Melola Discovery

← Melola Discovery

Jurnal SINTA 2

Implementasi Algoritme Evolusioner NSGA-II pada Optimasi Daya Wireless Power Transfer Multi-Penerlima

Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) · Vol. 9 No. 7 (2022) · pp. 1715–1720

DOI
10.25126/jtiik.2022976780
ISSN
2528-6579, 2355-7699
Published
2022-12-29
Publisher
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Language
id

Abstract

Wireless Power Transfer (WPT) merupakan teknologi yang dapat menghantarkan energi listrik tanpa kabel. Teknologi WPT terus dikembangkan untuk mencapai tujuan yaitu meningkatkan kemampuan sistem dalam memaksimalkan daya yang diserap pada beban di sisi penerima. Teknologi WPT saat ini banyak digunakan dan diterapkan untuk pengisian daya pada perangkat elektronik dengan memanfaatkan konsep koil induktif kopling. Induktif WPT memanfaatkan pasangan koil antara koil primer sebagai sumber, dan koil sekunder sebagai penerima. Salah satu tantangan desain sistem WPT adalah mendapatkan daya optimal dengan batasan-batasan rekayasa yang ada. Untuk mendapatkan daya optimal, diperlukan beberapa langkah sistematis dimulai dengan analisis sistem dan rangkaian, penentuan variabel state-space, dan model matematis. Parameter utama (sumber tegangan, kapasitansi, induktansi, dan mutual inductance) tercantum dalam model matematis untuk selanjutnya diformulasikan sebagaidaya pada multi-penerima sebagai multi objective-function. Proses optimasi dilakukan dengan mempertimbangkan batasan rekayasa nilai kapasitansi yang ada di pasaran dan limitasi nilai frekuensi yang dapat beroperasi pada rangkaian listrik. Algoritme evolusioner NSGA-II digunakan untuk menyelesaikan permasalahanmulti objective-function dan batasannya untuk memperoleh nilai parameter optimal. Selanjutnya, Perolehan nilai parameter optimal dibandingkan dengan hasil aplikasi simulator LTSPICE untuk melakukan validasi nilai daya pada penerima. Dalam proses optimasi dengan NSGA-II, jumlah generasi akan menentukan kecepatan proses optimasi. Untuk itu, evaluasi running-metric dilakukanagar dapat mengetahui jumlah generasi yang menunjukkan hasil konvergen pada nilai objective-function. Penelitian ini menunjukkan hasil implementasi NSGA-II dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan optimasi daya WPT multi penerima, dan mempertimbangkan jumlah generasi, untuk meningkatkan kecepatan dalam melakukan proses optimasi.AbstractWireless Power Transfer (WPT) can transmit electrical energy without wires. Research on WPT technology is mainly conducted to achieve maximum power absorbed at the load on the receiving side. The current WPT technology is widely used and applied to charging electronic devices using the concept of the inductive coil. Inductive WPT utilizes a pair of coils between the primary coil as a source and the secondary coil as a receiver. The design challenge of the WPT system is obtaining optimal power within existing engineering constraints. In order to obtain optimal power, systematic steps are needed. It starts with the system and circuit analysis, determining state-space variables, and mathematical models. The main parameters (voltage source, capacitance, inductance, and mutual inductance) are used in the mathematical model and further formulated as power in receivers as a multi-objective function. The optimization is conducted by considering engineering constraints on capacitance values on the market and limitations on frequency values that can operate in electrical circuits. The NSGA-II evolutionary algorithm is used to solve multi-objective-function problems and their constraints to obtain optimal parameter values. The obtained optimal parameter values are compared with the results of the LTSPICE simulator application to validate the power value of the receiver. In the optimization process with NSGA-II, the number of generations will determine the speed of the optimization process. For this reason, a running-metric evaluation was carried out to find the number of generations that show convergent results on the objective-function value. This study shows that the implementation of NSGA-II can optimize power in multi-receiver WPT. The running metric analysis can analyze and obtain the number of generations that can get the optimal solution faster.

Collaboration network of the authors

23 authors · 43 co-authorship links

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • University of Brawijaya
  • University of Miyazaki
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Hurriyatul FitriyahUniversity of Brawijaya2
Agung Setia BudiUniversity of Brawijaya2
Rizal MaulanaUniversity of Brawijaya2
Achmad BasukiUniversity of Brawijaya2
Wijaya KurniawanUniversity of Brawijaya2
Mochammad Hannats Hanafi IchsanUniversity of Brawijaya2
Koichi TannoUniversity of Miyazaki2
Hiroki TamuraUniversity of Miyazaki2
Adharul MuttaqinUniversity of Brawijaya1
Issa ArwaniUniversity of Brawijaya1
Barlian HenryranuUniversity of Brawijaya1
Maystia Tri HandonoAffiliation unknown1
Muhammad Rheza CaesardiUniversity of Brawijaya1
Jeffry Atur FirdausUniversity of Brawijaya1
Herman TolleUniversity of Brawijaya1
Andrian Riza HermawanUniversity of Brawijaya1
Fahmi ErzaUniversity of Brawijaya1
Rakhmadhany PrimanandaUniversity of Brawijaya1
Naufal Mohamad GhifaryAffiliation unknown1
Maystya Tri HandonoUniversity of Brawijaya1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/en/oai, first harvested 27 Okt 2026, last seen 27 Okt 2026.
Original metadata (oai_dc)
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="id">Implementasi Algoritme Evolusioner NSGA-II pada Optimasi Daya Wireless Power Transfer Multi-Penerlima</dc:title>
	<dc:creator xml:lang="id">Akbar, Sabriansyah Rizqika</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="id">Setiawan, Eko</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="id">Setiabudi, Agung</dc:creator>
	<dc:description xml:lang="id">Wireless Power Transfer (WPT) merupakan teknologi yang dapat menghantarkan energi listrik tanpa kabel. Teknologi WPT terus dikembangkan untuk mencapai tujuan yaitu meningkatkan kemampuan sistem dalam memaksimalkan daya yang diserap pada beban di sisi penerima. Teknologi WPT saat ini banyak digunakan dan diterapkan untuk pengisian daya pada perangkat elektronik dengan memanfaatkan konsep koil induktif kopling. Induktif WPT memanfaatkan pasangan koil antara koil primer sebagai sumber, dan koil sekunder sebagai penerima. Salah satu tantangan desain sistem WPT adalah mendapatkan daya optimal dengan batasan-batasan rekayasa yang ada. Untuk mendapatkan daya optimal, diperlukan beberapa langkah sistematis dimulai dengan analisis sistem dan rangkaian, penentuan variabel state-space, dan model matematis. Parameter utama (sumber tegangan, kapasitansi, induktansi, dan mutual inductance) tercantum dalam model matematis untuk selanjutnya diformulasikan sebagaidaya pada multi-penerima sebagai multi objective-function. Proses optimasi dilakukan dengan mempertimbangkan batasan rekayasa nilai kapasitansi yang ada di pasaran dan limitasi nilai frekuensi yang dapat beroperasi pada rangkaian listrik. Algoritme evolusioner NSGA-II digunakan untuk menyelesaikan permasalahanmulti objective-function dan batasannya untuk memperoleh nilai parameter optimal. Selanjutnya, Perolehan nilai parameter optimal dibandingkan dengan hasil aplikasi simulator LTSPICE untuk melakukan validasi nilai daya pada penerima. Dalam proses optimasi dengan NSGA-II, jumlah generasi akan menentukan kecepatan proses optimasi. Untuk itu, evaluasi running-metric dilakukanagar dapat mengetahui jumlah generasi yang menunjukkan hasil konvergen pada nilai objective-function. Penelitian ini menunjukkan hasil implementasi NSGA-II dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan optimasi daya WPT multi penerima, dan mempertimbangkan jumlah generasi, untuk meningkatkan kecepatan dalam melakukan proses optimasi.AbstractWireless Power Transfer (WPT) can transmit electrical energy without wires. Research on WPT technology is mainly conducted to achieve maximum power absorbed at the load on the receiving side. The current WPT technology is widely used and applied to charging electronic devices using the concept of the inductive coil. Inductive WPT utilizes a pair of coils between the primary coil as a source and the secondary coil as a receiver. The design challenge of the WPT system is obtaining optimal power within existing engineering constraints. In order to obtain optimal power, systematic steps are needed. It starts with the system and circuit analysis, determining state-space variables, and mathematical models. The main parameters (voltage source, capacitance, inductance, and mutual inductance) are used in the mathematical model and further formulated as power in receivers as a multi-objective function. The optimization is conducted by considering engineering constraints on capacitance values on the market and limitations on frequency values that can operate in electrical circuits. The NSGA-II evolutionary algorithm is used to solve multi-objective-function problems and their constraints to obtain optimal parameter values. The obtained optimal parameter values are compared with the results of the LTSPICE simulator application to validate the power value of the receiver. In the optimization process with NSGA-II, the number of generations will determine the speed of the optimization process. For this reason, a running-metric evaluation was carried out to find the number of generations that show convergent results on the objective-function value. This study shows that the implementation of NSGA-II  can optimize power in multi-receiver WPT. The running metric analysis can analyze and obtain the number of generations that can get the optimal solution faster. </dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en">Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya</dc:publisher>
	<dc:date>2022-12-29</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/6780</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.25126/jtiik.2022976780</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="id">Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 9 No 7: Spesial Issue Seminar Nasional Teknologi dan Rekayasa Informasi (SENTRIN) 2022; 1715-1720</dc:source>
	<dc:source xml:lang="en">Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol. 9 No. 7: Spesial Issue Seminar Nasional Teknologi dan Rekayasa Informasi (SENTRIN) 2022; 1715-1720</dc:source>
	<dc:source>2528-6579</dc:source>
	<dc:source>2355-7699</dc:source>
	<dc:source>10.25126/jtiik.202297</dc:source>
	<dc:language>id</dc:language>
	<dc:relation>https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/6780/pdf</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en">Copyright (c) 2022 Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer</dc:rights>
</oai_dc:dc>