada dalam keadaan ON sehingga sistem dalam keadaan

grid-connected; dalam keadaan ini arus dan tegangan yang disuplai nampak

pada Gambar 4.17 (perbesaran 2).

Besarnya arus yang disuplai oleh sel surya dengan besarnya tegangan

yang terukur pada beban menunjukkan adanya hasil yang tidak maksimal,

yakni tidak tercapainya suplai daya yang maksimal ketika dalam keadaan

grid-connected. Arus induktor L2 juga menunjukkan keanehan, seharusnya

nilai arus induktor L2 merupakan sinyal AC.

-150

-100

-50

0

50

100

150

-300

-200

-100

0

100

200

300

3,5 4 4,5 5 5,5 6 6,5 7 7,5 8

Aru

s [

Am

pe

re]

Tega

nga

n

[Vo

lt]

Waktu [detik]



136




Gambar 4.19 Tegangan Beban versus Arus Beban : Perbesaran 1 pada


-6

-4

-2

0

2

4

6

-300

-200

-100

0

100

200

300

2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 5,5 6 6,5 7 7,5 8

Aru

s [

Am

pe

re]

Tega

nga

n

[Vo

lt]

Waktu [detik]


-6

-4

-2

0

2

4

6

-350

-250

-150

-50

50

150

250

350

2,5 2,625 2,75 2,875 3

Aru

s [

Am

pe

re]

Tega

nga

n

[Vo

lt]

Waktu [detik]



137




Melalui Gambar 4.18, 4.19 dan 4.20 diatas, ditunjukkan besarnya arus

dan tegangan yang terukur pada beban. Gambar 4.18 menggambarkan

besarnya arus dan tegangan pada beban mulai dari awal simulasi hingga akhir

simulasi, di detik ke-8. Tampak bahwa sebelum detik ke-2.5 tidak adanya

nilai arus dan tegangan yang terukur, hal ini dikarenakan saklar 6 dan 7 masih

dalam keadaan OFF. Setelah detik ke-2.5, saklar 6 dalam keadaan ON, maka

besarnya arus dan tegangan pada beban ditunjukkan oleh Gambar 4.19

(perbesaran dari Gambar 4.18), arus yang mengalir mencapai nilai 2 Ampere

dan tegangan beban sebesar 210 Volt. Pada detik ke-3.5, saklar 7 dalam

keadaan ON, sistem kini dalam keadaan grid-connected sehingga besarnya

arus dan tegangan pada beban juga meningkat sebagai imbas digunakannya

dua sumber. Gambar 4.20 menunjukkan besarnya arus mencapai 2.2 Ampere

dan tegangan beban berada pada nilai 220 Volt.

Melalui simulasi pada sub-bab 4.3 ini penulis menyadari bahwa

diperlukannya suatu metode kendali yang dapat melakukan pengaturan naik

turunnya nilai arus sel surya referensi pada algoritma current control

berdasarkan nilai tegangan yang terukur pada kapasitor C2 (VDC Link).

-6

-4

-2

0

2

4

6

-300

-200

-100

0

100

200

300

7,75 7,875 8

Aru

s [

Am

pe

re]

Tega

nga

n

[Vo

lt]

Waktu [detik]



138


4.4 Simulasi Sistem Grid-Connected Inverter dengan Algoritma PLL dan

Current Control

Berdasarkan simulasi pada sub-bab 4.3 sebelumnya, nampak bahwa

ketika dalam keadaan grid-connected maka sinyal saklar 1 cenderung berada

dalam keadaan OFF guna menghasilkan tegangan sel surya yang optimal

ketika dalam keadaan grid-connected. Maka pada sub-bab kali ini, sistem

grid-connected inverter akan disimulasikan dengan menggunakan algoritma

PLL dan current control untuk menghasilkan sinyal kendali bagi inverter,

yakni untuk sinyal saklar 2 hingga saklar 5. Sedangkan algoritma MPPT

dengan metode ICM tidak digunakan untuk mengendalikan sinyal saklar 1

yang ada pada rangkaian boost converter, pada uji simulasi kali ini sinyal

saklar 1 dikondisikan terus menerus dalam keadaan OFF. Adapun rancangan

simulasi yang dilakukan pada sub-bab ini ditunjukkan melalui Gambar 4.21

berikut ini.


menggunakan Algoritma PLL dan current control

Pada simulasi di bagian sub-bab ini akan juga akan dilihat bagaimana

kerja dari sistem grid-connected inverter ketika hanya sel surya yang

menyuplai ke beban (detik ke-0.7) dan ketika sel surya bersamaan dengan

grid menyuplai beban (grid-connected, terjadi pada detik ke-1.2). Parameter

masukan dan keluaran dari simulasi kali ini sama seperti yang telah

dijelaskan pada simulasi di sub-bab 4.2 sebelumnya.


139


Pada simulasi ini, saklar 6 akan berada dalam keadaan ON pada detik ke-

0.7 dan saklar 7 berada dalam keadaan ON pada detik ke-1.2.

Gambar 4.22 VPV(t), VDC Link(t) dan IPV(t) pada

Simulasi dengan Algoritma PLL dan current control

Gambar 4.22 menunjukkan grafik tegangan sel surya, grafik tegangan

pada kapasitor C2 dan grafik arus keluaran sel surya. Dengan sinyal saklar 1

yang terus menerus bernilai OFF, maka rangkaian boost converter seolah

hanya merupakan rangkaian elektronik biasa tanpa fungsi istimewa. Adanya

tegangan masukan berupa VPV akan mengalami tegangan jatuh ketika

melewati rangkaian boost converter karena adanya komponen dioda,

sehingga membuat nilai VPV akan lebih tinggi sekitar 0.62 Volt relatif

terhadap nilai VC2.

Nilai VPV mencapai nilai maksimalnya ketika detik ke-0.5 disekitar nilai

326 Volt dikarenakan tidak digunakannya metode kendali saklar 1 dengan

algoritma MPPT sehingga sel surya tidak bekerja pada titik kerja optimalnya,

melainkan sel surya hanya menghasilkan nilai tegangan keluaran

maksimalnya. Hal ini juga nampak dari grafik arus sel surya yang bernilai

sangat kecil disekitar detik ke-0.5.

-1

0

1

2

3

4

5

6

0

50

100

150

200

250

300

350

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3

Aru

s [

Am

pe

re]

Tega

nga

n

[Vo

lt]

Waktu [detik]

Vpv VC2 Ipv


140


Pada detik ke-0.7, saklar 6 berada dalam keadaan ON dan sel surya mulai

memberikan suplai pada beban. Hal ini berimbas pada menurunnya nilai

tegangan VC2, karena saklar 1 OFF maka nilai VPV juga ikut mengalami

penurunan. Pada detik ke-1.2, saklar 7 berada dalam keadaan ON dan sel

surya berada dalam keadaan grid-connected. Dalam keadaan ini grid tidak

hanya memberikan suplai ke beban tetapi juga ikut mempengaruhi nilai

tegangan VC2. Pada keadaan grid-connected nilai tegangan VC2 mengalami

lonjakan dan kemudian menjadi relatif lebih stabil pada detik ke-2.2 di

kisaran nilai 312 Volt. Naik-turunnya nilai VPV dalam keadaan grid-

connected juga ikut mempengaruhi turun-naiknya nilai dari arus sel surya.



-15

-10

-5

0

5

10

15

-250

-200

-150

-100

-50

0

50

100

150

200

250

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3

Aru

s [

Am

pe

re]

Tega

nga

n

[Vo

lt]

Waktu [detik]



141






Gambar 4.23, 4.24 dan 4.25 diatas menunjukkan nilai arus yang disuplai

sel surya (arus induktor L2) dan tegangan yang terukur pada beban. Pada

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

-250

-200

-150

-100

-50

0

50

100

150

200

250

0,7 0,8 0,9 1 1,1

Aru

s [

Am

pe

re]

Tega

nga

n

[Vo

lt]

Waktu [detik]


-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

-250

-200

-150

-100

-50

0

50

100

150

200

250

2,4 2,5 2,6 2,7 2,8

Aru

s [

Am

pe

re]

Tega

nga

n

[Vo

lt]

Waktu [detik]



142


Gambar 4.23, sebelum detik ke-0.7 belum ada nilai arus dan tegangan yang

terukur dikarenakan saklar 6 dan saklar 7 yang masih dalam keadaan OFF.

Gambar 4.24 menunjukkan perbesaran dari Gambar 4.23, khususnya setelah

detik ke-0.7, ditunjukkan bahwa ketika sel surya memberikan suplai kepada

beban maka besarnya arus yang disuplai dengan tegangan yang terukur pada

beban adalah sefasa sehingga akan memberikan suplai daya yang maksimal.

Arus yang terukur sebesar 1.1 Ampere dan tegangan sebesar 130 Volt.

Pada Gambar 4.25 diberikan perbesaran dari Gambar 4.23, khususnya

setelah detik ke-2.4, yakni ketika sistem dalam keadaan grid-connected. Nilai

arus suplai yang mengalir melalui induktor L2 mencapai 3 Ampere dan

tegangan yang terukur pada beban mencapai 220 Volt.

Awalnya arus induktor L2 mengalami osilasi, terlihat melalui Gambar

4.23, namun setelah detik ke-2.2 maka arus dan tegangan relatif stabil dan

sefasa. Dalam keadaan grid-connected nampak bahwa arus yang disuplai oleh

sel surya mengalami kenaikan maupun penurunan, tentunya hal ini

merupakan imbas dari naik turunnya tegangan pada kapasitor C2 (yang

dipengaruhi juga oleh tegangan sel surya), sebagaimana nampak pada

Gambar 4.22. Penting menjadi catatan bahwa adanya kesamaan fasa antara

nilai arus yang disuplai (arus induktor L2) dengan nilai tegangan yang terukur

pada beban (tegangan induktor L3) menunjukkan adanya suplai daya

maksimal dari sel surya.


143






-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

-250

-200

-150

-100

-50

0

50

100

150

200

250

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3

Aru

s [

Am

pe

re]

Tega

nga

n

[Vo

lt]

Waktu [detik]


-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

-250

-200

-150

-100

-50

0

50

100

150

200

250

0,65 0,775 0,9 1,025 1,15

Aru

s [

Am

pe

re]

Tega

nga

n

[Vo

lt]

Waktu [detik]



144




Gambar 4.26, 4.27 dan 4.28 diatas menampilkan grafik tegangan dan

arus yang terukur pada beban. Melalui gambar diatas nampak bahwa arus dan

tegangan pada beban adalah sefasa, sehingga mengindikasikan suplai daya

yang maksimal. Saat hanya sel surya yang memberikan suplai (Gambar 4.27)

nampak bahwa nilai tegangan hanya berkisar 130 Volt, nilai ini cukup

berbeda jauh dengan nilai tegangan ketika dalam keadaan grid-connected

(Gambar 4.28) yang bernilai 220 Volt. Adanya drop tegangan ini disebabkan

karena penggunaan komponen induktor L2 yang cukup besar, yakni bernilai

10/2/pi/50 Henry (ditampilkan pada Tabel 3.3) atau sekitar 31.8 miliHenry.

Nilai induktor L2 yang relatif besar ini, dibandingkan dengan penggunaan

induktor yang biasanya dalam orde mikro, dianggap sebagai penentu

terjadinya drop tegangan tersebut.

Dari hasil simulasi ini menujukkan bahwa sistem grid-connected inverter

memiliki peforma yang baik ketika digunakannya algoritma PLL dan current

control untuk pengaturan sinyal saklar pada inverter namun tidak

digunakannya metode ICM untuk metode kendali sinyal saklar 1 membuat

belum tercapainya titik kerja sel surya yang optimal.

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

-250

-200

-150

-100

-50

0

50

100

150

200

250

2,4 2,5 2,6 2,7 2,8

Aru

s [

Am

pe

re]

Tega

nga

n

[Vo

lt]

Waktu [detik]




BAB 5

KESIMPULAN

Dalam skripsi ini, beberapa hal yang dapat disimpulkan antara lain adalah

sebagai berikut :

• Sistem grid-connected inverter yang dibangun merupakan sistem yang

terdiri dari modul sel surya, rangkaian boost converter, inverter, rangkaian

beban dan jaringan listik (grid).

• Model sel surya yang digunakan dalam simulasi ini mengacu pada sel

surya Kyocera KC50T. Hasil simulasi dari model sel surya yang dibangun

telah menghasilkan kurva karakteristik yang sesuai dengan sel surya

KC50T.

• Uji simulasi algoritma MPPT dengan metode ICM juga telah dilakukan

dan terbukti mampu melakukan pencarian titik kerja optimal sel surya

pada kondisi lingkungan yang bervariasi.

• Algoritma phase locked loop (PLL) yang digunakan adalah algoritma PLL

digital yang menggunakan perhitungan berbasis besaran tegangan listrik.

Algoritma PLL dan current control diterapkan sebagai metode kendali

sinyal bagi inverter, guna menghasilkan nilai tegangan referensi bagi

PWM generator.

• Simulasi grid-connected inverter dengan menggunakan algoritma ICM

berbasis rangkaian boost converter belum dapat menghasilkan arus suplai

yang sefasa dengan tegangan pada beban. Namun algoritma ICM yang

diterapkan pada simulasi terbukti telah mampu mencari titik kerja optimal

dari sel surya pada kondisi lingkungan yang bervariasi dan berubah-ubah.

• Simulasi grid-connected inverter dengan menggunakan algoritma ICM,

PLL dan current control belum dapat menghasilkan suplai arus yang

sefasa dengan tegangan pada beban, perlu digunakan suatu metode kendali

yang dapat melakukan pengaturan naik turunnya nilai arus sel surya

referensi pada algoritma current control berdasarkan nilai tegangan yang

terukur pada kapasitor C2 (VDC Link).


146


• Simulasi grid-connected inverter dengan menggunakan algoritma PLL dan

current control telah dapat menghasilkan arus suplai yang sefasa dengan

tegangan pada beban. Arus beban dan tegangan yang terukur pada beban

juga mencapai rating nilai yang memadai, yakni 2.2 Ampere dan 220 Volt.

Namun tidak digunakannya algoritma MPPT berimbas pada suplai daya

keluaran sel surya yang tidak maksimal.


147


DAFTAR PUSTAKA

Bae, H., Lee, S., Choi, K., Cho, B., & Jang, S. (2009). Current Control Design for

a Grid-Connected Photovoltaic/Fuel Cell DC-AC Inverter. Proceedings of

Applied Power Electronics Conference and Exposition , 1945-1950.

Chen, Y., & Smedley, K. (2006). Three-Phase Boost-Type Grid-Connected

Inverters. Proceedings of Applied Power Electronics Conference and Exposition .

Hart, D. W. (1997). Introduction to Power Electronics. Indiana: Prentice-Hall

International, Inc.

Huo, Q., Kong, L., Wei, T., Zhang, G., & Kong, L. (2008). A New Method for the

Photovoltaic Grid-connected Inverter Control. Proceedings of Electric Utility

Deregulation and Restructuring and Power Technologies Conference , 2626-

2629.

Kyocera KC50T Datasheet. (n.d.). Kyocera Corporation.

Langton, C. (1998). Intuitive Guide to Principles of Communications. Retrieved

April 20, 2012, from Complextoreal: http://complextoreal.com/

Lin, L. K. (2009). A Hybrid Wind/Solar Energy Converter. SIM University.

Liu, X., & Lopes, L. A. (2004). An Improved Perturbation and Observation

Maximum Power Point Tracking Algorithm for PV Arrays. 35th Annual IEEE

Power Electronics Specialists Conference , 2005-1010.

Luque, A., & Hegedus, S. (2003). Status, Trends, Challenges and the Bright

Future of Solar Electricity from Photovoltaics. In Handbook of Photovoltaic

Science and Engineering (pp. 1-41). John Wiley & Sons, LTD.

Staff, M. S. (2000, October 1). Motion System Design. Retrieved May 2012, from

Motion System Design Web site: http://motionsystemdesign.com/engineering-

basics/pulse-width-modulation-1000/index.html

Syaifudin, Y. (2011). Peningkatan Performasi Algoritma Digital Phase Locked

Loop untuk Sinkronisasi Gelombang pada Sistem Grid Connected Photovoltaic.

Trishan Esram, P. L. (2007). Comparison of Photovoltaic Array Maximum Power

Point Tracking Techniques. Proceedings of Transactions On Energy Conversion .

Tsai, H.-L., Tu, C.-S., & Su, Y.-J. (2008). Development of Generalized

Photovoltaic Model Using MATLAB/SIMULINK. WCECS .

Xiao, W., Dunford, W. G., Palmer, P. R., & Capel, A. (2007). Regulation of

Photovoltaic Voltage. IEEE Transactions on Industrial Electronics Vol. 54 ,

1365-1374.


148


Yan, Z., Fei, L., Jinjun, Y., & Shanxu, D. (2008). Study on Realizing MPPT by

Improved Incremental Conductance Method with Variable Step-size. Proceedings

of Industrial Electronics Application 3rd IEEE Conference , 547-550.

Yi, K., & Lu fa, Y. (2009). The Perturbation and Observation's method based on

the P-V rate of curve. Proceedings of Computational Intelligence and Software

Engineering Conference , 1-4.


149


LAMPIRAN


15

0


Let

ak

Pole

Sis

tem

pad

a T

itik

Ker

ja S

el S

ury

a

V

PV =

50 V

olt

dan

IP

V =

3.3

09 A

mp

ere

T

IPE

KO

MB

INA

SI

SIS

TE

M

1

2

3

4

5

6

7

8

Po

le 1

-1

,67

+ 1

05

,4i

-1,6

7 +

10

5,4

i -1

21

1,9

3

-1,6

7 +

10

5,4

i -1

,67

+ 1

05

,4i

-1,6

7 +

10

5,4

i -1

21

1,9

3

-1,6

7 +

10

5,4

i

Po

le 2

-1

,67

- 1

05

,4i

-1,6

7 -

10

5,4

i -1

,67

+ 1

05

,4i

-1,6

7 -

10

5,4

i -1

,67

- 1

05

,4i

-1,6

7 -

10

5,4

i -1

,67

+ 1

05

,4i

-1,6

7 -

10

5,4

i

Po

le 3

-3

33

35

4,5

6

-33

33

54

,56

-1

,67

- 1

05

,4i

-33

33

54

,56

-3

33

35

4,5

6

-33

33

54

,56

-1

,67

- 1

05

,4i

-33

33

54

,56

Po

le 4

-

-19

69

,35

-3

33

35

4,5

6

-4,7

1 +

17

7,1

8i

- -1

96

9,3

5

-33

33

54

,56

-4

,71

+ 1

77

,18

i

Po

le 5

-

-19

69

,35

-1

20

1,8

8

-4,7

1 -

17

7,1

8i

- -1

96

9,3

5

-12

01

,88

-4

,71

- 1

77

,18

i

Po

le 6

-

- -1

0,0

5

-19

69

,35

-

- -1

0,0

5

-2,2

7e

-15

Po

le 7

-

- -

-2,2

7e

-15

-

- -

-19

69

,35

TIP

E K

OM

BIN

AS

I S

IST

EM

9

1

0

11

1

2

13

1

4

15

1

6

Po

le 1

-3

33

35

4,5

6

-33

33

54

,56

-1

21

1,9

3

-33

33

54

,56

-3

33

35

4,5

6

-33

33

54

,56

-1

21

1,9

3

-33

33

54

,56

Po

le 2

-1

,67

+ 1

82

,57

i -1

,67

+ 1

82

,57

i -3

33

35

4,5

6

-19

69

,35

-1

,67

+ 1

82

,57

i -1

,67

+ 1

82

,57

i -3

33

35

4,5

6

-19

69

,35

Po

le 3

-1

,67

- 1

82

,57

i -1

,67

- 1

82

,57

i -3

,33

-3

,13

+ 2

42

,47

i -1

,67

- 1

82

,57

i -1

,67

- 1

82

,57

i -3

,33

-3

,13

+ 2

42

,47

i

Po

le 4

-0

,00

2

-0,0

02

-4

,95

+ 1

83

,01

i -3

,13

- 2

42

,47

i -0

,00

2

-0,0

02

-4

,95

+ 1

83

,01

i -3

,13

- 2

42

,47

i

Po

le 5

-

-19

69

,35

-4

,95

- 1

83

,01

i -3

,24

+ 7

6,9

8i

- -1

96

9,3

5

-4,9

5 -

18

3,0

1i

-3,2

4 +

76

,98

i

Po

le 6

-

-19

69

,35

-1

20

2,0

3

-3,2

4 -

76

,98

i -

-19

69

,35

-1

20

2,0

3

-3,2

4 -

76

,98

i

Po

le 7

-

- -

3,5

8e

-12

-

- -

3,5

8e

-12


15

1


T

IPE

KO

MB

INA

SI

SIS

TE

M

1

7

18

1

9

20

2

1

22

2

3

24

Po

le 1

-1

,67

+ 1

05

,40

i -1

,67

+ 1

05

,4i

-1,6

7 +

10

5,4

i -1

,67

+ 1

05

,4i

-1,6

7 +

10

5,4

0i

-1,6

7 +

10

5,4

i -1

,67

+ 1

05

,4i

-1,6

7 +

10

5,4

i

Po

le 2

-1

,67

- 1

05

,40

i -1

,67

- 1

05

,4i

-1,6

7 -

10

5,4

i -1

,67

- 1

05

,4i

-1,6

7 -

10

5,4

0i

-1,6

7 -

10

5,4

i -1

,67

- 1

05

,4i

-1,6

7 -

10

5,4

i

Po

le 3

-3

33

35

4,5

6

-33

33

54

,56

-3

33

35

4,5

6

-33

33

54

,56

-3

33

35

4,5

6

-33

33

54

,56

-3

33

35

4,5

6

-33

33

54

,56

Po

le 4

-

-19

69

,35

-1

21

1,9

3

-9,7

7e

-15

-

-19

69

,35

-1

21

1,9

3

-9,7

7e

-15

Po

le 5

-

-19

69

,35

-1

21

1,9

3

-9,4

2

- -1

96

9,3

5

-12

11

,93

-9

,42

Po

le 6

-

- -

-19

69

,35

-

- -

-19

69

,35

Po

le 7

-

- -

0

- -

- 0

TIP

E K

OM

BIN

AS

I S

IST

EM

2

5

26

2

7

28

2

9

30

3

1

32

Po

le 1

-3

33

35

4,5

6

-33

33

54

,56

-1

21

1,9

3

-33

33

54

,56

-3

33

35

4,5

6

-33

33

54

,56

-1

21

1,9

3

-33

33

54

,56

Po

le 2

-0

,00

31

-0

,00

31

-0

,00

31

-0

,00

31

-0

,00

31

-0

,00

31

-0

,00

31

-0

,00

31

Po

le 3

-

-19

69

,35

-3

33

35

4,5

6

-4,7

1 +

17

7,1

8i

- -1

96

9,3

5

-33

33

54

,56

-4

,71

+ 1

77

,18

i

Po

le 4

-

-19

69

,35

-1

20

1,8

8

-4,7

1 -

17

7,1

8i

- -1

96

9,3

5

-12

01

,88

-4

,71

- 1

77

,18

i

Po

le 5

-

- -1

0,0

5

-19

69

,35

-

- -1

0,0

5

-19

69

,35

Po

le 6

-

- -

-2,2

2e

-16

-

- -

-2,2

2e

-16

Po

le 7

-

- -

0

- -

- 0


15

2


Let

ak

Pole

Sis

tem

pad

a T

itik

Ker

ja S

el S

ury

a

V

PV =

320 V

olt

dan

IP

V =

0.4

056 A

mp

ere

T

IPE

KO

MB

INA

SI

SIS

TE

M

1

2

3

4

5

6

7

8

Po

le 1

-1

33

92

99

.63

-1

33

92

99

.63

-1

33

92

99

.63

-1

33

92

99

.63

-1

33

92

99

.63

-1

33

92

99

.63

-1

33

92

99

.63

-1

33

92

99

.63

Po

le 2

-1

9.7

8 +

10

4.1

i -1

96

9.3

5

-12

11

.93

-1

96

9.3

5

-19

.78

+ 1

04

.1 i

-19

69

.35

-1

21

1.9

3

-19

69

.35

Po

le 3

-1

9.7

8 -

10

4.1

i -1

96

9.3

5

-12

01

.88

-1

9.7

8 +

10

4.1

i -1

9.7

8 -

10

4.1

i -1

96

9.3

5

-12

01

.88

-1

9.7

8 +

10

4.1

i

Po

le 4

-

-19

.78

+ 1

04

.1 i

-19

.78

+ 1

04

.1 i

-19

.78

- 1

04

.1 i

- -1

9.7

8 +

10

4.1

i -1

9.7

8 +

10

4.1

i -1

9.7

8 -

10

4.1

i

Po

le 5

-

-19

.78

- 1

04

.1 i

-19

.78

- 1

04

.1 i

-4.7

1 +

17

7.2

i -

-19

.78

- 1

04

.1 i

-19

.78

- 1

04

.1 i

-4.7

1 +

17

7.2

i

Po

le 6

-

- -1

0.0

5

-4.7

1 -

17

7.2

i -

- -1

0.0

5

-4.7

1 -

17

7.2

i

Po

le 7

-

- -

-2.2

7e

-15

-

- -

-2.2

7e

-15

TIP

E K

OM

BIN

AS

I S

IST

EM

9

1

0

11

1

2

13

1

4

15

1

6

Po

le 1

-1

33

92

99

.63

-1

33

92

99

.63

-1

33

92

99

.63

-1

33

92

99

.63

-1

33

92

99

.63

-1

33

92

99

.63

-1

33

92

99

.63

-1

33

92

99

.63

Po

le 2

-2

4.3

39

-1

96

9.3

5

-12

11

.93

-1

96

9.3

5

-24

.33

9

-19

69

.35

-1

21

1.9

3

-19

69

.35

Po

le 3

-7

.62

+ 1

81

.7 i

-19

69

.35

-1

20

2.0

3

-19

.61

+ 7

5.9

i -7

.62

+ 1

81

.7 i

-19

69

.35

-1

20

2.0

3

-19

.61

+ 7

5.9

i

Po

le 4

-7

.62

- 1

81

.7 i

-24

.33

9

-27

.67

-1

9.6

1 -

75

.9 i

-7.6

2 -

18

1.7

i -2

4.3

39

-2

7.6

7

-19

.61

- 7

5.9

i

Po

le 5

-

-7.6

2 +

18

1.7

i -1

0.9

+ 1

82

.5 i

-4.8

8 +

24

2.3

i -

-7.6

2 +

18

1.7

i -1

0.9

+ 1

82

.5 i

-4.8

8 +

24

2.3

i

Po

le 6

-

-7.6

2 -

18

1.7

i -1

0.9

- 1

82

.5 i

-4.8

8 -

24

2.3

i -

-7.6

2 -

18

1.7

i -1

0.9

- 1

82

.5 i

-4.8

8 -

24

2.3

i

Po

le 7

-

- -

1.2

2e

-14

-

- -

1.2

2e

-14


15

3


T

IPE

KO

MB

INA

SI

SIS

TE

M

1

7

18

1

9

20

2

1

22

2

3

24

Po

le 1

-1

33

92

99

.63

-1

33

92

99

.63

-1

33

92

99

.63

-1

33

92

99

.63

-1

33

92

99

.63

-1

33

92

99

.63

-1

33

92

99

.63

-1

33

92

99

.63

Po

le 2

-1

9.7

8 +

10

4.1

i -1

96

9.3

5

-12

11

.93

-1

96

9.3

5

-19

.78

+ 1

04

.1 i

-19

69

.35

-1

21

1.9

3

-19

69

.35

Po

le 3

-1

9.7

8 -

10

4.1

i -1

96

9.3

5

-12

11

.93

-1

9.7

8 +

10

4.1

i -1

9.7

8 -

10

4.1

i -1

96

9.3

5

-12

11

.93

-1

9.7

8 +

10

4.1

i

Po

le 4

-

-19

.78

+ 1

04

.1 i

-19

.78

+ 1

04

.1 i

-19

.78

- 1

04

.1 i

- -1

9.7

8 +

10

4.1

i -1

9.7

8 +

10

4.1

i -1

9.7

8 -

10

4.1

i

Po

le 5

-

-19

.78

- 1

04

.1 i

-19

.78

- 1

04

.1 i

-9.4

2

- -1

9.7

8 -

10

4.1

i -1

9.7

8 -

10

4.1

i -9

.42

Po

le 6

-

- -

-9.7

7e

-15

-

- -

-9.7

7e

-15

Po

le 7

-

- -

0

- -

- 0

TIP

E K

OM

BIN

AS

I S

IST

EM

2

5

26

2

7

28

2

9

30

3

1

32

Po

le 1

-1

33

92

99

.63

-1

33

92

99

.63

-1

33

92

99

.63

-1

33

92

99

.63

-1

33

92

99

.63

-1

33

92

99

.63

-1

33

92

99

.63

-1

33

92

99

.63

Po

le 2

-3

6.2

3

-19

69

.35

-1

21

1.9

3

-19

69

.35

-3

6.2

3

-19

69

.35

-1

21

1.9

3

-19

69

.35

Po

le 3

-

-19

69

.35

-1

20

1.8

8

-36

.23

-

-19

69

.35

-1

20

1.8

8

-36

.23

Po

le 4

-

-36

.23

-3

6.2

3

-4.7

1 +

17

7.2

i -

-36

.23

-3

6.2

3

-4.7

1 +

17

7.2

i

Po

le 5

-

- -1

0.0

5

-4.7

1 -

17

7.2

i -

- -1

0.0

5

-4.7

1 -

17

7.2

i

Po

le 6

-

- -

-2.2

2e

-16

-

- -

-2.2

2e

-16

Po

le 7

-

- -

0

- -

- 0


15

4


*e de

VI

P

KK

s+

ffω

ω

1 sˆ θ

SV

s

qs

V

s ds

Ve de

V

e qe

Vˆ

()

Rθ

grid

I

ˆ(

)Rθ

ds

I

qs

I

de

I qe

I

dref

I

qref

I

derr

I

qerr

I

idpd

KK

s+

iq

pq

KK

s+

de

fbV

−

qe

fbV

−

de

ffV

−

qe

ffV

−

* de

V

* qe

V

1ˆ

()

Rθ

−

qsy

nc

V

dsy

nc

V

Sk

ema P

LL

den

gan

Current Control


UNIVERSITAS INDONESIA GRID CONNECTED INVERTER UNTUK ...

Documents

Transcript of UNIVERSITAS INDONESIA GRID CONNECTED INVERTER UNTUK ...