Maulana, Dika and Rahayu, Sofitri (2022) MONITORING SUHU PANEL SURYA BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT). Diploma thesis, ITPLN.
SKRIPSI 202011290 DIKA MAULANA.pdf
Restricted to Registered users only
Download (9MB)
Abstract
Energi surya merupakan sumber energi yang tidak terbatas dan ramah lingkungan, namun panel surya rentan terhadap panas berlebih yang dapat menurunkan kinerja dan daya keluaran.Dengan memanfaatkan teknologi IoT, penelitian ini merancang sistem pemrograman yang memungkinkan pemantauan suhu dan kinerja sistem pendinginan panel surya secara jarak jauh melalui aplikasi Blynk dan Google Spreadsheet. Dengan menggunakan sensor INA219 sebagai pengukuran nilai arus, tegangan,dan sensor DS18B20 sebagai pengukuran suhu pada permukaan panel surya serta ESP32 sebagai mikrokontrolernya. Berdasarkan pengujian keakuratan sensor yang telah dilakukan, sensor DS18B20 memiliki rata-rata persentase error sebesar 1.54% sedangkan rata-rata persentase error tegangan sensor INA219 sebesar 0,629% dan rata-rata persentase error arus sensor INA219 sebesar 1,6%.sistem ini dapat menurunkan suhu permukaan panel surya rata-rata sebesar 0,248°C dalam 10 detik dan 1,32°C dalam 1 menit. Waktu yang dibutuhkan untuk menurunkan suhu dari 43°C ke bawah 40°C adalah sekitar 1-3 menit.
Solar energy is an unlimited and environmentally friendly energy source, but solar panels are prone to overheating which can reduce performance and output power. By utilizing IoT technology, this research designs a programming system that allows remote monitoring of the temperature and performance of the solar panel cooling system through the Blynk and Google Sheets applications. By using INA219 sensors as measurements of current and voltage values, and DS18B20 sensors as temperature measurements on the surface of solar panels and ESP32 as the microcontroller. Based on sensor accuracy tests that have been carried out, the DS18B20 sensor has an average percentage error of 1.54% while the average percentage error of the INA219 sensor voltage is 0.629% and the average percentage error of the INA219 sensor current is 1.6%. This system can reduce the average surface temperature of solar panels by 0.248 ° C in 10 seconds and 1.32 ° C in 1 minute. The time required to reduce the temperature from 43°C to below 40°C is about 1-3 minutes.
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | ESP32,Internet of Things(IoT),PLTS,Sistem Pendingin ESP32, Internet of Things (IoT), Solar PV, Cooling System |
| Subjects: | Skripsi Bidang Keilmuan > Teknik Elektro |
| Divisions: | Fakultas Ketenagalistrikan dan Energi Terbarukan > S1 Teknik Elektro |
| Depositing User: | Sudarman |
| Date Deposited: | 28 Oct 2025 06:42 |
| Last Modified: | 28 Oct 2025 06:42 |
| URI: | https://repository.itpln.ac.id/id/eprint/3044 |
