Software

Kursus/Jasa Matlab | Pengembangan Algoritma Pengendalian Optimal untuk Sistem Energi Terbarukan Menggunakan MATLAB Simulink

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.

Related Articles

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

Back to top button