Perancangan Alat Manajemen Energi Listrik berbasis Fuzzy Logic

Authors

  • sigit politeknik jambi
  • Maizal Isnen Politeknik Jambi

Keywords:

Manajemen energi, fuzzy logic, adaptive algorithm, energy saving, demand side management

Abstract

Peningkatan demand energi listrik dimasa yang akan datang perlu diimbangi dengan penyediaan energi listrik yang cukup. Ketidakseimbangan supply dan demand ini menyebabkan berbagai masalah di sisi konsumen seperti kualitas energi listrik yang rendah, maupun seringnya mengalami pemadaman listrik. Disamping peningkatan supply yang dapat dilakukan oleh energy distributor, pada sisi konsumen juga dapat menerapkan strategi demand side management yakni dengan menerapkan sebuah teknologi alat smart home energy management. Dalam perkembangannya, alat ini masih memerlukan banyak penyempurnaan, salah satunya dalam sisi algoritma pemrograman. Pengembangan algoritma machine learning berbasis fuzzy logic merupakan tujuan utama penelitian kali ini. Algoritma ini digunakan untuk mengatasi kelemahan sistem sebelumnya yakni sistem belum mampu secara cerdas menyesuaikan limitasi energi antara hari libur maupun hari kerja dimana memiliki pola konsumsi energi listrik yang berbeda. Disamping itu pengembangan juga akan dilakukan pada sisi hardware secara menyeluruh untuk memperoleh kinerja yang lebih optimal. Penelitian ini dimulai dengan perancangan sistem hardware yang berkaitan dengan integrasi komponen input, processing maupun output; pemrograman yakni menerapkan algoritma fuzzy logic untuk optimalisasi limit energi harian; pengujian, untuk memastikan sistem mampu bekerja dengan baik dengan hasil pengukuran yang akurat dan presisi; analisa data untuk melihat performa alat dan melakukan sejumlah penyempurnaan; hasil yakni sebuah prototipe alat yang memiliki kemampuan untuk mengendalikan konsumsi energi listrik rumah tangga skala lab, yang mampu bekerja dengan smart, yakni menerapkan prinsip machine learning dengan implementasi algoritma fuzzy logic. Pada akhirnya, alat ini diharapkan mampu mengoptimalisasi konsumsi energi listrik dengan meningkatkan efisiensi, tanpa mengabaikan kenyamanan pengguna

References

J. Gurney and B. P. Company, “BP Statistical Review of World Energy,” J. Policy Anal. Manag., vol. 4, no. 2, p. 283, 2018.

J. A. Momoh, Smart grid: fundamentals of design and analysis, vol. 63. John Wiley & Sons, 2012.

L. I. Minchala-Avila, J. Armijos, D. Pesántez, and Y. Zhang, “Design and Implementation of a Smart Meter with Demand Response Capabilities,” Energy Procedia, vol. 103, no. April, pp. 195–200, 2016.

F. Baig, a Mahmood, N. Javaid, S. Razzaq, N. Khan, and Z. Saleem, “Smart home energy management system for monitoring and scheduling of home appliances using zigbee,” J. Basic. Appl. Sci. Res, vol. 3, no. 5, pp. 880–891, 2013.

S. K. Korkua and K. Thinsurat, “Design of ZigBee based WSN for smart demand responsive home energy management system,” 13th Int. Symp. Commun. Inf. Technol. Commun. Inf. Technol. New Life Style Beyond Cloud, Isc. 2013, pp. 549–554, 2013.

S. Q. Ali, S. D. Maqbool, T. P. I. Ahamed, and N. H. Malik, “Load scheduling with maximum demand and time of use pricing for microgrids,” c2013 IEEE Glob. Humanit. Technol. Conf. South Asia Satell. GHTC-SAS 2013, pp. 234–238, 2013.

H. Elkhorchani and K. Grayaa, “Novel home energy management system using wireless communication technologies for carbon emission reduction within a smart grid,” J. Clean. Prod., vol. 135, pp. 950–962, 2016.

K. G. Di Santo, S. G. Di Santo, R. M. Monaro, and M. A. Saidel, “Active demand side management for households in smart grids using optimization and artificial intelligence,” Meas. J. Int. Meas. Confed., vol. 115, pp. 152–161, 2018.

S. Kv and B. K. Roy, “An Intelligent Flow Measurement Technique using Ultrasonic Flow Meter with Optimized Neural Network,” vol. 5, no. 4, pp. 185–196, 2012.

Q. Hu and F. Li, “Hardware design of smart home energy management system with dynamic price response,” IEEE Trans. Smart Grid, vol. 4, no. 4, pp. 1878–1887, 2013.

M. Isnen, “Adaptive-Smart Home Energy Management System for Loads’ Home Scheduling Based on Monthly Budget,” Queen’s University Belfast, 2017.

Mochamad Fajar Wicaksono Mochamad Fajar Wicaksono, “IMPLEMENTASI MODUL WIFI NODEMCU ESP8266 UNTUK SMART HOME”, J. T. Komputer vol. 6, no. 1, pp. 9–14, 2017.

Md. Moktadir Rahman, Sujeewa Hettiwatte, Samuel Gyamfi, “An Intelligent Approach of Achieving Demand Response by Fuzzy Logic based Domestic Load Management” School of Engineering and Information Technology Murdoch University,” Perth, Australia.

Krisna Prakash N., Suraj R Gupta, Shankaranarayanan P.V., Sidharth S, Sirphi M, “Fuzzy Logic Based Smart Home Energy Management System” 9th ICCCNT 2018, July 10-12, 2018, IISC, Bengaluru, India.

Fathia Chekired, Achour Mahrane, Zoubeyr Samara, Madjid Chikh,

Abderrazak Guenounou, Aissa Meflah, “Fuzzy logic energy management for a photovoltaic

solar home”, 8th International Conference on Sustainability in Energy and Buildings, 5-7 July 2017, SEB-17, Chania, Greece

Published

2022-05-25