modul iv pengolahan data energi

ME4044 Pengantar Energi Angin dan Matahari 2021

1 Modul IV Pengolahan Data Energi

MODUL IV

Pengolahan Data Energi

1. Tujuan

a. Mengetahui cara menggunakan GrADS untuk membuat plot potensi energi

matahari.

b. Mengetahui cara menggunakan GrADS untuk membuat plot potensi energi angin.

2. Teori Dasar

2.1 Perbedaan DNI, DHI dan GHI

Direct Normal Irradiance (DNI) adalah jumlah radiasi matahari yang diterima per

satuan luas oleh permukaan yang selalu tegak lurus (atau normal) terhadap sinar

yang datang dalam garis lurus dari arah matahari pada posisinya di langit.

Biasanya kita dapat memaksimalkan jumlah radiasi yang diterima setiap tahun

oleh suatu permukaan dengan menjaganya tetap normal terhadap radiasi yang

masuk.

Diffuse Horizontal Irradiance (DHI) adalah jumlah radiasi yang diterima per

satuan luas oleh suatu permukaan (tidak terkena naungan atau bayangan) yang

tidak sampai pada jalur langsung dari matahari, tetapi telah dihamburkan oleh

molekul dan partikel di atmosfer dan datang secara merata dari segala arah.

Global Horizontal Irradiance (GHI) adalah jumlah total radiasi gelombang

pendek yang diterima dari atas oleh permukaan horizontal ke tanah. Nilai ini

sangat menarik untuk instalasi fotovoltaik dan mencakup Direct Normal

Irradiance (DNI) dan Diffuse Horizontal Irradiance (DHI).

Gambar 2.1 Ilustrasi DNI, DHI dan GHI.

Untuk menghitung GHI, menggunakan rumusan sebagai berikut :

Global Horizontal Irradiance (GHI) = Direct Normal Irradiance (DNI) × cos(θ)

+ Diffuse Horizontal Irradiance (DHI).



Gambar 2.2 Ilustrasi DNI, DHI dan GHI.

2.2 Perhitungan Potensi Energi Angin dan Matahari

2.2.1 Energi Angin

Turbin angin bekerja dengan mengubah energi kinetik angin menjadi energi

listrik. Energi/daya yang dihasilkan oleh turbin bergantung pada beberapa

faktor, terutama kecepatan angin dan area sapuan turbin.

Rumus output energy :

𝑃𝑇 = × 𝜌 × 𝐴 × 𝑣3 × 𝐶𝑝

Dengan :

𝑃𝑇 = Keluaran energi (Watt)

𝜌 = Densitas udara (1 kg/m3)

𝐴 = Luas sapuan rotor berupa luas lingkaran (m2)

𝑣 = kecepatan angin (m/s)

𝐶𝑝 = Power coefficient

2.2.2 Energi Matahari

Panel surya mengkonversikan tenaga matahari menjadi listrik. Sel silikon

(solar cells) yang disinari matahari, membuat foton menghasilkan arus

listrik. Sebuah solar cells menghasilkan tegangan kurang lebih 0.5 Volt. Jadi

sebuah panel surya 12 Volt terdiri dari kurang lebih 36 sel (untuk

menghasilkan 17 Volt tegangan maksimun). Daya yang dihasilkan oleh

panel surya sangat dipengaruhi oleh rata rata tahunan/bulanan radiasi

matahari dan juga luas area dari panel surya yang dipakai.

Berikut rumus perhitungan daya panel surya :

E = A × r × H × PR

Dengan :

E = Energi (Watt)

A = Luas panel surya (m²)

r = solar panel yield or efficiency(%)

H = radiasi sinar matahari (Watt/m²)

PR = Performance ratio, coefficient for losses (range between 0.5

and 0.9, default value = 0.75)



3. Langkah Pengerjaan

3.1 Plot Rata-Rata Tahunan Spasial Vektor Angin dan Magnitudo Angin Ketinggian

100 Meter

Pada contoh kali ini akan ditunjukkan cara membuat plot visualisasi data angin

dengan file format NetCDF dengan nama file uv_100m_2019.nc . Data tersebut

merupakan data dari European Centre for Medium Range Weather Forecast

(ECMWF) set data ERA5 dengan variabel angin u(zonal) dan v(meridional) pada

ketinggian 100 meter. Data tersebut memiliki dimensi waktu 12 bulan pada tahun

2019 dengan wilayah Indonesia. Download data dan letakkan pada direktori

C:\OpenGrADS\Contents\Resources\SampleDatasets.

Langkah-langkah untuk mengerjakannya adalah sebagai berikut :

1) Buka file tersebut di GrADS, gunakan perintah :

sdfopen uv_100m_2019.nc

2) Untuk mengetahui variabel apa saja yang terdapat pada data, ketikkan

perintah:

q file

Pada data terdapat 2 variabel yaitu :

u100 untuk 100 metre U wind component

v100 untuk 100 metre V wind component

3) Atur bujur (longitude) dan lintang (latitude) sesuai dengan wilayah kajian.

Misalkan untuk wilayah Indonesia, ketikkan perintah :

set lat -15 15

set lon 90 150

4) Untuk menampilkan plot dengan kontur berwarna dan memperhalus plot

ketik perintah:

set gxout shaded

set csmooth on

5) Selanjutnya kita akan menampilkan batas provinsi dalam plot map

menggunakan shape file dengan format *.shp dengan nama file

INDONESIA_PROP.shp. Sebelum menampilkan batas provinsi dari shape

file tersebut maka harus menghilangkan batas wilayah yang berasal dari data

*.nc sebelumnya dengan mengetikkan perintah :

set mpdraw off

6) Untuk membuat plot magnitudo kecepatan angin 100 meter tahunan (tahun

2019), dapat menggunakan perintah :

d ave(mag(u100,v100), t=1,t=12)

Catatan : untuk penulisan nama variabel(dalam file ini adalah u100 dan v100)

disesuaikan dengan nama variabel angin pada file yang dibuka)

7) Untuk menambahkan vektor angin pada hasil plot, menggunakan perintah:

set gxout vector

d skip(u100,5,5);v100



8) Selanjutnya tampilkan batas provinsi menggunakan file

INDONESIA_PROP.shp dengan perintah:

draw shp INDONESIA_PROP.shp

9) Agar dapat menampilkan legenda warna pada plot, ketikkan perintah:

cbar

10) Untuk memberikan judul Kecepatan angin 100 meter di Indonesia tahun 2019

pada gambar, ketikkan perintah :

draw title Kecepatan angin 100 meter di Indonesia tahun 2019

11) Untuk menyimpan hasil gambar dengan nama file angin_tahunan dengan

format png dan latar putih, ketikkan perintah :

printim angin_tahunan.png white

Gambar 3.1 Hasil Plot Magnitudo Angin 100 Meter

3.2 Plot Spasial Total Irradiance dan Total Cloud Cover

Pada contoh ini, akan digunakan data dari European Centre for Medium

Range Weather Forecast (ECMWF) set data ERA5 dengan format data

NetCDF. Data tersebut berisi parameter radiasi matahari dan tutupan awan.

Dimensi waktu data yaitu 12 bulan pada tahun 2019 dengan wilayah

Indonesia. Download data dan letakkan pada direktori

C:\OpenGrADS\Contents\Resources\SampleDatasets

Nama data yang akan digunakan adalah radiation_era5_2019.nc .

a. Plot untuk wilayah Indonesia

1) Untuk membuka data, ketikkan perintah :

sdfopen radiation_era5_2019.nc

2) Untuk mengetahui variabel apa saja yang terdapat pada data,

ketikkan perintah :

q file



Pada data terdapat 3 variabel yaitu :

msdrswrf untuk mean surface direct short-wave radiation

flux

msdwswrf untuk mean surface downward short-wave

radiation flux

tcc untuk total cloud cover

3) Catatan :

Karena wilayah pada data sudah mencakup wilayah Indonesia dengan

koordinat 150LS – 150LU dan 900BT – 1500BT, maka untuk

menampilkan plot dengan wilayah Indonesia, tidak perlu untuk

mengatur longitude dan latitude karena sudah default akan ter-set di

wilayah Indonesia.

4) Selanjutnya ketik perintah :

set t 1

perintah tersebut untuk mengatur agar data yang ditampilkan hanya

pada time step pertama yakni 1 Januari 2019, jika tidak mengetik

perintah tersebut maka secara otomatis data yang ditampilkan ialah

data pada time step pertama. Karena data yang digunakan merupakan

data bulanan, jadi ketika mengetikkan ‘ set t 2 ’ maka data akan di

atur pada time step kedua yaitu Februari 2019.

5) Untuk menampilkan plot dengan kontur berwarna dan memperhalus

plot ketik perintah:

set gxout shaded

set csmooth on



INDONESIA_PROP.shp. Sebelum menampilkan batas provinsi dari

shape file tersebut maka harus menghilangkan batas wilayah yang

berasal dari data *.nc sebelumnya dengan mengetikkan perintah:

set mpdraw off

7) Untuk menampilkan plot dari salah satu variabel, misalkan mean

surface direct short-wave radiation flux, maka ketik perintah :

d msdrswrf

Catatan : Jika ingin menampilkan plot variabel mean surface direct

short-wave radiation flux tahunan, lewati langkah ke 5 dan sebagai

gantinya ketikkan perintah : d ave(msdrswrf, t=1, t=12).


INDONESIA_PROP.shp dengan perintah:


9) Untuk menampilkan colorbar, ketik perintah :

cbar



10) Jika ingin memberi judul pada gambar, ketikkan perintah :

draw title surface downward short-wave radiation flux Januari

2019

11) Untuk menyimpan gambar dengan format png dan latar putih, ketik

perintah :

printim surface_rad_flux.png white

Gambar 3.2 Hasil Plot mean surface direct short-wave radiation flux

b. Plot untuk wilayah tertentu

Jika ingin membuat gambar dengan fokus pada pulau atau wilayah

tertentu seperi misalnya wilayah jawa, maka lintang dan bujur harus

diatur terlebih dahulu sesuai dengan wilayah yang diinginkan.

1) Karena masih menggunakan data yang sama yaitu

radiation_era5_2019.nc , maka untuk menghapus tampilan gambar

sebelumnya, ketik perintah:

clear atau c

2) Tentukan rentang koordinat wilayah yang diinginkan, dalam contoh ini

Pulau Jawa. Koordinat Pulau Jawa yang dipakai yaitu pada 105⁰BT –

115⁰BT dan 10⁰LS – 4⁰LS, maka ketikkan perintah :

set lon 105 115

set lat -10 -4

3) Untuk menampilkan plot dengan kontur berwarna dan memperhalus

plot ketik perintah:

set gxout shaded

set csmooth on





INDONESIA_PROP.shp. Sebelum menampilkan batas provinsi dari

shape file tersebut maka harus menghilangkan batas wilayah yang

berasal dari data *.nc sebelumnya dengan mengetikkan perintah :

set mpdraw off

5) Untuk menampilkan variabel mean surface direct short-wave

radiation flux, ketikkan perintah :

d msdrswrf

Catatan :

Karena di awal tidak mendefinisikan waktu yang di tampilkan (

perintah ‘set t’ ) maka hasil plot akan default pada time step

pertama atau Januari 2019.

Jika ingin menampilkan plot variabel mean surface direct short-

wave radiation flux tahunan, ketikkan perintah : d ave(msdrswrf,

t=1, t=12)


INDONESIA_PROP.shp dengan perintah :


7) Untuk menampilkan color bar, ketikkan perintah :

cbar

8) Jika ingin memberi judul pada gambar, ketikkan perintah :

draw title surface downward short-wave radiation flux Januari

Pulau Jawa

9) Untuk menyimpan gambar dengan format png dan latar putih maka

ketik perintah :

printim surface_rad_flux_jawa.png white

Gambar 3.3 Hasil plot surface downward short-wave radiation flux di

Pulau Jawa



3.3 Cara menggunakan GrADS untuk Ekstrak Data (dalam format text/ASCII.

Selain untuk membuat visualisasi suatu variabel, GrADS juga mampu untuk

memilih satu atau beberapa variabel dari suatu data dan menuliskannya ke

dalam file baru dengan format text atau yang disebut ASCII. Pada contoh ini

ditunjukkan cara menulis satu variabel dari file radiation_era5_2019.nc ke

file baru dalam format text atau ASCII.

1) Buka file radiation_era5_2019.nc dengan mengetikkan perintah :

sdfopen radiation_era5_2019.nc

2) Misalkan variabel yang akan ditulis ulang ialah variabel msdwswrf (mean

surface direct short-wave radiation flux) dengan koordinat titik di

Bandung yaitu pada 6,9⁰LS dan 107,6⁰BT selama 12 bulan. Maka

ketikkan perintah :

set lat -6.9

set lon 107.6

set t 1 12

Perintah tersebut akan mengatur lokasi titik variabel berada dengan

rentang waktu dari bulan pertama hingga bulan ke-12.

3) Selanjutnya membuat variabel baru dengan perintah:

define msdn=msdwswrf

perintah tersebut akan membuat variabel baru yakni msdn dengan kriteria

pada latitude -6.9, longitude 107.6, dan waktu 12 bulan.

Catatan : nama variabel baru yang dibuat dapat diganti sesuai dengan

nama variabel yang diinginkan.

4) Untuk menampilkan variabel msdn, ketik perintah :

d msdn

akan muncul tampilan pada window GrADS seperti gambar dibawah

Gambar 3.4 Hasil plot grafik variabel baru msdn

5) Ketik perintah :

set prnopts %g 1 1

perintah ini berfungsi untuk mengatur file format text atau ASCII dengan

format 1 kolom per 1 baris.



6) Untuk menyimpan file format text yang sudah dibuat, ketik perintah :

fprintf msdn rad.txt

file ASCII dengan nama rad.txt akan muncul pada direktori

C:\OpenGrADS\Contents\Resources\SampleDatasets

Gambar 3.5 Tampilan file output rad.txt

File format text atau ASCII tersebut dapat dibuka atau di-import ke dalam

Ms.excel atau aplikasi pengolahan data lainnya dan diolah sesuai dengan

tujuan penggunaan.

4. Tugas

a. Energi Angin

Menggunakan file data uv_100m_2019.nc, lakukanlah plot dan analisis data

sesuai dengan perintah berikut :

1) Plot rata-rata tahunan magnitudo dan vektor angin 100m sesuai daerah

kajian.

2) Pilih satu titik koordinat yang ada pada daaerah kajian masing-masing dan

plot time series bulanan angin di titik yang telah dipilih.

3) Hitung dan plot time series potensi energi setiap bulan di tahun 2019 dengan

spesifikasi turbin angin Lagg 1 kW:

Diameter rotor = 70 m

Cut in speed = 2,5 m/s

Power coefficient = 0,4

Cut off speed = 20 m/s

b. Energi Matahari

Menggunakan data radiation_era5_2019.nc, lakukanlah plot dan analisis data

sesuai dengan perintah berikut :

1) Plot rata-rata tahunan surface downward (GHI) dan total cloud cover sesuai

daerah kajian dan analisis hasil plot kedua variabel tersebut.

2) Pilih satu titik koordinat yang ada pada daerah kajian masing-masing dan

plot time series bulanan variabel GHI di titik yang telah dipilih.

3) Hitung dan plot time series potensi energi setiap bulan di tahun 2019 dengan

spesifikasi panel surya :

Total area panel surya = 10 m²

Efficiency = 17%

Performance ratio = 0,75



Pembagian Wilayah Kajian

Kelompok 1 : Kalimantan Barat

Kelompok 2 : Papua Barat dan Maluku Utara

Kelompok 3 : Sulsel, Sulbar, Sulawesi Tengah, dan Sulawesi Tenggara

Kelompok 4 : Jawa

Kelompok 5 : Riau dan Sumbar

Kelompok 6 : Bali, NTB dan NTT

Kelompok 7 : Kaltim

Kelompok 8 : Kalteng

Kelompok 9 : Jambi dan Sumsel

Kelompok 10 : NAD dan Sumut

Catatan : Domain juga termasuk lautan, tetapi yang dilakukan analisis hanya

wilayah daratan saja

Tugas dikumpulkan dengan format PDF nama file Kelompok_XX.pdf di

Assignment yang telah disediakan di edunex, submit tugas dilakukan hanya

oleh perwakilan kelompok saja. Tugas dikumpulkan paling lambat Senin, 20

Desember 2021 12:00 WIB

modul iv pengolahan data energi

Documents