UTS Algortima Genenetika
Tugas Besar Algoritma Genetika
Penentuan kapasitas Optimal Pada PLT hibdrid Surya Angin dengan Teknologi LPSP
1. Tujuan [kembali]
Untuk membuat sebuah kapasitas Optimal Pada PLT hibdrid Surya Angin dengan Teknologi LPSP
2. Alat Dan Bahan [kembali]
--> Matlab
Sumber energi daya alternatif seperti energi surya dan angin telah menarik beberapa pihak di sektor energi untuk menghasilkan listrik dalam skala besar
kekurangan umum dalam energi angin dan surya adlaah sumberenergi tersebut tidak dapat diprediksi dan tergantung pada keadaan perubahan cuaca dan iklim. serta variasi energ surya dan angin mungkin tidak sesuai dengan distribusi waktu permintaan beban
sistem hybrid yang menghubungkan nit pembangkit surya dan angin dengan cadangan baterai dapat menjadi solusi karena fliuktuasinya sumber energi dan vaiasi kebutuhan energi
4. Pembahasan [kembali]
A. Algoritma Genetika
Algoritma genetika merupakan algoritma yang digunakan untuk memecahkan suatu pencarian nilai dalam sebuah masalah optimasi yang didasarkan pada sebuah proses genetikayang ada dalam bentuk makhluk hidup
kelebihan dari metode ini adalah kemapuan fleksibilitas dan efektifitas dalam mengoptimasi sistem yang bersifat kompleks dengan skokastik dengan variable
Ada beberapa tahapan dalam GA yaitu
- Inisialisai Populasi
- Pengkodean Kromosom
- Nilai Fitness
- Seleksi
- Pindah Siang
- Mutasi
B. Program Matlab
Sekarang kita akan membuat fungsi fitness dengan menggunakan Matlab. Caranya adalah dengan mengklik New > Function lalu, simpan file dengan nama optimasi.m.
Fungsi Fitness :
function y=uts123 (x)
%Optimasi Pembangkit Hibrid Surya-Angin Stand Alone
% Daya Outpun PV => y(1) =Vmp.Imp.Npv
%dimana :
%Tegangan Maksimum (Vmp)
%Arus Masksimum (Imp)
%Banyaknya Panel (Npv)
% Daya Outpun PLTB => y(2)=1/2.p.A.v^3
%dimana :
%Berat Jenis Angin (p)
%Area Sapuan Rotor (A)
%Kecepatan Angin (v)
% SOC baterai => y(3) = Cb(t-1) (Tho)+Pbat(t)
%dimana :
%Kapasitas tersedia pada saat sebelumnya (Cb(t-1))
%Rata-rata discharge battery diasumsikan 0.002 (tho)
% Daya total yang di bangkitkan ==> Pw*PV
%dimana :
%Daya Wind Turbinc (Pw)
%Daya PLTS (Pv)
y(1) = 40.7*x(1)*20
y(2) = 0.5*1.2*x(3)*x(2)^3
y(3) = x(4)*0.002+24
y(4) = y(1)+y(2)
end
%Optimasi Pembangkit Hibrid Surya-Angin Stand Alone
% Daya Outpun PV => y(1) =Vmp.Imp.Npv
%dimana :
%Tegangan Maksimum (Vmp)
%Arus Masksimum (Imp)
%Banyaknya Panel (Npv)
% Daya Outpun PLTB => y(2)=1/2.p.A.v^3
%dimana :
%Berat Jenis Angin (p)
%Area Sapuan Rotor (A)
%Kecepatan Angin (v)
% SOC baterai => y(3) = Cb(t-1) (Tho)+Pbat(t)
%dimana :
%Kapasitas tersedia pada saat sebelumnya (Cb(t-1))
%Rata-rata discharge battery diasumsikan 0.002 (tho)
% Daya total yang di bangkitkan ==> Pw*PV
%dimana :
%Daya Wind Turbinc (Pw)
%Daya PLTS (Pv)
y(1) = 40.7*x(1)*20
y(2) = 0.5*1.2*x(3)*x(2)^3
y(3) = x(4)*0.002+24
y(4) = y(1)+y(2)
end
Selanjutnya pada Command Window pada Matlab kita ketikkan "optimtool ga". Sehingga akan muncul box "Optimization Tool" untuk permasalahan di Algoritma genetika seperti yang terlihat pada gambar dibawah :
Selanjutnya, kita akan mengisi bagian-bagian yang kosong dengan nilai berikut :
- Fitness Function = @uts123
- Number of variables = 4
- Pada Population, pilih Population Size = 100
- Pada Mutation Fuction pilih Uniform dengan crosover Intermediete
- Setelah kita mengisi data-data yang kita perlukan, maka kita akan mengklik tombol "start" untuk menghitung.
- Maka, kita akan mendapatkan hasil.
link download video!!! Download
Tidak ada komentar:
Posting Komentar