I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m p u t er   Science   Vo l.   9 ,   No .   1 ,  J an u ar y   201 8 ,  p p .   77 ~ 80   I SS N:  2502 - 4752 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ee cs . v 9 . i1 . p p 77 - 80     77       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s co r e. co m/jo u r n a ls /in d ex . p h p / ijeec s   Applica tion o f  Ar tif icia l N eura l N et w o rk  in  Ele ctric a l  P o w er  Sy ste m       P .   P a la nicha m y   De p a rtme n t  o f   M a th e m a ti c s,  A M ET   Un iv e rsit y ,   Ch e n n a i       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u n   18 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   No v   2 7 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   Dec   1 9 ,   2 0 1 7       T h e   a rti f icia l  n e u ra l  n e tw o rk   u se d   to   d e tec t  th e   f a u lt   in   e lec tri c a l  m a c h in e s  a n d   c a n   in c re a se   th e   f u n c ti o n   o f   n e w   e n tr y   d e tec ti o n   w h e n   c o m p a re d   to   th e   c o n v e n ti o n a l  m e th o d .   In   p ro p o se d   a rti f icia l  n e u ra l  n e t w o rk   h a s   in c re a se d   th e   p re c isio n   a n d   sta b il it y   o f   s y ste m   p e rf o r m a n c e .   T h e   ti m e - a r e a   v ib ra ti o n   sig n s  o f   a   p iv o ti n g   m a c h in e   w it h   o rd i n a r y   a n d   f l a w e d   a p p a ra tu se s  a re   h a n d led   f o r  h ig h li g h t  e x trac ti o n .   T h e   se p a ra ted   e le m e n ts  f ro m   u n iq u e   a n d   p r e p ro c e ss e d   sig n s  a re   u ti li z e d   a s  c o n tri b u ti o n s  to   b o t h   c las sif iers   in   v ie w   o f   A N Ns   a n d   S V M s  f o r  tw o - c las s  (ty p ica l  o r  b lam e )  a c k n o w led g m e n t.   T h e   q u a n t it y   o f  h u b s  in   t h e   c o n c e a led   lay e r,   i f   th e re   sh o u ld   b e   a n   o c c u rre n c e   o f   A N Ns ,   a n d   th e   e x ten d   b a sis  w o rk   se c ti o n   p a r a m e ter,  in   th e   e v e n t  o f   S V M s,  a lo n g sid e   th e   c h o ice   o f   in f o rm a ti o n   c o m p o n e n ts  a re   e n h a n c e d   u ti li z i n g   g e n e ti c   a lg o rit h m   (GA s).   K ey w o r d s :   E lectr ical  Ma ch i n es   E x tr ac tio n   a n d   SVMs   Neu r al  Net w o r k   P er f o r m a n ce   Stab ilit y   Co p y rig h t  ©   2 0 1 8   In stit u te   o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   P .   P alan ich a m y ,    Dep ar t m en t o f   Ma th e m at ics,   A ME T   Un i v er s it y ,   C h en n ai.       1.   I NT RO D UCT I O N   I n   v ec to r   m ac h i n es  h as  t w o - c lass   is s u es — i n   w h ic h   th e  i n f o r m at io n   ar e  is o lated   b y   a  h y p er   p lan e   ch ar ac ter ized   b y   v ar io u s   b o ls t er   v ec to r s .   A   co n ci s e  p r esen t atio n   o f   SVM  i s   e x h ib ited   h e r e  f o r   cu l m i n atio n .   P er u s es  ar e  allu d ed   to   th e  i n s t r u ctio n al  e x er cise s   o n   SVM s   f o r   p o in ts   o f   in ter e s t.  T h e  SV M  ca n   b e  co n s id er ed   to   m a k e  a  li n e  o r   h y p er   p la n e  b et w ee n   t w o   ar r an g e m e n ts   o f   in f o r m atio n   f o r   g r o u p in g .   I f   t h er e  s h o u ld   ar is e  a n   o cc u r r en ce   o f   t w o - d i m e n s io n a l c ir cu m s ta n ce ,   th e  ac ti v it y   o f   th e  SVM  ca n   b e  clar if ied   e f f e ctiv el y   w it h   n o   lo s s   o f   s i m p l if icatio n .     P ro ble m   Descript io n   I t  is   n ec es s ar y   to   id en ti f y   f a u lt  in   elec tr ical   m ac h i n es   an d   p o w er   s y s te m   lin e s   d u r in g   o p er atio n   to   en s u r e  co n t in u o u s   r eliab le   o p er atio n   o f   p o w er   s y s te m s .   C o n v en t io n al   f a u lt   id en t if ica t io n   m et h o d o lo g ies   b ased   SVM’ s   a n d   G A  ca n n o t  id en ti f y   p r o b le m s   o r   f a u lts   in   lar g e  p o w er   s y s te m s   a n d   th e s e  m et h o d s   ar e  co m p le x .     B a ck g ro un d   C o n d itio n   v ie w in g   o f   m ac h in es  is   g ai n i n g   m o r e  s ig n i f ica n c e  in   i n d u s tr y   d u e  to   th e  n ee d   to   ex p an d   d ep en d ab ilit y   a n d   to   d i m i n is h in g   co n ce i v ab le  lo s s   o f   cr e atio n   b ec au s e  o f   m ac h i n e  b r ea k d o w n   [ 1 ] .   T h e   u tili za t io n   o f   v i b r atio n   an d   ac o u s tic   o u t f lo w   ( A E )   s i g n s   i s   v er y   r eg u lar   i n   t h e   f ie ld   o f   co n d itio n   ch ec k i n g   o f   p iv o tin g   ap p ar atu s .   B y   co n t r asti n g   t h e  s i g n s   o f   a  m ac h in e  r u n n i n g   i n   t y p ical  a n d   f la w ed   co n d it io n s ,   id en ti f icatio n   o f   d ef icie n cie s   l ik e  m a s s   u n b alan ce ,   r o to r   r u b ,   s h a f t   m is ali g n m en t,   eq u ip   d i s ap p o in t m e n ts   a n d   b ea r in g   i m p er f ec tio n s   i s   co n ce iv ab le  [ 2 ] .   T h ese  s i g n s   ca n   li k e w is e  b e  u tili ze d   to   id en ti f y   t h e  b eg in n i n g   d is ap p o in t m e n ts   o f   t h e  m ac h i n e  p ar ts ,   t h r o u g h   t h e  o n - li n e  c h ec k i n g   f r a m e w o r k ,   d i m i n i s h i n g   th e  lik e lih o o d   o f   d is astro u s   h ar m   a n d   th e  d o w n   ti m e  [ 3 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
    I SS N : 2502 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l .  9 ,   No .   1 ,  J an u ar y   201 8   :   7 7 – 80   78     A r ti f icial  n e u r al  n et w o r k s   ( ANNs)   h a v e  b ee n   co n n ec ted   in   m ec h a n ized   r ec o g n i tio n   an d   an al y s is   o f   m ac h in e  co n d itio n s   r eg ar d in g   th ese  a s   g r o u p i n g   o r   s p ec u l atio n   is s u e s   i n   v ie w   o f   ta k i n g   in   e x a m p le  f r o m   illu s tr atio n s   o r   ex p er i m e n tal  i n f o r m atio n   d i s p la y i n g   [ 4 ] .   I n   an y   ca s e,   t h e  cu s to m ar y   n eu r a l  s y s te m   ap p r o ac h es  h av e   i m p ed i m en ts   o n   s p ec u la tio n   o f f er i n g   a s ce n d   to   m o d el s   th a t  ca n   o v er   f it  to   t h e  p r ep ar atio n   in f o r m a tio n   [ 5 ] .   T h is   lack   is   b ec au s e  o f   th e  s tr ea m lin in g   ca lcu l a tio n s   u tili ze d   as  a  p ar t  o f   A NNs  f o r   d eter m in at io n   o f   p ar am eter s   an d   t h e  f ac t u al  m e asu r es  u s ed   to   ch o o s e  t h e  m o d el.   A s   o f   late,   b o ls ter   v ec to r   m ac h in e s   ( SVMs),   in   v ie w   o f   f ac t u al   lear n i n g   h y p o t h esi s ,   ar e  p ic k i n g   u p   ap p licatio n s   i n   t h e  r a n g e s   o f   m a ch in e   le ar n in g ,   P C   v is io n   an d   e x a m p le  ac k n o w le d g m e n t  d u e  to   h ig h   e x ac tn e s s   an d   g r ea t  s p ec u latio n   ab ilit y   [ 6 ] .   A   r ec u r r en t  th e   f u n ctio n s   o f   v ar io u s   v ib r atio n s   b ased   s ig n al s ,   attain ed   u n d er   b o th   n o r m al  a n d   lig h t  lo ad s   an d   at  lo w   an d   h i g h   s a m p li n g   r ates,  ar e  e x a m i n ed .   T h e  r esu lts   ex p lai n   th e  e f f ec ti v en e s s   o f   t h e  e x tr ac ted   f ea t u r es  f r o m   t h e  atta in e d   an d   p r ep r o ce s s ed   s ig n al s   i n   a n al y s i s   o f   t h e  m ac h i n e  co n d it io n .   P r ed ictiv e  Dir ec t  P o w er   C o n tr o l  ( P DP C )   o f   Gr id - C o n n ec ted   Du al - A ct iv e   B r id g e  Mu lt ilev el   I n v er ter   i s   ex p lain ed   in   [ 7 ] .   P r o p o r tio n al  I n te g r al  E s ti m ato r   o f   th e  Stato r   R e s is ta n ce   f o r   Dir ec t  T o r q u e  C o n tr o l  I n d u ct io n   Mo to r   Dr iv e  i s   d is c u s s ed   in   [ 8 ] .   C o m p ar is o n   P er f o r m a n ce s   o f   I n d ir ec t  Fiel d   Or ien ted   C o n tr o l  f o r   T h r ee - P h ase  I n d u ct io n   Mo to r   Dr iv es   is   p r esen ted   i n   [ 9 ] .   Sen s o r   le s s   C o n tr o l  o f   B L DC   Mo to r   u s i n g   F u zz y   lo g ic   co n t r o ller   f o r   So lar   p o w er   Ge n er at io n   is   d is c u s s ed   in   [ 1 0 ] .                 Fig u r e   1 .   Flo w   C h ar t  o f   D iag n o s tic  P r o ce d u r e       1 . 1 .   Vec t o r  M a chines   I n   v ec to r   m ac h i n es  h as  t w o - c lass   is s u es — i n   w h ic h   th e  i n f o r m at io n   ar e  is o lated   b y   a  h y p er   p lan e   ch ar ac ter ized   b y   v ar io u s   b o ls t er   v ec to r s .   A   co n ci s e  p r esen t atio n   o f   SVM  i s   e x h ib ited   h e r e  f o r   cu l m i n atio n .   P er u s es  ar e  allu d ed   to   th e  i n s t r u ctio n al  e x er cise s   o n   SVM s   f o r   p o in ts   o f   in ter e s t.  T h e  SV M  ca n   b e  co n s id er ed   to   m a k e  a  li n e  o r   h y p er   p la n e  b et w ee n   t w o   ar r an g e m e n ts   o f   in f o r m atio n   f o r   g r o u p in g .   I f   t h er e  s h o u ld   ar is e  a n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci   I SS N:  2502 - 4752     A p p lica tio n   o f A r tifi cia l Neu r a l Netw o r k  in   E lectrica l P o w e r   S ystem   ( P .   P a la n ich a my )   79   o cc u r r en ce   o f   t w o - d i m e n s io n a l c ir cu m s ta n ce ,   th e  ac ti v it y   o f   th e  SVM  ca n   b e  clar if ied   e f f e cti v el y   w it h   n o   lo s s   o f   s i m p l if icatio n .   I n   F ig u r e   4 ,   a  p r o g r ess io n   o f   f o c u s es  f o r   t w o   d is ti n ct  cla s s es  o f   in f o r m atio n   ar e  ap p ea r ed ,   cir cles  ( class   A n )   a n d   s q u ar es   ( class   B ) .   T h e  SVM  e n d ea v o r s   to   p u t  a  d ir ec t  li m i t  ( s tr o n g   lin e)   b et w ee n   t h e  t w o   u n iq u e  clas s es,   a n d   ar r an g e  it  s u c h   t h at  t h e  ed g e  ( s p o k en   to   b y   s p ec k ed   lin e s )   is   a u g m en ted .   T h e  SVM  tr ies  to   ar r an g e  th e  li m i t  w ith   th e  en d   g o al  t h at  th e  s ep ar atio n   b et w ee n   th e  li m i t  an d   th e  clo s est  in f o r m a tio n   p o in t  i n   ea c h   cla s s   is   m a x i m al.   T h e  l i m it  i s   t h e n   p u t  a m id s t   th is   ed g e  b et w ee n   t h e  t w o   f o cu s e s .   T h e   class i f icatio n   o f   v ec to r   m ac h i n es i s   s h o w n   i n   f i g u r e  2 .         Fig u r e  2 .   C lass if ica tio n   o f   Ve cto r   Ma ch in es       1 . 2 .   P r o po s ed  Art if icia l N eura l N et wo rk     A N Ns  h av e   b ee n   p r o d u ce d   as  p ar allel  ap p r o p r iated   ar r an g e  m o d el s   i n   l i g h t  o f   o r g a n i c  lear n i n g   p r o ce d u r e  o f   th e  h u m a n   ce r eb r u m .   T h er e  ar e  v ar io u s   u s e s   o f   A NNs  i n   i n f o r m atio n   i n v esti g atio n ,   d esig n   ac k n o w led g m e n t  a n d   co n tr o l.   Am o n g   v ar io u s   s o r ts   o f   A N Ns,  m u lt ila y er   p er ce p tr o n   ( M L P )   n eu r al  s y s te m s   ar e  v er y   m ai n s tr ea m   an d   u t ili z ed   f o r   th e  p r esen t  w o r k .   I n   th is   p ap er ,   th e  ter m s   A NN  a n d   ML P   h av e  b ee n   u tili ze d   r ec ip r o ca ll y   w it h o u t  d if f er e n t  s o r ts   o f   n e u r al  s y s te m s .   M L P s   co m p r is e  o f   a n   i n f o r m atio n   la y er   o f   s o u r ce   h u b s ,   at  least  o n e  co n c ea led   lay er s   o f   ca lc u latio n   h u b s   o r   " n eu r o n s "   an d   a   y ield   la y er .   T h e  q u an tit y   o f   h u b s   i n   t h e  in f o r m at io n   an d   th e  y ie ld   la y er s   r el y   o n   u p o n   th e  q u a n ti t y   o f   i n f o r m atio n   an d   y ie ld   f ac to r s   s ep ar atel y .   T h e  q u an tit y   o f   s h r o u d ed   la y er s   an d   th e  q u a n ti t y   o f   h u b s   i n   ea ch   co n ce aled   la y er   in f l u en ce   t h e   s p ec u latio n   ca p ac it y   o f   t h e  s y s te m .   Fo r   m o r e   m o d est   n u m b er   o f   co n ce aled   la y er s   a n d   n e u r o n s ,   th e   ex ec u tio n   m a y   n o t b e  s u f f icie n t.  T h e  ar tif icial  n eu r al  n et w o r k   i s   s h o w n   in   f i g u r e  3 .           Fig u r e  3 .   A r ti f icial  Ne u r al  Net w o r k         2.   SI M UL AT I O N  R E S UL T S   T ab le  1   s h o w s   t h e  cla s s i f ica tio n   r es u lt s   f o r   ea ch   o f   th e   s en s o r   lo ca tio n s   u s i n g   th e   f i r s t  9   i n p u t   f ea t u r es  ( 1 – 9 ) .   T h e  test   ac h iev e m en t  w a s   h ig h er   w i th   SVM s   in   all   ca s e s   as id e  f r o m   f lag   3   w h er e  b o th   w er e  at   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
    I SS N : 2502 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l .  9 ,   No .   1 ,  J an u ar y   201 8   :   7 7 – 80   80   1 0 0 %.  Fo r   b o th   class if ier s ,   tes t  ac h iev e m e n t  w as  u n s u itab le  b y   a n d   lar g e.   T h e  ca lcu latio n   t i m e  ( o n   a  P C   w i th   P en tiu m   I I I   p r o ce s s o r   o f   5 3 3   MH z  an d   6 4 MB   R A M)   f o r   p r ep ar in g   t h e  cla s s i f ier s   ar e  ad d itio n all y   ap p ea r ed ,   h o w ev er   i m m ed iate   ex a m i n at io n   i s   tr o u b leso m e  b ec a u s e   o f   co n tr ast  in   co d e  p r o d u ctiv it y .   I n   an y   ca s e,   i t   o u g h t  to   b e  s p ec if ied   t h at  th e   d is ti n ctio n   in   ca lcu la tio n   ti m e  ca u g h t   b e  i m p er ati v e  i f   th e   p r ep ar atio n   is   d o n e  d is co n n ec ted .       T ab le  1 .     C o m p ar is o n   o f   D if f e r en t  Sen s o r   L o ca tio n   D a t a   se t   I n p u t   f e a t u r e s   S t r a i g h t   A N N   S t r a i g h t   v e c t o r   m a c h i n e s   T e st   su c c e ss %   T r a i n i n g   t i me   (S)   T e st   su c c e ss %   T r a i n i n g   t i me   ( s)   S i g n a l   1   S i g n a l   2   S i g n a l   3   S i g n a l   4   S i g n a l   5   S i g n a l   6   S i g n a l   7   1 - 9   1 - 9   1 - 9   1 - 9   1 - 9   1 - 9   1 - 9   88   95   1 0 0   87   48   56   87   28   1   4   11   26   13   7 . 0 2   91   97   10   88   75   77   1 0 0   1 . 5   0 . 2 8 9   0 . 3 6 8   0 . 6 8 5   0 . 9 9 8   0 . 7 5 6   0 . 6 5 8       3.   CO NCLU SI O N   T h e  p ar ts   o f   v ar io u s   v ib r atio n   s ig n als,  g o tten   u n d er   b o th   t y p ical  an d   lig h t  lo ad s   an d   at  lo w   a n d   h i g h   test i n g   r ates,  h a v e  b ee n   r esear ch ed .   T h e  ar r an g e m e n t  e x ac t n ess   o f   SVMs   w as   s u p er io r   to   o f   A NN s ,   w i th o u t  GA .   W it h   G A - b ased   ch o ice,   t h e  ex h ib itio n s   o f   b o th   cla s s i f i er s   w er e  s i m i lar   at  ab o u t  1 0 0 %,  ev en   w it h   v ar io u s   lo ad   co n d itio n s   an d   i n s p ec ti n g   r ates,  u tili zi n g   j u s t  t h r ee   co m p o n en ts .   Fo r   SVM s   w it h   s i x   co m p o n e n t s ,   1 0 0 %  ar r an g e m en t   ac h ie v e m en t  w as   ac co m p lis h ed   in   al l  ex p er i m e n ts   e v e n   w it h   a  co ar s e  r an g e  a n d   s tep   s i ze   o f   t h e   class i f ier   p ar a m eter .       RE F E R E NC E S   [1 ]   Ka lo g iro u   S   A .   A rti f icia l  n e u ra l  n e tw o rk s   in   re n e w a b le  e n e rg y   s y ste m s  a p p li c a ti o n s:  a   re v ie w .   Ren e wa b le  a n d   su sta in a b le en e rg y   re v iews .   2 0 0 1 ;   5 .   ( 4 );  3 7 3 - 4 0 1 .   [2 ]   Ka lo g iro u ,   S   A .   A p p li c a ti o n s  o f   a rti f icia l  n e u ra l  n e t w o rk s   in   e n e rg y   s y ste m s.   En e rg y   Co n v e rs io n   a n d   M a n a g e me n t . 1 9 9 9 ;  4 0 .   (1 0 );  1 0 7 3 - 1 0 8 7 .   [3 ]   Hs u   Y  Y,  a n d   C h e n   C   R.   T u n i n g   o f   p o w e r  sy ste m   sta b il ize rs  u sin g   a n   a rti f icia l  n e u ra l  n e tw o rk .   IE EE   tra n sa c ti o n s   o n   e n e rg y   c o n v e rs io n . 1 9 9 1 ;  6 .   (4 ) ;  6 1 2 - 6 1 9 .   [4 ]   Ch e m si  M ,   A g b o ss o u   K  a n d   Ca r d e n a s  A .   Ne u ra l  n e tw o rk   b a c k p ro p a g a ti o n   a lg o rit h m   c o n tr o l   f o r  P EM   f u e l  c e ll   i n   re sid e n ti a l  a p p li c a ti o n s.   In   El e c tri c a l  Po we r  a n d   En e rg y   C o n fer e n c e   ( EP EC).   2 0 1 6 ;  1 - 6.   [5 ]   Id ris  N H.  S a li m   N  A ,   M u h a m a d   A   F ,   M a h m u d   M   N,  Ya sin   Z  M   a n d   A b   W a h a b   N.  A p p li c a ti o n   o f   A rti f icia l  Ne u ra l  Ne tw o rk s  to   th e   Id e n ti f ica ti o n   o f   P o w e r  S y ste m   S tab il it y   d u e   to   T r a n sm is sio n   L in e   Ou tag e s.   In ter n a ti o n a l  J o u r n a l   o f  S imu l a ti o n   S y ste ms ,   S c ien c e   &   T e c h n o l o g y .   2 0 1 6 ;  1 7 .   ( 4 1 ) .   [6 ]   Ib ra h im   M ,   Je m e i  S ,   W i m m e r  G ,   a n d   Hiss e l  D.   No n l in e a r  a u to re g r e ss iv e   n e u ra l  n e tw o rk   in   a n   e n e rg y   m a n a g e m e n t  stra teg y   f o r  b a tt e r y /u lt ra - c a p a c it o r  h y b rid   e lec tri c a l  v e h icle s.   El e c tric P o we r S y ste ms   Res e a rc h   2 0 1 6 ;   1 3 6 ;  2 6 2 - 2 6 9 .   [7 ]   G o h ,   H.  H.,   A id a ,   A . ,   Lee ,   S .   S . ,   S im ,   S .   Y.,   &   G o h ,   K.  C.   (2 0 1 7 ).   P re d ictiv e   Dir e c t  P o w e r  Co n tro l  ( P D P C)  o f   G rid - Co n n e c ted   Du a l - A c ti v e   Bri d g e   M u lt il e v e l  In v e rter  (D A BM I).   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  Po we r E lec tro n ics   a n d   Dr ive   S y ste ms   ( IJ PE DS ) ,   8 (4 ) .   [8 ]   Ch a u d h a ri,   J.  G . ,   Bo d k h e ,   S .   B . ,   &   Aw a re ,   M .   V .   ( 2 0 1 7 ).   P ro p o r ti o n a l  I n teg ra l  Esti m a to r  o f   th e   S tato r  Re sista n c e   f o r  Dire c t  T o rq u e   Co n tro l  In d u c t io n   M o to r  Driv e .   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  P o we r  El e c tro n ics   a n d   Dr ive   S y ste ms   ( IJ PE DS ) ,   8 (4 ) .   [9 ]   A z iri ,   H.,   P a tak o r,   F .   A . ,   S u laim a n ,   M . ,   &   S a ll e h ,   Z.   (2 0 1 7 ).   Co m p a riso n   P e rf o rm a n c e s  o f   In d irec t  F ield   Orie n ted   Co n tr o l  f o r  T h re e - P h a se   In d u c ti o n   M o t o r  Driv e s.  In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  Po we r  El e c tro n ics   a n d   Dr ive   S y ste ms   ( IJ PE DS ) ,   8 (4 ) .   [1 0 ]   S u n d a ra m ,   A . ,   &   Ra m e sh ,   G .   P .   S e n so r  les s  Co n tro l  o f   BLDC  M o to r  u si n g   F u z z y   lo g ic  c o n tro ll e r  f o r  S o lar  p o w e r  G e n e r a ti o n .   I n ter n a ti o n a l   jo u rn a l   o f  M C  sq u a re   sc ien ti fi c   re se a rc h   ( IJ M S R) ,   9 (2 ) .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.