ESTIMASI STATE OF CHARGE BATERAI LITHIUM POLYMER MENGGUNAKAN BACK PROPAGATION NEURAL NETWORK

The battery is an important component in the context of implementing renewable energy. The type of battery that has a density in energy storage is lithium polymer. The parameter in the battery that must be considered is the State of Charge (SOC) estimation. In general, the SOC battery estimation uses the coloumb counting method because the difficulty level is low. However, there are weaknesses in the dependence on the utility of the current sensor which is used as an accumulation of the integral of the incoming and outgoing currents over time. In this study presents Back Propagation Neural Network (BPNN) as an algorithm for estimating SOC based on OCV-SOC characteristic curves. The OCV-SOC characteristic curve of the battery is obtained from the battery pulse test. Battery voltage, current and discharging time are used as the first BPNN input layer for the estimation of Open Circuit Voltage (OCV). OCV will be learned as the second BPNN input layer for estimating battery SOC. The results of SOC estimation simulations obtained an average error of 0.479% against the real SOC based on the characteristic curve of OCV - SOC.Baterai merupakan salah satu komponen yang penting dalam konteks implementasi renewable energy. Jenis Baterai yang memiliki kepadatan dalam penyimpanan energy adalah lithium polymer. Parameter dalam baterai yang harus diperhatikan adalah estimasi State Of Charge (SOC). Pada umumnya estimasi SOC baterai menggunakan metode coloumb counting karena tingkat kesulitanya rendah. Namun terdapat kelemahan dari sisi ketergantungan terhadap utilitas sensor arus yang digunakan sebagai akumulasi dari integral arus yang masuk maupun arus yang keluar terhadap waktu. Dalam penelitian ini menyajikan Back Propagation Neural Network (BPNN) sebagai algoritma untuk estimasi SOC berdasarkan kurva karakteristik OCV – SOC. Kurva karakteristik OCV – SOC baterai didapatkan dari pengujian pulsa baterai. Tegangan, arus, dan waktu discharging baterai digunakan sebagai input layer BPNN pertama untuk estimasi Open Circuit Voltage (OCV). OCV akan dilearning sebagai input layer BPNN kedua untuk estimasi SOC baterai. Hasil dari simulasi estimasi SOC didapatkan galat rata-rata sebesar 0.479% terhadap SOC riil berdasarkan kurva karakteristik OCV – SOC

Estimasi State of Charge (SOC) Pada Baterai Lithium – Ion Menggunakan Feed-Forward Backpropagation Neural Network Dua Tingkat

Pada perkembangan teknologi zaman ini, baterai memainkan peran penting dalam memenuhi kebutuhan energi. Faktor yang mempengaruhi kinerja baterai adalah keadaan muatan dan energi yang disimpan baterai terbatas. Hal ini menyebabkan kerusakan baterai karena pengisian dan pengosongan baterai yang berulang kali dan dapat over-charge atau over-discharging. Oleh karena itu, dibutuhkan alat pengukuran kapasitas baterai untuk menjaga agar baterai tidak cepat rusak. State of charge baterai adalah status yang menunjukkan kapasitas baterai.  Pada penelitian ini, akan dilakukan estimasi state of charge baterai Lithium Ion 12 volt 4 ah menggunakan metode Feed-Forward Backpropagation karena metode FF-BPNN dapat menyesuaikan dengan karakteristik non-linear dari baterai Dalam metode ini, ada dua tingkat proses training data (dua neural) untuk mendapatkan estimasi nilai OCV dan SOC. Tingkat pertama dengan parameter input yaitu tegangan, arus, dan waktu charge atau discharge untuk estimasi OCV. OCV dari hasil tingkat pertama, digunakan sebagai input dari proses tingkat kedua untuk estimasi SOC. Hasil estimasi SOC yang didapat yaitu jumlah nilai hidden neuron 11 pada kondisi charging dan nilai hidden neuron 10 pada kondisi discharge, karena hal itu menunjukkan bahwa estimasi baterai lithium-ion SOC dengan pembacaan aktualnya menunjukkan error yang kecil