Intern ati o n a l  Jo u r n a l  of  P o we r El ec tr on i c an d D r i v e   S y stem   (I JPE D S)   V o l.  11 , N o . 2, Jun e   20 20 , pp . 10 82 ~1 087  I SSN 208 8-8 6 9 4 , D O I:  10. 115 91 /i jp e d s.v 1 1 .i2 . p p10 82- 1087          1 0 82     Jo urn a l  h o me pa ge : h t t p :/ /ijpe d s. i a e s c o re. c o m   An improved control  for MPPT based on  FL-PSo to mi nimize  oscillation in phot o voltaic system       Aji  A k b a r  Fi rd aus 1 R i ky Tri Y una rd i 2 ,  E va  In ai y a A g usti n 3 ,   S i sc a D.  N.   N a h d l i yah 4 ,   Te guh  Ar y o  N u gr oh o 5   1, 2, 3, De p a rt me nt of E ngin e e r i ng,   Fa c u l t o f  Vo ca tio na l,   Un ive r si ta s Ai rl a n g g a,  Indo ne sia  De pa rt me n t   of  E l ec t r ic a l  E ngine e r in g, Uni v e r si ta s Pe rtam i n a,  Indo n e si a         A r ticle In fo    A B S T RAC T   A r tic le  h i st o r y:  Rec e i v ed  Se p 4 ,  20 19  Rev i sed  No v 22 , 20 19  A c ce p t ed  Jan  13 , 20 20      P h o t o voltai c  (P V) is  a s o u r c e   o f  elec tric al en er g y  deriv e d   fro m  solar  en ergy   and  h a a po or   lev e of eff i c i ency This  eff i c i e n cy  is  influe n ced  b y  P V   con d ition ,  w eath e r, an d  equ i p m ents   like  M a x i mum  P o wer P o int  Track in g   (MPPT ).  MPPT  c ont rol is wid e ly  u s e d  to   imp r ove P V  effi cien c y  b e c a us e   MPPT   c a n   p r oduc e o p ti m a l p o we r in  va ri ou we a t he c o nd itio n s .  In t h i s   pap e r, M P P T  c o n t ro l is  perfor m ed  using  th e F u zzy Lo gi c-P a rticl e  S w arm   Op ti miz a ti o n  ( F L- P S O)   met h o d .   Th is  F L - P S O  i s  u s ed  to  get  th e M a xi mum   Pow e r Point   (MPP) and m i nimi ze t h o u t put po we r o s c ill ati o n  fro m PV.  F r om th s i mu la ti on   res u l t s   u s i n g   F L - P SO , th e   v a lu es  of  vo lt ag e ,  and  o u t p u t   p o we r fro m  t h b o o s t  c o nv e r te a r e   18 3. 6 V,  a nd 6 3 7 . 7   W,  re sp ec t i ve ly .   T h ri pple of  out p ut power from  P V   w i th  F L - P S O  i s  6 9 . 5  W .  T h e n ,   t h e  t i m e   requ ired  b y  F L - P S O   reach es M P P   is 0 . 35 4 s.   C o mpared  w i th  M P PT con t rol   bas e d o n  the  P S O  meth od , th e  M P P T  techn i q u e  us in g F L -P S O  ind i ca tes   b etter p e rforman ce  an fas t er  tha n  th e  P S O.   Ke yw ords:   Boost  c o nve rt e r   F L -PSO  MPP T   O s c ill at io Ph ot o vol ta ic   Th is  is a n  o p en   acces s a r ticle   un d e r the   C C  B Y -SA  licens e   Corres p o n din g  A u t h or:   A j i Akbar Firdaus,    Depa rt me nt o f   Engi ne eri n g ,   Uni v ersi t a s Ai r l ang g a ,     Gu be ng , S u rab a ya   60 2 8 6 ,   In d one si a.   Emai l:  aa.fi rda u s@ v oka si .una ir.a c.i d       1.   IN TR O DUCTION    The r e   are  va ri ous  t ype of re newa ble  e n er gy  tha t  c o min g  t o  re pla c e  fossil - f u el ed  pl ant s  s u ch   a s   ph oto v o l t a i c  (PV )  [ 1 ] a nd wi nd t u rbi n e  [2 ].  Lat e l y , P V  get s   muc h  at t e nt io n bec a u se P V   uses  s o l a r e n e r gy  t h at   hol ds v e ry ab un da nt  ava i l a bi l i t y  to ge ne rat e  el e c t r i c i t y whi l e  ha vi n g  envi ro nme n t a l  bene fit s   a n d   l o w   ma in t e n a n c e c o s t s [3 ,4] .   How e v e r ,  th e   adv a n t ag es   o f  PV  still   c a n n o t  b e   h i gh l i gh ted  c o mp ar ed   to   it sh or tc omi n g s   th a t  th e  inv e stm e n t  co st of   PV  ar e expe n s i v e and  the  PV   po w e e f fi cie n cy  is  lo w .     Th e e f f i ci en cy  of PV i s  in fl uen c e d   b y   m a ny  c a u s es  su ch as  PV  c ond iti on an d we a t h e li k e   so la r r a d i a t io n ,   and  t e mpe r at u r e [ 4 ].  Be si de s t h rea s o n a b o v e, t h e   pre s enc e   of  M P PT t e chni que  al so af fec t s t h e   powe r   gene rat e d  o f  t h e  P V   syst em Re se arc h  c u rre n t l de vel o pi ng  MP PT t e c hni que s ca n  be  i m pl eme n t e to   opt imi ze  t h pow e r   ge nerat e by  P V  s y st e m s s u ch   as  Inc r e m e n ta l  C o nd uct a nce  ( I C)  [5],  Pe rt u r b a n d   Obse rve  (P &O)  [6-8], a nd  Hi l l  C l imbi ng ( H C) [9 ].  H o we ve r,  besi de s be in g a b l e  t o  pro duce   bet t er out put,  P &  O  and   HC   c a n p r od u c e bad   osc i l l a t i o n s  a nd  spe e d  for t h e   e qui pme n t  w h il e IC   met h o d  ca n  red u c e   o s c i l l a t i on,  b e sid e s t h at , t h is m e t hod  is  susc ep t i b l e  t o   si gn i f ic a n t  i r r a d i an ce  ch an g e s. On e   of  t h e   w a y s  t h at  can b e   u s ed  to  ove rc ome  t h pro b l e of  osc i ll at i on i s  usi n g a r t i fic i a l   i n te ll i g enc e S e ve ral  art i f i c i a l  int e ll i g ence   me th o d w e re  de vel ope d  to  ove rc ome  osci ll at i on p r o b le ms a n d   t r ac kin g  ef fi ci ency As t h e  ex a m pl e s  are  Ne ural  Net w o r k  ( N N ) ,  Pa rt ic le  Swa r m  O p t i m iz at ion  (P SO ) ,   Fi re fl y ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n J Po w El ec   &  Dr S y st  IS SN:  208 8-8 6 9 4       An i m pr ove d   c o n t r o l   f o r   MP PT  base d   o n   F L -P So   t o  m i ni mi ze osc i l l a ti o n  in    (Aj i   Ak bar  Fir d a u s )   1 083  and   Gre y  Wol f   Opti mi zat i o n   (GWO).   NN  con s t r ai nt s   [10 , 1 1 a r e  l a rge  a m o unt s  of da t a  when  trai ning  a n d   f l e x ib il ity   o f   Fu zz y Lo g i c  Co n t r o lle r   (F LC )  [12 ]  a r e  lim i t e d  du e  t o  th e c h ar act er ist i cs  o f  n o n - l i n e a r  so la modul es . P S O   [1 3],  Fi re fl y [1 4] an d  G W [15 ]   ha ve   wi del y   u s e d  i n  t h e e ngi ne eri n g  fi el d. I n  t h i s   pape r, t h e   Fuz z y  Lo gic - P a rt i c l e  Sw arm  Opti mi zat i o ( F L-P S O ) me t hod i s  im pl eme n t e d to  re d u ce  rip p l e  and  osci l l a t i on  wi th  opti m al  Ma xi mu m P o wer Poi n t   (MP P ) from  P V . F L -P S O   i s  a m odi fi cat i on bet w e e n   F u zzy  L o gi c   a n d   Pa rt ic l e  Swa r Opti miz a t i o n (PS O ). P S O   re sult s a r e   use d  as  in p u t  fro m  F u zz y L ogi c .  T h e a d di t i on   of F u zzy   Lo gic  aft e t h e  PS O i s  t o   s o l v e t h e  pro b le of t h val u o f  dut y cyc l e .   So ,   t h e syste m  ca be  mo re   st ab l e  an d   have  a  fast  res p o n se        2.   R E S E ARC H M ETH OD     2.1.   Ph otov o l ta ic  mo de l   In  thi s  ca se , se ve ral  P V   mo d u l e s l i ke  Fi gu re  1 a r e  i n st al l e d i n   p a ral l el  an d i n   seri e s  f o rm P V  ar ray s   t o   ge t  hi gh   v o l t a g e a n d  hi gh   cur r ent   [16 ] .   T h e   c u rre n t an vol ta ge  c h aract erist i c s are  ge n e ra te d from   P V   wit h   i d eal  c o ndit i o n s  (t em perat u re   25 o C   a n ir radi anc e  100 0 W/ m 2 ) sh ow n i n   Eq uat i on 1 .             . . . 1  .   (1 )     Wh er e, I ,   I L  an I 0  are   out put   current , t h e c u rre nt   pro duc e d  b y   phot o v o l t a i cs an d  sat u rat i on  c u rrent r e s p ec tiv e l y .   q is el em en t   l o ad ,   V is   vo l t a g e  b e tw een  ou tpu t   t e r m i n al s, R SH  and R S  are  shu n t  re si st a n c e  and   seri es resi st a n c e , seve ral l y.  n i s  i d ea l  dio d e  fac t or . Th en , K i s  Bol t z m a nn c o nst a nt  a nd T i s  te mpe r at ure .   F i n a lly ,  N P  and N S  ar th e num b e r s  o f  PV  co nn ec te in  p a r a lle l a n se ries,  r e sp e c ti v e ly           Fi gu re  1 T h e  e qui val e nt   ci rc u i t  of  PV       2.2.   Boos t c o n v ert er mo del   Th p r op o s e d  b o o s t co nv ert e r  is  regu l a te d  by   th e h i gh- fre qu e n c y   sw itc h  t h a t  c o n t ro ls  the  du ty   c y c l to   pr odu c e  ou tp u t   vo lta g e  h i gh er  th an t h inp u t   v o lta g e  w ith  th e h e lp  o f   in du c t or   a n d i od e.     l i ke  F i g u re  2 [ 17, 18 ].            Fi gu re  2 T h e   e qui va le nt ci rc u i t   of b oost   c o n v e r t e r [1 9]      2.3.   FL-PSO  M P P T   Algorithm   P S O   i s   o n of t h e a r t i fi ci al  int e l l i g ence   des i gne d from a d opt in g t h e i n t e l l i g enc e  o f   bi rd a nd  fish   col o ni es[19 ] .  E qua t i on   2 a n d  E quat i o n 3  s h ow  sta nda rd   fo rmul at i ons o f   P S O  c o mm o n l y  use d .   Whe r e, v i  an x i  a r e   the  pa rt ic le s vel o ci t y  a n d  t h e   part i c l e s   posi t io n,  res p e c t i v el y.  c 1  and   c 2  a r e   th e co nsta n t s o f   po si tiv e ,  w  i s   th e  i n e r ti a w e i g h t   wh ic h  aff ect s p a rt ic le  v e lo ci ty .   Th en φ 1  a nd  φ 2  are  r a nd om   va ri abl e s bet w e e n   and  1 .   F i n a lly ,  p i  and   p g   a r e   d u t y   c y c l e s  ob t a i n ed  fro t h e  p a rt icl e s  bes t  p o s i t ion  an th e   p opula t i o n s     best  posi t i o n[2 0 ].     11 2 2 (1 ) . ( ) ( ( ) ) ( ( ) ) ii i i g i vt w v t c p x t c p x t   (2 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                         I SSN : 2 088 -86 94  In t  J  Po w   Ele c  &  Dri  Sy st,   Vol.  1 1 ,  No . 2 ,   Jun e   2 020  :    10 82    1 087  1 084  (3 )     The  FL- P S O   al go ri t h m ap pl i e d, i n   t h is  ca se is show as  f o l l ows:     In i tia liz a tio n  par a me te rs of   the PSO    U p d a t e   th e p a rtic le s v e lo c ity  u s in g  Equ a tio   U p d a t e   th e p a rtic le s p o s ition  b a sed   o n   Equ a tio n  3    Eva l ua ti o n   of   t h fi tne ss val u e t o  up dat e  t h e  va lue  o f   p i  an p g     Co mp ar th e va lu e  o f   e a c can d i d a te  p i  to  get  th e b e st  p i   va lu e ,  th en  th e b e st   p i  v a lu e c o mp ar ed  w i t h   t h p g  v a lu e   t o  g e th b e st  p g  val u   Afte r the   p g  is ob t a in ed ,  t h e p g   v a lu e  is e n t e re in to  th e Fu zz Lo g i c   wh ic h  con t ain s  t h me mb e r sh i p   fun c ti on  a s  show n i n   F i gu r e   3.     If  t h b e st  p g  va lu e  is   n o t   ob ta in e d , th en  re turn   to  ste p  2    Re p e a t   th ite rat i o n   u n t il i t  r eac h e s  t h e  li mit  to   g e p g  wi t h   the   hi ghe st  M a ximu P o wer  P o int   ( M PP o r   t h e be st   va l u e .   The im pl eme n t e d F u z z y   L o gi c c ont r o l   t h e d u ty  cycl e  of  the   b o o st   c o n v e r t e r l i ke  F i gu r e  3  an   Ta ble  1[ 2 1 , 2 2 ] .  Aft e r  p g  is  o b tai n ed , th e b e st  p g   v a lu e i s  mad e  as inpu t   from  Fu z z y  Log i c.  Th er e is  on e  in pu an d on e   ou t p u t  th at   r e su lte d f r o m  t h e   Fu z z y   Log i c .           F i g u r e  3  T h e me mbe r s h i p   f u nc ti on       Tabl e 1  T h e Fu z z R u l e   Base    N B   N S   Z E   PS  PB  NB   ZE  ZE   PB  P B  P B   N S   Z E   Z E   P S  PS PS  ZE  PS   ZE   ZE  Z E  N S   PS   NS  NS   NS  Z E   Z E   PB  NS   NB   NB   Z E  Z E       3.   RE S U LT S  A N D  DI SC US S I ON   Fi gu re  4 i s  PV  syst em w h ic h ha t h P V  a r r a y,  bo ost  c o n v e rt e r MP P T , a nd  l o ad .  T h e d u ty c y cl e o f   th e   bo o s t  co nve r t er  is  c o n t r o l l e d   b y   F L -P SO   t o  in cre a s e th e  ou tpu t  vo lt ag e ,  min i mi ze   o s cil l a tio n  an r e ach  t h Maxi mum  Po we P o i n t   (M PP ) .  F i g u re   5  an 6   s h o w  th e   c h a r ac t e ri s t ic s o f  t h e   P V  mo dul wi th a n   i r r a di a n ce  l e ve l  of  1 0 00  W/ m 2  a nd a  t e m p erat ure  o f   2 5 o C[ 23 ].  Th e p a r a me te rs u s ed   in   th is  p a p e r  are  fo ur   po p u l a t i ons an one   di me nsi on.  The   sy mb ols   w c 1 , a n c 2   a r e 0. 4,   1. a n d 2, res p ec t i ve ly .           F i gu r e  4.   The  B l oc k di ag ra m o f  P V  s y st e m     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J   P o w   Elec &  Dri Sy st   I SSN : 2 0 8 8 -8 69     An  i m p r o v ed  co n t ro l f o r M P PT   b a s ed  on  FL -PS o  to  m i n i m i z e  o s c illa t i on   in …  (Aji  Akb a r  Fi rd au s)  1 085      Fi gu re   5.   The  PV I- V   c h a r ac t e ri s t ic [2 4 ]           F i g u r e  6 .  T h P V   P - V   ch ar acte r isti cs  [ 2 5 ]       F r om   t h si mula tio n   u s in g F L - PSO , t h e   p o w e r   o f  PV   i s  63 7.65   W  a n d  t h e  pow er   ri pp l e  is 6 9 .5 W  lik e  Fi gu re   7 .  I n  F i g u r e   8 ,  th e  vo l t ag g e n e r a te d  by  t h e  P V  i s  91 . 8   V .   Fi gu re   9 ,  Figur e   10  an d Fig u r e 11  a r t h e d u t y  c y cl e,  v o lt age  a n p o we fr om t h e  b o o s t c o nve rt er usi n FL-P SO,  res p e c t i ve ly. T h v o l t a g e an po we fr om  t h bo ost  c o nve r t er   a r 1 8 3 . 6   V ,  a n 6 3 7 . 7   W.  S t a b le  c o n d i t i ons  a r e  rea c h e d   wi t h i n   0. 3 5 4  s l i k e   F i g u r e  11.             F i g u r e   7.   The  po we r of  P V   u s i n g   FL - P S O         F i gu r e  8.   The  vol t a ge  o f  P V  usi n F L - P SO         F i gu re   9.  The   dut y c y c l e  u s i n g F L -P S O     Fi gu re  1 0 .   T h e  v o lt a g e  of   t h boost   c o nve rt er  usi n F L -PSO  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          I SSN : 2 088 -8 6 94  I n J Po w El ec   &  Dr S y st , Vol.  11 ,   No .   2 ,  Jun e  2 020   :  10 82  –   1 0 87  1 086       Fi gu re 1 1   T h e   b o o st c o nve rte r   pow er usi n g F L -P SO     F i g u r e   12 .   Th e po wer   o f  P V   usin g PSO      F r o m   t h e sim u l a t i on base d   on  P S O  i n  F i g u re 12 t h e  p o w er  of  PV  i s   63 5.3  W a n d   t h p o w e ri ppl e is   72 .2   W. T h e  v o lt a g ge nerat e by  P V  i s  9 1 . 7 7  V  li ke  F i gu re  13 . F i gu re  1 4 Fi g u re  1 5 ,  a n d  Fi g u r e  16  a r e a r e   t h e d u t y  c y c l e ,  v o lt age  a n d p o we from  the  bo ost   c o nve rt e r  ba sed  on  P S O , res p ec ti vel y . T h vol t a ge  v a l u of  th e   b o o s t c o n v e r te r is 183 .6   V .   Th e   p o w e fro m th e   bo os c onv e r t e i s   63 7. W  a n d Stab le  c o nd i t io ns ar e   r e a c h e d  w ith i n  1 . 08 s a s   show n i n   F i gu r e  16 .             F i gu re  1 3 . T h e  v o l t age  of P V   usi n g P S O         F i g u re  14. T h e  d u t y  c y c l usi n g  P S O         F i gu re  1 5 T h e  v o lt a g e of   t h boost   c o nve rt er  usi n g P S O     Fi gu re  1 6 T h e  p o we of the  b oost  co n v ert e usi n P S O       To  co mp a r e th e p e r f o r m a n c e o f  FL- PSO th is  PV  sy s t em is  al so  simu late d  w i th  a s t an d a rd  P S O .   Di ffe re nt   re s u l t s   ar e o b t a i n e d  fr om   F L -PS O   a n d   P S O .   T h a v era g e o u t put po we r of  P V  wi t h  FL- P SO is   gre a t e r tha n   P S O  of 2.3 5   W.   R i ppl e  o u tp ut   p o w e r   o f  PV   wi th  FL- P S O   i s   smal le r tha n  PS O  of   2 . 7   W. T h e   out put  vol t a ge  of   P V  wit h  F L -PS O   a n d PS O   i s   91. 8   V   a nd 9 1 .7 7   V ,  res p ec t i ve ly.   Fi na ll y, FL -P S O  is fa ste r   and  mo re  sta b l e  tha n  PS be c a use  FL -P S O  rea c hes  MP P  at  0.3 5 4  s. T h e   resul t s   of t h dut y cycl e   wi th F L - PS O  l o gi are   mo re  sta b l e  t h a n   P S O  a s  s h ow n i n  F i gu re  9   a n d   Fi g u r 14     4.   CO NCL U S I O N   The  MP PT t e c hni que i s   s u cc essful l y  e x ec ut ed b y  FL -P S O   by it s fast er re ac hin g  M P P ,  a  more st a b l e   syste m ,   a n d   s m al le r osci l l a t i o n   t h e  out put  pow e r  of   P V .  The o u t p ut po we ri ppl e   o f  P V   i s   re d u c e d  t o  2.7  whi l e   t h a v era g o u t p ut p o w er is 2. 35 W.   F L -P S O   t ouc hes  M P fast e r  at   0.35 4 s.  T h e re d u c e d osc i l l a t i on  b e fo re r e ach ing  ste a d y  s t at resu lts in  a m o re stable  system .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n J Po w El ec   &  Dr S y st  IS SN:  208 8-8 6 9 4       An i m pr ove d   c o n t r o l   f o r   MP PT  base d   o n   F L -P So   t o  m i ni mi ze osc i l l a ti o n  in    (Aj i   Ak bar  Fir d a u s )   1 087  RE FERE NC E S   [1]   B. S u bu dh i,   et  a l . ,  “A   co mp ara t ive   stu d y  o n   max i mu m  p o wer   po int t r ack ing  tech niqu es  fo r p hotov olta ic  po wer   systems,”  I E EE T r a n s.   Su stain.  Ener gy ,  vo l.  4 ,   n o . 1 ,  pp .   89 –9 8 ,  J a n. 20 13 .   [2]   S u y a nto,  et al. D e s ig n  a nd  Si m u la tio n of  Ne u r a l   Ne twork  P r e d i c ti ve Cont rol l er Pitc h - An gl e   i n  Pe rm a n ent   M a gn etic S y n c hron ou s Gen e ra tor Wind  Turbi n e Variab le P i t c h S y stem,   1s t  I n ter n a t io na C o n f eren c e  o n   Infor m atio Tec h no lo gy,  Co mp uter  a nd  Electri ca l En g i neering  (I CIT A CEE) , vo l.   1 ,  p p .  34 5- 34 9 ,   20 1 4 [3]   S carpa V ,   et  a l .,   “Low compl e xity M PPT  t echni que  exploiting the eff ect of  t h PV cell  s e ri es r e si st ance,”  IEE E   Ap pl ied  Po w e r  El e c tr on ics   C o n f eren ce   an d E x hi bi ti on ,  pp .  1 958 - 1 9 6 4 ,  F e b .  20 08 .   [4]   D . V. N.  An a n th et al . , “F lux  B a sed  S e ns orless   S p eed  S e ns in g   a nd  Rea l   an R eact iv e P o wer  F l ow  Con t rol w ith  Lo ok -up Tab l e b a sed Max i mu P o w e r P o in t Tra c king   Tech niq u e for   G r id   Co nn ected   Do u b ly F e d   In duct i o n   Generator , ”  In don e s i a n  J o u r n a l o f  El e c tric al  E n g i ne e r in g   a nd Inf o rmat ic s , vol 3 ,   n o . 4 ,   p p .  23 9-26 0, De c.   2 0 1 5 .   [5]   K. S. T e y,  et a l . , “Mo d i ed  in cr emen tal  con duc t a nce  M P PT alg o r ithm  to m i tig a t e  in a c c u r a te res p on ses u n d e fas t   chan ging  so lar   irrad i a t io n lev e l, ”  So la r Ener gy ,   v o l.  10 1 ,  pp.  33 3– 342 , Ja n .  20 1 4 [6]   S a th is h K u mar   Ko ll ima l la et a l . , “Variab l Pertu r b a tion  S i z e  A d a p tiv e  P & O M P PT Algo rithm f o S udd en  Ch ang e i n  Irradiance,   I E EE  T r a n s.  Su stain.  Ener gy ,   v o l .  5, no 4 ,   p p .  7 18– 72 8,  Ju ly  20 14.  [7]   M .  A .   Elg e nd y,   et a l . O p e ra tin c h a r ac te ri stic of t h P& O a l go rit h m  at  hig h  p e rtu r b a ti on fre que nc ie s fo r   sta n da l o n e  PV  sy st e m s, ” IEEE   Tra n s.  Ene r g y  Conv e r s. , vo l. 30 , n o . 1,   p p . 1 8 9 1 9 8 ,  Ju n. 20 15 [8]   Jusoh A ,   et a l .,   “M P P T   for  PV  S y stem   Based  on  V a riab le S t ep  Siz e  P e rturb  and  O b se rv e Algo rith m,”   T E L K OM N I K A   T e l ecomm un ica t io n Co mp ut in g  E l e c tr on ics   C o n t ro l ,  vo l.  15 , no 1 ,  p p .   79– 92 , M a rch 2 0 1 7 .   [9]   S .  B. Kja e r,  “Ev a lua t io n o f  th e h i ll c l imb i ng an th e in cremen tal  c o nd uct a nce  ma xim u m po wer p o i n t  tr ack ers for   ph otov olta ic  p o w er sy stems, ”  I E EE  T r a n s .  En erg y  C o n v er s .,   v o l .   2 7 ,  no.  4 ,  pp.   9 22– 92 9,  De c .  2 012.  [10]   A. K. R a i,  et a l . ,  “ S i m ula t io n  m ode l   o f  ANN  b a se d m a xim u m po we r p o i n t   t r a c k in c o nt roll e r   fo r sola r   PV sy st e m ,   So la r Ener gy  M a ter .  S o l ar  Ce lls ,  vo l.  95,   n o . 2, pp.  77 3 7 78,   F e b .  20 11 [11]   Elob aid   L.,   “Artifici a l n e ur al n e tw ork  bas e max i mu m p o w e r po in t t r ack in tech n i q u e fo P V  s y stems,”  IE CO N   20 12 -38 th  .,  pp.   93 7– 942 ,   O c t.  2 0 1 2 .   [12]   B.  Alaj mi ,   et  a l . , “F uz zy  lo g i c o ntrol ap pro a ch   of a mod i ed hill -climbing   method fo r max i mu m po wer p o in t i n   m i c r og ri d st a nd  a l o n e ph ot ov o l ta ic  sy stem ,”   I E EE  T r a n s .   Pow e r  E l ec tr on . ,  vo l.  26 n o .  4,   pp 102 2– 10 30,   A p r .   20 11 .   [13]   K.  Ishaque,   et a l . , “ A n im p r ov e d   p a rtic l e   swa r opt im iz a tio n  (PSO)– ba se d MPPT   f o r PV  wit h  re duc e d  st ea dy -sta te  o s c i ll ati o n , ”  IEEE Trans. P o wer  El ectron .,  vo l.  2 7 ,   n o . 8, p p .  36 27– 36 38 ,  Au g. 201 2.  [14]   K. S u n d ar es waran,  et a l . , “ M PPT  o f  PV sy st em un d e r pa rtia sh a d in g  c o n d i t io ns t h ro ug h a col o n y   of  ash i n g   re ies, ”  I E E E   T r an s. Ener gy C o nvers . ,   v o l . 29 n o .  2, p p .  46 3– 472 ,   Jun .  20 14 [15]   S a ty aji t  M o han t y,   et al. ,  “A  Ne w  M P P Desi gn  U s in Gr ey   Wo lf  O p t i m iz at io T echn i q u e  f o r  P h o t o vol ta i c  S y s t e m   Under  Par t i a l Shading Conditions,   IEE E  T r a n sa ction s  on   S u staina ble  En erg y ,  vo l. 7,   n o .  1,   p p . 18 1-1 88,   J a n .   20 16 .   [16]   Ali Rahn amae i,  et al . ,   A   No ve l  Grid  Co n n ec te Pho t ov ol tai c   Sy ste m ,   B u lletin  of  E l ect rical Engi neeri n g an Infor m ati c s ,  vol. 5, n o . 2, pp . 13 3 - 1 4 3 ,  Ju ne.  20 1 6 [17]   T.  K.   S o on,   et al. ,   A  fa st c o n v e r gi ng  MPPT   t e c hni qu e fo r p h o t ovol ta ic  sy st e m  u nde fa st v a ryin g  so la r irra di a t i o n   and  lo ad r e s i s t an ce, ”  I E EE T r ans . In d .   Inform at . ,   vo l.  11,  no. 1,   p p . 1 7 6 1 86,  Fe b .   20 1 5 .     [18]   Sh il pa  Sre e kuma r ,   et a l . , “F uz z y  Logic  Co ntrol l er Based M a xim u m P o w e r P o int  Tra c king   o f   P h otov olta ic S y s t e m   Us in g Bo ost Co nverter ,”   4t h ICCCNT , Ju ly 4-6,  20 13 .   [19]   K.  Ishaque,   et a l . ,   " A  de ter m i n i s ti p a r t i c le swa r m  opt im i z ati o n  maxi mu p o w e r   p o in tr ack er  f o r  ph ot ovo lt aic   sy stem un der  p a rtial  s h ading  con d ition, "   In du stri al Electro nics, IEEE   T r a n s a ctio n s ,  vo l.   60,  pp .  3 195 -32 0 6 ,  2 013 .   [20]   Aji Akbar   Fird a u s,  et al .,  "  D i st rib u tio n  N e tw or Reco nfigu r atio Usi ng  Bi nar y  Part i c l e   Swar m Optimizat i on  to  M i n i mize  Lo ss e s  an De cre a se  V o ltag e  S t ab ilit y  In dex , B u llet i n  of   E l ec t r ic a l   En g i n e e r i ng an d In fo rmat ic s , vo l .  7 ,   n o .  4 ,  pp.  51 4-521 ,  Dec .  20 1 8 [21]   Zh ang hon g,   et a l . ,   “M PP T con t ro l s t ra teg y  fo r  ph otov olt a ic  ce lls  bas e d o n  fu zz y  con t ro l,”  12 th  Int e rn ati o n a Conf er e n ce on  Natural   Com p ut ati o n,  Fuzz y Sys t ems  and  Kn owledge D i s c overy  (ICNC-F S KD ) ,  pp 45 0 - 45 4 ,  1 3 - 15   Au g. 201 6.   [22]   Ah mad S a ud i S a mo sir,   et a l . ,  “Mo d e li ng a nd Sim u l a ti on of Fu z z y   L o gic ba se M a xim u m Po we r Poi n t   Trac k i n g   (MPPT ) for PV  Appl icat ion,”  Int e rn atio nal  Jo urn a l o f  Electrica a n d  Co mpu t er  En gineer in g  (I JECE) , vo l. 8, no.  3 ,   pp . 1 3 1 5 -13 2 3 ,  J une  201 8.   [23]   Moham m ed  Slimi,  et a l . ,   M a x i m um  po we r c o nt ro l  for pho to v o l t ai c syste m  usi ng i n t e llig e n t st ra te g i e s ,”  In te rna t io na l J ourna l o f   E l ec t r ical Pow e r &  E n ergy Systems ,  vo l.  10 ,  n o .  1 ,  p p .   42 3 - 43 2,  Mar c h  20 19 .   [24]   S o b h an D o raha k i . ,   "  A S u rv ey  on  Max i mu m P o wer P o int  Tr ackin g M e th od s in  P hotov oltai c  P o wer S y s t ems, Bu ll e t i n   o f  E l ect rica Eng i n e eri n g and   I n for m a t i c s , vol.   4 ,   n o .  3,   p p . 16 9-17 5 ,  S e pt.   20 15 .   [25]   Kil li M,   et  a l . ,  “Mo d i f ie d   pe rtu r b   a n d  ob se rv M PPT a l g o rith m   for dri f t a voi da nce   i n  ph o t o volt a ic   sy ste m s, ”  IEEE  Tran sac t io ns on   Ind u stria l  Ele c t r on ic s vo l.  6 2 ,  n o .  9 ,  pp . 5 5 4 9–5 55 9,  201 5 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.