Monitoring Sistem Picohydro Berbasis IoT pada Skala Saluran Irigasi

Abstract

Indonesia negara beriklim tropis yang memiliki curah hujan tinggi pada wilayah tropis berpotensi menghasilkan energi listrik melalui energi air. Energi listrik yang dihasilkan dari air yang mengalir melalui saluran adalah konsep utama dari pembangkit listrik tenaga pikohidro (PLTPh). Pengelola operasional diharuskan melakukan proses pemantauan secara manual untuk mengetahui terkait kinerja dari pembangkit listrik pikohidro ke lokasi, tindakan manual tersebut menjadi sulit ketika memasuki musim penghujan. Penelitian ini mengusulkan solusi, dengan observasi, dan analisis kebutuhan sistem, dengan fokus pada konsep monitoring IoT, yaitu “Monitoring Sistem Pikohidro Berbasis IoT pada Skala Saluran Irigasi”. Alat Monitoring ini dirancang untuk memantau performa energi listrik DC generator, tegangan DC baterai, arus DC beban,dan kontrol relay melalui smartphone yang terhubung ke internet, sehingga memungkinkan pemantauan real-time. Sistem yang sudah diusulkan akan diukur berdasarkan beberapa parameter, antara lain fitur monitoring jarak jauh, penggunaan daya, akurasi dan presisi sistem, serta IP Rating alat. Pengujian fitur monitoring jarak jauh akan mengukur waktu delay rata-rata pengiriman data ke server cloud Blynk. Penggunaan daya akan diukur melalui arus dan tegangan saat relay menyala. Akurasi dan presisi sistem akan diuji dengan variasi RPM pada sistem pikohidro untuk mendapatkan pembacaan tegangan dan arus. Hasil rancangan dari usulan sistem yang sudah diukur, menghasilkan waktu delay rata-rata pengiriman data sebesar 5.64 detik untuk pengujian sebanyak 1-12 kali pengiriman data pada Blynk. Penggunaan daya oleh prototipe saat relay menyala tercatat sebesar 2.231 Watt. Akurasi pembacaan sensor tegangan generator memperoleh akurasi 99.33% dan error 0.67%, sedangkan akurasi pembacaan sensor arus generator memperoleh akurasi 89.27% dan error 10.73%. Akurasi pembacaan sensor tegangan baterai memperoleh akurasi 98.5%, error 1.55%, dan presisi 3.45%, sedangkan akurasi pembacaan sensor arus beban memperoleh akurasi 99.26%, error 0.74%, dan presisi 3.78%.