Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Quantitative information about solar radiation in agro-forestry system in Indonesia is relatively limited. To study the amount of solar radiation below forest trees stand, a survey based research was conducted from October 2002 to February 2003 in Central Java, Indonesia. The location of the survey were chosen based on the kinds of trees and forests. They were Purwodadi (teak, mahogany and sonokeling production forest), Karanganyar - Purworejo (pines production forest), and Klaten (semolina and yucca as conservation forest). The decrease in the Relative's Irradiation Fraction (RIF) under the trees was found related to the increased of the tree aging, adjusted to the exponential decrease model (RIP=1.25e -0.18 X). The RIP under tree canopy was clearly explained by diameter on the breast height diameter of trunk (DBH) divided by the half of tree row spacing (2D/X+Y) therefore the RIF was formulated as 0.2829 (2D/(X+Y)."

"Quantitative information about solar radiation in agro-forestry system in Indonesia is relatively limited. To study the amount of solar radiation below forest trees stand, a survey based research was conducted from october 2002 to February 2003 in Central Java, Indonesia. The location of the survey were chosen based on the kinds of trees forests. They were Purwodadi (teak, mahogany and sonokeling production forest), Karanganyer- Purworejo (pines production forest) and Klaten (semolina and yucca as conservation forest). The decrease in the relative's Irradiation Fraction (RIF) under the trees was found realted to the increased of the tree aging, adjusted to the exponential decrease model (RIF=1.25e -0,18 x). The RIF under tree canopy was clearly explained by diameter on the breast height diameter of trunk (DBH) divided by the half of tree row spacing (2D/(X+Y) therefore the RIF was formulated as e 0.2829 (2D/(X+Y)."

"Research has been carried out for designing and construction of solar radiation concentration by using array of mirrors. A solar water heater is used to demonstrate the usefulness of such solar radiation concentration."

"Provinsi Jawa Barat memiliki potensi yang signifikan untuk pengembangan energi surya melalui pemanfaatan radiasi matahari. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi radiasi matahari di Provinsi Jawa Barat menggunakan metode ANN untuk menemukan model konfigurasi optimal dan menganalisis distribusi spasialnya. Pengukuran radiasi matahari dilakukan di lima lokasi berbeda, dengan dua lokasi terbaik dipilih untuk pemrosesan data. Dataset yang digunakan adalah data tahun 2022, yang dibagi menjadi 70% untuk pelatihan dan 30% untuk pengujian. Hasilnya menunjukkan bahwa konfigurasi optimal 6-30-1 di lokasi Puslitbang PLN mencapai nilai RMSE sebesar 135,8 W/m², rRMSE sebesar 54,8%, MBE sebesar 15,9 W/m², dan rMBE sebesar 0,064%. Sementara itu, untuk lokasi Sumedang, konfigurasi optimal adalah 5-40-1, yang menghasilkan nilai RMSE sebesar 156,7 W/m², rRMSE sebesar 49,29%, MBE sebesar 7,75 W/m², dan rMBE sebesar 0,024%. Secara keseluruhan, model ini masih memiliki kesalahan estimasi sebesar 48-50%.Untuk meningkatkan akurasi, penelitian ini mengintegrasikan model ANN dengan WRF, yang mampu meningkatkan akurasi di Sumedang sebesar 2%. Analisis menunjukkan bahwa daerah dengan ketinggian rendah memiliki intensitas radiasi matahari yang tinggi, sedangkan daerah dengan ketinggian lebih tinggi menerima radiasi matahari yang lebih rendah

---

West Java Province has significant potential for solar energy development through the utilization of solar radiation. This study aims to estimate solar radiation in West Java Province using ANN methods to find the optimal configuration model and analyze its spatial distribution. Solar radiation measurements were conducted at five different locations, with the two best locations selected for data processing. The dataset used is from the year 2022, which was divided into 70% training and 30% testing. The results showed that the optimal configuration of 6-30-1 at the Puslitbang PLN location achieved an RMSE value of 135.8 W/m², an rRMSE of 54.8%, an MBE of 15.9 W/m², and an rMBE of 0.064%. Meanwhile, for the Sumedang location, the optimal configuration was 5-40-1, which produced an RMSE value of 156.7 W/m², an rRMSE of 49.29%, an MBE of 7.75 W/m², and an rMBE of 0.024%. Overall, this model still has an estimation error of 48-50%. To improve accuracy, this study integrated the ANN model with WRF, which was able to increase accuracy in Sumedang by 2%. Analysis shows that low-altitude areas have high solar radiation intensity, while higher-altitude areas receive lower solar radiation."

"Automatic Weather Station (AWS) mengalami kendala berupa kerusakan komponen dan kegagalan sistem komunikasi, sehingga menyebabkan data parameter tidak lengkap. Kerusakan komponen juga terjadi pada pyranometer. Penurunan kinerja pyranometer menghasilkan penyimpangan, ketidakpastian pengukuran intensitas radiasi matahari, serta gap data. Imputasi data menjadi salah satu solusi dalam meminimalisir penyimpangan pengukuran dan terjadinya missing data pyranometer AWS. Penelitian ini bertujuan mendesain serta menganalisis performa akurasi model imputasi data intensitas radiasi matahari pyranometer AWS multisite ketika terjadi gap data. Penelitian ini berupaya memanfaatkan kaitan spasio-temporal intensitasi radiasi matahari AWS multisite di dalam model imputasi. Algoritma Long-Short Term Memory (LSTM) digunakan sebagai estimator pada jaringan pyranometer AWS multisite. Tahap pemodelan imputasi data meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan data, pembuatan skenario missing data, desain LSTM dan pengujian model. Metode berbasis machine learning ini diharapkan mampu mengimputasi data AWS pada missing data dalam jangka menit maupun jam, jika AWS mengalami kerusakan sistem atau gangguan jaringan komunikasi. Nilai MAPE model LSTM untuk imputasi pyranometer AWS Cikancung untuk missing data 30 menit, 1 jam dan 3 jam berturut-turut yaitu 1,81% ; 2,72% ; dan 5,07%. Nilai MAPE model LSTM untuk AWS Cimalaka untuk missing data 30 menit, 1 jam dan 3 jam berturut-turut yaitu 0,46% ; 1,25% ; dan 3,24%. Nilai MAPE model LSTM untuk AWS Cipasung untuk missing data 30 menit, 1 jam dan 3 jam berturut-turut yaitu 2,30% ; 1,67% ; dan 0,94%.

---

Automatic Weather Station (AWS) experienced problems in the form of component damage and communication system failure, resulting in incomplete parameter data. Component damage also occurs in pyranometers. Decreased pyranometer performance results in deviations, uncertainty in measuring solar radiation intensity, and data gaps. Data imputation is one solution to minimize measurement deviations and the occurrence of missing AWS pyranometer data. This research aims to design and analyze the accuracy performance of the multisite AWS pyranometer solar radiation intensity data imputation model when a data gap occurs. This research attempts to utilize the spatio-temporal relationship of multisite AWS solar radiation intensity in the imputation model. The Long-Short Term Memory (LSTM) algorithm is used as an estimator in the multisite AWS pyranometer network. The data imputation modeling stage includes data collection, data pre-processing, creating missing data scenarios, LSTM design and model testing. This machine learning-based method is expected to be able to impute AWS data for missing data in minutes or hours, if AWS experiences system damage or communication network disruption. The MAPE value of the LSTM model for the AWS Cikancung pyranometer for missing data of 30 minutes, 1 hour and 3 hours respectively is 1.81%; 2.72% ; and 5.07%. The MAPE value of the LSTM model for AWS Cimalaka for missing data of 30 minutes, 1 hour and 3 hours respectively is 0.46%; 1.25% ; and 3.24%. The MAPE value of the LSTM model for AWS Cipasung for missing data of 30 minutes, 1 hour and 3 hours respectively is 2.30%; 1.67% ; and 0.94%."

"Sesuai tren dan perkembangan teknologi sekarang, penerapan PLTS yang berbasis pada energi surya sebagai Energi Baru Terbarukan (EBT) di Indonesia kian hari kian meningkat. Menurut Rencana Usaha Penyediaan Tenaga Listrik (RUPTL) PT PLN Tahun 2021-2030, potensi energi surya di Indonesia relatif tinggi sebesar 207.898 MW dan potensi ini merupakan potensi terbesar dibandingkan EBT lain. Namun keberadaan energi surya bersifat intermittent karena dipengaruhi oleh banyak faktor misalnya cuaca dan awan, sehingga mempengaruhi energi listrik dan kualitas daya keluaran dari PLTS. Studi ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh radiasi matahari terhadap kualitas daya sistem distribusi listrik dan menganalisis variasi besaran - besaran tegangan fasa, arus fasa, daya aktif, daya reaktif, daya semu, Total Distorsi Harmonik Tegangan (THDV), Total Distorsi Harmonik Arus (THDI), dan Total Distorsi Permintaan (TDD) yang terjadi. Berdasarkan hasil pengukuran secara langsung yang dilaksanakan pada Gedung Energi Puspitek dengan studi objek PLTS Rooftop On Grid 90 kWp, pengaruh radiasi surya terhadap perubahan - perubahan nilai yang relatif tidak signifikan adalah tegangan fasa, THDv dengan nilai rata - rata secara berurutan, yaitu 0,37%; 1,97% saat kenaikan radiasi matahari serta 0,29%; 2,19% saat penurunan radiasi matahari. Dan perubahan - perubahan nilai yang sangat signifikan adalah arus fasa, daya aktif, daya reaktif, daya semu, THDi, TDD dengan nilai rata rata masing - masing 89,13%; 89,98%; 89,91%; 89,97%; 32,10%; 17,08% saat kenaikan radiasi matahari serta 37,61%; 37,79%; 37,79%; 39,59%; 14,33% saat penurunan radiasi matahari.

---

In accordance with current trends and technological developments, the application of PLTS based on solar energy as New Renewable Energy "EBT" in Indonesia is increasing day by day. According to PT PLN's 2021-2030 Electric Power Supply Business Plan (RUPTL), the potential for solar energy in Indonesia is relatively high at 207,898 MW and this potential is the largest potential compared to other EBT. However, the existence of solar energy is intermittent because it is influenced by many factors such as weather and clouds, thus affecting electrical energy and the quality of the output power of PLTS. This study aims to analyze the effect of solar radiation on the power quality of the electrical distribution system and analyze variations in the magnitudes of phase voltage, phase current, active power, reactive power, apparent power, Total Harmonic Distortion of Voltage (THDV), Total Harmonic Distortion of Current (THDI), and Total Demand Distortion (TDD) that occurred. Based on the results of direct measurements carried out at the Puspitek Energy Building with a 90 kWp Rooftop On Grid PLTS object study, the effect of solar radiation on changes in values that are relatively insignificant is the phase voltage, THDv with an average value sequentially, namely 0,37 %; 1,97% when the increase in solar radiation and 0,29%; 2,19% when the decrease in solar radiation. And very significant changes in values are phase current, active power, reactive power, apparent power, THDi, TDD with an average value of 89,13% each; 89,98%; 89,91%; 89,97%; 32,10%; 17,08% when solar radiation increases and 37,61%; 37,79%; 37,79%; 39,59%; 14,33% when the solar radiation decreases."

"Penggunaan energi terbarukan sebagai sumber pembangkitan energi listrik terus mengalami peningkatan setiap tahunnya. Namun, di Indonesia sendiri belum banyak pembangkit listrik yang memanfaatkan energi terbarukan ini sebagai sumbernya. Padahal kita ketahui bahwa Indonesia memiliki potensi energy terbarukan yang sangat besar. Salah satu potensi energi terbarukan yang sangat besar di Indonesia adalah cahaya matahari. Dengan photovoltaics sebagai alat yang menyerap dan mengubah energi matahari menjadi energi listrik maka energi listrik yang dihasilkan dari sumber energi matahari tersebut diperkirakan sangat besar hasilnya. Namun, modul photovoltaics ini sangatlah rentan terhadap kondisi lingkungan sekitarnya sehingga dapat memengaruhi energi listrik yang dihasilkan. Maka dari itu, diperlukannya perhitungan performa modul PV untuk memprediksikan besar energi yang akan dihasilkan suatu modul PV pada kondisi lingkungan tertentu sehingga kita dapat menentukan tipe modul PV yang akan digunakan. Pada skripsi ini digunakan dua metode perhitungan performa PV, yaitu Sandia PV Array Performance Model dan Five Parameters Model, dimana kedua metode ini akan dibandingkan satu sama lain. Sehingga didapat bahwa metode Five Parameters merupakan metode perhitungan performa PV yang paling optimal dan efisien yang dapat digunakan pada daerah tropis karena hanya membutuhkan input data yang sedikit namun memberikan hasil prediksi keluaran energy listrik yang cukup presisi, yaitu 56,58 Wdc untuk mono-crystalline PV, 52,7 Wdc untuk poly-crystalline PV, dan 43,29 Wdc untuk thin film PV, dengan input data yang sedikit. Metode five parameters juga dapat menghasilkan kurva karakteristik (I-V) pada kondisi operasi modul PV yang lebih presisi.

---

The use of renewable energy as a source of electric energy generation continues to increase every year. However, in Indonesia itself has not many power plants that utilize renewable energy source. And we all know that Indonesia has the potential of renewable energy is very large. One of the renewable energy potential that very large in Indonesia is sunlight. With photovoltaics as a tool that absorb and convert solar energy into electrical energy, the electrical energy generated from solar energy sources are expected very big results. However, photovoltaics module is particularly vulnerable to environmental conditions that can affect the electrical energy produced. Therefore, the need for PV module performance calculations to predict the amount of energy that will be produced by a PV module in a certain environment so that we can determine the type of PV modules that will be used.

In this study used two methods of calculating the performance of PV, those are Sandia PV Array Performance Model and Five Parameters Model, where both methods will be compared with each other. In order to get that Five Parameters method is the most optimal and efficient method in calculating PV performance that can be used in tropical region as it only requires less input data but may predicted electrical energy output with sufficient precision, those are 56,58 Wdc for mono-crystalline PV, 52,7 Wdc for poly-crystalline PV, and 43,29 Wdc for thin film PV, with less data input. Five parameters method can also produce the characteristic curve (I-V) on a PV module operating conditions more precise."

"Secara geografis Indonesia dilalui oleh 18 garis lintang yang berkolerasi kuat dengan potensi radiasi matahari untuk implementasi teknologi energi surya. Hal inilah yang menjadi dasar asumsi untuk membuat model Feed In Tariff (FIT) proporsional dimana nilai FIT tersebut akan bervariasi diberbagai lokasi di Indonesia. Variabel lain seperti garis bujur, jumlah radiasi matahari, Levelized Cost of Electricity (LCOE), dan faktor sosial ekonomi juga dipertimbangkan. Tiga puluh empat ibu kota provinsi di seluruh wilayah Indonesia dibagi menjadi tiga kelompok FIT asumsi berdasarkan potensi radiasi matahari dengan mengacu nilai FIT pada PERMEN ESDM No.17 tahun 2013 dengan kapasitas total 34 MW. FIT asumsi tersebut disimulasikan dengan metode principal component regression (PCR) dengan menambahkan enam variabel bebas C1-C6 yang menghasilkan tiga model FIT. Model FIT ke-2 kemudian dipilih karena memiliki nilai residual yang kecil dan memiliki nilai finansial lebih tinggi dari model yang lain. Dari penelitian ini diperoleh bahwa penetapan nilai FIT yang bervariasi terkait dengan potensi energi matahari pada masing-masing wilayah, dapat menurunkan total FIT yang harus dibayarkan oleh negara lebih dari 80 milyar rupiah dengan pengoperasian sistem photovoltaic selama 10 tahun.

---

Geographically, Indonesia is through by 18 latitudes that correlated strongly with the potential of solar radiation for the implementation of solar energy technologies. This is became the basis assumption to create a model in a proportional Feed In Tariff (FIT) that will vary FIT value in different locations in Indonesia. Other variables such as longitude, the amount of solar radiation, Levelized Cost of Electricity (LCOE), and socio-economic factors are also considered. Thirty-four provincial capitals throughout Indonesia are divided into three groups FIT assumption based on potential of solar radiation with reference to the value of FIT on PERMEN ESDM No.17 in 2013 with a total capacity of 34 MW. FIT assumptions are simulated with Principal Component Regression (PCR) method by adding six independent variables C1-C6 which produce three models of FIT. Model FIT-2 is chosen because it has a small residual value and has higher financial value than the other models. From this research, determining the value of variable FIT associated with solar energy potential in each region, can lower the total FIT to be paid by the state more than 80 billion rupiah with operation of photovoltaic systems for 10 years."

"ABSTRAKIndonesia merupakan daerah yang terletak di antara 6 Lintang Utara dan 11 Lintang Selatan dengan nilai potensi intensitas radiasi matahari yang sangat besar karena berlokasi di wilayah yang dilalui garis khatulistiwa. Potensi intensitas radiasi matahari ini harus dapat dimanfaatkan untuk kebutuhan sehari-hari sebagai energi alternatif. Energi matahari yang didapat dari model perhitungan akan dimasukkan ke dalam perhitungan kapal penggerak tenaga surya. Tujuan dari penelitian ini untuk menentukan model perhitungan radiasi matahari di Indonesia beserta parameter pendukungnya dimana nilai yang diperoleh akan digunakan untuk menghitung performa kapal tenaga surya dalam menempuh jarak 50 km pada saat perlombaan Solar Sport One 2018.Metodologi yang digunakan adalah perbandingan nilai radiasi matahari melalui 10 model perhitungan dengan nilai radiasi matahari melalui alat sehingga akan menghasilkan sebuah model perhitungan radiasi matahari yang sesuai dengan kondisi di Indonesia. Parameter yang digunakan pada model perhitungan radiasi matahari adalah intensitas sinar UV, intensitas awan, kelembaban udara, serta intensitas curah hujan. Waktu yang berhasil dikempuh kapal tenaga surya untuk jarak 50 km adalah 3 jam 19 menit 48 detik pada saat perlombaan.

---

ABSTRACTIndonesia as the country that located in 6 North Latitude and 11 South Latitude with the highest potensial of solar radiation value, is located in the region that pass through by equator. The potency of intensity solar radiation should be utilized for daily needs as alternative energy. Solar power which is produced by the calculation model will be input to the calculation of solar boat. The goal are determine the calculation model of solar radiation with parametrics and performance of solar boat sail 50 km distance on the ompetition Solar Sport One 2018.The methodology are comparison of the value of solar radiation by calculation model and device which is Weather Station so it will get the calculation model of solar radiation suit to condition in Indonesia. The parametrics on calculation model solar radiation are the intensity UV rays, intensity cloudy cover, air humidity, and intensity rain rate. The sailing period of solar boat on sailing 50 km is 3 hours 19 minutes 48 seconds on the competition."