Enhancing the Reliability of Photovoltaic Systems in Microgrid at Campus Area

This paper assesses the reliability of photovoltaic systems within a microgrid, considering the system's operational mode and monthly data on solar radiation and load demand. The evaluation encompasses various reliability metrics, including microgrid failure rate, interruption duration, system unavailability, EENS, EIR, LOLE, and LOLP, with the objective of minimizing these parameters. The methodologies applied involve the Markov model and artificial intelligence algorithms such as Naive Bayes and Support Vector Machine (SVM). Results indicate that the microgrid exhibits enhanced reliability in an on-grid mode configuration, with a LOLP value of 0.0008. Furthermore, employing machine learning, specifically SVM, for LOLP calculation based on solar radiation yields a more precise value of 0.7245. This study offers valuable insights for policymakers and system designers in determining the optimal configuration for microgrids.This paper assesses the reliability of photovoltaic systems within a microgrid, considering the system's operational mode and monthly data on solar radiation and load demand. The evaluation encompasses various reliability metrics, including microgrid failure rate, interruption duration, system unavailability, EENS, EIR, LOLE, and LOLP, with the objective of minimizing these parameters. The methodologies applied involve the Markov model and artificial intelligence algorithms such as Naive Bayes and Support Vector Machine (SVM). Results indicate that the microgrid exhibits enhanced reliability in an on-grid mode configuration, with a LOLP value of 0.0008. Furthermore, employing machine learning, specifically SVM, for LOLP calculation based on solar radiation yields a more precise value of 0.7245. This study offers valuable insights for policymakers and system designers in determining the optimal configuration for microgrids

Analisis Pengaruh Variasi Laju Aliran Air pada Sistem Pendinginan Modul Fotovoltaik dengan Simulasi CFD (Computational Fluid Dynamics)

to limit global warming above pre-industrial temperatures. This study analyzes the effect of varying the cooling water flow rate on MS100-36 type polycrystalline photovoltaic modules through ANSYS Fluent 2024 R1 Student simulation. This simulation was conducted from 08:00 to 17:00, focusing on the influence of inlet water temperature on the temperature distribution of photovoltaic modules. The simulation results indicate thermal steady-state conditions at an irradiation of 463 W/m² with a natural coefficient of 5 W/m².There is a temperature distribution process occurring in the photovoltaic module under fluent conditions, where the effect of the inlet water temperature on the surface of the PV module is examined for a water temperature range of 20°C to 30°C in 5°C intervals, with water flow rates of 0.05, 0.1, and 0.2 kg/s. The contour images indicate that an increase in water flow rate can enhance the cooling effect of the photovoltaic module. Higher inlet water temperatures transfer less heat, producing higher temperatures for the photovoltaic modules. A water flow rate of 0.2 kg/s and an inlet water temperature of 20°C produce a lower and more uniform temperature distribution on the photovoltaic modules. Thus, increasing the water flow rate and decreasing the inlet water temperature have proven effective in enhancing the cooling performance of photovoltaic modules.Pengembangan energi terbarukan merupakan salah satu strategi utama mengurangi emisi gas rumah kaca dan mencapai tujuan global untuk membatasi pemanasan global di atas suhu pra-industrial. Studi ini menganalisis pengaruh variasi laju aliran air pendinginan modul fotovoltaik polikristalin tipe MS100-36 melalui simulasi ANSYS Fluent 2024 R1 Student. Simulasi ini dijalankan dari pukul 08:00 hingga 17:00, dengan fokus pengaruh suhu air masuk terhadap distribusi suhu modul fotovoltaik. Hasil simulasi menunjukkan kondisi tunak termal pada iradiasi 463 W/m² dengan koefisien alami 5 W/m².K terjadi proses distribusi suhu modul fotovoltaik, pada kondisi fluent pengaruh suhu air masuk ke permukaan modul fotovoltaik untuk rentang suhu air adalah 20°C  hingga 30°C dengan interval 5°C  dengan kecepatan air masuk 0,05, 0,1, dan 0,2 kg/s. Gambar kontur menunjukan bahwa peningkatan laju aliran air dapat meningkatkan efek pendinginan modul PV. Suhu air masuk yang lebih tinggi mentransfer lebih sedikit panas, mengakibatkan suhu modul fotovoltaik yang lebih tinggi. Laju aliran air 0.2 kg/s dan suhu air masuk 20°C menghasilkan distribusi suhu yang lebih rendah dan merata pada modul fotovoltaik. Dengan demikian, peningkatan laju aliran air dan penurunan suhu air masuk terbukti efektif dalam meningkatkan kinerja pendinginan modul fotovoltaik

Simulasi Energi dan Keekonomian Sistem Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) untuk Fungsi Peak Load Shaving pada Bangunan di Lingkungan Kampus ITB

Pada paper ini, dilakukan simulasi produksi energi dan keekonomian dari sistem PLTS terintegrasi dengan jaringan listrik yang merupakan bagian dari proyek instalasi sistem smart microgrid di bangunan Center for Advanced Sciences (CAS) ITB. Terdapat dua sistem PLTS yang dianalisis yaitu sistem PLTS 40 kWp tanpa baterai, dan sistem PLTS 10 kWp dengan baterai yang terhubung ke beban kritis. Kedua sistem PLTS tersebut dirancang dengan tujuan peak load shaving yang dapat meminimalisir adanya ketidakseimbangan antara produksi energi surya dan permintaan listrik. Kedua sistem dianalisis dengan metoda simulasi berdasarkan aspek energi dan ekonomi menggunakan perangkat lunak PVsyst dan Homer. Dari hasil simulasi sistem PLTS 40 kWp didapatkan nilai performance ratio (PR) sebesar 0,833, renewable fraction (RF) sebesar 18,73%, dan cost of energy (COE) sebesar Rp 1.251,85/kWh yang mana nilai PR dan COE telah memenuhi target bisnis: PR > 0.8 dan COE < Rp 1.467,28/kWh tetapi tidak memenuhi target RF > 35%. Sementara dari hasil simulasi sistem PLTS 10 kWp didapatkan nilai PR sebesar 0,77, RF sebesar 44,38% hingga 52,19% pada rentang depth of discharge 20% - 80%, dan COE sebesar Rp 2.103/kWh hingga Rp 6.315/kWh pada rentang DoD 20% - 80% yang mana hanya nilai RF telah memenuhi target bisnis

Sistem Arsitektur Manajemen Bangunan untuk Memaksimalkan Swakonsumsi pada Bangunan Universitas: Studi Kasus

Due to its intermittent nature, significant adoption of solar PV into the grid can decrease grid reliability. One solution to increase it is to increase PV self-consumption with two methods: adding Energy Storage System (ESS) and conducting Demand Side Management (DSM). University building has a distinct characteristic in its complex dynamics. Therefore, there is a lack of research to control both methods of increasing self-consumption. This paper aimed to do an integrated literature review on increasing self-consumption and then propose a system architecture recommendation for university building management based on the review. The Smart Grid Architectural Model (SGAM) evaluated the case study object. The result showed that a data-driven controller has been chosen as the most suitable controller for the university building management system. The data needed to build a data-driven controller could be obtained through readily available sensors in the case study object, making it feasible for implementation.Dikarenakan sifatnya yang intermitten, adopsi energi dari PV surya ke dalam jaringan dapat mengurangi keandalan jaringan. Salah satu solusi untuk meningkatkannya adalah dengan meningkatkan swakonsumsi PV dengan dua metode: menambahkan Sistem Penyimpanan Energi (SPBE) dan melakukan manajemen sisi permintaan. Gedung universitas memiliki karakteristik yang berbeda dalam dinamika kompleksnya. Kurangnya penelitian untuk mengendalikan kedua metode ini di gedung-gedung universitas disebabkan oleh karakteristik ini. Makalah ini bertujuan untuk melakukan tinjauan literatur terintegrasi tentang upaya meningkatkan konsumsi sendiri kemudian mengusulkan rekomendasi arsitektur sistem untuk manajemen gedung universitas berdasarkan tinjauan tersebut. Kami kemudian mengevaluasi objek studi kasus menggunakan Smart Grid Architecture Model (SGAM). Hasilnya menunjukkan bahwa pengendali berbasis data telah dipilih sebagai pengendali yang paling cocok untuk sistem manajemen gedung universitas