The state of charge estimation for rechargeable batteries using Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)

Author(s):  
Hesham M. Fekry ◽  
M. A. Moustafa Hassan ◽  
M. M. Abd El Aziz
Author(s):  
Mohammad Fajar Setyawan ◽  
Mohammad Zaenal Efendi ◽  
Farid Dwi Murdianto

In a battery set, there is always a voltage difference caused by charging and discharging. Therefore, it is necessary to pay attention to the condition of the battery or State of Charge (SOC) so that it is in a balanced state between the batteries. Unbalanced battery conditions result in decreased performance of the battery. For that we need a balancing circuit that works actively with the help of a DC-DC converter. DC-DC converters generally have a principle like a buck-boost converter to increase and decrease the output voltage, however the output still has a fairly large ripple in the waveform. Therefore, the CUK converter is used which is a development of the buck-boost converter topology, where the output of this CUK converter has smaller ripples because it uses two capacitors and two inductors. Of the various methods used to adjust the duty cycle of the CUK converter, a precise and accurate algorithm is needed to overcome the instability of the converter output. The method used to adjust the duty cycle uses the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) algorithm as the development of the Fuzzy method. The system is implemented using MATLAB Simulink software. The simulation results show that the output of the CUK converter with the ANFIS method has a faster response speed reaching a set point of 1.95 × 10-4 seconds and the accuracy of the output voltage with ANFIS is 99.94% while the accuracy of the output converter current using ANFIS is 65.7%.Keywords: ANFIS, balancing, battery, CUK converter, state of charge (SOC).15


2017 ◽  
Vol 3 (1) ◽  
pp. 36-48
Author(s):  
Erwan Ahmad Ardiansyah ◽  
Rina Mardiati ◽  
Afaf Fadhil

Prakiraan atau peramalan beban listrik dibutuhkan dalam menentukan jumlah listrik yang dihasilkan. Ini menentukan  agar tidak terjadi beban berlebih yang menyebabkan pemborosan atau kekurangan beban listrik yang mengakibatkan krisis listrik di konsumen. Oleh karena itu di butuhkan prakiraan atau peramalan yang tepat untuk menghasilkan energi listrik. Teknologi softcomputing dapat digunakan  sebagai metode alternatif untuk prediksi beban litrik jangka pendek salah satunya dengan metode  Adaptive Neuro Fuzzy Inference System pada penelitian tugas akhir ini. Data yang di dapat untuk mendukung penelitian ini adalah data dari APD PLN JAWA BARAT yang berisikan laporan data beban puncak bulanan penyulang area gardu induk majalaya dari januari 2011 sampai desember 2014 sebagai data acuan dan data aktual januari-desember 2015. Data kemudian dilatih menggunakan metode ANFIS pada software MATLAB versi b2010. Dari data hasil pelatihan data ANFIS kemudian dilakukan perbandingan dengan data aktual dan data metode regresi meliputi perbandingan anfis-aktual, regresi-aktual dan perbandingan anfis-regresi-aktual. Dari perbandingan disimpulkan bahwa data metode anfis lebih mendekati data aktual dengan rata-rata 1,4%, menunjukan prediksi ANFIS dapat menjadi referensi untuk peramalan beban listrik dimasa depan.


Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document