Optimalisasi penangkapan sinar matahari berdasarkan arah hadap panel surya menggunakan metode Neural Network Backpropagation

INDONESIA :

Pada penelitian ini membahas tentang optimalisasi penangkapan sinar matahari yang selalu tegak lurus dengan arah datangnya sinar matahari. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan kinerja panel dalam menerima sinar matahari untuk menambah suplai daya tambahan. Penelitian ini menggunaan metode neural network backpropagation yang dapat digunakan untuk melatih jaringan dalam mengenali pola yang dapat digunakan untuk mengolah data masukan dari sensor dan dapat meproses untuk menghasilkan keluaran yang dapat menggerakan akuator motor dalam mencari arah hadap sinar matahri terhadap panel surya yang berguna untuk menghasilkan pendapatan sinar matahari yang lebih optimal dan maksimal. Model sistem ini menggunakan sensor cahaya untuk mendapatkan data masukan kemudian dikirim ke mikrokontroler untuk mengolah data dari 9 sensor LDR. Masukan data tersebut membuat mikrokontroler Arduino Mega mengeluarkan keluaran yang akan menggerakkan sistem dengan 2 motor, sehingga panel surya secara otomatis akan bergerak mengikuti arah sinar matahari. Berdasarkan hasil uji coba yang telah dilakukan, sebaran data dengan perbandingan 180:90 adalah 180 data latih dan 90 data uji. Hasil pengukuran nilai kinerja menggunakan rumus akurasi rata-rata. Sehingga dari perhitungan tersebut diperoleh nilai akurasi sebesar 81%. Dari hasil akurasi tersebut terlihat bahwa sistem berhasil berjalan dengan baik.

ENGLISH :

In this study discusses the optimization of sunlight capture which is always perpendicular to the direction of sunlight. This study aims to optimize the performance of panels in receiving sunlight to add additional power supply. The research method used is Neural network Backpropagation. Neural network Backpropagation can produce a smaller error value, because there is a backpropagation path from the error that is used to change the weight value, so that in the next process the results can be close to the target value. The application of this system to solar panels can follow the movement of the sun, so that solar panels will receive sunlight optimally. This system model uses a light sensor to get input data then sent to the microcontroller to process data from 9 LDR sensors. The data input makes the Arduino Mega microcontroller issue an output that will drive the system with 2 motors, so the solar panels will automatically move to follow the direction of the sun's rays. Based on the results of the trials that have been carried out, the distribution of data with a ratio of 180:90 is 180 data training and 90 data testing. The results of measuring performance values use the average accuracy formula. So from these calculations, an accuracy value of 81% is obtained. From the results of this accuracy shows that the system managed to run well.

مستخلص البحث:

تناقش هذه الدراسة تحسين التقاط ضوء الشمس الذي يكون دائما عموديا على الاتجاه الذي يأتي فيه ضوء الشمس. تهدف هذه الدراسة إلى تحسين أداء الألواح في استقبال ضوء الشمس لزيادة مصدر الطاقة الإضافي. طريقة البحث المستخدمة هي الانتشار الخلفي للشبكة العصبية. يمكن أنينتج عن الانتشار الخلفي للشبكة العصبيةقيمة خطأ أصغر ، نظرا لوجود مسار انتشار خلفيالمستخدم لتغيير قيمة الوزن ، بحيث يمكن للنتيجة في العملية التالية أن تقترب من القيمة المستهدفة. يمكن لتطبيق ه للخطأذا كة الشمس ، بحيالنظام على الألواح الشمسية متابعة حرث تتلقى الألواح الشمسية ضوء الشمس على النحو الأمثل. يستخدم طراز النظام هذا مستشعر ضوء للحصول على بيانات الإدخال ثم إرسالها إلى متحكم دقيق لمعالجة البيانات من٩مستشعراتم قاوم ع تمد ي ع لى ال ضوء. إدخال البيانات يجعل إخراج متحكم اردوينو ميجا مخرجات من شأنها أنتدفع النظام مع٢كات،المحر بحيث تتحرك الألواح الشمسية تلقائيا في اتجاه ضوء الشمس. استنادا إلى نتائج التجارب التي أجريت ، فإن توزيع البيانات بنسبة ١٨٠:٩٠هو١٨٠بيانات تدريب و٩٠بيانات اختبار. تستخدم نتائج قياس قيم الأداء صيغة متوسط الدقة. بحيث من هذه الحسابات ، تم الحصول على قيمة دقة٨١٪. من نتائج هذه الدقة ، يمكن ملاحظة أن النظام تمكن من العمل بشكل جيد.