RUSDIANSYAH, SIFAN (2024) ANALISIS POTENSI PLTS 2kWp STAND ALONE DENGAN SKALA BATERAI 300Ah PREDIKSI 1 TAHUN KAPASITAS BEBAN 900VA. S1 thesis, Fakultas Teknik Universitas Sultan Ageng Tirtayasa.

	Text (SKRIPSI) Sifan Rusdiansyah_3332170016_FULLTEXT 1.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)
	Text (SKRIPSI) Sifan Rusdiansyah_3332170016_01.pdf Restricted to Registered users only Download (5MB)
	Text (SKRIPSI) Sifan Rusdiansyah_3332170016_02.pdf Restricted to Registered users only Download (4MB)
	Text (SKRIPSI) Sifan Rusdiansyah_3332170016_03.pdf Restricted to Registered users only Download (4MB)
	Text (SKRIPSI) Sifan Rusdiansyah_3332170016_04.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)
	Text (SKRIPSI) Sifan Rusdiansyah_3332170016_05.pdf Restricted to Registered users only Download (194kB)
	Text (SKRIPSI) Sifan Rusdiansyah_3332170016_Ref.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text (SKRIPSI) Sifan Rusdiansyah_3332170016_Lamp.pdf Restricted to Registered users only Download (8MB)

Abstract

Predicting the potential of Stand Alone Solar Photovoltaic Systems (PLTS) allows researchers and engineers to assess and improve the efficiency of solar cells. With a better understanding of the PLTS potential within a one-year period, we can drive transformation towards a more efficient energy system, empowering us against global energy and environmental challenges. The research objective is to determine the appropriate forecasting model to predict the power output of the assembled Stand Alone PLTS system. The research method involves using LSTM to forecast power values over a one-year period. The results of this study yielded a total predicted power value over one year of 4,519,440,022.3 Watts or approximately 4.519440 Megawatts. Thus, the potential power value of PLTS with the predetermined load scale is 36.01%. The evaluation values of the forecasting method used are as follows: RMSE is 2939.990889 calculated using the RMSE equation (2.1). Obtaining an MSE value of 8643546.429 using the MSE equation (2.2). Obtaining a MAD value of 2555.727887 obtained from the calculation using the MAD equation (2.3). Obtaining a MAPE value of 47.79164847% from the calculation using the MAPE equation (2.4). When assembling a Stand Alone PLTS system, attention must be paid to important components that can make PLTS work optimally and efficiently. The selection of SCC, Inverter, and other safety components must be adjusted to the system being built. The Long ShortTerm Memory or LSTM method is an appropriate forecasting method when predicting data over a long period of time.

Item Type:	Thesis (S1)
Contributors:	Contribution Contributors NIP/NIM Thesis advisor ALFANZ, ROCKY 198103282010121001
Additional Information:	Prediksi potensi PLTS Stand Alone memungkinkan peneliti dan insinyur untuk mengevaluasi dan meningkatkan efisiensi sel surya. pemahaman yang lebih baik tentang potensi PLTS dalam kurun waktu satu tahun, kita dapat menciptakan transformasi menuju sistem energi yang lebih efisien, dan berdaya terhadap tantangan energi dan lingkungan global.Tujuan penelitian yaitu Mengetahui model forecasting yang tepat untuk memprediksi daya dari sistem PLTS Stand Alone yang telah dirangkai.Metode penelitian ini yaitu menggunakan LSTM untuk memprediksi nilai daya selama jangka waktu 1 tahun pemakaian..Hasil dari penelitian ini didapatkan nilai total prediksi daya selama satu tahun sebesar 4.519.440.0223 Watt atau sekitar 4,519440 Mwatt. Sehingga nilai dari potensi daya PLTS dengan skala beban yang telah di tentukan bernilai 36.01%. sedangkan nilai evaluasi dari metode forecasting yang di gunakan adalah sebagai berikut, RMSE sebesar 2939.990889 dari perhitungan dengan menggunakan persamaan RMSE (2.1). Mendapatkan niali MSE sebesar 8643546.429 dengan menggunakan persamaan MSE (2.2). Mendapatkan nilai MAD sebesar 2555.727887 yang di dapatkan dari perhingan dengan persamaan MAD (2.3). Mendapatkan nilai MAPE sebesar 47.79164847% dari hasil perhitungan dengan menggunakan persamaan MAPE (2.4)merangkai sistem PLTS Stand Alone harus diperhatikan komponen-komponen penting yang dapat membuat PLTS bekerja secara optimal dan effisien, pemiliihan SCC, Inverter, dan komponen pengaman lainnya harus di sesuaikan dengan sistem yang akan di bangun. Metode Long ShortTerm Memory atau LSTM merupakan metode forecasting yang tepat jika ingin memprediksi data dengan jangka waktu yang panjang.
Subjects:	T Technology > T Technology (General) T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	03-Fakultas Teknik 03-Fakultas Teknik > 20201-Jurusan Teknik Elektro
Depositing User:	Mr Sifan Rusdiansyah
Date Deposited:	01 Mar 2024 09:43
Last Modified:	01 Mar 2024 09:43
URI:	http://eprints.untirta.ac.id/id/eprint/33720

Actions (login required)

View Item