I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m pu t er   Science   Vo l.   36 ,   No .   1 Octo b er   20 24 ,   p p .   99 ~1 14   I SS N:  2 502 - 4 7 52 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijee cs .v 36. i 1 . p p 99 - 114          99     J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ee cs . ia esco r e. co m   n o v el AI - AV O   a ppro a ch f o r ma x imum  power  gene ra tion    o PMS G       P ra s ha nt  K um a S .   Chin a ma lli M un g a m uri Sa s ik a la   D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   a n d   El e c t r o n i c En g i n e e r i n g ,   S h a r n b a sv a   U n i v e r si t y ,   K a l a b u r a g i ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Dec   18 ,   2 0 2 3   R ev is ed   J u n   8 2 0 2 4   Acc ep ted   J u n   25 ,   2 0 2 4       P e rm a n e n m a g n e sy n c h r o n o u s   g e n e ra to rs  (P M S G s)  a re   n e c e ss a ry   fo r   p ro d u c in g   wi n d   e n e rg y   t h a is  b o th   h i g h l y   re li a b le  a n d   re a so n a b ly   p rice d .     An   in v e n ti v e   c o n tro l   tec h n iq u e   fo t h e   d ri v e n   i n teri o P M S G   (IP M S G is  p re se n ted   h e re   to   m a x imiz e   win d   e n e rg y   o u t p u a n d   d e c re a se   lo ss e s.  Th is  re se a rc h   e st a b li sh e d   a n   i n n o v a ti v e   o p t imiz a ti o n   stra teg y   fo r   t h e   h i g h e st  wi n d   p o we g e n e ra ti o n   wi th   re d u c e d   o v e ra ll   l o ss   in   P M S G - b a se d   Wi n d   p o we r   g e n e ra ti o n   s y ste m s.  Co n sid e ri n g ,   th a t h e   ti p   s p e e d   ra ti o   (T P R),   ro t o r   sp e e d   ,   a n d   q u a d ra t u re   a x is  c u rre n   a re   o p ti m ize d   in   t h e   p ro p o se d   wo r k   in   su c h   a   wa y   to   e n h a n c e   win d   p o we g e n e ra ti o n .   F u rth e r,   t h e   d irec a x is  c u rre n   is   c a lcu late d   fr o m   t h e   o p t imiz e d   ro t o r   sp e e d   .   Th e   m i n imiz a ti o n   o c o re   l o ss   is  c o n si d e re d   a t h e   fit n e ss   fu n c ti o n ,   w h ich   is  a   f u n c t io n   o f   th e   d irec c u rre n t   a x is     a n d   q u a d ra t u re   c u rre n a x is   .   T h e   o p ti m iza ti o n   is  c a rried   o u u sin g   t h e   e x p l o re d   a q u il a   wit h   Afric a n   v u lt u re   o p t imiz a ti o n     (EA - AV O)  tec h n iq u e ,   w h ich   is  th e   c o n c e p t u a in c o r p o ra ti o n   o p re v a il in g   tec h n iq u e s,  li k e   th e   a q u il a   o p t i m iza ti o n   a lg o ri th m   (AO A)  a n d   th e   AV O   a lg o rit h m .   T h e   p e rfo rm a n c e   o t h e   p r o p o se d   m e th o d   is   v a li d a ted   o v e th e   c o n v e n ti o n a m e th o d s,   in   term o f   p o we o u tp u t,   l o ss e s,  e fficie n c y ,   a n d   c o n v e rg e n c e   a n a ly sis.  Ac c o rd i n g ,   t h e   fin d in g sh o th a t h e   p ro p o s e d   m e th o d   a tt a in s   les o v e ra ll   l o ss   o 1 4 9 . 6 2   a t h e   sta rti n g   sta g e   o 5 0   r o t o r   sp e e d ,   a n d   it   wa 3 6 . 4 6 %   h ig h e th a n   AQ O,  3 6 . 1 7 %   h ig h e th a n   AV OA ,   3 6 . 5 9 %   h i g h e r   th a n   G OA   m e th o d s   3 6 . 4 2 % ,   a n d   h ig h e t h a n   WHO+ P I   a p p ro a c h e s.   K ey w o r d s :   I PMSG   Op tim izatio n   PMSGs   T ip   s p ee d   r atio   W in d   p o wer   g e n er atio n   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Pra s h an t K u m ar   S .   C h in am alli   Dep ar tm en t o f   E lectr ical  an d   E lectr o n ics E n g in ee r i n g ,   Sh a r n b asv Un iv er s ity   Kala b u r ag i,  I n d ia   E m ail: p r ash an tv n ec @ g m ail. c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   W in d   en er g y ,   r en ewa b le  f o r m   o f   elec tr ical  en er g y ,   ca n   b v iewe d   as  o f f er in g   s u p p o r ta b le  en er g y   s o u r ce .   Mo r eo v e r ,   its   p o ten tial   f o r   co m m er cial  s u cc ess   is   b e n ef icial  to   t h wo r ld .   I h as   b e co m v ital   to   c r ea te  g r id   in teg r atio n   alo n g   with   th u s ag o f   in v er ter s   to   c o n t r o f r e q u en c y ,   an d   r ea ctiv e/a ctiv p o wer ,   an d   to   p r o v id e   g r id   v o ltag s u p p o r as  th u s o f   r en ewa b le   en er g y   s o u r ce s   i n cr ea s es  [ 1 ] [ 2 ] .   Gr id - co n n e cted   a n d   s tan d - alo n win d   en er g y   co n v er s io n   s y s tem s   ( W E C S )   h av b o th   b ee n   s u b jecte d   to   c o n tr o l   s tr ateg ies  [ 3 ] [ 4 ] .   I n   ad d itio n ,   g r id   o p er ato r s   n ee d   to   m ak s u r th at  b o t h   ac tiv an d   r ea ctiv p o wer s   ar s u p p lied   to   th s y s tem   [ 5 ] [ 6 ] .   Sq u ir r el - ca g in d u ctio n   g e n er ato r s ,   p er m an e n m ag n et  s y n ch r o n o u s   g en er ato r s   ( PMSGs ) d o u b ly - f e d   in d u ctio n   g en er ato r s   ( DFI Gs),   h ig h - tem p er atu r e   s u p er co n d u ctin g   s y n ch r o n o u s   g en e r ato r s   ( HT S - SGs ) ,   an d   wo u n d   r o to r   s y n ch r o n o u s   g e n er ato r s   ar am o n g   th d if f er e n ty p es  o f   g e n er ato r s   u s ed   b y   W E C S.   I n   r ec en y ea r s ,   PMSMs  h av b ee n   attr ac ted   f o r   th eir   u s ag e   in   t h p r o d u ctio n   o f   win d   en er g y   [ 7 ] - [ 9 ] .   T h er e f o r e,   in   r o to r   cir c u its ,   th er is   n o   n ee d   f o r   ex ter n al  r esis tan ce   an d   co p p er   l o s s es,  s u ch   th at  th PMSMs  ca n   p r o d u ce   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  36 ,   No .   1 Octo b er   20 24 99 - 114   100   p o wer   with   ex ce llen ef f icien c y .   B ec au s o f   its   co m p ac s ize  an d   ex ce llen p o wer   d e n s ity ,   win d   tu r b in es  m a y   b b u ilt  m o r a f f o r d ab ly   an d   with   less   weig h t.  Owin g   to   th eir   o u ts tan d i n g   p er f o r m an ce ,   g r ea d e p en d a b il ity ,   an d   lo c o s t,  PMSMsar co m m o n ly   e m p lo y e d   in   tin y   v ar ia b le - s p ee d   win d   tu r b i n es.   C o p p er ,   co r an d   s tr ay - lo ad   lo s s es  wer m in im ized   wh en   d esig n in g   th co n tr o l   s y s tem   f o r   th I PMSM  as  m en tio n ed   in   [ 1 0 ] .   Ho wev er ,   th e   I PMSM s   o p er atio n al  lim its   an d   s atu r ati o n   e f f ec wer n o ta k en   i n to   ac c o u n b y   th e   au th o r s .   T h u s ,   th e   s tato r   c o p p e r   a n d   c o r lo s s es  o f   th e   I PMSM  wer r ed u ce d   [ 1 1 ]   b y   u s in g   an   o n lin iter ativ s ea r ch   tech n iq u e.   T h er e f o r e,   tim e - co n s u m in g   an aly s is   is   also   p r o d u ce d   b y   th e   o n lin e   s ea r ch   f o r   th e   i d ea v alu e   wh ich   lo wer s   th to tal  ef f ici en cy   o f   t h co n tr o s y s tem .   Desig n in g   h ig h - p er f o r m a n ce   n o n lin ea r   c u r r e n co n tr o ller s   u s in g   th e   in p u t - o u tp u f ee d b ac k   lin ea r izatio n   ( I OL )   a p p r o ac h   elim i n ates  th co n s eq u en ce s   o f   n o n lin ea r ity   b r o u g h o n   b y   m ag n etic  s at u r atio n   [ 1 2 ] .   T h s u g g ested   co n tr o llin g   ap p r o ac h   en h a n ce s   th d y n am ic  ef f ec tiv en ess   o f   th win d - g en er atin g   s y s tem   [ 1 3 ] - [ 1 5 ] .   C o m p ar ed   to   o th e r   PMSMs,  I PMSMs  ca n   u s f lu x   wea k en i n g   alo n g   t h d - ax is   to   k ee p   co n s is ten t   p o wer   o v er   wid e   r a n g o f   s p ee d s   an d   ca n   g e n er ate   p o wer   with   m a x im u m   ef f ec tiv e n ess   an d   e x ce llen t   co n tr o llab ilit y   u s in g   r el u ctan c to r q u ab o u m a g n etic  to r q u e[ 1 6 ] [ 1 7 ] .   Yet,   th I PMSM s   q - ax is   in d u ctan ce   ch an g es  in   co n tr ast  to   th q - a x is   s tato r   cu r r en wh ich   m ay   ca u s m ag n etic  s atu r atio n   e f f ec t.  Fu r th er m o r e,   th p r o d u ce d   to r q u in   an   I PM SM  is   in f lu en ce d   b y   th two   s ep ar ate  d - q - a x is   s tato r   cu r r en co m p o n en ts .   I f   th d - ax is   s tato r - cu r r e n co m p o n e n is   p r esen in   th f lu x - wea k e n in g   zo n e ,   wh er th I PMSM  o p er ates,  th en ,   th e   s y s tem   lin ea r ity   co n s eq u en tly   wo r s en s   [ 1 8 ] [ 1 9 ] .   T h er ef o r e,   th d ir ec ap p licatio n   o f   s o p h is ticated   lin ea r - s y s tem   th eo r y   is   co m p licated   b y   th is   n o n lin ea r ity .   T o   ad d r ess   th is   is s u an d   en h a n ce   t h f u n ctio n ality   o f   I PMSMs,  n o n lin ea r   co n tr o tech n iq u es  h av e   b ee n   estab lis h ed   [ 2 0 ] .   Fu r th e r ,   an   e f f i cien m ax im u m   p o wer   p o in tr ac k in g   ( MPPT)   tech n i q u is   n ec ess ar y   f o r   m o d er n   c o n v er s io n   s y s tem s   to   d e v elo p   th en er g y   ca p tu r e   ef f ec tiv en ess   f r o m   win d   an d   also   to   r ed u ce   th e   lo s s es.  T h is   s tu d y   in v esti g ated   t h ef f ec ts   o f   n o v el   co n tr o l   sc h em f o r   an   I PMSG.  W h ile  ea r lier   s tu d ies  h av e   ex p lo r e d   th im p ac t   o f   l o s s es   in   d r iv en   I n ter io r   PMSG,  th ey   h av e   n o t e x p licitly   ad d r ess ed   its   in f lu en ce   o n   PMSG - b a s ed   win d   p o wer   g en er atio n   s y s tem s .   T h co n tr i b u tio n s   o f   th is   r esear ch   ar d is cu s s ed :     Desig n   n o v el  c o n tr o s ch em f o r   an   I PMSG,  in   wh ich   th p o ly n o m ial  r estrictio n s   ar h a n d led   o p tim ally   to   m ax im ize  win d   e n er g y   o u t p u t b y   m i n im izin g   I PMSG lo s s es.      Pro p o s a   n ew  h y b r id   m o d el   k n o wn   as   ex p lo r ed   aq u ila   with   A f r ican   v u ltu r o p tim iz atio n   (EA - AVO)   Alg o r ith m   th at  h y b r i d is es th co n ce p ts   o f   AOA  an d   AVOA .     T h o p tim al  s o lu tio n   o f   AO is   g iv en   as  an   in p u to   A VOA ,   in   wh ich   th e   b est  s o lu tio n   is   attain ed   to   o p tim ally   tu n th e   tip   s p ee d   r atio   ( T PR ) ,   r o t o r   s p ee d   an d   q u ad r atu r e   ax is   cu r r en t   to   e n h a n ce   win d   p o wer   g en er atio n .   T h s tu d y   is   o r g an ize d   as  f o llo ws:   s ec tio n   2   d elib er ates  th liter atu r wo r k .   Sectio n   3   d e s cr ib esth e   m ax im u m   win d   tu r b i n g en er atio n   o f   th e   I PM  s y n ch r o n o u s   g en er ato r .   Sectio n   4   d escr ib es  th o p tim izatio n   o f   o p tim al  cu r r en t   I q   u s in g   th h y b r id   E A - AVO  a p p r o ac h ,   s ec tio n   5   d elib er ates  th attai n ed   o u tco m es  an d   s ec tio n   6   co n clu d es th p a p er .       2.   L I T E R AT U RE   R E VI E W   2 . 1 .    Rela t ed  w o rk s   I n   2 0 18 C h in a m alli  an d   Sas ik ala  [ 2 1 ]   d ev el o p ed   an   in n o v ativ co n tr o f r am ewo r k   f o r   t h in ter n al   PMSG - d r iv en   m o d el ,   wh ic h   d em o n s tr ates  h o w   th p o l y n o m ial  p ar am eter s   ar m o s ef f ec ti v in   ac h iev in g   th e   p ea k   o r   m ax im al   win d   p o wer   g en er atio n   an d   m in im is in g   t h lo s s   o f   I PMSG.  T h is   s tu d y   s u g g ests   n o v el   h y b r id is ed   m eth o d   ca lled   C W OA,   wh ich   s elec ts   its   co ef f ici en ts   f o r   ef f ec tiv e   p o wer   g en er atio n .   Ad d itio n ally ,   as   th T PR   is   c r u cial  f ac t o r   in   th e   p r o d u ctio n   o f   win d   en e r g y ,   it  is   also   o p tim ally   s et.   T h co n tr o s ch e m e   ar ch itectu r tak es  r esp o n s ib ilit y   f o r   th in f lu en ce   o f   m ag n etic  s atu r atio n ,   wh ic h   r esu lt s   in   th ex tr e m ely   n o n lin ea r   p r o p e r ties   o f   th I PMSG.   T h u s ,   th s u g g esti v C W OA s   p er f o r m an ce   is   m ea s u r ed   in   co m p ar is o n   to   th at  o f   s ev er al  well - k n o wn   m o d els,  in clu d in g   th FF ,   GA,   W OA ,   an d   AB C   b ased   o n   co p p er   lo s s ,   co r lo s s ,   an d   to tal  lo s s .   I n   2 0 22 Ma h m o u d   [ 2 2 ]   p r es en ted   an   i n n o v ativ e   W HO  ap p r o ac h   th at  was  em p lo y ed   to   d e s ig n   an   id ea co n tr o ller   f o r   W T u s in g   PMSG.  T h m ac h i n e - s id co n v er ter   is   co n tr o lled   b y   a   m eth o d   th at  c o n s is ts   o f   two   cu r r en lo o p s   o f   th e   o p tim ized   co n tr o ller .   T h e   a p p r o p r iate  o p tim izatio n   o f   th PI  co n tr o ller   im p r o v es  th en tire   s y s tem   r esp o n s e   v ar iab les,  th u s   th e   d y n am ic  co n ce r n   o f   PMSG  m ay   b en h a n ce d   u n d e r   v ar io u s   co n d itio n s .   T h is   im p r o v em e n th er ea f ter   en ab les  th e   id en ti f icatio n   o f   th e   m ax im u m   p o wer   tr ac k in g   d u r in g   v ar iatio n s   in   win d   s p ee d   an d   th f au lt  r id e - th r o u g h   ca p a b i liti es  d u r in g   f au lts   an d   l ar g e - s ig n al  o cc u r r en ce s .   T h an al y s is   was  p er f o r m ed   in   MA T L AB   s im u latio n s   a n d   e v alu ated   th v iab ilit y   a n d   e f f icac y   o f   th e   s u g g ested   co n tr o ller .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       A   n o ve l A I - A V a p p r o a ch   f o r   ma ximu p o w er g en era tio n   o f   P MS G   ( P r a s h a n t Ku ma r   S .   C h in a ma lli)   101   I n   2 0 21 Sh an m u g am   an d   J o o   [ 2 3 ]   wer co n ce r n ed   with   th e   eq u ilib r iu m   s tu d y   f o r   n o n li n ea r   win d   tu r b in s y s tem   u s in g   aPMSG  u n d er   FB MSD   co n tr o s ch em e.   Acc o r d in g   to   th is   co n tex t,  th o f f er ed   n o n lin ea r   s ch em e   is   co n v er ted   in to   lin ea r - s u b   m o d els u s in g   th T - S f u zz y   th eo r y   an d   th ap p r o p r iate  FB MSD   co n tr o ller   is   estab lis h ed .   T h e   ar ticle  o f f er s   a n   ap p r o p r iate   L y ap u n o v - K r aso v s k ii  f u n cti o n al  th at   in clu d es   d etails  o n   th s am p lin g   in te r v al s   len g th   a n d   f i x ed   tr an s m is s io n   d elay .   Su f f icien t   cr iter ia  h av b ee n   d eter m in ed   i n   th e   f o r m   o f   lin ea r   m atr ix   i n eq u alities   to   m ai n tain   th s u g g ested   s tr u ctu r e.   T h o u tc o m o f   th e   T - f u zz y   PMSG  m o d el  is   ass ess ed   u s in g   ce r tain   d ata  s et  v alu es  as  test   b en ch m a r k ,   a n d   th r esu lt  is   th en   v er if ied   u s in g   d er iv ed   co n d itio n s .   I n   co n cl u s io n ,   it  was  s h o wn   th at  th s u g g ested   FB MS co n tr o ller   g u ar an teed   th s tu r d in ess   p er f o r m an ce   o f   PMSG b ased   o n   W T S   an d   was su p p o r ted   b y   n u m er ical  s im u latio n s .   I n   2 0 20 ,   Du r s u n   et  a l.   [ 2 4 ]   cr ea ted   an   in teg r ated   s tr u ct u r th at  is   b en ef icial  to   m ax im ize  th ex tr ac tio n   o f   win d   en e r g y .   T wo   h y b r id   MPPT  tech n i q u es  th at  co m b in C DW - P SO  an d   GM - C PS O   ap p r o ac h es  ar e   in clu d e d   in   th is   s tr u ctu r e,   alo n g   with   f ast  ter m in al  s lid in g   m o d e - b ased   MPPT  co n tr o ller .   T h h i g h est  p o s s ib le  v alu e   o f   th e   m ax im u m   e n er g y   to   b co llected   was  s ea r c h ed   u s in g   C DW - PS a n d     GM - C PS to   id en tify   th id ea p ar am eter s .   T h ese  p ar am ete r s   m u s b s elec ted   in   an   id ea l   m an n er   to   p r o d u ce   th g r ea test   p o wer   to   g u ar a n tee  MPPT  ef f icien cy .   In   c o n tr ast,  th s u g g ested   h y b r id   MPPT  ap p r o ac h   is   co m b in ed   with   FTSMC  to   b r i n g   th s y s tem   to   its   o p tim al  o p er atin g   p o s itio n .   T o   em p h a s ize  th f av o u r a b le  ch ar ac ter is tics   o f   th s u g g est ed   MPPT  ap p r o ac h es,  th r ee   s p ec if ic  win d   s p ee d   s itu atio n s   ar d ev elo p ed   in   a   s im u lated   en v ir o n m en t.   T h u s ,   th s u g g ested   C DW - PSO - b ased   OR B   an d   GM C - PSO - b ased   OR B   MP PT  m eth o d s   ar co n tr asted   with   s tan d ar d   OR B   an d   T SR   ap p r o ac h es  ab o u m ax im u m   g e n e r atin g   p o wer   a n d   MPPT  ef f icien cies.  T h r esu lts   o f   th is   r esear ch   s h o th at  th o f f er ed   o p tim izatio n   i n teg r ated   ap p r o ac h   in cr ea s es M PP T   ef f icac y   an d   p r o d u ce s   m o r win d   en er g y   c o m p ar ed   with   s tan d ar d   a p p r o a ch es.   I n   2 0 22 Hu s s ien   et  a l.   [ 2 5 ]   h av s u g g ested   an   MFO  ap p r o ac h   th at   h elp s   t o   o p tim ize  t h d o u b le  co n tr o ller   th at   is   em p lo y e d   with   th PMSG  o n   W E C S.  Usi n g   m o th   f lam o p tim izatio n ,   th W E C co n tr o ller   co n s tr ain ts   ar o p tim ized   to   i n cr e ase  th am o u n o f   p o wer   s en to   th g r id .   Mo r e o v er ,   GSC   an d   g en er ato r   MSC   ar u tili ze d   to   cr ea te   g r id - co n n ec ted   W E C with   PMSG.  W h ile  th g e n er ato r   s id co n v e r ter   was   m an ag ed   to   in c r ea s e   p o wer   ex tr ac tio n ,   th g r i d   s id co n v er ter   was  o p tim ized   f o r   p o wer   q u ality .   C o n s eq u en tly ,   th e   r esu ltin g   c o n tr o ller   c o ef f icien ts   r e d u ce   o v er s h o o t   an d   er r o r   at   th s t ea d y - s tate  lev el.   I n   20 21 Fath y   et  a l .   [ 2 6 ]   in tr o d u ce d   a n   in n o v ativ an d   ef f ec tiv AOA  tech n iq u f o r   m o d e llin g   MPPT  f itted   with   th W E G S.  T h s y s tem   c o m p r is es   W T   th at  is   co n n ec ted   to   PMSG,  a   3 - p h ase  r ec tifie r   th at  co n v er ts   th g en er ato r s   AC   elec tr ical   o u tp u to   DC ,   an d   b o o s co n v er ter   th at  ac ce p ts   DC   v o lta g as  an   in p u an d   r eg u lates  th MO SF E T   d u ty   cy cle.   W h en   a d d r ess in g   t h i n ten d ed   p o wer   th at  is   g en er at ed   f r o m   th s y s tem ,   th en tire   d esig n   p r o ce d u r is   co n s id er ed   as  an   o p tim izatio n   is s u e.   T h s u g g ested   AOA  ad ju s ts   th co n v er ter   d u ty   c y cle  to   in c r ea s o u t p u t   p o wer .   T h is   s tu d y   f o llo ws  t h r ee   d if f er en s ce n a r io s f i x ed   win d   s p ee d ,   v ar iab le  win d   s p ee d ,   an d   th ac tu al  win d   s p ee d   as  m ea s u r e d   at  f o u r   d if f e r en lo ca tio n s   i n   Sau d Ar a b ia.   T o   ac h iev th h i g h est  p er f o r m a n ce   o f   th e   W E GS,  th f in d in g s   p r o v e d   th r o b u s tn ess   o f   t h s u g g ested   AOA - MPPT.   I n   2 0 20 ,   Ma h m o u d   a n d   Ab d el - R ah im   [ 2 7 ]   in t r o d u ce d   d if f er en o p e r atin g   co n d itio n s   to   g et  th o p tim al  p ar am eter s   o f   th PI  co n tr o ller .   T h e   s u g g ested   PI - b ased   W OA  o f f er s   MPPT  f o r   v ar iatio n s   in   win d   s p ee d   an d   also   b r in g s   ab o u b etter   u n d e r s tan d in g   o f   th FR T   p o ten tial.  W ith   s p ec if ic  win d   s p ee d ,   th e   T SR   tech n iq u is   f o u n d   s u cc ess f u in   r u n n in g   PMSG  at  M PP T .   B C   was   ad d ed   to   th DC   cir cu it   to   ass i s PMSG   in   n av ig atin g   g r i d   f au lts .   GW o u tp er f o r m s   d if f er en m eth o d s   o f   o p tim izatio n   f o r   PMSG  wh en   co n f r o n ted   with   id en tical  co n d itio n s   o f   o p er ati o n .   T h f i n d in g s   d em o n s tr ate  th at  th GW ap p r o ac h   o u tp e r f o r m s   th W OA  in   ter m s   o f   ac c o m p lis h in g   FR T .   At  last ,   it  ca n   b e   s aid   t h at  in   all  o f   th s itu atio n s   ex am in ed ,   PMSG f u n ctio n in g   with   th GW ap p r o ac h   ac c o r d i n g   to   PI  c o n tr o ller   an d   B C   was th m o s t su cc ess f u l.   I n   2 0 09 Qiao   e a l .   [ 2 8 ]   d e v elo p ed   an   in n o v ativ c o n tr o s tr ateg y   f o r   win d   tu r b in e - d r iv e n   in ter io r ,   in   wh ich   th d - ax is   an d   q - ax is   s tato r - cu r r en f ea tu r es  ar ef f ec tiv ely   m an ag e d   to   ac co m p lis h   th h ig h est  en er g y   o u tp u an d   m in im i z e   t h lo s s   o f   t h I PMSG.  T h e   c o n tr o l - s ch em e   d esig n   i n co r p o r ates  th m ag n etic  s atu r atio n s   im p ac t,  wh ich   r esu lts   in   th I PMSG s   ex tr em ely   n o n lin ea r   p r o p er ties .   B y   r es o lv in g   r estricte d   n o n lin ea r   o p tim i z atio n   is s u th at  r ed u ce s   th I PMSG’ s   co p p er   as  well  as   co r lo s s es,  it  is   p o s s ib le  to   d eter m in th id ea d - ax is   s tato r - cu r r en co m m an d   as  r es u lt  o f   th I PMSG  r o to r   s p ee d .   I OL   ap p r o ac h   is   u s ed   to   cr ea te  h ig h - p er f o r m a n ce   n o n lin ea r   cu r r en c o n tr o ll er s ,   wh ich   elim in ates  th im p ac ts   o f   n o n lin ea r ity   b r o u g h t o n   b y   m ag n etic   s atu r a tio n .   T h e   s u g g ested   c o n t r o l p lan   g iv es  t h o p tim al  ef f ic acy   an d   h ig h er   d y n am ic   p er f o r m an ce   o f   th g en er ated   win d   s y s tem .     2 . 2 .     Rev iew   T ab le  1   d ep icts   th e   m eth o d s   u s ed   f o r   v ar i o u s   s y s tem s   b u ilt  o n   I PMSG   win d   p r o d u ctio n .   At  f ir s t,  th e   C W O ap p r o ac h   was  s u g g ested   in   [ 2 1 ]   wh ic h   o f f er s   m a x im al  win d   p o wer   an d   d ec r ea s es  t h co p p er   an d   co r e   lo s s es .   Ho wev er ,   tr ac k in g   co n tr o d o es  n o f u n ctio n   p r o p er ly .   Mo r eo v e r ,   th W HO+ PI  s tr ateg y   was   im p lem en ted   in   [ 2 2 ] ,   wh ich   p r o v id es  f ea s ib le  s o lu tio n   an d   is   h ig h ly   ef f ec tiv e .   Nev er th eless ,   D C   v o ltag is   s ev er ely   im p ac ted   an d   w o r s en s   if   MSC   is   u n ab le  to   d e tect  th m alf u n ctio n Fu r t h er m o r e ,   th e   FB MSD   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  36 ,   No .   1 Octo b er   20 24 99 - 114   102   co n tr o ller   was  p r o jecte d   in   [ 2 3 ]   th at  en s u r s tab ilit y   p er f o r m an ce ,   b u it  h as  to   f o cu s   m o r e   o n   n o n lin ea r   d y n a m i c a l   s y s t e m   s t a b i l i z a t i o n   p r o b l e m s .   S i m i l a r l y ,   C D W - P S O   a n d   G M - C P S O   s t r a t e g y   w a s   p r e s e n t e d   i n   [ 2 4] wh ich   d eliv er   h ig h   en er g y   a n d   p r o v id h ig h   MPPT  ef f icac y .   Ho wev er ,   it  n ee d s   to   c o n ce n tr ate   m o r e   o n   v ar io u s   c o n tr o ller   d esig n   tec h n iq u es  a n d   o n   o p tim izin g   t h co n tr o ller attr i b u tes.   Ad d itio n ally ,   t h MFO   s ch em e   was  s u g g ested   in   [ 2 5 ]   th at  m ax im izes  g r id   p o wer   an d   d ec r ea s es  b o th   o v er s h o o an d   s tead y - s tate   er r o r a n y h o w,   it  c o n v e r g es  u n ex p ec ted ly ,   lo p o p u latio n   d iv er g en ce   an d   tr ap p in g   o f   lo c al  o p tim a r s o m e   o f   th d r awb ac k s .   Similar ly ,   t h AOA  tech n iq u e   was  d ev el o p ed   i n   [ 2 6 ] ,   wh ich   o f f er s   r o b u s tn ess   an d   p r o v id e   m ax im al  p o wer .   Ho wev er ,   a   s u b s tan tial  ch allen ge   en h an c es   th p er f o r m an ce   o f   th win d   p o wer - p r o d u cin g   s y s tem ,   p ar ticu lar ly   wh en   it  o p er ates  in   ch an g ea b le  wea th er   cir c u m s tan ce s .   Fu r th er m o r e,   an   o p tim izatio n   ap p r o ac h   was  s u g g ested   in   [ 2 7 ]   th at   o f f e r s   h ig h ly   s u p er i o r   p er f o r m a n ce   with   m in i m u m   co s t ,   b u i h as  m ajo r   d is ad v an tag o f   co m p le x   s tr u ctu r an d   h ig h   o s cillatio n s .   Fin ally ,   th I OL   tech n iq u e   was  im p lem en ted   in   [ 2 8]   th at   o f f er s   b etter   p er f o r m an ce   an d   th eir   c o r r esp o n d i n g   ef f icac y   was  h ig h ,   b u it  ca n   b ch allen g in g   to   d ir ec tly   ap p ly   th e   s o p h is ticated   lin ea r - s y s tem   t h eo r y .   T h a f o r em en tio n ed   d if f icu lties   ar e   tak en   in to   ac c o u n t   as a   m o tiv atio n   f o r   im p r o v in g   win d   tu r b in e   p er f o r m a n ce   in   I PMSG.       T ab le  1 .   Featu r es  a n d   ch allen g es o f   win d   p o wer   g e n er atio n   f r o m   I PMSG b ased   o n   v ar io u s   tech n iq u es   A u t h o r   [ c i t a t i o n ]   M e t h o d o l o g y   u t i l i z e d   F e a t u r e s   C h a l l e n g e s   C h i n a ma l l i   a n d   S a si k a l a   [ 2 1 ]   C W O A   a p p r o a c h     G e n e r a t e   ma x i mal   w i n d   p o w e r     M i n i m i z e   t h e   l o ss e s     Tr a c k i n g   c o n t r o l   d o e n o t   f u n c t i o n   p r o p e r l y .   M a h m o u d   [ 2 2 ]   W H O + P I   st r a t e g y     H i g h   e f f e c t i v e n e ss     P r o v i d e   a   f e a s i b l e   so l u t i o n     D C   v o l t a g e   i s   se v e r e l y   i m p a c t e d   &   w o r se n e d   i f   M S C   i u n a b l e   t o   d e t e c t   t h e   m a l f u n c t i o n .   S h a n mu g a m a n d   J o o   [ 2 3 ]   F B M S D   c o n t r o l l e r     En s u r e   s t a b l e   p e r f o r m a n c e     N e e d   t o   f o c u o n   n o n l i n e a r   d y n a mi c a l   sy st e s t a b i l i z a t i o n   p r o b l e m   D u r su n   e t   a l .   [ 2 4 ]   C D W - P S O   a n d   G M - C P S O   st r a t e g y     D e l i v e r   h i g h   e n e r g y     P r o v i d e   ma x i mu M P P e f f i c a c y     N e e d   t o   c o n c e n t r a t e   o n   v a r i o u s c o n t r o l l e r   d e s i g n   t e c h n i q u e a n d   o n   o p t i mi z i n g   t h e   c o n t r o l l e r 's  a t t r i b u t e s.   H u ssi e n   e t   a l .   [ 2 5 ]   M F O   sc h e m e     M a x i m i z e   g r i d   p o w e r     M i n i m i z e   b o t h   o v e r sh o o t   a n d   st e a d y - st a t e   e r r o r     C o n v e r g e u n e x p e c t e d l y     P o p u l a t i o n   d i v e r g e n c e   w i l l   b e   l o w .     Tr a p p i n g   i n t o   l o c a l   o p t i ma.   F a t h y   e t   a l .   [ 2 6 ]   A O A   t e c h n i q u e     max i ma l   p o w e r     mo r e   r o b u s t     A   su b st a n t i a l   i ss u e   i i n c r e a s i n g   t h e   p e r f o r m a n c e   o f   t h e   w i n d   p o w e r   p r o d u c i n g   sy st e m,  p a r t i c u l a r l y   w h e n   i t   o p e r a t e s i n   c h a n g e a b l e   w e a t h e r .   M a h m o u d   [ 2 7 ]   O p t i mi z a t i o n   st r a t e g i e s     H i g h l y   s u p e r i o r     C o s t   i s l o w     I t   h a s a   ma j o r   d i sa d v a n t a g e   o f   c o m p l e x   st r u c t u r e   a n d   h i g h   o sc i l l a t i o n s .   Q i a o   e t   a l .   [ 2 8 ]   I O t e c h n i q u e     Ef f i c a c y   i h i g h     B e t t e r   p e r f o r ma n c e     I t   c a n   b e   c h a l l e n g i n g   t o   d i r e c t l y   a p p l y   t h e   so p h i st i c a t e d   l i n e a r - sy s t e t h e o r y .       2 . 3 .     Resea rc q ues t io n   T h f o llo win g   q u esti o n s   ar t h f o cu s   o f   th is   p ap er :     W h eth er   an   ef f ec tiv MPPT  t ec h n iq u e   is   r eq u ir e d   to   in cr e ase  th ef f ec tiv en ess   o f   win d   en er g y   ca p tu r an d   d ec r ea s lo s s es ?     Do es  T PR ,   r o to r   s p ee d   an d   q u ad r atu r a x is   cu r r en a f f ec t th e   p er f o r m an ce   o f   th win d   p o wer   g en er atio n .   T h o b jectiv f u n ctio n   is   d ef in ed   b ased   o n   th af o r esaid   r ese ar ch   q u esti o n .       3.   M AXI M U M   W I ND  P O WE G E NE R AT I O F RO M   I P M   SYNCH RO NO U S G E N E RA T O R   T h I PMSG  tr an s f o r m s   th e   win d   tu r b in e’ s   m ec h an ical  p o wer   in to   AC   elec tr ical  p o w er ,   wh ich   is   s u b s eq u en tly   tr an s f o r m ed   in t o   DC   elec tr ical  en er g y   u s in g   an   I GB T - b ased   PW co n v er ter   lin k ed   b y   DC   co n n ec tio n   f o r   s u p p ly in g   th DC   lo ad .   B y   al ter in g   th elec t r ical  v o ltag es  o n   th AC   s id o f   th PW p o wer   co n v er ter ,   th I PMSG  m ay   b e   co n tr o lled .   T h I PMSG  ca n   p r o v id AC   elec tr ical  en er g y   to   th p o wer   g r i d   o r   an   AC   lo ad   with   co n s tan v o ltag an d   f r eq u e n cy   b y   u s in g   an   ex tr e n er g y   i n v er ter .   Mo r eo v er ,   th win d   tu r b in ex t r ac ts   m ec h an ical  p o wer   f r o m   t h win d ,   w h ich   is   d eter m in ed   u s in g   ( 1 ) .     = 1 2  3  ( , )   ( 1 )     W h er e     s p ec if ies  t h th ick n es s   o f   air   ( k ilo g r am s / cu b ic  m eter ) ,   th a r ea   o f   th r o to r   b lad es   ( 2 )   is   g iv en   as    =  2   an d      is   th r ad iu s   o f   th e   r o t o r   i n   m et r e,     d e f in es  th s p ee d in ess   o f   th e   win d   in   m etr es  p er   s ec o n d ,   a n d      is   th p o w e r   f ac to r   with   tip - s p ee d   r atio     an d   b la d p itch   an g le     an d   is     g iv en   in   [ 2 9 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       A   n o ve l A I - A V a p p r o a ch   f o r   ma ximu p o w er g en era tio n   o f   P MS G   ( P r a s h a n t Ku ma r   S .   C h in a ma lli)   103    = 0 . 5 ( 0 . 022 2 5 . 6 ) 0 . 17   ( 2 )     W h er   is   d eter m in ed   b y    /   an d     d ef in es th win d   t u r b in r o tati o n   s p ee d   ( r ad /s ec ) .       3 . 1   Sy s t e m   m o del o f   I P M SG   Fig u r 1   d ep icts   th e   p r o p o s ed   m o d el   o f   th I PMSG  s y s tem   wh ich   co m p r is es  th ef f e ct  o f   th s tato r   co r an d   c o p p e r   lo s s es.  E q u i v alen co r e - l o s s   r esis tan ce      is   e m p lo y ed   to   s y m b o lize   th c o r lo s s ,   wh ich   is   b r o u g h o n   b y   h y s ter esis   an d   ed d y   cu r r en ts .   Mo r e o v er ,   a   tech n iq u is   o f f er ed   to   ascer ta in   th v alu o f      wh ich   is   lin ea r   f u n ctio n   o f   I PMSG r o to r   s p ee d     as r ep r esen ted   in   [ 3 0 ] .      =   ( 3 )     W h er e ,   = 0 . 2083   ( o h m /r p m ) .           Fig u r 1 .   Sy s tem   m o d el  o f   I PMSG       T h r o to r   m ag n etic  cir cu it  b e co m es  m o r s alien f o r   th I P MSG  wh en   th m ag n ets  ar b u r ied   in to   th r o to r .   lar g ar ea   o f   m a g n ets  with   p o o r   p en etr ab ilit y   is   tr av er s ed   b y   th d - ax is   f lu x ,   b u th q - ax is   f lu x   r o u te  ex h ib its   h ig h   p en etr a b ilit y .   Du to   th s alien n at u r o f   th I PMSG   ( > ) ,   th q - a x is   with   m ag n etic  s atu r atio n   is   d o m i n atin g   p h en o m en o n .   W h en e v e r   th is   s atu r atio n   is   in clu d e d ,   t h d y n am ical  m o d el  o f   th r ee - p h ase  I PMSG c an   b ex p r ess ed   in   th r ef er e n ce   f r am o f   th r o to r   as,       =   + ( )  +   ( 4 )     ( )   =   +  +   ( 5 )     wh er e,     d en o tes  th m ag n eti f lu x   lin k ag e;      is   th r esis t an ce   o f   th s tato r ;     an d     s ig n if ies  th in d u ctan ce   o f   th d - q   ax is   in   wh ich     v ar ies  li ab le  o n   th   v alu as  m en tio n ed   in   [ 3 1 ] - [ 3 3 ] .   Ho wev er ,   b y   m o d ellin g     as  f u n ctio n   o f     as  in d icate d   b y   ( 6 ) ,   allo ws  o n to   co n s id er   th im p ac o f   m ag n etic  s atu r atio n .     = 1 | |   ( 6 )     W h er e,     is   co n s tan v alu with   p o s itiv in teg er .   Fu r th er m o r e,   th i n co r p o r atio n   o f   m ag n etic   s atu r atio n   in   t h f r a m ewo r k   m ak es  it  d if f icu lt   to   d i r ec tly   ap p ly   lin ea r - s y s tem   th eo r y   a n d   lo s s - m in im izatio n   tech n iq u es  to   th I PMSG;  th er ef o r e,   h er e,   th is   p r o b lem   is   tac k led   in   a   n o n lin ea r   m an n e r .   T h elec tr ical  to r q u e     d ev elo p e d   in   I PMSG is :     a bc              dq   DC   lo ad         I n v er ter   an d   Gr id   W in d   T u r b in e   Pi tch   an g le   Gea r   B o x   IP M S G     PW co n v er ter   W in d   s p ee d     Sp ee d   Co n tr o ller             PW M   P re - fil t er   P re - fi lt er             Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  36 ,   No .   1 Octo b er   20 24 99 - 114   104   = 3 4 [  + ( ( ) )   ]     ( 7 )     3 . 2   O pti m um   s t a t o q - a x is   c urre nt  co ntr o l   T h o p tim u m     v alu is   d eter m in ed   u s in g   th elec tr ical  to r q u as  d ef in ed   in   ( 7 ) .   T h o v er all  co r an d   c o p p e r   lo s s es      o f   t h I PMSG  s er v as  th e   f itn ess   f u n ctio n .   T h f i r s two   co n s tr ain eq u atio n s   c an   b ev alu ated ,   b y   ad d r ess in g   th e   p r o b lem s   with   ir r eg u lar   o p tim izatio n   f o r   v ar io u s   I PMSG  r o to r   s p ee d s ,   th o p tim u m   v alu e   ca n   b e   attain ed .   T o   esti m ate  th e   co r r elatio n   b etwe en   th e   id ea l   d - q - ax is   s tato r   cu r r e n t   co n s titu en ts   an d   th I PMSG r o to r   s p ee d ,   t h e   b elo e q u atio n s   ar u s ed :     ,  = 3 3 + 2 2 + 1 + 0     ( 8 )     T h co ef f icien ts   as  n o ted   in   ( 8 )   o n ly   o f f e r   th I PMSG s   id ea o p er atin g   p ar am eter s   th at  ex ce ed   th win d   s p ee d   r ath er   th an   th o p er atin g   v alu es.  T h u s ,   th ter m i n al  v o ltag a s   well  as  p h ase  c u r r en r ea ch es  th eir   u p p er   lim it  lev els  b y   p r ev en t in g   th b est  s p ee d   tr ac k in g   c o n tr o l.  I n   th is   cir c u m s tan ce ,   th I PMSG  ca n   b e   co n tr o lled   to   o b tain   t h h ig h est p o s s ib le  o u tp u t.       4.   O P T I M I Z AT I O O F   O P T I M AL   C URR E NT   I Q   US I NG   H YB RID  E A - AVO   AP P RO ACH   4 . 1 .   M a x i m a wind   ener g y   pro du ct io n   T h win d   tu r b in s h af r o tatio n   s p ee d   is   p r o p er ly   m ea s u r e d   s o   th at  th T PR     is   s u s tain ed   at  th d esire d   v alu to   attain   t h m o s s ig n if ican t e n er g y   co ef f icien t w ith o u t c o n s id er in g   th win d   s p ee d .   As a  r esu lt,  win d   en er g y   is   u s ed   to   g en e r a te  h ig h   m ec h an ical   en er g y .   T h o p tim u m   r o to r   s p ee d   o f   I PM SG  as  s tated   in   ( 1 )   is   d ir ec tly   r elate d   to   win d   s p e ed   wh ile      r ep r esen tin g   a n   u n c h an g ed   v alu wh ic h   ca n   b d e ter m in ed   b y   th e   win d   tu r b in e   co n s tr ain ts .     ,  =      ( 9 )     4 . 2 .     O bje c t iv f un ct io n f o r   r educing   co re   a nd   co pp er   lo s s es   T h f o u r   p r im ar y   asp ec ts   o f   th PMSG  lo s s es  ar m ec h an ical  lo s s ,   s tato r   co p p e r   lo s s ,   s tr ay - lo ad   lo s s   an d   co r lo s s es.  Fu r th er m o r e,   th f u n d am en tal   asp ec ts   o f   s tato r   cu r r en ts   m ay   b e   u s ed   to   r e g u late  co r e   lo s s es  as  well  as  th co p p er   lo s s es  in   th s tato r ,   wh ich   ar e   en tir ely   d ep en d en o n   ea ch   o t h er .   T h u s ,   th s y s tem   ac h iev es  in cr ea s ed   I PMSG  ef f icie n cy   with   th e   lim itatio n s   b y   o v er co m in g   t h n o n l in ea r   o p tim izatio n   p r o b lem s   lis ted   f o llo ws to   d ec r ea s th I PMSG s   co r an d   c o p p er   l o s s es:     Min im izatio n   o f    =  +    ( 1 0 )     Su b ject  to    = 1 . 5   ( 2 + 2 )   ( 1 1 )     = 1 (  2 +  3 +  4 )   ( 1 2 )     = 3 + 2 2 2 2 4  2 (   +  )   ( 1 3 )     W h er e,   = 0 . 246   = 0 . 1764 ,    Su m   o f   s ig n als,     b th e   o p tim al  s o l u tio n   wit h   a   m in im u m   b o u n d   o f   - 5 0   a n d   m a x im al  b o u n d   o f   1 0 .   T h e     b t h o p tim al  s o lu tio n   with   a   m i n im u m   b o u n d   o f   6   an d   m a x im u m   b o u n d   o f   3 0 .       an d      im p lies   th r esis ta n ce   o f   th s tato r   an d   c o r e - lo s s :      = = ( 0 . 2083 / 60 ) ( 1200 / 60 )     ( 1 4 )     = 2 = 6 ( 1200 / 60 ) 2     ( 1 5 )     = = 20 . 5 8 2 2 1 0 3 6 . 24 1 0 3     ( 1 6 )     = 3 ( ( 2 2 (   +  ) 2 ) + ( 1 + ) ( 2  ) ( ( 2 2 2 5 3 2 ) (   +  ) ) )     ( 1 7 )     = ( ( 3 2 2 ) + ( 3 2 4 2 ) (    ) ( 1 + ) )   ( 1 8 )     = ( 2 3 ) + ( 5 3 2 ) (   +  )   ( 1 9 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       A   n o ve l A I - A V a p p r o a ch   f o r   ma ximu p o w er g en era tio n   o f   P MS G   ( P r a s h a n t Ku ma r   S .   C h in a ma lli)   105   = ( 2 2 2 3 2 )   ( 2 0 )     = 1 . 5 (  2 +  2 )  ( )   ( 2 1 )       c o re L = 1 . 5 2 [ (  + ) 2 + ( ( )  ) 2 ] /  ( )     ( 2 2 )     Fro m   ( 1 ) - ( 3 ) ,   ( 6 ) ,   an d   ( 7 ) :     =   ( )    ( 2 3 )     =   +  +   ( 2 4 )      = (   ) /  ( )   ( 2 5 )      = (   ) /  ( )   ( 2 6 )     = 0   ( 2 7 )     = /   ( 2 8 )     = / 2   ( 2 9 )     2 + 2 2   ( 3 0 )     2 + 2 2   ( 3 1 )     W h ile,      an d      s ig n if ies  th e   co p p er   an d   co r lo s s .     an d     d e n o te  th e   m a x im al  cu r r en a n d   v o ltag e   o f   I PMSG.  T h is   p ap e r   elab o r ates  o n   a n   in n o v ativ o p tim izatio n   s tr ateg y   f o r   h ig h er   win d   p o w e r   g e n e r a t i o n   w i t h   r e d u c e d   o v e r a l l   l o s s   i n   P M S G - b a s e d   W i n d   e n e r g y   p r o d u c t i o n   s y s t e m s .   C o n s i d e r i n g   [ 2 1 ] th T PR ,   r o to r   s p ee d   an d   q u a d r atu r ax is   cu r r e n t     will  b o p tim ized   in   th p r o p o s ed   wo r k   in   s u ch   way   to   en h an ce   win d   p o wer   g e n er atio n .   Fu r th er ,   th d ir ec ax is   cu r r en will  b ca lcu lated   f r o m   th o p tim ized   r o to r   s p ee d   .   T h e   m in im izatio n   o f   co r e   lo s s   is   co n s id er e d   as   th f itn ess   f u n ctio n   o f     an d     a x is   cu r r en ts .   T o   o b tain   t h o p tim al  s o lu tio n ,   h y b r id   o p tim izatio n   k n o wn   as E A - AVO  Alg o r ith m   is   p r o p o s ed .     4 . 3   P r o po s ed  E A - AVO   a pp ro a ch   n ew  m eta - h eu r is tic  m eth o d   ca lled   AVOA   was   d ev elo p ed   af ter   an aly zin g   th ea tin g   an d   o r ien tin g   h ab its   o f   Af r ican   v u ltu r es  [ 3 4 ] .   Vu ltu r es  ar s p lit  in t o   tw o   g r o u p s   d ep en d in g   o n   th eir   p h y s ical  ab ilit ies  b y   h o th e y   b e h av e   in   th wild .   Ad d itio n ally ,   v u ltu r es   also   s p en d   h o u r s   s ee k in g   f o o d   d u e   t o   th eir   n ee d   to   ea t,  wh ich   h elp s   th em   escap th h u n g e r   tr ap .   Fu r t h er ,   t wo   o f   t h g r ea test   s o lu tio n s   ar r eg ar d ed   as  th b est  an d   s tr o n g est v u ltu r es.   ( i)   C h o o s in g   th i d ea l v u ltu r f o r   ea ch   g r o u p   Acc o r d in g   to   th f itn ess   p er f o r m an ce ,   b o t h   th p r im ar y   an d   s ec o n d ar y   v u ltu r es  ar ch o s en   f o r   g lo b al   o p tim izatio n   in   th i n itial  p h a s o f   th e   AVOA   m eth o d o lo g y .   T h s u b s eq u en t   f o r m u lae  in d icate   th o p tio n   o f   s elec tin g   th v u ltu r es.     ( ) = {    1  =    2  =     ( 3 2 )     I n   ( 3 2 ) ,   t h q u an titativ v ar i ab les,  s u ch   as  an d   ar f ix e d   b ef o r e   th s ea r ch i n g   p r o ce d u r e.     E ac h   o f   th ese  v ar iab les h as  v alu th at  r a n g es  f r o m   0   to   1 ,   an d   th o v er all  s ig n i f ican ce   o f   th two   p a r am eter s   is   eq u al  to   1 .   r o u lette  wh ee ca n   b u s ed   t o   s elec t a n y   o f   th f in est o p tio n s   u s in g   ( 3 3 ) .     = = 1   ( 3 3 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  36 ,   No .   1 Octo b er   20 24 99 - 114   106   If    is   v er y   n ea r   to   o n e,   ex p lo it atio n   m ay   in cr ea s e.   I n   ( 3 4 )   p r o v id es  m ath em atica f o r m u l atio n   f o r   th v u ltu r e   v ig o u r   r ate,   wh ic h   is   d eter m in ed   b y   v u ltu r b eh av io u r ,   s h o r tag o f   en e r g y   an d   ag g r ess iv b eh av io u r   wh ile  s ee k in g   f o o d .     = ( 2 × 1 + 1 ) × × ( 1  ( ) )     ( 3 4 )     T h v u ltu r e s   lev el  o f   s atiety   is   in d icate d   b y   th v ar iab le    in   ( 3 3 )   an d      s h o ws  th p r esen it er atio n   co u n t.      b th e   o v e r all  iter atio n   co u n t,  an d     is   r an d o m ized   v alu am o n g   - 1   an d   1 ,   wh ich   v ar ies  ev er y   tim if   it  is   r ep ea ted .   T h e   v u lt u r is   h u n g r y   i f   th v al u o f     is   less   th an   0 else,  th er ar n o   v u ltu r es;  1   is   an   ar b itra r y   v alu th at  v ar ies  f r o m   0   to   1 .   T h eq u ilib r iu m   b et wee n   ex p lo r in g   an d   ex p lo itin g   is   ac h iev ed   in   th AVOA   tech n iq u b y   th e   v alu o f   t h v a r iab le  .   W h en   th e   v alu | |   ex c ee d s   1 ,   it  m o v es  in t o   th e x p lo r i n g   s tag else m o v es to   th ex p l o itin g   s tag e.   ( ii)  E x p lo r in g   s tag e   I n   th is   ex p lo r in g   s tag e,   AO  [ 1 6 ]   is   in h er ited   in to   th AVOA ,   b ec au s AO  h as  its   m ajo r   ad v an tag es,  s u ch   as  r o b u s tn ess   an d   less   o v er wh elm ed   b y   th e   p o p u latio n   s ize.   Mo r eo v e r ,   th A q u ila  r ec o g n is es  th p r e y   r eg io n   an d   s elec ts   th id ea ch asin g   zo n b y   h ig h - lev el  s o ar in g   h av in g   an   u p r ig h s to o p .   T h AO  in v esti g ates   th is   ar ea   in   d ep th   wh ile  f ly in g   u p   to   id en tify   th s ea r ch   s p ac e s   tar g et  r eg io n .   Hen ce ,   it  is   k n o wn   a s   th E A - AVO  Alg o r ith m .     ( + 1 ) = ( ) ( 1  ( ) )     ( 3 5 )     W h er ea s ,   ( )   is   th o p tim al  v u ltu r d ef in ed   i n   eq n .   ( 3 2 ) ( + 1 )   d ef in es  th s u b s eq u en iter atio n s   v u ltu r lo ca tio n .     im p lies   th m ea n   v al u o f   th e   p r esen t iter atio n   an d   is   g iv en   b y ,     = 1 = 1   ( 3 6 )     ( + 1 ) = ( ) + 2 × ( ( ) × 3 + )   ( 3 7 )     wh er e,   2   an d   3   d ef in th r a n d o m ized   co u n t a m o n g s t 0   an d   1   an d     im p lies   th to p   an d   b o tto m   b o u n d s .   ( iii)  E x p lo itin g   s tag e   Du r in g   th is   s tag o f   th AVOA   alg o r ith m ,   co n v er g e n ce   an d   ef f icac y   ar d ef in e d .   Fo r   th is   s tag e,   two   m eth o d s   ar m o d if ied   b y   p er ce iv in g   two   p a r am eter s , 2   an d   3 .   T h ese  v alu es  r an g f r o m   0   to   1 .   All  th ex p lo itin g   s tr ateg ies ar o u tlin ed   h er e.   Stag 1 :   I n   th e   in itial  s tag e,   two   alter n at iv s ieg e - f i g h a n d   r o tati o n al  f lig h tech n i q u es  ar e   u s ed .   E ac h   s tr ateg y s   s elec tio n   is   m a d u s in g   2 ,   th at  n ee d s   to   b e   ev alu ated   ju s b e f o r e   th e   p u r s u it  p r o ce s s   an d   th o s v alu es  m u s b with in   th r a n g o f   0   a n d   1 .   T h is   p h ase  s tar t s   with   th cr ea tio n   o f   2 ,   an   ar b i tr ar y   v alu f r o m   0   to   1 .   T h s ieg e - f i g h s tr ateg y   is   em p lo y ed   p r o g r ess iv ely   ev en   if   th v alu is   lar g er   t h an   o r   eq u al  to   th e   2 f ac to r .   T h r o tatin g   f li g h m et h o d   is   u s ed ,   n e v er th eless ,   if   th is   r an d o m ized   n u m b e r   is   less   t h an   th v alu e   o f   2   an d   is   g iv en   in   ( 3 8 ) .     ( + 1 ) = {  ( 39 )  2 2  ( 43 )  2 < 2   ( 3 8 )     C o n f lict o v er   f o o d :   W h en   n u m e r o u s   v u ltu r es   co n g r eg ate  in   s in g le   f o o d   s u p p ly ,   th ey   ca n   cr ea te  v io len c o n f li cts  am o n g   f o o d .   Po wer f u v u ltu r es  s tay   awa y   f r o m   less   s tr o n g   v u ltu r es  th r o u g h o u s u ch   in s tan ce s .   I f   n o t,   th e   wea k er   v u ltu r es  will  f lo ck   to war d s   th s tr o n g er   v u ltu r es  an d   in itiat s m all  b attles  wi th   th em   to   b u r n   th e m   o u a n d   g r ab   th eir   f o o d :     ( + 1 ) = ( ) × ( + 4 ) ( )     ( 3 9 )     ( ) = ( ) ( )     ( 4 0 )     ( ) = | × ( ) ( ) |     ( 4 1 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       A   n o ve l A I - A V a p p r o a ch   f o r   ma ximu p o w er g en era tio n   o f   P MS G   ( P r a s h a n t Ku ma r   S .   C h in a ma lli)   107   Her e,   4 s ig n if ies  th r an d o m ize d   co u n am o n g   0   an d   1   th at  r a is es  th r an d o m n ess   f ac to r .   A m o n g   t h e   two   d if f er en p air s   o f   v u ltu r es,  ( )   was  s elec ted   as  o n o f   th o p tim al  v u ltu r es.  T h v u ltu r e s   cu r r en v ec to r   lo ca tio n   is   in d icate d   b y   ( ) .   T h is   eq u atio n   p r o v id es  th s ep ar atio n   am o n g   v u ltu r es,  o n o f   th m o s t   p r o m in e n v u ltu r es  o f   b o t h   g r o u p s .   = 2   is   a   q u an tity   v ec to r   to   en h an ce   th r an d o m ized   ac tio n ,   wh ich   v ar ies with   ev er y   iter atio n .   Vu ltu r es   ab ilit y   to   r o tate:   Sp ir al  m o tio n   is   u s ed   in   th is   s tag to   m im ic  r o tatin g   m o tio n .   W ith   th is   ap p r o ac h ,   s p ir al  c alcu latio n   is   estab li s h ed   am o n g   ea ch   v u ltu r e   an d   is   co n s id er ed   as  o n o f   th two   m o s v u ltu r es.  T h u s ,   th r o tatin g   f lig h t   ex p r ess io n   is   g iv en   in   ( 4 2 )   an d   ( 4 3 ) .     1 = ( ) × ( 5 × ( ) 2 ) ×  ( ( ) )       2 = ( ) × ( 6 × ( ) 2 ) ×  ( ( ) )     ( 4 2 )     ( + 1 ) = ( ) ( 1 + 2 )   ( 4 3 )     Stag 2 :   All   v u ltu r e s   m o v e m en ts   r eg a r d in g   th e   f o o d   s u p p ly   ar e   ev a lu ated   at  t h is   s tag e.   T h 3   v ar i ab le  is   d ef in ed   in   ( 4 4 )   to   ca lc u late  th s elec tin g   r ate  f o r   ev er y   m eth o d wh ile  3   is   an   ar b itra r y   co u n am o n g   ze r o   an d   o n e.     ( + 1 ) = {  ( 47 )  3 3  ( 48 )  3 < 3     ( 4 4 )     Var io u s   v u ltu r g r o u p s   co n g r e g ated   at  th eir   f o o d   s o u r ce :   T h d i r ec tio n   o f   ea ch   v u ltu r e s   f lig h t   to war d s   t h f o o d   s o u r ce   is   watc h e d .   W h en   th e r is   s tr o n g   b attle  f o r   f o o d   an d   v u ltu r es  ar s tar v in g ,   s ev er al  g r o u p s   o f   v u ltu r es   m ig h co n g r eg ate  in   s in g le  f o o d   s o u r ce .   Her e,   AO  u s es th tar g et s   ch o s en   lo ca tio n   f o r   its   b en ef it to   a p p r o ac h   an d   attac k   th v ictim :     1 = (   1 ( ) + ( ) + )   ( 4 5 )     2 = (   2 ( ) + ( ) + )   ( 4 6 )     W h ile,     an d     im p lies   th ex p lo ited   alter atio n   c o n s tr ai n ts   with   lo v alu o f   0   an d   1 .      1 ( )   an d     2 ( )   r ep r esen ts   th to p   v u l tu r es  in   th f ir s an d   s ec o n d   g r o u p   o f   th e   p r esen t iter atio n :     ( + 1 ) = 1 + 2 2     ( 4 7 )     I n   th en d ,   all  v u ltu r es  ar ag g r eg ated   u s in g   ( 4 7 ) ,   wh er 1   an d   2   ar d eter m in ed   em p l o y in g   ( 4 5 )   an d   ( 4 6 ) ,   wh e r ( + 1 )   s ig n if ies th v ec to r   r e p r esen tin g   th e   v u ltu r e   s p o t in   th s u b s eq u en t ite r atio n .   Fig h tin g   f o r   f o o d   ag g r ess iv ely :   T h p r im ar y   v u ltu r es   ar f e elin g   wea k   an d   s tar v in g   at  th is   s tag e,   b u t   th ey   ar e   also   b ec o m in g   h o s tile.  Mo r eo v er ,   it  s h o u ld   also   ap p r o ac h   th e   lead in g   v u ltu r e   f r o m   d if f er e n an g les.  T h is   m o v e m en was  m o d elled   u s in g   ( 4 8 ) .     ( + 1 ) = ( ) | ( ) | × × ( )     ( 4 8 )     T h E A - AVO  tech n iq u in   ( 4 8 )   h as  b ee n   m ad m o r ef f ec tiv b y   u tili zin g   th lev y   f lig h f u n ctio n f lig h p atter n s .   Alg o r ith m   1   e x p o s es  th p s eu d o co d o f   th e   d ev elo p ed   E A - AVO  ap p r o ac h .   Fig u r e   2   d ep icts   th f lo w   d iag r am   o f   th cr ea te d   E A - AVO  tech n iq u e.     Alg o r ith m   1 .   Ps eu d o co d e   o f   E A - AVO  a p p r o ac h   Pseudocode of EA - AVO Approach   Prepare the randomized populace    While (the stop condition is not met) do            Calculate the fitness of the vulture             Set     1 as the top best vulture spot   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  36 ,   No .   1 Octo b er   20 24 99 - 114   108              Set     2 as the next ideal vulture position   for (every  vulture) do           Using 32) select  ( )            Using (3 4) update the       if  ( | | 1 ) then   if  ( 1 1 ) then         The position of the vulture is updated in (35)   else     (37) will be upgraded   if  ( | | < 1 ) then   if  ( | | 0 . 5 ) then   if  ( 2 2 ) then              The position of the vulture is updated in (39)       else   (43) will be upgraded   else   if  ( 3 3 ) then         The position of the vulture is updated in (47)   else   ( 48) wil l be upgraded   Return the best vulture           Fig u r 2 .   Flo wch ar o f   p r o p o s ed   E A - AVO  a p p r o ac h     S t a rt   I ni ti a l i z e   vu l t u r e s   &   s e t   t h e   c on s t r a i n t s     E s t i m a t e   vu l t ur e s   &   de t e r m i n e   t he   b e s t   vu l t ur e s   S e l e c t   be s t   v ul t ure s   1& 2   us i ng  e qn .   ( 29 )             P os i t i on   of   V ul t ur e   i s   upda t e d   i ( 3 5 )   U pda t e   &   c o m pu t e   U s i ng   E q n.   ( 48 upgr a de   t he   P os i t i on   of   V u l t ur e   U s i ng   E q n.   ( 47 upgr a de   t he   P os i t i on  of   V ul t u r e   U s i ng   e qn .   ( 4 3 U pgr a de   s e c ond   p a r t   of   V ul t u r e   pos i t i o n   U s i ng   e qn .   ( 39 U pgr a de   f i r s t   pa r t   o f   V ul t ur e   p os i t i on   P os i t i on   of   V ul t ur e   i s   up da t e d   i ( 3 7 )     NO   Y e s   NO   Y e s   Y e s   NO   NO   NO   Y e s   Y e s   NO   Y e s   R e t u r n   t h e   opt i m a l   bes t   v ul t u r e   S t op   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.