I
nte
rna
t
io
na
l J
o
urna
l o
f
P
o
w
er
E
lect
ro
nics
a
nd
Driv
e
Sy
s
t
e
m
(
I
J
P
E
DS
)
Vo
l.
9
,
No
.
3
,
Sep
tem
b
er
201
8
,
p
p
.
979
~
986
I
SS
N:
2088
-
8
694
,
DOI
:
1
0
.
1
1
5
9
1
/
i
j
p
ed
s
.
v
9
.i
3
.
pp
9
7
9
-
986
979
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
/
I
JP
E
DS
Ada
ptive Co
nt
ro
llers for Enha
n
ce
m
en
t
o
f
St
a
nd
-
Al
o
ne H
y
brid
Sy
ste
m
P
e
rfor
m
a
nce
Yew
Weng
K
ea
n,
Ag
iles
wa
ri
Ra
m
a
s
a
m
y
,
Sh
iv
a
s
ha
n
k
a
r
S
u
k
u
m
a
r,
M
a
ra
y
a
t
i
M
a
rsa
dek
In
stit
u
te
o
f
P
o
w
e
r
En
g
in
e
e
rin
g
(I
P
E)
,
Un
iv
e
rsiti
T
e
n
a
g
a
Na
sio
n
a
l,
S
e
lan
g
o
r,
M
a
lay
sia
Art
icle
I
nfo
AB
ST
RAC
T
A
r
ticle
his
to
r
y:
R
ec
eiv
ed
Ma
y
1
7
,
2
0
1
8
R
ev
i
s
ed
J
u
l
2
2
,
2
0
1
8
A
cc
ep
ted
A
u
g
9
,
2
0
1
8
T
h
is
p
a
p
e
r
p
re
se
n
ts
a
sta
n
d
-
a
lo
n
e
h
y
b
rid
re
n
e
w
a
b
le
e
n
e
r
g
y
s
y
ste
m
(S
HRES
)
c
o
n
sistin
g
o
f
so
lar
p
h
o
t
o
v
o
lt
a
ic
(
P
V
),
w
in
d
tu
r
b
in
e
(W
T
)
a
n
d
b
a
tt
e
r
y
e
n
e
rg
y
sto
ra
g
e
(BES
)
in
a
n
e
ff
o
rt
re
d
u
c
e
th
e
d
e
p
e
n
d
e
n
c
e
o
n
f
o
ss
il
f
u
e
ls.
T
h
e
re
n
e
wa
b
le
e
n
e
rg
y
so
u
rc
e
s
h
a
v
e
in
d
iv
id
u
a
l
i
n
v
e
rters
a
n
d
th
e
P
V
i
n
v
e
rter
o
f
th
e
S
HRES
is
o
p
e
ra
ted
u
sin
g
a
c
ti
v
e
a
n
d
re
a
c
ti
v
e
p
o
w
e
r
c
o
n
tro
l.
T
h
e
P
V
in
v
e
rter
h
a
v
e
tw
o
m
a
in
c
o
n
tro
l
st
ru
c
tu
re
s
w
h
ich
a
re
a
c
ti
v
e
p
o
w
e
r
c
o
n
tr
o
l
a
n
d
re
a
c
ti
v
e
p
o
w
e
r
c
o
n
tro
l
a
n
d
e
a
c
h
c
o
n
tain
a
p
ro
p
o
r
ti
o
n
a
l
in
t
e
g
ra
l
(P
I)
c
o
n
tro
ll
e
r.
A
c
c
u
ra
te
c
o
n
tro
l
o
f
th
e
P
V
in
v
e
rter’s
a
c
ti
v
e
p
o
w
e
r
is
e
ss
e
n
ti
a
l
f
o
r
P
V
c
u
rtailm
e
n
t
a
p
p
li
c
a
ti
o
n
s.
T
h
u
s,
th
is
p
a
p
e
r
a
im
s
to
e
n
h
a
n
c
e
th
e
p
e
rf
o
r
m
a
n
c
e
o
f
th
e
S
HRES
in
th
is
w
o
rk
b
y
o
p
ti
m
izin
g
th
e
p
e
r
fo
rm
a
n
c
e
o
f
th
e
P
V
in
v
e
rter’s
a
c
ti
v
e
p
o
w
e
r
P
I
c
o
n
tro
ll
e
r
p
a
ra
m
e
ter
s
th
ro
u
g
h
t
h
e
d
e
sig
n
o
f
a
d
a
p
ti
v
e
c
o
n
tro
l
lers
.
T
h
e
re
f
o
re
,
a
n
a
d
a
p
ti
v
e
c
o
n
tro
ll
e
r
a
n
d
a
n
o
p
ti
m
ize
d
a
d
a
p
ti
v
e
c
o
n
tro
ll
e
r
a
re
p
ro
p
o
se
d
in
th
is
p
a
p
e
r.
T
h
e
p
e
rf
o
rm
a
n
c
e
s
o
f
th
e
p
ro
p
o
se
d
c
o
n
tro
ll
e
rs
a
re
e
v
a
lu
a
ted
b
y
m
in
im
i
z
in
g
th
e
o
b
jec
ti
v
e
f
u
n
c
ti
o
n
w
h
ich
is
th
e
i
n
teg
ra
l
o
f
th
e
ti
m
e
w
e
i
g
h
ted
a
b
so
l
u
te
e
rro
r
(IT
A
E)
c
rit
e
rio
n
a
n
d
th
is
p
e
rf
o
rm
a
n
c
e
is
th
e
n
c
o
m
p
a
re
d
w
it
h
a
c
o
n
tro
ll
e
r
th
a
t
is
tu
n
e
d
b
y
th
e
trad
it
io
n
a
l
tri
a
l
a
n
d
e
rro
r
m
e
th
o
d
.
S
im
u
latio
n
re
su
l
ts
sh
o
w
e
d
t
h
a
t
th
e
o
p
ti
m
ize
d
a
d
a
p
ti
v
e
c
o
n
tro
ll
e
r
is
b
e
tt
e
r
a
s
it
re
c
o
rd
e
d
a
n
e
rro
r
im
p
ro
v
e
m
e
n
t
o
f
4
2
.
5
9
%
.
T
h
e
d
y
n
a
m
ic
o
p
ti
m
iz
e
d
a
d
a
p
ti
v
e
c
o
n
tr
o
l
ler
is
m
o
re
a
d
e
p
t
at
h
a
n
d
l
in
g
th
e
f
a
st ch
a
n
g
e
s o
f
th
e
S
HRES
o
p
e
ra
ti
o
n
.
K
ey
w
o
r
d
:
A
d
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
Op
ti
m
izatio
n
P
I
co
n
tr
o
ller
S
tan
d
-
alo
n
e
h
y
b
r
id
s
y
s
te
m
R
en
e
w
ab
le
e
n
er
g
y
Co
p
y
rig
h
t
©
201
8
In
s
t
it
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
:
Ye
w
W
e
n
g
Kea
n
,
I
n
s
tit
u
te
o
f
P
o
w
er
E
n
g
i
n
ee
r
i
n
g
(
I
P
E
)
,
Un
iv
er
s
iti T
en
ag
a
Na
s
io
n
al,
J
alan
I
k
r
a
m
-
U
n
ite
n
,
4
3
0
0
0
Kaj
an
g
,
Selan
g
o
r
,
Ma
la
y
s
ia.
E
m
ail:
w
k
y
e
w
9
0
@
h
o
t
m
ail.
co
m
1.
I
NT
RO
D
UCT
I
O
N
T
h
e
w
o
r
ld
i
s
s
h
i
f
ti
n
g
i
ts
f
o
c
u
s
f
r
o
m
f
o
s
s
i
l
f
u
els
to
r
en
e
w
ab
l
e
en
er
g
y
s
o
u
r
ce
s
(
R
E
S)
to
co
p
e
w
i
th
t
h
e
ev
er
in
cr
ea
s
i
n
g
en
er
g
y
d
e
m
an
d
.
Ho
w
e
v
er
,
th
e
o
u
tp
u
t
p
o
w
er
f
r
o
m
R
E
S
s
u
c
h
as
s
o
lar
p
h
o
to
v
o
ltaic
(
P
V)
an
d
w
i
n
d
t
u
r
b
in
e
(
W
T
)
is
i
n
ter
m
it
ten
t
i
n
n
at
u
r
e.
I
n
o
r
d
er
to
o
v
er
co
m
e
th
is
p
r
o
b
le
m
,
h
y
b
r
id
s
y
s
te
m
co
n
s
i
s
ti
n
g
o
f
R
E
S
is
o
p
er
ated
w
ith
e
n
er
g
y
s
to
r
ag
e
s
y
s
te
m
.
T
h
e
s
tan
d
-
alo
n
e
h
y
b
r
id
r
en
e
w
ab
le
en
er
g
y
s
y
s
te
m
(
SH
R
E
S)
i
n
th
is
w
o
r
k
co
n
s
i
s
ts
o
f
s
o
lar
p
h
o
to
v
o
ltaic
(
P
V)
,
w
i
n
d
t
u
r
b
in
e
(
W
T
)
an
d
b
atter
y
en
er
g
y
s
to
r
ag
e
(
B
E
S)
t
h
at
w
il
l
b
e
s
u
p
p
l
y
i
n
g
p
o
w
er
to
AC
l
o
ad
s
.
T
h
e
d
is
tr
ib
u
ted
g
en
er
at
ed
(
DG)
s
o
u
r
ce
s
i
n
t
h
e
SH
R
E
S
h
a
v
e
i
n
d
iv
id
u
al
in
v
er
ter
s
w
h
ic
h
h
av
e
co
m
p
le
x
co
n
tr
o
ls
in
v
o
lv
i
n
g
p
r
o
p
o
r
tio
n
a
l in
te
g
r
al
(
P
I
)
c
o
n
tr
o
ller
s
[
1
]
.
P
I
c
o
n
tr
o
ller
h
av
e
b
ee
n
u
s
ed
f
o
r
m
an
y
d
ec
ad
es,
an
d
its
p
ar
a
m
eter
s
ar
e
co
m
m
o
n
l
y
f
o
u
n
d
u
s
i
n
g
t
h
e
tr
ad
itio
n
al
m
et
h
o
d
s
u
ch
a
s
Z
i
g
ler
an
d
Nic
h
o
ls
m
et
h
o
d
an
d
tr
ial
an
d
er
r
o
r
m
et
h
o
d
[
2
]
.
T
h
ese
P
I
co
n
tr
o
ller
s
h
av
e
s
i
m
p
le
co
n
tr
o
l s
tr
u
ct
u
r
es
b
u
t
th
e
y
ar
e
u
n
ab
le
to
w
i
th
s
ta
n
d
n
o
n
li
n
ea
r
a
n
d
co
m
p
le
x
s
y
s
t
e
m
s
o
f
th
e
SH
R
E
S
w
it
h
o
u
t
p
r
ec
is
e
t
u
n
i
n
g
[
3
]
.
Au
th
o
r
s
in
[
4
]
u
til
ized
th
e
li
n
e
ar
p
r
o
g
r
am
m
i
n
g
m
et
h
o
d
f
o
r
th
e
t
u
n
in
g
o
f
P
I
D
co
n
tr
o
ller
p
ar
am
eter
s
.
T
h
e
au
th
o
r
s
in
[
5
]
h
i
g
h
li
g
h
ted
th
at
th
er
e
is
a
n
ee
d
to
o
p
ti
m
ize
th
e
P
I
co
n
tr
o
ller
’
s
p
ar
am
eter
s
in
o
r
d
er
to
o
v
er
c
o
m
e
t
h
e
ted
io
u
s
an
d
ti
m
e
-
co
n
s
u
m
in
g
t
u
n
in
g
p
r
o
ce
s
s
th
r
o
u
g
h
t
h
e
tr
ad
itio
n
al
m
et
h
o
d
s
.
T
h
er
ef
o
r
e
th
e
au
t
h
o
r
s
ap
p
lied
th
e
ar
tif
icial
b
ee
co
l
o
n
y
(
A
B
C
)
m
e
th
o
d
o
n
t
h
e
P
I
co
n
tr
o
ller
s
o
f
a
P
V
an
d
f
u
el
ce
ll
(
F
C
)
h
y
b
r
id
s
y
s
te
m
an
d
it
p
r
o
v
id
ed
p
o
s
itiv
e
r
esu
lt
s
in
b
o
th
o
v
er
s
h
o
o
t
p
er
ce
n
tag
e
a
n
d
s
tead
y
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
SS
N
:
2
0
8
8
-
8
694
I
n
t J
P
o
w
E
lec
&
Dr
i
S
y
s
t
,
Vo
l.
9
,
No
.
3
,
Sep
tem
b
er
2
0
1
8
:
979
–
9
8
6
980
s
tate
er
r
o
r
.
Sim
ilar
l
y
,
it
w
a
s
d
o
cu
m
en
ted
i
n
[
6
]
th
at
th
e
co
n
tr
o
l
p
ar
am
eter
s
o
b
tain
ed
u
s
i
n
g
t
h
e
g
e
n
etic
alg
o
r
ith
m
(
G
A
)
is
b
etter
th
an
th
e
tr
ad
itio
n
al
m
et
h
o
d
in
ter
m
s
o
f
p
ea
k
d
ev
ia
tio
n
an
d
s
ett
lin
g
ti
m
e.
A
lt
h
o
u
g
h
th
e
li
n
ea
r
p
r
o
g
r
a
m
m
in
g
,
A
B
C
an
d
G
A
o
p
ti
m
izati
o
n
tec
h
n
iq
u
e
s
ar
e
ab
le
to
p
r
o
v
id
e
b
e
tter
r
esu
lt
s
th
a
n
t
h
e
tr
ad
itio
n
al
m
et
h
o
d
,
th
e
y
r
eq
u
ir
e
s
ig
n
i
f
ica
n
tl
y
h
i
g
h
co
m
p
u
tatio
n
a
l
ti
m
e
[
7
]
.
T
h
e
f
i
x
e
d
g
ai
n
s
f
r
o
m
t
h
ese
o
p
tim
izatio
n
tec
h
n
iq
u
es
ar
e
a
ls
o
u
n
ab
le
to
h
a
n
d
le
f
a
s
t
ch
a
n
g
e
s
o
f
o
p
er
atio
n
p
o
in
ts
i
n
a
co
m
p
le
x
s
y
s
te
m
.
A
lter
n
ati
v
el
y
,
t
h
e
au
th
o
r
s
i
n
[
8
]
d
esig
n
ed
a
n
ad
ap
tiv
e
c
o
n
tr
o
ller
to
s
tab
ilize
t
h
e
m
i
cr
o
g
r
id
’
s
i
s
lan
d
ed
o
p
er
atio
n
.
Ho
w
ev
er
,
t
h
e
a
u
t
h
o
r
s
co
n
s
id
er
ed
an
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
o
n
l
y
f
o
r
th
e
v
o
ltag
e
an
d
r
ea
ctiv
e
p
o
w
er
co
n
tr
o
l
P
I
co
n
tr
o
ller
.
Fr
o
m
t
h
e
liter
atu
r
e,
it
w
a
s
o
b
s
er
v
ed
th
at
v
ar
io
u
s
w
a
y
s
w
as
u
s
ed
to
o
p
tim
ize
t
h
e
P
I
co
n
tr
o
ller
s
to
i
m
p
r
o
v
e
i
ts
p
er
f
o
r
m
a
n
ce
.
Ho
w
e
v
er
,
li
m
ited
l
iter
atu
r
e
i
s
a
v
ailab
le
o
n
t
h
e
d
esig
n
o
f
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
th
at
f
o
c
u
s
e
s
s
o
lel
y
o
n
o
p
ti
m
izi
n
g
th
e
i
n
v
er
ter
’
s
ac
t
iv
e
p
o
w
er
co
n
tr
o
l
P
I
co
n
tr
o
ller
.
I
n
t
h
is
w
o
r
k
,
t
h
e
P
V
an
d
W
T
in
v
er
ter
o
f
t
h
e
SHR
E
S
i
s
o
p
er
ated
u
s
i
n
g
ac
ti
v
e
a
n
d
r
ea
cti
v
e
p
o
w
er
co
n
tr
o
l
w
h
ile
th
e
B
E
S
is
o
p
er
ated
u
s
i
n
g
v
o
lta
g
e
a
n
d
f
r
e
q
u
en
c
y
co
n
tr
o
l.
T
h
e
P
V
in
v
e
r
ter
h
av
e
t
w
o
m
a
in
co
n
tr
o
l
s
tr
u
ct
u
r
es
w
h
ich
ar
e
a
ctiv
e
p
o
w
er
co
n
tr
o
l
an
d
r
ea
cti
v
e
p
o
w
er
co
n
tr
o
l
an
d
ea
ch
co
n
tai
n
a
p
r
o
p
o
r
tio
n
al
in
te
g
r
al
(
P
I
)
co
n
tr
o
ller
w
it
h
t
w
o
k
e
y
p
ar
a
m
e
ter
s
n
a
m
el
y
;
p
r
o
p
o
r
ti
o
n
al
g
a
in
(
Kp
)
an
d
in
t
eg
r
al
ti
m
e
co
n
s
tan
t
(
T
i)
.
A
cc
u
r
ate
co
n
tr
o
l
o
f
t
h
e
P
V
in
v
er
ter
’
s
ac
ti
v
e
p
o
w
er
is
ess
en
tial
f
o
r
P
V
cu
r
tail
m
e
n
t
ap
p
licatio
n
s
.
T
h
u
s
,
th
is
p
ap
er
ai
m
s
to
o
p
ti
m
ize
t
h
e
ac
tiv
e
p
o
w
er
P
I
co
n
tr
o
ller
p
ar
a
m
eter
s
o
f
t
h
e
P
V
i
n
v
er
ter
t
h
r
o
u
g
h
th
e
d
esi
g
n
o
f
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
s
to
i
m
p
r
o
v
e
th
e
p
er
f
o
r
m
a
n
ce
o
f
t
h
e
S
HR
E
S.
A
s
a
r
esu
lt,
an
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
an
d
o
p
tim
ized
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
ar
e
p
r
o
p
o
s
ed
.
T
h
e
p
er
f
o
r
m
an
ce
s
o
f
t
h
e
p
r
o
p
o
s
ed
ad
ap
t
iv
e
co
n
tr
o
ller
s
ar
e
ev
alu
a
ted
b
y
m
i
n
i
m
izi
n
g
th
e
i
n
teg
r
al
o
f
t
h
e
t
i
m
e
w
ei
g
h
ted
a
b
s
o
lu
te
er
r
o
r
(
I
T
A
E
)
cr
iter
io
n
.
T
h
e
r
esu
lts
o
f
t
h
e
p
r
o
p
o
s
ed
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
s
ar
e
th
en
co
m
p
ar
ed
w
it
h
th
e
r
e
s
u
lt
o
f
th
e
co
n
tr
o
ller
u
s
i
n
g
th
e
tr
ad
itio
n
al
tr
ial
an
d
er
r
o
r
m
et
h
o
d
.
T
h
e
p
ap
er
is
o
r
g
an
ized
as
f
o
llo
w
s
:
Sect
io
n
2
d
is
cu
s
s
es
th
e
o
v
er
v
ie
w
o
f
t
h
e
SHR
E
S
m
o
d
el
a
n
d
its
co
n
tr
o
l
s
tr
ateg
y
w
h
ile
t
h
e
p
r
o
p
o
s
ed
m
eth
o
d
o
lo
g
y
f
o
r
t
h
e
i
m
p
le
m
e
n
tatio
n
o
f
th
e
ad
a
p
tiv
e
co
n
tr
o
lle
r
s
i
s
d
is
cu
s
s
ed
in
Sectio
n
3
.
Secti
o
n
4
p
r
esen
ts
an
d
d
is
cu
s
s
es
t
h
e
s
i
m
u
la
tio
n
r
es
u
lts
o
f
t
h
e
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
s
u
s
i
n
g
th
e
P
SC
AD
s
o
f
t
w
ar
e.
L
astl
y
,
a
co
n
cl
u
s
io
n
is
d
r
a
w
n
i
n
Sectio
n
5
.
2.
O
VE
RVI
E
W
O
F
T
H
E
SH
R
E
S M
O
DE
L
T
h
e
SHR
E
S
in
th
i
s
w
o
r
k
co
n
s
is
t
o
f
t
h
r
ee
DG
s
o
u
r
ce
s
n
a
m
el
y
P
V,
W
T
an
d
b
atter
y
en
er
g
y
s
to
r
ag
e
(
B
E
S)
an
d
is
d
esig
n
ated
f
o
r
1
0
h
o
u
s
es
i
n
a
r
u
r
al
ar
ea
in
M
ala
y
s
ia.
T
h
e
P
V,
W
T
an
d
B
E
S
ar
e
r
ated
7
.
5
k
W
,
3
k
W
an
d
8
1
k
W
h
r
esp
ec
tiv
el
y
an
d
th
e
to
tal
lo
ad
d
em
a
n
d
p
er
d
ay
is
4
0
.
5
k
W
h
.
T
h
e
DG
s
o
u
r
ce
s
ar
e
co
n
tr
o
lled
in
d
iv
id
u
all
y
u
s
i
n
g
an
i
n
v
er
ter
an
d
co
u
p
led
to
g
et
h
er
in
a
n
AC
b
u
s
w
it
h
a
r
ati
n
g
o
f
4
0
0
V
an
d
5
0
Hz.
T
h
e
en
tire
SHR
E
S c
o
n
f
i
g
u
r
atio
n
i
s
s
h
o
w
n
in
Fig
u
r
e
1
.
Fig
u
r
e
1
.
SHR
E
S c
o
n
f
i
g
u
r
atio
n
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t J
P
o
w
E
lec
&
Dr
i
S
y
s
t
I
SS
N:
2088
-
8
694
A
d
a
p
tive
C
o
n
tr
o
ller
s
fo
r
E
n
h
a
n
ce
men
t o
f S
ta
n
d
-
A
l
o
n
e
Hyb
r
i
d
S
ystem
P
erfo
r
ma
n
ce
(
Yew
W
en
g
K
ea
n
)
981
2
.
1
.
Co
ntr
o
l St
ra
t
e
g
y
o
f
t
he
Sh
re
s
Ma
s
ter
-
s
lav
e
co
n
tr
o
l
is
ch
o
s
en
as
th
e
co
n
tr
o
l
s
tr
ateg
y
f
o
r
th
is
SH
R
E
S
w
h
er
eb
y
th
e
m
aster
D
G
s
o
u
r
ce
s
w
il
l
o
p
er
ate
in
v
o
lta
g
e
an
d
f
r
eq
u
e
n
c
y
(
VF)
co
n
tr
o
l
w
h
ile
t
h
e
s
lav
e
D
G
s
o
u
r
ce
s
will
o
p
er
ate
in
ac
ti
v
e
an
d
r
ea
ctiv
e
p
o
w
er
(
P
Q)
c
o
n
tr
o
l.
T
h
e
B
E
S
in
v
er
ter
is
s
e
lecte
d
as
th
e
m
aster
DG
s
o
u
r
ce
w
h
ile
th
e
P
V
an
d
W
T
in
v
er
ter
ar
e
s
e
lecte
d
as
t
h
e
s
la
v
e
DG
s
o
u
r
ce
f
o
r
t
h
e
s
ta
n
d
-
al
o
n
e
P
V,
W
T
an
d
B
E
S
h
y
b
r
id
s
y
s
te
m
as
s
h
o
w
n
i
n
Fig
u
r
e
1
.
T
h
e
o
b
j
ec
tiv
e
o
f
th
e
VF
co
n
tr
o
l
is
to
p
r
o
v
id
e
a
r
ef
er
en
ce
v
o
ltag
e
a
n
d
f
r
eq
u
e
n
c
y
f
o
r
th
e
s
y
s
te
m
[
9
]
w
h
ile
th
e
o
b
j
ec
tiv
e
o
f
t
h
e
P
Q
co
n
tr
o
l
is
to
p
r
o
d
u
ce
ac
ti
v
e
a
n
d
r
ea
ctiv
e
p
o
w
er
f
o
r
th
e
SH
R
E
S
ac
co
r
d
in
g
to
t
h
e
r
ef
er
en
ce
g
i
v
en
b
y
t
h
e
ce
n
tr
al
co
n
tr
o
ller
[
1
0
]
.
T
h
r
o
u
g
h
el
i
m
i
n
atio
n
o
f
t
h
e
i
n
ter
ac
tio
n
e
f
f
ec
t
b
et
w
ee
n
t
h
e
d
ir
ec
t
ax
is
c
u
r
r
en
t
a
n
d
t
h
e
q
u
ad
r
atu
r
e
ax
is
c
u
r
r
en
t
in
th
e
P
Q
co
n
tr
o
l,
th
e
in
v
er
ter
’
s
ac
ti
v
e
p
o
w
er
an
d
r
ea
ctiv
e
p
o
w
er
ca
n
b
e
d
ir
ec
tl
y
co
n
tr
o
lled
.
P
I
co
n
tr
o
ller
s
h
a
v
e
b
ee
n
u
s
ed
to
eli
m
in
ate
t
h
e
er
r
o
r
b
et
w
ee
n
t
h
e
d
ir
ec
t
a
n
d
q
u
ad
r
atu
r
e
ax
is
c
u
r
r
en
t
s
r
ef
er
e
n
ce
an
d
m
ea
s
u
r
ed
v
alu
e
s
[
1
0
]
.
Ac
c
u
r
ate
co
n
tr
o
l
o
f
t
h
e
P
V
i
n
v
er
ter
’
s
ac
tiv
e
p
o
w
er
i
s
es
s
en
tial
f
o
r
P
V
cu
r
tai
l
m
e
n
t
ap
p
licatio
n
s
.
I
n
itiall
y
,
t
h
e
P
Q
co
n
tr
o
l
P
I
co
n
tr
o
ller
s
w
ill
u
s
e
t
h
e
tr
ad
itio
n
al
tr
ial
an
d
er
r
o
r
m
et
h
o
d
to
tu
n
e
its
p
ar
a
m
e
ter
s
.
Ho
w
e
v
er
,
th
e
P
I
co
n
tr
o
ller
p
ar
a
m
eter
s
o
b
tain
ed
u
s
in
g
t
h
e
tr
ial
an
d
er
r
o
r
m
et
h
o
d
is
n
o
t
o
p
ti
m
al
a
n
d
th
e
p
r
o
ce
s
s
o
f
t
u
n
in
g
th
e
P
I
co
n
t
r
o
ller
u
s
i
n
g
t
h
e
tr
ial
an
d
er
r
o
r
m
et
h
o
d
is
a
v
er
y
ted
io
u
s
a
n
d
ti
m
e
co
n
s
u
m
in
g
p
r
o
ce
s
s
[
1
1
]
.
T
h
e
f
ix
ed
g
ai
n
s
f
r
o
m
th
e
co
n
tr
o
ller
tu
n
ed
b
y
tr
ial
an
d
er
r
o
r
m
et
h
o
d
ar
e
al
s
o
u
n
ab
le
to
h
a
n
d
le
f
ast
ch
a
n
g
es
o
f
o
p
er
atio
n
p
o
in
ts
o
f
t
h
e
SHR
E
S.
A
s
a
r
es
u
lt,
th
e
P
V
i
n
v
er
ter
ac
ti
v
e
p
o
w
er
P
I
co
n
tr
o
ller
’
s
p
ar
am
eter
s
h
a
v
e
to
b
e
o
p
tim
iz
ed
to
en
s
u
r
e
a
f
a
s
t a
n
d
ac
c
u
r
at
e
r
esp
o
n
s
e.
T
h
u
s
,
th
e
P
V
i
n
v
er
ter
ac
tiv
e
p
o
w
er
P
I
co
n
tr
o
ller
w
it
h
th
e
p
ar
a
m
ete
r
s
o
b
tain
ed
f
r
o
m
th
e
tr
ial
an
d
e
r
r
o
r
m
et
h
o
d
is
to
b
e
r
e
p
lace
d
w
it
h
t
h
e
p
r
o
p
o
s
e
d
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
s
,
w
h
ich
ar
e
an
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
a
n
d
an
o
p
ti
m
iz
ed
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
l
ler
.
T
h
e
en
tire
P
Q
co
n
tr
o
l
o
f
t
h
e
P
V
in
v
er
ter
w
it
h
t
h
e
p
r
o
p
o
s
ed
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
s
to
r
ep
lace
th
e
ac
ti
v
e
p
o
w
er
P
I
co
n
tr
o
ller
is
s
h
o
w
n
i
n
F
ig
u
r
e
2
.
T
h
e
p
r
o
p
o
s
ed
m
et
h
o
d
o
lo
g
y
f
o
r
th
e
i
m
p
le
m
en
ta
tio
n
o
f
t
h
e
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
s
w
ill
b
e
d
is
cu
s
s
ed
in
t
h
e
n
e
x
t sect
io
n
.
Fig
u
r
e
2
.
P
r
o
p
o
s
ed
a
d
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
in
th
e
P
V
in
v
er
ter
3.
P
RO
P
O
SE
D
M
E
T
H
O
D
O
L
O
G
Y
F
O
R
T
H
E
I
M
P
L
E
M
E
NT
AT
I
O
N
O
F
T
H
E
ADAP
T
I
V
E
CO
NT
RO
L
L
E
RS
As
d
is
cu
s
s
ed
in
t
h
e
p
r
ev
io
u
s
s
ec
tio
n
,
th
e
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
l
ler
s
ar
e
p
r
o
p
o
s
ed
t
o
r
ep
lace
th
e
ac
tiv
e
p
o
w
er
P
I
co
n
tr
o
ller
o
f
t
h
e
P
V
in
v
er
ter
w
h
ich
w
as
t
u
n
ed
u
s
i
n
g
th
e
tr
ial
a
n
d
er
r
o
r
m
et
h
o
d
to
o
p
ti
m
ize
t
h
e
P
I
co
n
tr
o
ller
p
ar
am
eter
s
.
I
n
th
i
s
w
o
r
k
,
an
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
an
d
an
o
p
tim
ized
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
is
p
r
o
p
o
s
ed
r
ep
lace
th
e
P
I
co
n
tr
o
ller
w
h
i
ch
w
a
s
t
u
n
ed
u
s
i
n
g
th
e
tr
ial
an
d
er
r
o
r
m
et
h
o
d
.
T
h
e
ad
ap
tiv
e
P
I
co
n
tr
o
ller
i
s
ess
e
n
tiall
y
a
P
I
co
n
tr
o
ller
w
i
th
t
w
o
ad
d
itio
n
al
a
u
x
iliar
y
P
I
co
n
tr
o
ller
s
ai
m
i
n
g
to
o
p
ti
m
ize
th
e
ad
ap
tiv
e
P
I
co
n
tr
o
ller
p
ar
am
eter
s
d
y
n
a
m
i
ca
ll
y
.
T
h
e
o
p
tim
ized
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
ap
p
lies
th
e
G
A
o
p
tim
izatio
n
o
n
t
h
e
au
x
i
liar
y
P
I
co
n
tr
o
ller
to
o
b
tain
it
s
o
p
ti
m
al
p
ar
a
m
eter
s
.
T
h
e
p
er
f
o
r
m
an
ce
o
f
t
h
e
co
n
tr
o
ller
s
ar
e
ev
al
u
ated
b
y
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
SS
N
:
2
0
8
8
-
8
694
I
n
t J
P
o
w
E
lec
&
Dr
i
S
y
s
t
,
Vo
l.
9
,
No
.
3
,
Sep
tem
b
er
2
0
1
8
:
979
–
9
8
6
982
m
i
n
i
m
izi
n
g
t
h
e
i
n
te
g
r
al
o
f
t
h
e
ti
m
e
w
ei
g
h
ted
ab
s
o
l
u
te
er
r
o
r
(
I
T
A
E
)
cr
iter
io
n
.
T
h
e
o
b
j
ec
tiv
e
f
u
n
ctio
n
o
f
I
T
A
E
is
s
h
o
w
n
as:
0
).
|
)
(
|
.
(
dt
t
e
t
I
T
A
E
(
1
)
w
h
er
e
e
is
t
h
e
er
r
o
r
o
f
th
e
d
ir
ec
t
ax
is
c
u
r
r
en
t
a
n
d
t
is
t
h
e
ti
m
e
p
er
io
d
in
h
o
u
r
s
.
T
h
e
I
T
A
E
cr
iter
io
n
i
s
a
n
in
d
icatio
n
o
f
h
o
w
clo
s
e
th
e
m
ea
s
u
r
ed
P
V
in
v
er
ter
o
u
tp
u
t
p
o
w
er
is
ab
le
to
m
atc
h
t
h
e
v
a
r
y
in
g
P
V
r
ef
er
e
n
ce
.
T
h
u
s
,
a
lo
w
er
n
u
m
b
er
o
f
t
h
e
I
T
A
E
s
i
g
n
i
f
y
a
n
i
m
p
r
o
v
ed
p
er
f
o
r
m
a
n
ce
o
f
t
h
e
SHR
E
S
as
th
e
er
r
o
r
b
et
w
ee
n
th
e
m
ea
s
u
r
ed
an
d
r
ef
er
en
ce
v
a
lu
e
is
r
ed
u
ce
d
.
T
h
e
p
r
o
p
o
s
ed
ad
a
p
tiv
e
co
n
tr
o
ller
is
p
r
esen
ted
i
n
Sectio
n
3
.
1
w
h
ile
th
e
p
r
o
p
o
s
ed
o
p
tim
ized
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
is
p
r
esen
ted
i
n
S
ec
tio
n
3
.
2
.
3
.
1
.
P
r
o
po
s
ed
Ada
ptiv
e
Co
ntr
o
ller
An
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
is
ad
o
p
ted
f
r
o
m
[
8
]
an
d
p
r
o
p
o
s
ed
t
o
r
ep
lace
th
e
P
V
in
v
er
ter
’
s
ac
ti
v
e
p
o
w
er
P
I
co
n
tr
o
ller
in
th
e
SHR
E
S.
T
h
e
p
r
o
p
o
s
ed
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
is
ab
le
to
o
p
tim
ize
t
h
e
P
I
co
n
tr
o
ller
p
ar
am
e
ter
s
d
y
n
a
m
icall
y
,
allo
w
i
n
g
th
e
P
I
co
n
tr
o
ller
to
r
esp
o
n
d
to
f
as
t
ch
a
n
g
e
s
o
f
o
p
er
atio
n
p
o
in
t
s
.
A
s
a
r
es
u
lt,
t
h
e
p
r
o
p
o
s
ed
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
i
s
ab
le
to
o
v
er
co
m
e
t
h
e
d
is
ad
v
an
tag
e
o
f
f
i
x
ed
g
ai
n
P
I
co
n
tr
o
ller
p
ar
am
eter
s
.
T
h
e
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
s
tr
u
ctu
r
e
c
o
n
s
is
ts
o
f
an
ad
ap
ti
v
e
P
I
co
n
t
r
o
ller
w
it
h
t
w
o
a
u
x
iliar
y
P
I
c
o
n
tr
o
ller
s
.
T
h
e
r
o
le
o
f
t
h
e
a
u
x
iliar
y
P
I
co
n
tr
o
ller
s
is
to
o
p
ti
m
ize
t
h
e
P
I
co
n
tr
o
ller
p
ar
a
m
eter
s
d
u
r
in
g
o
p
er
atio
n
o
f
t
h
e
S
HR
E
S.
O
n
e
au
x
i
liar
y
P
I
co
n
tr
o
ller
w
il
l
co
n
tr
o
l
th
e
ac
ti
v
e
p
o
w
er
P
I
co
n
tr
o
ller
p
r
o
p
o
r
tio
n
al
g
ain
,
Kp
P
an
d
an
o
th
er
au
x
i
liar
y
P
I
co
n
tr
o
ller
w
ill
c
o
n
tr
o
l
th
e
ac
ti
v
e
p
o
w
er
co
n
tr
o
ller
in
teg
r
al
ti
m
e
co
n
s
tan
t,
T
i
P
.
T
h
e
p
r
o
p
o
s
ed
au
x
i
liar
y
P
I
co
n
tr
o
ller
s
ar
e
d
e
s
ig
n
ed
b
ased
o
n
t
h
e
f
ee
d
b
ac
k
f
r
o
m
t
h
e
er
r
o
r
s
ig
n
al
a
n
d
f
ir
s
t
d
er
iv
ati
v
e
o
f
th
e
P
V
in
v
er
ter
’
s
o
u
tp
u
t
p
o
w
er
.
T
h
u
s
,
i
n
t
h
e
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ll
er
,
th
e
P
I
p
ar
a
m
eter
s
ar
e
a
u
t
o
m
a
ticall
y
ad
j
u
s
t
ed
w
h
e
n
th
er
e
i
s
an
i
m
b
ala
n
ce
b
et
w
ee
n
t
h
e
p
o
w
er
m
ea
s
u
r
ed
f
r
o
m
t
h
e
P
V
i
n
v
er
ter
’
s
o
u
tp
u
t
an
d
th
e
r
e
f
er
en
ce
p
o
w
er
g
i
v
e
n
.
A
d
d
itio
n
al
l
y
,
a
g
ain
co
n
tr
o
ller
is
ad
d
ed
o
n
to
th
e
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
to
d
ec
r
ea
s
e
th
e
a
m
p
li
tu
d
e
o
f
o
s
cillatio
n
ca
u
s
ed
f
r
o
m
t
h
e
f
lu
ct
u
atio
n
o
f
P
V
o
u
tp
u
t
p
o
w
er
w
h
ic
h
w
ill
r
es
u
lt
in
i
n
cr
ea
s
ed
s
y
s
te
m
s
tab
ilit
y
.
T
h
e
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
d
o
es
n
o
t
r
eq
u
ir
e
h
i
g
h
co
m
p
u
ta
tio
n
a
l
ti
m
e.
Ho
w
ev
er
,
i
t
d
o
es
m
ak
es
t
h
e
s
y
s
te
m
m
o
r
e
co
m
p
le
x
a
n
d
m
o
r
e
ted
io
u
s
a
s
t
h
e
t
w
o
ad
d
itio
n
al
au
x
iliar
y
P
I
co
n
tr
o
ller
s
th
a
t
ar
e
ad
d
ed
r
eq
u
ir
e
tu
n
in
g
a
s
w
el
l.
T
h
e
s
tr
u
ctu
r
e
o
f
t
h
e
ad
ap
tiv
e
c
o
n
tr
o
ller
is
s
h
o
w
n
i
n
Fi
g
u
r
e
3
.
Fig
u
r
e
3
.
A
d
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
s
tr
u
ct
u
r
e
3
.
2
.
P
r
o
po
s
ed
O
pti
m
ized
Ad
a
ptiv
e
Co
ntr
o
ller
I
n
th
i
s
s
ec
tio
n
,
a
n
o
p
ti
m
ized
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
is
p
r
o
p
o
s
ed
w
h
er
e
th
e
t
w
o
a
u
x
iliar
y
P
I
co
n
tr
o
ller
s
f
r
o
m
th
e
p
r
o
p
o
s
ed
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
ar
e
o
p
tim
ized
u
s
i
n
g
G
A
.
T
h
e
GA
is
i
m
p
le
m
e
n
ted
in
to
b
o
th
th
e
au
x
i
liar
y
P
I
co
n
tr
o
ller
s
o
f
th
e
p
r
o
p
o
s
ed
a
d
ap
tiv
e
co
n
tr
o
l
ler
to
f
o
r
m
an
o
p
ti
m
ized
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
.
T
h
e
p
r
o
p
o
s
ed
o
p
tim
ized
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
ai
m
s
to
d
eter
m
i
n
e
th
e
o
p
ti
m
al
p
ar
a
m
eter
s
f
o
r
th
e
au
x
iliar
y
P
I
co
n
tr
o
ller
s
w
h
ile
o
p
er
atin
g
a
d
y
n
a
m
ic
ad
ap
ti
v
e
P
I
co
n
tr
o
ller
.
T
h
e
o
p
tim
ized
ad
ap
ti
v
e
c
o
n
tr
o
ller
is
ab
le
t
o
r
ed
u
ce
th
e
ted
io
u
s
p
r
o
ce
s
s
o
f
tu
n
in
g
t
h
e
t
w
o
au
x
il
iar
y
P
I
co
n
tr
o
ller
s
b
u
t
w
ill
r
eq
u
ir
e
h
i
g
h
er
co
m
p
u
tatio
n
al
ti
m
e
t
h
an
t
h
e
p
r
o
p
o
s
ed
ad
ap
ti
v
e
co
n
tr
o
ller
.
T
h
e
GA
is
i
m
p
le
m
en
ted
in
t
h
e
t
w
o
a
u
x
i
liar
y
P
I
co
n
tr
o
ller
s
in
Fi
g
u
r
e
3
to
d
eter
m
in
e
i
ts
o
p
ti
m
al
p
ar
am
e
ter
s
.
G
A
i
s
s
e
lecte
d
a
s
th
e
o
p
ti
m
izat
io
n
m
et
h
o
d
to
o
p
ti
m
ize
all
f
o
u
r
p
ar
a
m
eter
s
f
r
o
m
b
o
t
h
o
f
th
e
au
x
i
liar
y
P
I
co
n
tr
o
ller
s
.
T
h
e
f
o
u
r
p
ar
am
eter
s
ar
e
th
e
p
r
o
p
o
r
tio
n
al
g
ai
n
(
K
pA1
)
an
d
i
n
te
g
r
al
t
i
m
e
co
n
s
ta
n
t
(
T
iA1
)
o
f
th
e
au
x
il
iar
y
P
I
co
n
tr
o
ller
th
at
co
n
tr
o
ls
K
p
P
an
d
th
e
p
r
o
p
o
r
tio
n
al
g
ain
(
K
pA
2
)
an
d
in
te
g
r
al
ti
m
e
co
n
s
ta
n
t
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t J
P
o
w
E
lec
&
Dr
i
S
y
s
t
I
SS
N:
2088
-
8
694
A
d
a
p
tive
C
o
n
tr
o
ller
s
fo
r
E
n
h
a
n
ce
men
t o
f S
ta
n
d
-
A
l
o
n
e
Hyb
r
i
d
S
ystem
P
erfo
r
ma
n
ce
(
Yew
W
en
g
K
ea
n
)
983
(
T
iA2
)
o
f
t
h
e
au
x
iliar
y
P
I
co
n
tr
o
ller
t
h
at
co
n
tr
o
ls
T
i
P
.
T
h
e
o
p
ti
m
al
v
al
u
e
o
f
t
h
e
a
u
x
iliar
y
P
I
co
n
tr
o
lle
r
p
ar
am
eter
s
o
b
tain
ed
f
r
o
m
G
A
af
ter
1
0
0
iter
atio
n
s
i
s
u
s
ed
f
o
r
th
e
o
p
ti
m
ized
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
.
T
h
e
s
tr
u
ct
u
r
e
o
f
th
e
o
p
ti
m
ized
ad
ap
tiv
e
co
n
t
r
o
ller
is
s
h
o
w
n
i
n
Fi
g
u
r
e
4
.
Fig
u
r
e
4
.
Op
ti
m
ized
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
s
tr
u
ct
u
r
e
4.
SI
M
UL
AT
I
O
N
R
E
S
UL
T
A
ND
DIS
C
USS
I
O
N
T
h
e
s
tan
d
-
alo
n
e
P
V,
W
T
an
d
B
E
S
h
y
b
r
id
s
y
s
te
m
is
s
i
m
u
la
ted
f
o
r
2
4
h
o
u
r
s
o
f
lo
ad
w
it
h
a
v
ar
y
i
n
g
P
V
r
ef
er
en
ce
.
T
h
e
s
i
m
u
latio
n
is
co
n
d
u
cted
i
n
t
h
e
P
SC
AD/E
MD
T
C
en
v
ir
o
n
m
en
t
an
d
al
l
t
h
e
o
p
er
atio
n
s
o
f
t
h
e
P
V,
W
T
,
B
E
S
an
d
its
in
v
er
t
er
s
ar
e
co
n
s
id
er
ed
id
ea
l.
As
d
is
cu
s
s
ed
ea
r
lier
,
an
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
an
d
a
n
o
p
tim
ized
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
lle
r
w
a
s
p
r
o
p
o
s
ed
to
d
eter
m
i
n
e
th
e
P
V
in
v
er
ter
ac
ti
v
e
p
o
w
er
P
I
co
n
tr
o
ller
p
ar
am
eter
s
.
T
h
u
s
,
th
e
v
ar
y
i
n
g
P
V
r
ef
er
en
ce
is
d
esi
g
n
ed
t
o
test
th
e
p
er
f
o
r
m
a
n
ce
o
f
th
e
P
V
in
v
er
ter
ac
tiv
e
p
o
w
er
P
I
c
o
n
tr
o
ller
s
.
T
h
e
r
ef
er
en
ce
an
d
m
ea
s
u
r
ed
P
V
in
v
er
t
er
o
u
tp
u
t
p
o
w
er
w
er
e
r
ec
o
r
d
ed
w
h
ile
e
v
alu
a
tin
g
its
o
v
er
s
h
o
o
t
an
d
s
tead
y
s
ta
te
er
r
o
r
o
f
th
e
P
V
in
v
er
ter
th
r
o
u
g
h
o
u
t
t
h
e
e
n
tire
s
i
m
u
la
tio
n
d
u
r
atio
n
.
T
h
e
p
er
f
o
r
m
a
n
ce
o
f
t
h
e
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
s
ar
e
ev
al
u
ated
b
y
m
i
n
i
m
izi
n
g
th
e
I
T
A
E
cr
iter
i
o
n
in
eq
.
(
1
)
.
T
h
e
i
m
p
r
o
v
e
m
en
t
o
f
t
h
e
er
r
o
r
o
f
ea
ch
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
ar
e
c
o
m
p
ar
ed
a
g
ai
n
s
t
th
e
tr
ad
itio
n
al
P
I
co
n
tr
o
ller
an
d
ag
ain
s
t
ea
c
h
o
t
h
er
.
T
h
e
co
m
p
ar
is
o
n
o
f
t
h
e
I
T
A
E
cr
iter
io
n
o
b
tain
ed
f
r
o
m
t
h
e
tr
ad
itio
n
al
P
I
co
n
tr
o
ller
an
d
t
h
e
ad
ap
tiv
e
P
I
co
n
tr
o
ller
s
ar
e
s
h
o
w
n
i
n
T
ab
le
1
.
T
h
e
P
V
o
u
tp
u
t
p
o
w
er
i
n
t
h
e
SH
R
E
S
u
s
in
g
t
h
e
tr
ad
itio
n
al
P
I
co
n
tr
o
ller
an
d
th
e
ad
ap
tiv
e
P
I
co
n
tr
o
ller
s
ar
e
s
h
o
w
n
i
n
Fi
g
u
r
e
5
.
Fro
m
tab
le
1
,
t
h
e
I
T
A
E
cr
iter
i
o
n
o
b
tain
ed
f
r
o
m
t
h
e
tr
ad
itio
n
al
P
I
co
n
tr
o
ller
w
h
i
c
h
w
as
t
u
n
ed
b
y
th
e
tr
ial
an
d
er
r
o
r
m
et
h
o
d
is
9
.
1
6
6
5
1
.
T
h
e
a
d
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
o
b
tain
ed
an
i
m
p
r
o
v
ed
I
T
A
E
c
r
iter
io
n
o
f
5
.
8
0
8
2
9
w
h
ile
t
h
e
o
p
ti
m
ized
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
o
b
tain
ed
th
e
lo
w
est
I
T
A
E
cr
iter
io
n
o
f
5
.
2
6
2
0
8
.
T
h
u
s
,
b
o
th
t
h
e
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
an
d
t
h
e
o
p
ti
m
ized
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
ar
e
ab
le
to
en
h
a
n
ce
t
h
e
p
er
f
o
r
m
an
ce
o
f
th
e
SHR
E
S
s
ig
n
i
f
ica
n
tl
y
w
it
h
a
n
er
r
o
r
i
m
p
r
o
v
e
m
en
t
o
f
3
6
.
6
3
%
an
d
4
2
.
5
9
%
r
esp
ec
tiv
el
y
.
T
h
is
w
a
s
m
ai
n
l
y
b
ec
au
s
e
t
h
e
K
p
P
an
d
T
i
P
o
f
th
e
ad
ap
ti
v
e
c
o
n
tr
o
ller
s
ar
e
d
y
n
a
m
ic
as
t
h
e
p
ar
am
eter
s
ar
e
ab
le
to
s
el
f
-
ad
j
u
s
t
a
n
d
co
n
v
er
g
e
to
its
o
p
ti
m
al
v
al
u
e
b
ased
o
n
th
e
er
r
o
r
f
ee
d
b
ac
k
.
Fro
m
Fi
g
u
r
e
5
(
a)
,
w
e
ca
n
o
b
s
er
v
e
th
at
th
e
P
V
o
u
tp
u
t
p
o
w
e
r
u
s
i
n
g
th
e
tr
ad
itio
n
al
P
I
co
n
t
r
o
ller
h
av
e
r
ec
o
r
d
e
d
lar
g
e
o
v
er
s
h
o
o
ts
d
u
r
i
n
g
t
h
e
b
i
g
ch
a
n
g
e
o
f
r
e
f
er
en
ce
P
V
o
n
th
e
6
t
h
,
1
5
th
an
d
2
1
st
h
o
u
r
.
T
h
is
is
b
ec
au
s
e
th
e
tr
ad
itio
n
al
P
I
co
n
tr
o
ller
u
s
es
a
f
ix
ed
g
ai
n
an
d
is
u
n
ab
le
t
o
h
an
d
le
f
ast
c
h
an
g
es
o
f
t
h
e
o
p
er
atio
n
p
o
in
ts
.
T
h
e
s
tead
y
s
tate
er
r
o
r
o
f
t
h
e
P
V
o
u
tp
u
t
p
o
w
er
u
s
in
g
th
e
tr
ad
itio
n
al
P
I
co
n
tr
o
ller
i
s
a
ls
o
h
i
g
h
,
as
t
h
e
P
I
c
o
n
tr
o
ller
p
ar
am
eter
s
ar
e
n
o
t
o
p
ti
m
ized
.
T
h
er
ef
o
r
e,
it
is
n
o
s
u
r
p
r
is
e
t
h
at
th
i
s
is
r
ef
lecte
d
o
n
th
e
I
T
A
E
o
f
th
e
P
V
o
u
tp
u
t
u
s
i
n
g
th
e
tr
ad
itio
n
al
P
I
co
n
tr
o
ller
w
h
er
e
it
r
ec
o
r
d
ed
th
e
h
i
g
h
est
er
r
o
r
.
Fro
m
F
ig
u
r
e
5
(
b
)
,
th
e
lar
g
e
o
v
er
s
h
o
o
ts
th
at
w
as
s
ee
n
d
u
r
i
n
g
t
h
e
b
ig
ch
an
g
e
o
f
r
ef
er
e
n
ce
P
V
o
n
th
e
6
th
,
1
5
th
an
d
2
1
st
h
o
u
r
h
av
e
b
ee
n
r
ed
u
ce
d
.
T
h
e
s
tead
y
s
tate
er
r
o
r
o
f
th
e
P
V
o
u
tp
u
t
p
o
w
er
u
s
in
g
t
h
e
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
is
s
ig
n
i
f
ica
n
tl
y
b
etter
as
w
e
ll.
T
h
is
is
b
ec
au
s
e
t
h
e
ad
ap
ti
v
e
P
I
co
n
tr
o
ller
h
av
e
t
w
o
ad
d
itio
n
al
au
x
i
l
iar
y
P
I
co
n
tr
o
ller
s
t
h
at
as
s
is
t
in
ad
j
u
s
ti
n
g
t
h
e
P
I
co
n
tr
o
ller
p
ar
am
eter
s
to
it
s
o
p
ti
m
al
v
alu
e
d
y
n
a
m
i
ca
l
l
y
.
L
ast
l
y
,
t
h
e
o
p
ti
m
ized
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
is
p
r
o
p
o
s
ed
to
c
o
m
b
in
e
th
e
d
y
n
a
m
ic
f
ea
t
u
r
e
o
f
t
h
e
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
w
it
h
t
h
e
p
r
ec
is
e
tu
n
in
g
o
f
th
e
G
A
.
B
o
th
a
u
x
ili
ar
y
P
I
co
n
tr
o
ller
s
o
f
t
h
e
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
ar
e
o
p
tim
ized
u
s
i
n
g
th
e
G
A
o
p
ti
m
izatio
n
m
et
h
o
d
as
d
is
cu
s
s
ed
in
Sectio
n
3
.
2
to
o
v
er
co
m
e
t
h
e
ted
io
u
s
p
r
o
ce
s
s
to
tu
n
in
g
t
h
e
au
x
il
iar
y
P
I
co
n
tr
o
ller
s
.
I
n
Fi
g
u
r
e
5
(
c)
,
th
e
o
v
er
s
h
o
o
t
o
f
th
e
P
V
o
u
tp
u
t
p
o
w
er
r
ec
o
r
d
e
d
o
n
th
e
6
th
an
d
th
e
1
2
th
hour
is
s
li
g
h
tl
y
h
ig
h
er
w
h
en
u
s
in
g
t
h
e
o
p
ti
m
ized
ad
ap
tiv
e
P
I
co
n
tr
o
ller
th
an
th
e
ad
ap
ti
v
e
P
I
co
n
tr
o
ller
.
On
th
e
o
th
er
h
a
n
d
,
th
e
i
m
p
r
o
v
e
m
e
n
t
in
o
v
er
s
h
o
o
t
w
a
s
r
ec
o
r
d
ed
o
n
9
th
,
1
5
th
a
n
d
2
1
st
h
o
u
r
a
n
d
an
o
v
er
all
i
m
p
r
o
v
e
m
e
n
t
in
s
tead
y
s
tate
er
r
o
r
th
r
o
u
g
h
o
u
t
2
4
h
o
u
r
s
w
a
s
al
s
o
n
o
ticed
w
h
e
n
o
p
ti
m
ized
ad
ap
ti
v
e
P
I
co
n
tr
o
ller
w
a
s
u
s
ed
.
Alth
o
u
g
h
t
h
e
co
m
p
u
tatio
n
al
t
i
m
e
is
h
ig
h
er
,
it
ca
n
b
e
s
ee
n
clea
r
l
y
th
at
t
h
e
o
p
ti
m
ize
d
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
p
r
o
v
id
ed
th
e
b
est
er
r
o
r
im
p
r
o
v
e
m
e
n
t
c
o
m
p
ar
ed
to
th
e
tr
ad
itio
n
al
P
I
co
n
tr
o
ller
an
d
th
e
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
SS
N
:
2
0
8
8
-
8
694
I
n
t J
P
o
w
E
lec
&
Dr
i
S
y
s
t
,
Vo
l.
9
,
No
.
3
,
Sep
tem
b
er
2
0
1
8
:
979
–
9
8
6
98
4
ad
ap
tiv
e
P
I
co
n
tr
o
ller
.
T
h
u
s
,
t
h
e
o
p
ti
m
ized
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
is
t
h
e
p
r
o
m
i
s
i
n
g
co
n
tr
o
ller
to
o
p
ti
m
ize
th
e
P
I
co
n
tr
o
ller
p
ar
am
eter
s
.
T
ab
le
1
.
I
T
A
E
o
f
P
V
O
u
tp
u
t
K
p
T
i
I
TA
E
Er
r
o
r
I
mp
r
o
v
e
me
n
t
T
r
a
d
i
t
i
o
n
a
l
P
I
c
o
n
t
r
o
l
l
e
r
0
.
0
3
1
.
6
9
.
1
6
6
5
1
-
A
d
a
p
t
i
v
e
P
I
c
o
n
t
r
o
l
l
e
r
D
y
n
a
mi
c
d
y
n
a
mi
c
5
.
8
0
8
2
9
3
6
.
6
3
%
O
p
t
i
mi
z
e
d
a
d
a
p
t
i
v
e
P
I
c
o
n
t
r
o
l
l
e
r
D
y
n
a
mi
c
d
y
n
a
mi
c
5
.
2
6
2
0
8
4
2
.
5
9
%
(
a)
(
b
)
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t J
P
o
w
E
lec
&
Dr
i
S
y
s
t
I
SS
N:
2088
-
8
694
A
d
a
p
tive
C
o
n
tr
o
ller
s
fo
r
E
n
h
a
n
ce
men
t o
f S
ta
n
d
-
A
l
o
n
e
Hyb
r
i
d
S
ystem
P
erfo
r
ma
n
ce
(
Yew
W
en
g
K
ea
n
)
985
(
c)
Fig
u
r
e
5
.
Ou
tp
u
t p
o
w
er
o
f
P
V
in
SH
R
E
S
w
it
h
(
a)
tr
ad
itio
n
al
P
I
co
n
tr
o
ller
(
b
)
a
d
ap
tiv
e
P
I
c
o
n
tr
o
ller
(
c)
o
p
tim
ized
ad
ap
tiv
e
P
I
co
n
tr
o
ller
5.
CO
NCLU
SI
O
N
I
n
co
n
cl
u
s
io
n
,
t
h
e
p
er
f
o
r
m
an
c
e
o
f
t
h
e
SH
R
E
S
h
as
b
ee
n
i
m
p
r
o
v
ed
th
r
o
u
g
h
t
h
e
i
m
p
le
m
en
ta
tio
n
o
f
t
h
e
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
s
to
o
p
ti
m
i
ze
th
e
ac
ti
v
e
p
o
w
er
P
I
co
n
tr
o
ller
p
ar
am
e
ter
s
.
T
h
er
ef
o
r
e,
an
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
an
d
an
o
p
ti
m
ized
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
w
a
s
p
r
o
p
o
s
ed
an
d
d
esig
n
ed
i
n
th
i
s
p
ap
er
.
T
h
eir
r
esu
lts
w
er
e
ev
a
lu
ated
b
y
m
i
n
i
m
izi
n
g
th
e
o
b
j
ec
tiv
e
f
u
n
ctio
n
w
h
ich
w
a
s
t
h
e
I
T
A
E
cr
iter
io
n
.
Si
m
u
latio
n
r
esu
lt
s
s
h
o
w
ed
t
h
at
t
h
e
o
p
tim
ized
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
ller
is
th
e
p
r
o
m
is
i
n
g
co
n
tr
o
ller
to
o
p
ti
m
ize
t
h
e
P
I
co
n
tr
o
ller
p
ar
a
m
eter
s
a
s
i
t
r
ec
o
r
d
e
d
an
er
r
o
r
im
p
r
o
v
e
m
en
t
o
f
4
2
.
5
9
%.
T
h
e
d
y
n
a
m
i
c
o
p
ti
m
ized
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
l
is
m
o
r
e
ad
ep
t
at
h
an
d
li
n
g
th
e
f
a
s
t
ch
a
n
g
es
o
f
th
e
SHR
E
S
o
p
er
atio
n
.
Oth
e
r
o
p
tim
izatio
n
tech
n
iq
u
e
s
ca
n
b
e
co
n
s
id
er
ed
to
o
p
tim
ize
th
e
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
l f
o
r
f
u
t
u
r
e
ap
p
licatio
n
s
.
ACK
NO
WL
E
D
G
E
M
E
NT
S
T
h
e
au
th
o
r
s
w
o
u
ld
li
k
e
to
th
a
n
k
Un
i
v
er
s
i
ti
T
en
ag
a
Nasio
n
al
(
B
o
ld
g
r
an
t
p
r
o
j
ec
t
co
d
e:
1
0
2
8
9
1
7
6
/B
/
9
/2
0
1
7
/4
9
)
f
o
r
s
u
p
p
o
r
tin
g
th
e
r
esear
c
h
w
o
r
k
.
RE
F
E
R
E
NC
E
S
[1
]
M
.
C.
Ch
a
n
d
o
rk
a
r,
D.
M
.
Div
a
n
,
a
n
d
R.
A
d
a
p
a
,
“
Co
n
tro
l
o
f
p
a
ra
ll
e
l
c
o
n
n
e
c
ted
i
n
v
e
rters
in
sta
n
d
a
lo
n
e
a
c
su
p
p
ly
s
y
ste
m
s,”
IEE
E
T
ra
n
s.
In
d
.
A
p
p
l.
,
v
o
l.
2
9
,
n
o
.
1
,
p
p
.
1
3
6
–
1
4
3
,
1
9
9
3
.
[2
]
M
.
Z.
Da
u
d
,
A
.
M
o
h
a
m
e
d
,
M
.
A
.
H
a
n
n
a
n
,
M
.
Z.
Da
u
d
,
A
.
M
o
h
a
m
e
d
,
a
n
d
M
.
A
.
Ha
n
n
a
n
,
“
A
n
Op
ti
m
a
l
Co
n
tro
l
S
trate
g
y
f
o
r
DC
Bu
s
Vo
lt
a
g
e
Re
g
u
latio
n
in
P
h
o
t
o
v
o
lt
a
ic
S
y
ste
m
w
it
h
Ba
tt
e
r
y
En
e
rg
y
S
to
ra
g
e
,
”
S
c
i.
W
o
rld
J.,
v
o
l
.
2
0
1
4
,
p
p
.
1
–
1
6
,
2
0
1
4
.
[3
]
M
.
S
.
M
a
h
m
o
u
d
,
N.
M
.
A
l
y
a
z
id
i,
a
n
d
M
.
I.
A
b
o
u
h
e
a
f
,
“
A
d
a
p
ti
v
e
in
telli
g
e
n
t
tec
h
n
iq
u
e
s
f
o
r
m
i
c
ro
g
rid
c
o
n
tr
o
l
s
y
ste
m
s: A
su
rv
e
y
,
”
In
t.
J.
El
e
c
tr.
P
o
w
e
r
En
e
rg
y
S
y
st.,
v
o
l.
9
0
,
p
p
.
2
9
2
–
3
0
5
,
2
0
1
7
.
[4
]
E.
J.
Oliv
e
ira,
L
.
M
.
Ho
n
o
rio
,
A
.
H.
A
n
z
a
i,
a
n
d
T
.
X
.
S
o
a
re
s,
“
L
in
e
a
r
P
r
o
g
ra
m
m
in
g
f
o
r
Op
ti
m
u
m
P
ID
Co
n
tr
o
ll
e
r
T
u
n
in
g
,
”
A
p
p
l.
M
a
t
h
.
,
v
o
l.
5
,
n
o
.
6
,
p
p
.
8
8
6
–
8
9
7
,
2
0
1
4
.
[5
]
W
.
Ba
i
,
M
.
R.
A
b
e
d
i,
a
n
d
K.
Y.
L
e
e
,
“
Distrib
u
ted
g
e
n
e
ra
ti
o
n
sy
s
tem
c
o
n
tro
l
stra
teg
ies
w
it
h
P
V
a
n
d
f
u
e
l
c
e
ll
in
m
icro
g
rid
o
p
e
ra
ti
o
n
,
”
C
o
n
tro
l
En
g
.
P
ra
c
t.
,
v
o
l.
5
3
,
p
p
.
1
8
4
–
1
9
3
,
2
0
1
5
.
[6
]
D.
C.
Da
s,
A
.
K.
Ro
y
,
a
n
d
N.
S
in
h
a
,
“
Ge
n
e
ti
c
a
lg
o
rit
h
m
b
a
se
d
p
i
c
o
n
tr
o
ll
e
r
f
o
r
f
r
e
q
u
e
n
c
y
c
o
n
tro
l
o
f
a
n
a
u
to
n
o
m
o
u
s
h
y
b
rid
g
e
n
e
ra
ti
o
n
sy
ste
m
,
”
P
ro
c
.
In
t.
M
u
lt
iC
o
n
f
e
re
n
c
e
En
g
.
Co
m
p
u
t.
S
c
i
.
,
v
o
l.
2
,
2
0
1
1
.
[7
]
H.
M
.
Ha
sa
n
ien
,
“
A
n
A
d
a
p
ti
v
e
C
o
n
tr
o
l
S
trate
g
y
f
o
r
L
o
w
V
o
lt
a
g
e
Rid
e
T
h
ro
u
g
h
Ca
p
a
b
il
i
ty
En
h
a
n
c
e
m
e
n
t
o
f
G
rid
-
Co
n
n
e
c
ted
P
h
o
to
v
o
lt
a
ic
P
o
w
e
r
P
l
a
n
ts,” IE
EE
T
ra
n
s.
P
o
w
e
r
S
y
st.,
v
o
l.
3
1
,
n
o
.
4
,
p
p
.
3
2
3
0
–
3
2
3
7
,
2
0
1
5
.
[8
]
A
.
P
o
u
ry
e
k
ta,
V
.
K.
Ra
m
a
c
h
a
n
d
a
ra
m
u
rth
y
,
N.
M
it
h
u
lan
a
n
th
a
n
,
a
n
d
A
.
A
ru
la
m
p
a
la
m
,
“
Isla
n
d
in
g
De
tec
ti
o
n
a
n
d
En
h
a
n
c
e
m
e
n
t
o
f
M
icro
g
rid
P
e
rf
o
r
m
a
n
c
e
,
”
IEE
E
S
y
st.
J.,
p
p
.
1
–
1
1
,
2
0
1
7
.
[9
]
Y.
W
a
n
g
,
Z.
L
u
,
Y.
M
in
,
a
n
d
S
.
S
h
i,
“
Co
m
p
a
riso
n
o
f
th
e
v
o
lt
a
g
e
a
n
d
f
re
q
u
e
n
c
y
c
o
n
tro
l
sc
h
e
m
e
s
f
o
r
v
o
lt
a
g
e
so
u
rc
e
c
o
n
v
e
rter i
n
a
u
t
o
n
o
m
o
u
s m
icro
g
ri
d
,
”
2
n
d
I
n
t.
S
y
m
p
.
P
o
w
e
r
El
e
c
tro
n
.
Distri
b
.
G
e
n
e
r.
S
y
st.,
p
p
.
2
2
0
–
2
2
3
,
2
0
1
0
.
[1
0
]
W
.
Ba
i
a
n
d
K.
L
e
e
,
Distrib
u
te
d
G
e
n
e
ra
ti
o
n
S
y
st
e
m
Co
n
tro
l
S
trate
g
ies
in
M
icro
g
rid
O
p
e
ra
ti
o
n
,
v
o
l
.
4
7
,
n
o
.
3
.
IF
A
C,
2
0
1
4
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
SS
N
:
2
0
8
8
-
8
694
I
n
t J
P
o
w
E
lec
&
Dr
i
S
y
s
t
,
Vo
l.
9
,
No
.
3
,
Sep
tem
b
er
2
0
1
8
:
979
–
9
8
6
986
[1
1
]
S
.
P
a
re
e
k
,
M
.
Kish
n
a
n
i
,
a
n
d
R.
G
u
p
ta,
“
Op
ti
m
a
l
tu
n
in
g
Of
P
ID co
n
tro
ll
e
r
u
si
n
g
M
e
ta h
e
u
risti
c
a
lg
o
rit
h
m
s,”
in
2
0
1
4
In
tern
a
ti
o
n
a
l
Co
n
f
e
re
n
c
e
o
n
A
d
v
a
n
c
e
s
in
En
g
in
e
e
rin
g
&
T
e
c
h
n
o
lo
g
y
R
e
s
e
a
r
c
h
(IC
A
ET
R
-
2
0
1
4
),
2
0
1
4
,
v
o
l.
7
,
n
o
.
2
,
p
p
.
1
–
5.
B
I
O
G
RAP
H
I
E
S
O
F
AUTH
O
RS
Ye
w
Wen
g
Ke
a
n
o
b
tain
e
d
h
is
b
a
c
h
e
lo
r
d
e
g
re
e
in
El
e
c
tri
c
a
l
P
o
w
e
r
En
g
in
e
e
rin
g
f
ro
m
Un
iv
e
rsiti
T
e
n
a
g
a
Na
sio
n
a
l
in
2
0
1
3
.
He
is
c
u
rre
n
tl
y
p
u
rsu
in
g
h
is
P
h
.
D
d
e
g
re
e
f
ro
m
Un
iv
e
rsiti
T
e
n
a
g
a
Na
sio
n
a
l
u
n
d
e
r
th
e
sp
o
n
s
o
rsh
i
p
o
f
Ya
y
a
sa
n
T
e
n
a
g
a
Na
sio
n
a
l.
P
r
e
se
n
tl
y
,
h
e
is
a
lso
a
Re
se
a
rc
h
A
s
sista
n
t
in
U
n
iv
e
rsiti
T
e
n
a
g
a
Na
sio
n
a
l.
His
a
re
a
s
o
f
in
tere
st
a
re
m
icro
g
rid
,
sm
a
rt
g
rid
a
n
d
re
n
e
wa
b
le
e
n
e
rg
y
in
teg
ra
ti
o
n
.
He
is
a
lso
a
G
r
a
d
u
a
te
m
e
m
b
e
r
o
f
th
e
In
stit
u
ti
o
n
o
f
En
g
in
e
e
rs
M
a
la
y
sia
(IE
M
).
Ag
il
e
s
w
a
ri
K.
Ra
m
a
sa
m
y
wa
s
b
o
r
n
in
T
a
ip
in
g
,
P
e
ra
k
a
n
d
re
c
e
iv
e
d
h
e
r
B.
S
c
(En
g
in
e
e
rin
g
)
d
e
g
re
e
f
ro
m
P
u
rd
u
e
Un
iv
e
rsit
y
,
USA
in
1
9
9
5
u
n
d
e
r
th
e
sp
o
n
so
rsh
ip
o
f
Ya
y
a
sa
n
T
e
n
a
g
a
Na
sio
n
a
l.
S
h
e
o
b
tain
e
d
h
e
r
M
S
c
.
(Co
n
tro
l
S
y
ste
m
)
f
ro
m
I
m
p
e
rial
Co
ll
e
g
e
,
L
o
n
d
o
n
in
2
0
0
1
a
n
d
P
h
D
in
El
e
c
tri
c
a
l
En
g
in
e
e
rin
g
f
ro
m
Un
iv
e
rsiti
Ten
a
g
a
N
a
si
o
n
a
l
(UN
IT
EN),
u
n
d
e
r
th
e
sp
o
n
s
o
rsh
i
p
o
f
UN
I
T
EN.
S
h
e
is
c
u
rre
n
tl
y
a
n
A
ss
o
c
iate
P
ro
f
e
ss
o
r
in
th
e
De
p
a
r
t
m
e
n
t
o
f
El
e
c
tro
n
ics
Co
m
m
u
n
ica
ti
o
n
E
n
g
in
e
e
rin
g
a
t
UN
IT
EN
a
n
d
se
rv
in
g
a
s
a
De
p
u
ty
De
a
n
o
f
Re
se
a
r
c
h
a
n
d
P
o
stg
ra
d
u
a
te
f
o
r
Co
ll
e
g
e
o
f
En
g
in
e
e
rin
g
,
UN
IT
EN.
S
h
e
is
a
l
so
a
Ch
a
rtere
d
M
e
m
b
e
r
o
f
th
e
In
stit
u
t
io
n
o
f
En
g
in
e
e
rin
g
a
n
d
T
e
c
h
n
o
lo
g
y
(IE
T
).
S
h
e
is
c
u
rre
n
tl
y
a
c
ti
v
e
in
re
se
a
rc
h
a
n
d
c
o
n
su
lt
a
n
c
y
in
c
o
n
tro
l
sy
ste
m
,
p
o
w
e
r
s
y
ste
m
,
p
o
w
e
r
q
u
a
li
ty
,
e
n
e
rg
y
e
ff
icie
n
c
y
a
n
d
re
n
e
wa
b
le
e
n
e
rg
y
.
S
h
e
h
a
s
h
e
a
d
e
d
se
v
e
ra
l
r
e
se
a
rc
h
p
ro
jec
ts
to
d
a
te
a
n
d
h
a
s
su
c
c
e
ss
f
u
ll
y
p
u
b
li
s
h
e
d
se
v
e
ra
l
in
d
e
x
e
d
jo
u
rn
a
ls.
S
h
iv
a
sh
a
n
k
a
r
S
u
k
u
m
a
r
o
b
tain
e
d
h
is
P
h
D
d
e
g
re
e
f
ro
m
Un
iv
e
rsit
y
o
f
M
a
la
y
a
,
M
a
la
y
sia
in
th
e
y
e
a
r
2
0
1
7
.
He
is
c
u
rre
n
tl
y
w
o
rk
in
g
a
s
P
o
st
Do
c
to
ra
l
Re
se
a
rc
h
e
r
f
ro
m
Un
iv
e
rsit
y
Ten
e
g
a
Na
ti
o
n
a
l.
His
a
re
a
o
f
re
se
a
r
c
h
a
re
re
n
e
wa
b
le
e
n
e
rg
y
in
teg
ra
ti
o
n
,
d
istri
b
u
ti
o
n
sy
ste
m
a
u
to
m
a
ti
o
n
,
a
n
d
a
p
p
li
c
a
ti
o
n
o
f
b
a
tt
e
ry
sto
ra
g
e
f
o
r
lo
w
c
a
rb
o
n
g
rid
s.
Dr.
M
a
ra
y
a
ti
is
th
e
Dire
c
to
r
in
th
e
In
stit
u
te
o
f
P
o
w
e
r
En
g
in
e
e
rin
g
(IP
E)
a
n
d
S
e
n
i
o
r
L
e
c
tu
re
r
in
th
e
De
p
a
rtm
e
n
t
o
f
El
e
c
tri
c
P
o
w
e
r
a
t
T
h
e
Na
ti
o
n
a
l
En
e
rg
y
Un
iv
e
rsit
y
.
S
h
e
re
c
e
iv
e
d
h
e
r
Ba
c
h
e
lo
r
o
f
El
e
c
tri
c
a
l
P
o
w
e
r
a
n
d
M
a
ste
r
i
n
El
e
c
tri
c
a
l
E
n
g
in
e
e
rin
g
in
2
0
0
2
a
n
d
2
0
0
6
re
sp
e
c
ti
v
e
ly
.
S
h
e
w
a
s
a
w
a
rd
e
d
w
it
h
P
h
D
in
El
e
c
tri
c
a
l,
El
e
c
tro
n
ics
a
n
d
S
y
ste
m
En
g
in
e
e
rin
g
f
ro
m
th
e
Na
ti
o
n
a
l
Un
iv
e
rsit
y
o
f
M
a
la
y
sia
in
2
0
1
1
.
S
h
e
h
a
s
b
e
e
n
a
c
ti
v
e
ly
in
v
o
lv
e
d
in
re
se
a
rc
h
a
n
d
c
o
n
s
u
lt
a
n
c
ies
w
o
rk
re
late
d
to
e
n
e
rg
y
,
d
e
m
a
n
d
sid
e
re
sp
o
n
d
,
p
o
w
e
r
sy
ste
m
sta
b
il
it
y
a
n
d
re
n
e
w
a
b
le en
e
rg
y
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.