Silabus Pengembangan Algoritma Pengendalian Optimal untuk Sistem Energi Terbarukan Menggunakan MATLAB Simulink
Sesi 1: Pengantar Sistem Energi Terbarukan
- Pengenalan jenis-jenis energi terbarukan
- Konsep dasar sistem energi terbarukan
- Peran pengendalian optimal dalam sistem energi terbarukan
Sesi 2: Dasar-dasar MATLAB dan Simulink
- Pengenalan MATLAB dan Simulink
- Interface dan komponen dasar Simulink
- Membuat model sederhana di Simulink
Sesi 3: Pemodelan Sistem Energi Terbarukan di Simulink
- Pemodelan pembangkit listrik tenaga surya
- Pemodelan pembangkit listrik tenaga angin
- Pemodelan sistem penyimpanan energi (baterai)
Sesi 4: Simulasi Sistem Energi Terbarukan
- Simulasi sistem energi terbarukan tanpa pengendalian
- Analisis hasil simulasi
- Identifikasi permasalahan dalam sistem
Sesi 5: Dasar-dasar Pengendalian Optimal
- Pengenalan konsep pengendalian optimal
- Prinsip kerja pengendalian optimal
- Contoh aplikasi pengendalian optimal
Sesi 6: Algoritma Pengendalian Optimal: Teori dan Implementasi
- Pengantar algoritma pengendalian optimal (LQR, MPC)
- Prinsip kerja algoritma Linear Quadratic Regulator (LQR)
- Implementasi LQR di MATLAB Simulink
Sesi 7: Desain Pengendali LQR untuk Sistem Energi Terbarukan
- Model sistem dalam bentuk state-space
- Desain pengendali LQR untuk sistem energi surya
- Analisis hasil simulasi pengendalian
Sesi 8: Algoritma Pengendalian Optimal Model Predictive Control (MPC)
- Prinsip kerja Model Predictive Control
- Desain pengendali MPC untuk sistem energi terbarukan
- Implementasi MPC di MATLAB Simulink
Sesi 9: Pengendalian Optimal untuk Sistem Hybrid
- Pemodelan sistem energi hybrid (solar + angin)
- Desain pengendali optimal untuk sistem hybrid
- Simulasi dan analisis performa sistem
Sesi 10: Pengendalian Optimal untuk Penyimpanan Energi
- Pemodelan sistem penyimpanan energi (baterai)
- Desain pengendali optimal untuk penyimpanan energi
- Simulasi dan analisis performa pengendali
Sesi 11: Integrasi Pengendalian Optimal pada Sistem Energi Terbarukan
- Integrasi LQR dan MPC pada sistem hybrid
- Desain simulasi terintegrasi
- Analisis performa sistem terintegrasi
Sesi 12: Optimalisasi Pengendalian untuk Sistem Non-Linear
- Pengantar sistem non-linear
- Desain pengendali optimal untuk sistem non-linear
- Simulasi dan analisis performa sistem
Sesi 13: Algoritma Pengendalian Robust untuk Sistem Energi Terbarukan
- Pengenalan pengendalian robust
- Desain pengendali robust untuk sistem energi
- Implementasi dan simulasi pengendali robust
Sesi 14: Pengendalian Optimal dengan Algoritma Genetika
- Pengantar algoritma genetika
- Implementasi algoritma genetika untuk pengendalian optimal
- Simulasi dan analisis hasil pengendalian
Sesi 15: Pengendalian Optimal Berbasis Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO)
- Pengenalan PSO
- Desain pengendali menggunakan PSO
- Implementasi dan simulasi pengendali PSO
Sesi 16: Pengendalian Optimal dengan Metode Fuzzy Logic
- Pengenalan logika fuzzy
- Desain pengendali fuzzy untuk sistem energi terbarukan
- Implementasi dan simulasi pengendali fuzzy
Sesi 17: Optimalisasi Energi pada Smart Grid
- Konsep smart grid dan manajemen energi
- Desain pengendali optimal untuk smart grid
- Simulasi dan analisis sistem smart grid
Sesi 18: Implementasi Algoritma Pengendalian Optimal untuk PV System
- Desain pengendali optimal untuk sistem PV
- Simulasi integrasi PV dan penyimpanan energi
- Analisis performa dan optimasi sistem
Sesi 19: Implementasi Algoritma Pengendalian Optimal untuk Sistem Wind Turbine
- Desain pengendali optimal untuk turbin angin
- Simulasi sistem turbin angin dengan pengendali optimal
- Analisis hasil dan optimasi performa sistem
Sesi 20: Pengendalian Optimal pada Sistem Hybrid dengan Battery Management System (BMS)
- Desain BMS untuk sistem hybrid
- Implementasi dan simulasi pengendali BMS
- Analisis performa BMS pada sistem hybrid
Sesi 21: Pengendalian Optimal dengan Algoritma Pembelajaran Mesin
- Pengantar pembelajaran mesin dalam pengendalian optimal
- Implementasi machine learning untuk pengendalian energi
- Simulasi dan analisis pengendalian berbasis ML
Sesi 22: Pengendalian Optimal dengan Deep Reinforcement Learning
- Pengenalan deep reinforcement learning
- Desain pengendali dengan deep RL
- Simulasi dan analisis performa sistem
Sesi 23: Pengendalian Optimal untuk Demand Response pada Sistem Energi
- Konsep demand response
- Desain pengendali optimal untuk demand response
- Implementasi dan simulasi sistem demand response
Sesi 24: Pengendalian Optimal untuk Pengelolaan Energi Berbasis IoT
- Pengenalan IoT dalam sistem energi
- Desain pengendali optimal untuk sistem IoT
- Implementasi dan simulasi sistem energi berbasis IoT
Sesi 25: Analisis Sensitivitas Pengendalian Optimal pada Sistem Energi
- Pengaruh parameter sistem terhadap performa pengendali
- Analisis sensitivitas dan robustitas pengendali
- Simulasi dan evaluasi performa
Sesi 26: Pengendalian Optimal untuk Sistem Energi dengan Kendala Lingkungan
- Desain pengendali optimal dengan kendala lingkungan
- Implementasi pengendali dengan pembatasan emisi
- Simulasi dan evaluasi performa sistem
Sesi 27: Pengendalian Optimal untuk Optimasi Biaya pada Sistem Energi Terbarukan
- Desain pengendali optimal untuk minimasi biaya
- Analisis biaya dan keuntungan sistem energi terbarukan
- Simulasi dan evaluasi optimasi biaya
Sesi 28: Implementasi Real-Time Pengendalian Optimal
- Pengenalan sistem real-time
- Implementasi pengendali optimal pada sistem real-time
- Simulasi dan analisis performa real-time
Sesi 29: Studi Kasus: Implementasi Pengendalian Optimal pada Sistem Energi Nyata
- Pemilihan studi kasus sistem energi nyata
- Desain pengendali optimal untuk studi kasus
- Implementasi dan evaluasi studi kasus
Sesi 30: Evaluasi dan Penyempurnaan Pengendali Optimal
- Review dan evaluasi hasil keseluruhan
- Penyempurnaan algoritma pengendali optimal
- Diskusi dan presentasi hasil akhir proyek
Silabus ini dapat disesuaikan lebih lanjut sesuai dengan kebutuhan proyek dan tingkat pemahaman peserta.
