Perpustakaan Digital ITB

Sistem Manajemen Baterai Cerdas (SMBC) adalah komponen penting sebagai pendukung untuk Sistem Baterai Penyimpanan Energi (SBPE) yang dapat terintegrasi smartgrid yang memiliki kemampuan untuk estimasi parameter operasi dan kinerja SBPE seperti State-of-Health (SoH) dan State-of-Charge (SoC). Dengan edge device berbasis Graphics Processing Unit (GPU) dapat membuat SMBC memiliki kinerja yang lebih cepat dibanding dengan yang hanya menggunakan komputasi berbasis Central Processing Unit (CPU). Pengembangan platform edge device untuk analisis mahadata SBPE digunakan dua arsitektur yaitu kerangka kerja Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) sebagai alur pengembangan pemodelan analisis mahadata dan Smart Grid Architectural Model (SGAM) sebagai arsitektur sistem untuk merepresentasikan susunan jaringan cerdas. Objek SBPE digunakan berupa modul baterai yang berisi lima belas sel baterai LFP (Lithium Ferro Phosphate) dengan nilai tegangan total 48 VDC dan kapasitas 100 Ah. Hasil uji analisis mahadata pada edge device menunjukkan nilai estimasi nilai SoC dengan metode Aritficial Neural Network (ANN) menghasilkan galat Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 4,87% dan estimasi nilai SoH dengan metode Recurrent Neural Network (RNN) menghasilkan galat MAPE sebesar 0,68%. Algoritma untuk nilai estimasi SoC dan SoH telah dapat diimplementasikan pada edge device dengan komputasi pada GPU memiliki efisiensi waktu yang lebih cepat sebesar 31-35% pada SoC dan 3-5% pada SoH dibandingkan dengan komputasi pada CPU. Pada penggunaan file dengan format parquet untuk analisis mahadata memiliki waktu paling cepat 0-3% dari file csv dan 6-12% dari file excel. Pengolahan data untuk data training yang merupakan komputasi sekuensial, dengan komputasi berbasis CPU memiliki waktu lebih cepat dan penggunaan energi yang lebih efisien dibandingkan komputasi berbasis GPU. Sementara untuk data estimation, dengan komputasi berbasis GPU memiliki waktu lebih cepat dan penggunaan energi yang lebih efisien karena GPU memiliki keunggulan pada komputasi paralel.