DOI: https://doi.org/10.14710/transmisi.1.1.%25p

SMART SYSTEM UNTUK PEMANTAUAN DAN OPTIMASI KINERJA PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA SURYA

Erlan Taneza  -  Magister Rekayasa elektro, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia,, Indonesia
*Firdaus Firdaus  -  Magister Rekayasa elektro, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia, Indonesia
Dikirim: 29 Okt 2024; Diterbitkan: 30 Jan 2025.
Akses Terbuka Copyright (c) 2025 Transmisi: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro under http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0.

Citation Format:
Sari

Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) menjadi salah satu solusi utama dalam pemanfaatan energi terbarukan. Namun, tantangan dalam hal pemantauan, perawatan, dan optimasi kinerja PLTS masih menjadi isu utama yang perlu diatasi. Artikel ini mengeksplorasi peran smart system berbasis Internet of Things (IoT), kecerdasan buatan (AI), dan machine learning (ML) dalam meningkatkan efisiensi operasional PLTS. Melalui systematic literature review, penelitian ini mengidentifikasi berbagai metode dan teknologi yang telah digunakan untuk pemantauan, deteksi, prediksi, dan optimasi kinerja PLTS. Hasil menunjukkan bahwa teknologi smart system mampu meningkatkan efisiensi pemantauan hingga 95%, prediksi kerusakan hingga 110,8%, dan output energi hingga 130% dibanding dengan pendekatan manual-konvensional. Penggunaan teknologi ini memberikan solusi efektif dalam menghadapi tantangan operasional PLTS dan meningkatkan kinerja jangka panjangnya. Temuan ini menawarkan panduan praktis dan rekomendasi untuk pengembangan lebih lanjut dalam pengelolaan PLTS berbasis teknologi cerdas.

Catatan: Artikel ini mempunyai file lampiran.

Fulltext |  common.other
Smart system untuk Pemantauan dan Optimasi Kinerja Pembangkit Listrik Tenaga Surya
Subjek
Tipe Yang lain
  Unduh (176KB)    metadata pengindeksan

Article Metrics:

Article Info
Bagian: Artikel - Teknik Tenaga Listrik
Bahasa : ID
Recent articles
T-SHAPED MIMO ANTENNA DESIGN WITH DEFECTED GROUND STRUCTURE AND PARASITIC ELEMENTS FOR 5G APPLICATION IMPLEMENTASI FINGERPRINT PADA RANCANGAN PROTOTIPE SMART HOME MENGGUNAKAN METODE KEAMANAN KRIPTOGRAFI VIGENERE CIPHER DAN CAESAR CIPHER SMART SYSTEM UNTUK PEMANTAUAN DAN OPTIMASI KINERJA PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA SURYA ANALISIS TEGANGAN TEMBUS PADA KOMPOSIT SERAT KELAPA KAJIAN RANCANG BANGUN SISTEM DETEKSI BENCANA KEBAKARAN DAN PEMADAMAN OTOMATIS BERBASIS WHATSAPP DAN WEB PENGEMBANGAN SISTEM MEKANIKA DAN DINAMIKA PADA ROBOT EDUKASI BERBASIS IOT DAN ESP32 PENGEMBANGAN ARSITEKTUR REST API UNTUK INTEGRASI DATA REAL-TIME PADA WEBSITE PEMANTAUAN KUALITAS UDARA LAHAN PERTANIAN More recent articles
Most cited articles
SKENARIO MANAJEMEN ENERGI RENDAH EMISI SEKTOR RUMAH TANGGA UNTUK MENGURANGI EMISI GAS CO2 DI KOTA SEMARANG MODIFIED IMPROVED PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (MIPSO) SEBAGAI SOLUSI ECONOMIC DISPATCH PADA SISTEM KELISTRIKAN 500 kV JAWA-BALI PERANCANGAN SOFTWARE APLIKASI OPTIMASI PENATAAN LAMPU PJU SEBAGAI UPAYA PENGHEMATAN BIAYA ENERGI LISTRIK RANCANG BANGUN SISTEM PEMANTAUAN INFUS BERBASIS ANDROID PERANCANGAN MAXIMUM POWER POINT TRACKING PANEL SURYA MENGGUNAKAN BUCK BOOST CONVERTER DENGAN METODE INCREMENTAL CONDUCTANCE More cited articles
  1. K. Z. Mostofa dan M. A. Islam, “Creation of an Internet of Things (IoT) system for the live and remote monitoring of solar photovoltaic facilities,” Energy Rep., vol. 9, hlm. 422–427, Okt 2023, doi: 10.1016/j.egyr.2023.09.060
  2. A. Abdullah, M. Z. Haq, C. Cholish, M. Putri, dan A. Ramadhan, “Implementasi Internet Of Things Dalam Pemantauan Optimal Kerja Panel Surya,” RELE Rekayasa Elektr. Dan Energi J. Tek. Elektro, vol. 4, no. 2, Art. no. 2, Feb 2022, doi: 10.30596/rele.v4i2.9565
  3. S. L. P, S. S, dan M. S. Rayudu, “IoT based solar panel fault and maintenance detection using decision tree with light gradient boosting,” Meas. Sens., vol. 27, hlm. 100726, Jun 2023, doi: 10.1016/j.measen.2023.100726
  4. M. Tradacete-Ágreda, E. Santiso-Gómez, F. J. Rodríguez-Sánchez, P. J. Hueros-Barrios, J. A. Jiménez-Calvo, dan C. Santos-Pérez, “High-performance IoT Module for real-time control and self-diagnose PV panels under working daylight and dark electroluminescence conditions,” Internet Things, vol. 25, hlm. 101006, Apr 2024, doi: 10.1016/j.iot.2023.101006
  5. A. Ramschie, R. Katuuk, dan S. Eksan, “IoT Implementation for Monitoring and Controlling Solar Power Plant Systems,” Int. J. Comput. Appl., vol. 185, no. 37, hlm. 23–31, Okt 2023, doi: 10.5120/ijca2023923177
  6. I. Segovia Ramírez, F. P. García Márquez, dan J. Parra Chaparro, “Convolutional neural networks and Internet of Things for fault detection by aerial monitoring of photovoltaic solar plants,” Measurement, vol. 234, hlm. 114861, Jul 2024, doi: 10.1016/j.measurement.2024.114861
  7. P. Muthukumar, S. Manikandan, R. Muniraj, T. Jarin, dan A. Sebi, “Energy efficient dual axis solar tracking system using IOT,” Meas. Sens., vol. 28, hlm. 100825, Agu 2023, doi: 10.1016/j.measen.2023.100825
  8. A. K. Tripathi dkk., “Advancing solar PV panel power prediction: A comparative machine learning approach in fluctuating environmental conditions,” Case Stud. Therm. Eng., vol. 59, hlm. 104459, Jul 2024, doi: 10.1016/j.csite.2024.104459
  9. M. Mehta dan B. Mehta, “Control strategies for grid-connected hybrid renewable energy systems: Integrating modified direct torque control based doubly fed induction generator and ANFIS based maximum power point tracking for solar PV generation,” E-Prime - Adv. Electr. Eng. Electron. Energy, vol. 8, hlm. 100575, Jun 2024, doi: 10.1016/j.prime.2024.100575
  10. Y. Ledmaoui, A. El Maghraoui, M. El Aroussi, R. Saadane, A. Chebak, dan A. Chehri, “Forecasting solar energy production: A comparative study of machine learning algorithms,” Energy Rep., vol. 10, hlm. 1004–1012, Nov 2023, doi: 10.1016/j.egyr.2023.07.042
  11. I. Shirbhate dan S. Barve, “Solar panel monitoring and energy prediction for smart solar system,” Int. J. Adv. Appl. Sci., vol. 8, hlm. 136, Jun 2019, doi: 10.11591/ijaas.v8.i2.pp136-142
  12. A. Basit, R. Khoeruzzaman, R. Rais, dan A. Maulana, “Monitoring System Automatic Solar Cell Sebagai Sumber PLTS (Pembangkit Listrik Tenaga Surya) Berbasis Microcontroller,” Smart Comp Jurnalnya Orang Pint. Komput., vol. 13, no. 1, Art. no. 1, Jan 2024, doi: 10.30591/smartcomp.v13i1.6057
  13. P. Gunoto, A. Rahmadi, dan E. Susanti, “PERANCANGAN ALAT SISTEM MONITORING DAYA PANEL SURYA BERBASIS INTERNET OF THINGS,” SIGMA Tek., vol. 5, no. 2, Art. no. 2, Nov 2022, doi: 10.33373/sigmateknika.v5i2.4555
  14. I. Gunawan dan T. Akbar, “PROTOTIPE SISTEM MONITORING TEGANGAN PANEL SURYA (SOLAR CELL) PADA LAMPU PENERANG JALAN BERBASIS WEB APLIKASI,” Infotek J. Inform. Dan Teknol., vol. 2, no. 2, Art. no. 2, Jul 2019, doi: 10.29408/jit.v2i2.1452
  15. W. Priharti, S. Sumaryo, D. K. Silalahi, dan Y. S. Agung, “Perancangan Sistem Pemantauan Lokal dan Jarak Jauh bagi Panel Surya,” J. Rekayasa Elektr., vol. 16, no. 2, Art. no. 2, Agu 2020, doi: 10.17529/jre.v16i2.16352
  16. G. Kurniawan, A. Raka, dan P. Rahardjo, “Rancang Bangun Sistem Pemantauan Panel Surya Berbasis Internet of Things,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro, vol. 22, hlm. 133, Jun 2023, doi: 10.24843/MITE.2023.v22i01.P17
  17. F. Pereira dan C. Silva, “Machine learning for monitoring and classification in inverters from solar photovoltaic energy plants,” Sol. Compass, vol. 9, hlm. 100066, Mar 2024, doi: 10.1016/j.solcom.2023.100066
  18. R. Setiawan, C. D. Megawati, B. R. P. D. Palevi, dan S. Hadi, “Pengembangan Database Sistem Pemantauan Daya Panel Surya Berbasis Borland Delphi dan Komunikasi Nirkabel LoRa,” J. Bumigora Inf. Technol. BITe, vol. 4, no. 1, Art. no. 1, Jun 2022, doi: 10.30812/bite.v4i1.1943
  19. I. Moroki dan A. S. Wauran, “Model Statistika Prediksi Energi Surya Dengan Menggunakan Autoregresif Integrated Moving Average (ARIMA),” J. MIPA, vol. 8, no. 3, Art. no. 3, Okt 2019, doi: 10.35799/jmuo.8.3.2019.26193
  20. D. Abdulai, S. Gyamfi, F. A. Diawuo, dan P. Acheampong, “Data analytics for prediction of solar PV power generation and system performance: A real case of Bui Solar Generating Station, Ghana,” Sci. Afr., vol. 21, hlm. e01894, Sep 2023, doi: 10.1016/j.sciaf.2023.e01894
  21. K. Narasimman, V. Gopalan, A. K. Bakthavatsalam, P. V. Elumalai, M. Iqbal Shajahan, dan J. Joe Michael, “Modelling and real time performance evaluation of a 5 MW grid-connected solar photovoltaic plant using different artificial neural networks,” Energy Convers. Manag., vol. 279, hlm. 116767, Mar 2023, doi: 10.1016/j.enconman.2023.116767
  22. A. B. Raharjo, A. Ardianto, dan D. Purwitasari, “Random Forest Regression Untuk Prediksi Produksi Daya Pembangkit Listrik Tenaga Surya,” Briliant J. Ris. Dan Konseptual, vol. 7, no. 4, Art. no. 4, Nov 2022, doi: 10.28926/briliant.v7i4.1036
  23. I. Jamil dkk., “Predictive evaluation of solar energy variables for a large-scale solar power plant based on triple deep learning forecast models,” Alex. Eng. J., vol. 76, hlm. 51–73, Agu 2023, doi: 10.1016/j.aej.2023.06.023
  24. F. Ananta, D. Syauqy, dan B. H. Prasetio, “Perancangan Sistem Deteksi Anomali pada Panel Surya menggunakan Mikrokontroler dengan Algoritma K-Nearest Neighbors,” J. Pengemb. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput., vol. 7, no. 5, Art. no. 5, Agu 2023
  25. I. M. Kastiawan, “Rancang Bangun Cleaning Fotovoltaik Portable Untuk Pembangkit Listrik Tenaga Surya ( PLTS ),” Mek. J. Tek. Mesin, Diakses: 16 Juli 2024. [Daring]. Tersedia pada: https://www.academia.edu/104242947/Rancang_Bangun_Cleaning_Fotovoltaik_Portable_Untuk_Pembangkit_Listrik_Tenaga_Surya_PLTS_
  26. A. M. Adha, A. Yanie, dan F. D. Wiliyanto, “Sistem Pendeteksi Panas Kabel dan Peringatan Dini Pada Panel Surya Listrik Menggunakan Sensor Suhu,” J. Simetri Rekayasa, vol. 4, no. 1, Art. no. 1, Apr 2022
  27. N. Ghadami dkk., “Implementation of solar energy in smart cities using an integration of artificial neural network, photovoltaic system and classical Delphi methods,” Sustain. Cities Soc., vol. 74, hlm. 103149, Nov 2021, doi: 10.1016/j.scs.2021.103149
  28. P. A. Nugroho, “IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTI-LAYER PERCEPTRON UNTUK PREDIKSI PENYINARAN MATAHARI KOTA BANDUNG,” Komputa J. Ilm. Komput. Dan Inform., vol. 12, no. 1, hlm. 83–90, Mei 2023, doi: 10.34010/komputa.v12i1.9419
  29. M. Rezza, M. I. Yusuf, dan R. R. Yacoub, “Prediksi Radiasi Surya Menggunakan Metode Long Short-Term Memory,” Ilk. J. Comput. Sci. Appl. Inform., vol. 6, no. 1, Art. no. 1, Apr 2024, doi: 10.28926/ilkomnika.v6i1.571
  30. A. Assegaf, D. Aming, dan F. Alvianto, “Perancangan maximum power point tracking dengan algoritma incremental conductance untuk PLTS 100 Wp: Design of maximum power point tracking with incremental conductance algorithm for PLTS 100 Wp,” JITEL J. Ilm. Telekomun. Elektron. Dan List. Tenaga, vol. 1, no. 1, Art. no. 1, Mar 2021, doi: 10.35313/jitel.v1.i1.2021.1-8
  31. I. Mandourarakis dkk., “Development of a smart photovoltaic cells system,” Energy Convers. Manag., vol. 293, hlm. 117478, Okt 2023, doi: 10.1016/j.enconman.2023.117478
  32. S. Abedi, M. H. Moradi, dan R. Shirmohammadi, “Real-time photovoltaic energy assessment using a GSM-based smart monitoring system: Addressing the impact of climate change on solar energy estimation software,” Energy Rep., vol. 10, hlm. 2361–2373, Nov 2023, doi: 10.1016/j.egyr.2023.09.038
  33. G. M. D. Putra, H. I. Lailatun, R. Sabani, dan D. A. Setiawati, “Sistem Otomasi Photovoltaic pada Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) Berbasis Mikrokontroler Arduino skala lab,” J. Tek. Pertan. Lampung J. Agric. Eng., vol. 8, no. 2, Art. no. 2, Jun 2019, doi: 10.23960/jtep-l.v8i2.130-138
  34. R. Khotama, D. B. Santoso, dan A. Stefanie, “Perancangan Sistem Optimasi Smart Solar Electrical pada Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) dengan Metode Tracking Dual Axis Technology,” J. Ecotipe Electron. Control Telecommun. Inf. Power Eng., vol. 7, no. 2, Art. no. 2, Okt 2020, doi: 10.33019/jurnalecotipe.v7i2.1887
  35. A. Pangkung, S. Qamariah, S. Abadi, dan N. I. Mayasari, “Rancang Bangun Sistem Kontrol Suplai Beban PLTS Menggunakan Pulse Width Modulation dan Real Time Clock,” J. Tek. Mesin Sinergi, vol. 20, no. 1, Art. no. 1, Apr 2022, doi: 10.31963/sinergi.v20i1.3452
  36. A. Bandyopadhyay, B. D. Leibowicz, dan M. E. Webber, “Solar panels and smart thermostats: The power duo of the residential sector?,” Appl. Energy, vol. 290, hlm. 116747, Mei 2021, doi: 10.1016/j.apenergy.2021.116747
  37. Md. R. Islam, Md. T. Aziz, M. Alauddin, Z. Kader, dan Md. R. Islam, “Site suitability assessment for solar power plants in Bangladesh: A GIS-based analytical hierarchy process (AHP) and multi-criteria decision analysis (MCDA) approach,” Renew. Energy, vol. 220, hlm. 119595, Jan 2024, doi: 10.1016/j.renene.2023.119595
  38. U. A. Khan, N. M. Khan, dan M. H. Zafar, “Resource efficient PV power forecasting: Transductive transfer learning based hybrid deep learning model for smart grid in Industry 5.0,” Energy Convers. Manag. X, vol. 20, hlm. 100486, Okt 2023, doi: 10.1016/j.ecmx.2023.100486
  39. R. Fachrizal, M. Shepero, M. Åberg, dan J. Munkhammar, “Optimal PV-EV sizing at solar powered workplace charging stations with smart charging schemes considering self-consumption and self-sufficiency balance,” Appl. Energy, vol. 307, hlm. 118139, Feb 2022, doi: 10.1016/j.apenergy.2021.118139
  40. O. Bonilla dan H. T. Le, “Multi-functional energy storage system for supporting solar PV plants and host power distribution system,” J. Energy Storage, vol. 73, hlm. 108933, Des 2023, doi: 10.1016/j.est.2023.108933

Last update:

No citation recorded.

Last update: 2025-01-30 16:25:16

No citation recorded.