Prototipe Sistem Predictive Load shedding Menggunakan Adaptive MLR Berbasis Edge Computing

TAIMULLOH, FADHIL AFIF (2026) Prototipe Sistem Predictive Load shedding Menggunakan Adaptive MLR Berbasis Edge Computing. Diploma thesis, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya.

Text 0422040029 - Fadhil Afif Taimulloh - Prototipe Sistem _i_Predictive Load Shedding__i_ Menggunakan _i_Adaptive__i_ MLR Berbasis _i_Edge Computing__i_.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) on-grid memiliki keluaran daya yang dipengaruhi oleh perubahan iradiasi dan suhu panel. Penurunan daya Grid Tie Inverter (GTI) secara tiba-tiba dapat meningkatkan beban yang ditanggung jaringan dan memicu trip MCB. Penelitian ini merancang prototipe predictive load shedding berbasis edge computing menggunakan ESP32 dan Raspberry Pi dengan metode Adaptive Multiple Linear Regression. Model menggunakan intensitas cahaya, suhu panel, dan daya aktual GTI sebagai variabel masukan. Kinerja prediksi dibandingkan pada horizon 5, 30, dan 60 menit, sedangkan horizon 5 menit digunakan sebagai horizon operasional sistem. Raspberry Pi melakukan pelatihan ulang setiap empat jam dan mengirimkan koefisien terbaru kepada ESP32. Load shedding diaktifkan ketika daya GTI hasil prediksi mencapai atau berada di bawah 40 W, sedangkan beban dihubungkan kembali ketika daya aktual GTI mencapai atau melebihi 45 W. Horizon 5 menit menghasilkan korelasi pengujian sebesar 0,996196 dan RMSE sebesar 1,578160 W. Pada pengujian terintegrasi, sistem mencatat 8.867 data, mengaktifkan load shedding sebanyak 18 kali, dan tidak mengalami trip MCB. Hasil tersebut menunjukkan bahwa prototipe mampu melakukan pelepasan beban nonprioritas secara preventif dan memperbarui model prediksi secara adaptif.

Actions (login required)

View Item