PENINGKATAN KINERJA MAXIMUM POWER POINT TRACKING (MPPT) MELALUI INTEGRASI SMOOTH VARIABLE STRUCTURE FILTER (SVSF) - SLIDING MODE CONTROL (SMC) – GREY WOLF OPTIMIZER (GWO) PADA SISTEM PHOTOVOLTAIC NONLINIER

HASTININGTYAS, ELLY (2026) PENINGKATAN KINERJA MAXIMUM POWER POINT TRACKING (MPPT) MELALUI INTEGRASI SMOOTH VARIABLE STRUCTURE FILTER (SVSF) - SLIDING MODE CONTROL (SMC) – GREY WOLF OPTIMIZER (GWO) PADA SISTEM PHOTOVOLTAIC NONLINIER. S2 thesis, Universitas Mercu Buana-Menteng.

	Text (COVER) 55424110011_ELLY HASTININGTYAS_01 COVER - Elly Hastiningtyas.pdf Download (422kB)
	Text (BAB1) 55424110011_ELLY_HASTININGTYAS_02 BAB 1 - Elly Hastiningtyas.pdf Restricted to Registered users only Download (455kB)
	Text (BAB 2) 55424110011_ELLY_HASTININGTYAS_03 BAB 2 - Elly Hastiningtyas.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text (BAB 3) 55424110011_ELLY_HASTININGTYAS_04 BAB 3 - Elly Hastiningtyas.pdf Restricted to Registered users only Download (693kB)
	Text (BAB 4) 55424110011_ELLY_HASTININGTYAS_05 BAB 4 - Elly Hastiningtyas.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text (BAB 5) 55424110011_ELLY_HASTININGTYAS_06 BAB 5 - Elly Hastiningtyas.pdf Restricted to Registered users only Download (355kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 55424110011_ELLY_HASTININGTYAS_07 DAFTAR_PUSTAKA - Elly Hastiningtyas.pdf Restricted to Registered users only Download (347kB)
	Text (LAMPIRAN) 55424110011_ELLY_HASTININGTYAS_08 LAMPIRAN - Elly Hastiningtyas.pdf Restricted to Registered users only Download (605kB)

Abstract

Photovoltaic (PV) adalah salah satu sumber energi terbarukan yang sangat dipengaruhi oleh kondisi lingkungan dan dibutuhkan Maximum Power Point Tracking (MPPT) yang efisien dan tahan terhadap gangguan. Penelitian ini berfokus pada peningkatan efisiensi sistem PV, yang kinerjanya sangat dipengaruhi oleh suhu, iradiasi, serta gangguan noise sensor, melalui penerapan MPPT. Metode konvensional seperti Perturb and Observe (P&O) dan Incremental Conductance (INC) masih menghadapi keterbatasan berupa osilasi di sekitar titik daya maksimum dan sensitivitas tinggi terhadap perubahan lingkungan. Penelitian terdahulu telah mengembangkan MPPT berbasis variable-step P&O dengan Sliding Mode Control (SMC) yang dioptimasi menggunakan Grey Wolf Optimizer (GWO). Meskipun metode tersebut meningkatkan akurasi pelacakan MPP, kajian mengenai pengaruh noise pengukuran dan penerapan filter atau estimator belum menjadi fokus utama. Penelitian ini mengusulkan kombinasi Smooth Variable Structure Filter (SVSF), P&O, SMC, dan GWO. SVSF berfungsi sebagai alternatif Kalman Filter untuk memperhalus sinyal dari sensor, P&O menghasilkan referensi tegangan, SMC sebagai pembentuk duty cycle, dan GWO digunakan untuk mengoptimasi parameter SMC. Hasil simulasi berbasis MATLAB menunjukkan bahwa metode SVSF-P&O-SMC-GWO lebih unggul pada kehalusan sinyal dan kinerja tracking output dibanding baseline P&O-SMC-GWO maupun KF-P&O-SMC-GWO. Secara numerik, metode usulan mampu mereduksi noise dengan MAΔP sebesar 89,2749% dan RMSΔP sebesar 76,1478%, lebih tinggi dibanding KF (67,5527% dan 65,8060%). Efisiensi tracking output mencapai 99,2721%, melampaui KF (98,9288%) dan baseline (98,7309%). Nilai MAE output sebesar 0,8699% dan RMSE output sebesar 1,9578%, lebih rendah daripada KF (1,2202% dan 2,0984%) serta baseline (1,7507% dan 2,4291%). SVSF juga menghasilkan RMS ΔPout terendah sebesar 1,6064 W/sampel, dibanding KF (1,9656 W/sampel) dan baseline (4,0089 W/sampel). Waktu konvergensi tercepat, yaitu 7,042 s, dibanding KF (7,056 s) dan baseline (8,472 s). Secara keseluruhan, metode yang mengintegrasikan SVSF memberikan keseimbangan terbaik dalam meningkatkan akurasi tracking, mengurangi fluktuasi daya, serta mempercepat kestabilan sistem MPPT.

Item Type:	Thesis (S2)
NIM/NIDN Creators:	55424110011
Uncontrolled Keywords:	PV, MPPT, SVSF, SMC, GWO
Subjects:	600 Technology/Teknologi > 620 Engineering and Applied Operations/Ilmu Teknik dan operasi Terapan > 621 Applied Physics/Fisika terapan
Divisions:	Pascasarjana > Magister Teknik Elektro
Depositing User:	ZAHRA AULIA FEBRIANI
Date Deposited:	08 Sep 2026 02:20
Last Modified:	09 Sep 2026 02:45
URI:	http://repository.mercubuana.ac.id/id/eprint/103703

Actions (login required)

View Item