OPTIMASI MPPT PANEL SURYA SERIES-PARALLEL MODEL UNTUK MENGATASI PARTIAL SHADING CONDITION DENGAN METODE P&O

Optimasi Maximum Power Point Tracking (MPPT) merupakan aspek penting dalam pengembangan sistem fotovoltaik (PV) untuk memaksimalkan pengambilan daya dari panel surya. Dalam penelitian ini, kami memfokuskan pada optimasi MPPT pada sistem PV yang terhubung secara series-paralel menggunakan metode Perturb and Observe (P&O). Kami mengidentifikasi bahwa sistem PV series-paralel menghadapi tantangan yang berbeda dibandingkan dengan sistem PV yang terhubung secara individu. Ketidakcocokan daya dan kondisi kerja yang berbeda di antara modul PV yang terhubung secara seri dan paralel dapat mengurangi kinerja MPPT secara keseluruhan. Oleh karena itu, kami mengusulkan strategi optimasi yang memperbaiki masalah ini. Strategi optimasi yang diusulkan menggabungkan teknik penyesuaian skala daya dan algoritma kontrol adaptif. Teknik penyesuaian skala daya digunakan untuk mengkompensasi perbedaan daya antara modul PV yang terhubung secara seri dan paralel, sehingga mencapai kesetimbangan yang optimal. Algoritma kontrol adaptif digunakan untuk mengoptimalkan langkah perturbasi agar mencapai kestabilan dan akurasi yang lebih baik dalam melacak titik daya maksimum. Kami melakukan simulasi dengan membangun model sistem PV series-paralel yang mempertimbangkan karakteristik fisik dan elektrik dari modul PV serta variasi intensitas cahaya matahari. P&O dibangun menggunakan Simulink matlab 2020b dengan boost converter. Pada penelitian ini P&O memiliki kecepatan tracking 850.2 ms dengan akurasi 99.95%. Penelitian ini memiliki implikasi penting dalam pengembangan teknologi PV yang lebih efisien dan dapat diterapkan dalam skala besar. Metode optimasi MPPT yang diusulkan dapat menjadi landasan untuk pengembangan sistem PV series-paralel yang handal dan efektif dalam memaksimalkan penyerapan daya dari panel surya. Selain itu, pendekatan ini dapat menjadi dasar untuk penelitian lanjutan dalam mengoptimalkan MPPT pada sistem PV dengan kondisi yang lebih kompleks dan dinamis