Dengan ancaman perubahan iklim yang membayangi, sudah saatnya kita merangkul sumber energi terbarukan dalam skala yang lebih besar. Sistem fotovoltaik, yang menghasilkan listrik dari pasokan energi sinar matahari yang hampir tak terbatas, adalah salah satu cara paling menjanjikan untuk menghasilkan energi bersih. Namun, mengintegrasikan sistem fotovoltaik ke dalam jaringan listrik yang ada bukanlah proses yang mudah. Karena output daya sistem fotovoltaik sangat bergantung pada kondisi lingkungan, pengelola pembangkit listrik dan jaringan memerlukan perkiraan berapa banyak daya yang akan disuntikkan oleh sistem fotovoltaik untuk merencanakan pembangkitan dan jadwal pemeliharaan yang optimal, di antara aspek operasional penting lainnya.
Sejalan dengan tren modern, jika sesuatu perlu diprediksi, Anda dapat bertaruh dengan aman bahwa kecerdasan buatan akan muncul. Sampai saat ini, ada banyak algoritma yang dapat memperkirakan daya yang dihasilkan oleh sistem fotovoltaik beberapa jam ke depan dengan belajar dari data sebelumnya dan menganalisis variabel saat ini. Salah satunya, yang disebut sistem inferensi neuro-fuzzy adaptif (ANFIS), telah banyak diterapkan untuk meramalkan kinerja sistem energi terbarukan yang kompleks. Sejak awal, banyak peneliti telah menggabungkan ANFIS dengan berbagai algoritma pembelajaran mesin untuk meningkatkan kinerjanya lebih jauh.
Sebuah tim peneliti yang dipimpin oleh Jong Wan Hu dari Universitas Nasional Incheon, Korea, mengembangkan dua model baru berbasis ANFIS untuk memperkirakan lebih baik daya yang dihasilkan oleh sistem fotovoltaik sebelumnya hingga satu hari penuh. Kedua model ini adalah 'algoritma hibrida' karena menggabungkan pendekatan ANFIS tradisional dengan dua metode optimisasi gerombolan partikel yang berbeda, yang merupakan strategi yang kuat dan efisien secara komputasi untuk menemukan solusi optimal untuk masalah optimasi.
Untuk menilai kinerja model mereka, tim membandingkannya dengan algoritme hibrida berbasis ANFIS lainnya. Mereka menguji kemampuan prediksi setiap model menggunakan data nyata dari sistem fotovoltaik aktual yang digunakan di Italia dalam penelitian sebelumnya. Hasilnya, seperti yang dikatakan Dr. Hu, sangat menjanjikan: “Salah satu dari dua model yang kami kembangkan mengungguli semua model hibrida yang diuji, dan karenanya menunjukkan potensi besar untuk memprediksi daya fotovoltaik tata surya di cakrawala jangka pendek dan panjang. .”
Temuan penelitian ini dapat memiliki implikasi langsung di bidang sistem fotovoltaik dari perspektif perangkat lunak dan produksi. “Dalam hal perangkat lunak, model kami dapat diubah menjadi aplikasi yang secara akurat memperkirakan nilai sistem fotovoltaik, yang mengarah pada peningkatan kinerja dan operasi jaringan. Dalam hal produksi, metode kami dapat diterjemahkan menjadi peningkatan langsung daya fotovoltaik dengan membantu memilih variabel yang dapat digunakan dalam desain sistem fotovoltaik,” jelas Dr. Hu. Mari kita berharap pekerjaan ini membantu kita dalam transisi ke sumber energi yang berkelanjutan!
