I nte rna t io na l J o urna l o f   P o w er   E lect ro nics   a nd   Driv Sy s t e m   ( I J P E DS )   Vo l.   8 ,   No .   1 Ma r ch   2 0 1 7 ,   p p .   279 ~ 289   I SS N:  2 0 8 8 - 8 6 9 4 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j p ed s . v8 i 1 . p p 2 7 9 - 289          279       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JP E DS   An  Ef ficien t   Co nt ro l   I m pl e m entat i o for  Inv erte B a sed  H a r m o ny   Sea rch  Alg o rith m         M us hta q Na j ee b 1 H a m da Da niy a l 2 Ra m da n Ra za li 3 M uh a m a d M a ns o r 4   1   F a c u lt y   o f   El e c tri c a a n d   El e c tro n ics   En g in e e rin g ,   U n iv e rsiti   M a la y sia   P a h a n g ,   P e k a n ,   P a h a n g ,   M a l a y sia     1   El e c tri c a En g in e e rin g   De p a rtme n t,   Co l leg e   o f   En g in e e rin g ,   Un iv e rsit y   o f   A n b a r,   Ra m a d i,   Ira q   2, 3   F a c u lt y   o f   El e c tri c a a n d   El e c tr o n ics   E n g in e e rin g ,   Un iv e rsiti   M a l a y sia   P a h a n g ,   P e k a n ,   P a h a n g ,   M a la y sia     4   De p a rtm e n o f   El e c tri c a P o w e En g in e e rin g ,   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   Oct  1 6 ,   2 0 1 6   R ev i s ed   Dec   2 2 ,   2 0 1 6   A cc ep ted   J an   0 1 ,   2 0 1 7       T h is  re se a rc h   i m p le m e n ts  a   P c o n tro ll e b a se d   o n   h a rm o n y   se a rc h   (HS)  o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m   f o v o lt a g e   so u rc e   in v e rter  to   im p ro v e   th e   o u t p u p e rf o r m a n c e   u n d e ste p   lo a d   c h a n g e   c o n d it io n s.  T h e   HS  a lg o rit h m   a i m s   to   h a n d le  t h e   tri a a n d   e rro r   p r o c e d u re   u se d   i n   f in d i n g   th e   P I   p a ra m e ters   a n d   th e n   a p p ly   th e   p r o p o se d   c o n tro l   a lg o rit h m   v ia  th e   e Zd sp   T M S 3 2 0 F 2 8 3 5 5   b o a rd   t o   li n k   th e   in v e rter  p ro t o t y p e   w it h   th e   M a tl a b   S im u li n k .   T h e   m e a n   a b so lu te  e rr o (M A E)  is  u se d   a s   a n   o p ti m iza ti o n   p ro b lem   to   m in im ize   th e   o u t p u t   v o lt a g e   e rro f o th e   d e v e lo p e d   c o n tr o ll e ( P I - HS)  a c o m p a re d   to   t h e   P c o n tr o ll e b a se d   p a rti c a le  sw a rm   o p ti m i z a ti o n   a lg o rit h m   (P I - P S O).  Ba se d   o n   t h e   e x p e rim e n tal   re s u lt o b tai n e d ,   i is  n o ted   th a t   th e   p ro p o se d   c o n tr o ll e r   (P I - HS)   p r o v id e a   g o o d   d y n a m ic  p e rf o r m a n c e ,   ro b u stn e ss ,   c o n st a n v o lt a g e   a m p li tu d e ,   a n d   f a st  re sp o n se   in   term o f   o v e r sh o o t,   tra n sie n t,   a n d   ste a d y - sta te.   K ey w o r d :   eZ d s p   T MS3 2 0 F2 8 3 3 5   b o a r d   Har m o n y   s e ar ch   P I   c o n tr o ller   SP W w ith   i ts   C   c ode   Vo ltag s o u r ce   i n v er ter   Co p y rig h ©   201 7   In s t it u te o 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 rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Mu s h taq   Naj ee b ,     Facu lt y   o f   E lectr ic al  a n d   E lect r o n ics E n g i n ee r in g ,   P ek an   C a m p u s ,   Un i v er s i ti   Ma la y s ia  P ah an g ,     2 6 6 0 0 ,   P ek an ,   P ah an g ,   Ma la y s ia.   E m ail: e n g . m u s h taq 2 0 0 4 @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   T h to p ic  o f   t h v o lta g s o u r ce   in v er ter   i s   p la y in g   an   i m p o r tan r o le  n o w ad a y s   in   r esea r ch   ar ea   to   g en er ate  a n   AC   o u tp u f o r   d if f er en ap p licatio n s   [ 1 ] - [ 5 ] .     A n   in v er ter   d ev ice  is   r eq u ir ed   to   co n v er D C   to   a n   AC   s o u r ce   b ec au s o f   t h m o s ap p licatio n s   ar co n n ec ted   to   th AC   lo ad s   [ 6 ] - [ 9 ] .   So ,   t h m ai n   i m p o r tan t   f ea t u r o f   t h i n v er ter   d esig n   is   it s   co n tr o ller   i m p r o v e m e n t.   I n   ad d itio n ,   t h co n tr o ller   ab i lit y   i s   to   p r o v id a   g o o d   d y n a m ic  p er f o r m a n ce ,   k ee p   co n s tan o u tp u v o lta g e   w a v e f o r m   an d   f r eq u e n c y   r e g ar d less   o f   d if f er e n lo ad s   ar co n n ec ted   [ 1 0 ] - [ 1 1 ] .         T h er ef o r e,   th er ar lo o f   v ar io u s   co n tr o alg o r it h m s   h a v b ee n   ca r r ied   o u in   th li t er atu r to   s o lv t h v o lta g co n tr o p r o b lem s .   T h au t h o r   i n   [ 1 2 ]   h as  i m p le m e n ted   P I   co n tr o ller   w it h   a   P W M   alg o r ith m   f o r   t h e   P in v er ter   s y s te m   u s i n g   e Z d s p   F2 8 1 2   b o ar d   to   k ee p   t h v o lta g w a v e f o r m   as   s in u s o id al.   Si m i lar l y ,   th r esear c h er s   in   [ 1 3 ]   h av also   p r o p o s ed   a   co n v en tio n al  co n tr o ller   o f   p r o p o r ti o n al - i n te g r al  d esig n   to   co n tr o th b o o s co n v er te r   f o r   th in v er ter   s y s te m   in   o r d er   to   g et  g o o d   p er f o r m an ce .   I n   a   r elate d   r esear ch ,   f ield   p r o g r a m m ab l g ate  ar r a y   ( FP G A )   h as  b ee n   u s ed   i n   t h P in v er ter   s y s te m s   to   d ev elo p   th co n tr o alg o r ith m   d e s cr ib ed   in   [ 1 4 ] - [ 1 5 ]   b u it  co n s id er ed   ti m co n s u m i n g   ta s k   b ec au s it  n ee d s   w id e   k n o w led g in   s o f t w ar p r o g r a m m in g .   Fo r   r ea l ti m h ar d war s etu p ,   th r ef er e n ce   [ 1 6 ]   h as u s ed   t h p latf o r m   o f   d SP AC E   D S1 1 0 4   co n tr o u n it  to   i m p le m e n t h P I   co n tr o ller   o f   t h r ee - p h ase   P in v er ter   s y s te m   f o r   g o o d   d y n a m ic  p er f o r m an ce .   A ls o ,   s a m co n tr o u n it   h a s   b ee n   u s e d   in   [ 1 7 ]   to   e n ab le  t h u s er   to   d ev elo p   th co n tr o l   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694   IJ PEDS    Vo l.   8 ,   No .   1 Ma r ch   2 0 1 7     2 7 9     289   280   alg o r ith m   b y   e m p lo y i n g   th a v ailab le  f ea t u r es  o f   Ma tlab /Si m u lin k   to o ls   w it h   t h lib r ar y   b lo ck s ets  i n   o r d er   to   lin k   th s i m u la ted   m o d el  d ir ec tl y   i n to   th d SP A C E   co n tr o lle r .   Ho w e v er ,   t h t u n in g   o f   P I   p ar a m eter s   is   v er y   es s e n tial  f o r   g o o d   co n tr o alg o r ith m .   T h er ef o r e,   m a n y   o p tim izatio n   tec h n iq u e s   o f   ar t if ic ial  in te llig e n ce   h a v b ee n   ap p lied   to   ac h iev t h d esire d   p er f o r m a n ce .   Fo r   ex a m p le,   an   o p ti m al  s tr ate g y   o f   P I   c o n tr o ller   w it h   DC   v o ltag r eg u latio n   s o u r ce   w as  s u g g e s ted   in   [ 1 8 ]   f o r   th p h o to v o ltaic  g r id - co n n ec t ed .   I n   ad d itio n ,   an   o p tim al  P I   co n tr o ller   h a s   b ee n   p r o p o s e d   in   [ 1 9 ]   u tili zin g   g en et ic  al g o r ith m   ( G A )   to   co n tr o t h p h o to v o ltaic   s y s te m   p er f o r m an ce   esp ec iall y   t h o u tp u t   v o lta g e.   Yet ,   h ar m o n y   s ea r c h   ( HS)   o p ti m iz atio n   alg o r it h m   h as  n o b ee n   ap p lied   in   th in v er ter   ap p licatio n s   to   tu n t h P I   co ef f ici e n t s .   I n   th is   r esear c h ,   th P I   c o n tr o ller   b ased   HS  alg o r ith m   is   u tili ze d   to   en h a n ce   th p er f o r m an ce   o f   th v o lta g s o u r ce   in v er ter .   T h in v er ter   p r o to ty p an d   th co n tr o alg o r it h m   ar m o d eled   u s i n g   t h e   en v ir o n m e n o f   M A T L A B   ( Si m u li n k / C o d e) .   A f ter   th at,   th co n tr o alg o r ith m   o f   t h in v er ter   p r o to ty p is   ex p er i m e n tall y   i m p le m e n ted   in   t h eZ d s p   F2 8 3 3 5   b o ar d   to   v alid ate  th e f f ec t iv e n es s   o f   th p r o p o s ed   co n tr o ller   u n d er   d if f er en t lo ad   co n d itio n s.       2.   DE SCR I P T I O O F   VO L T AG E   SO URC E   I NV E R T E R   Fig u r 1   d escr ib es  th v o lta g s o u r ce   i n v er ter   co n s id er e d   in   th is   r esear c h ,   w h ich   i n c lu d es  b o th   p o w er   an d   co n tr o s tag es.  T h p o w er   s ta g co n s is t s   o f   DC   v o lta g s o u r ce            ,   f u ll  b r id g co n f i g u r atio n   w it h   I GB T s   s w i tch e s   f o llo w e d   b y   an   ap p r o p r iate  L C   f ilter   cir cu it  w h ich   f i lter s   o u t h f r eq u en c y   s w itc h i n g         o f   th b r id g cir cu i as  w ell  a s   i m p r o v t h v o lta g w a v ef o r m   lin k ed   to   th lo ad s ,   an d   t wo   r esis tiv lo ad s .   T h co n tr o l stag co n s i s ts   o f   DSP   b o ar d ,   p r o p o s ed   co n tr o ller ,   an d   b ip o lar   SP W m et h o d .   T h o u tp u v o ltag e   o f   th i n v er ter   (          )   ca n   b s en s ed   at  th ter m i n al  o f   t w o   d if f er en lo ad s   (           )   b y   u s in g   v o ltag e   f ee d b ac k   s e n s o r   an d   it c an   b r ep r esen ted   as;                                                                                                                                                                                                                                                     ( 1 )       W h er     is   th p ea k   v o ltag an d       is   th f u n d a m en ta f r eq u en c y   o f   t h i n v er ter   o u tp u t.  Ho w e v er ,   th e   g en er ated   er r o r   b et w ee n   th r ef er en ce   a n d   th m ea s u r ed   v o ltag es  a s   s h o w n   in   eq u atio n   ( 2 )   is   th e n   s e n to   t h p r o p o s ed   co n tr o ller   w h ich   in clu d es  t h h ar m o n y   s ea r ch   al g o r ith m   b ased   P I   ap p r o ac h .   Nex t,  co m p ar i s o n   b et w ee n                   an d                     is   d o n to   d er iv th in v er ter   b y   g e n er atin g       an d         s ig n al s   in   o r d er   to   o b tain   th d esire d   o u tp u t.  A ll  t h ese  s tep s   ar i m p le m en ted   u s i n g   th T MS3 2 0 F2 8 3 3 5   b o a r d .   T h m ea n   ab s o lu te   er r o r   ( MA E )   is   ap p lied   an   o p ti m izatio n   p r o b lem   as  i n   eq u ati o n   ( 3 )   to   m i n i m ize  th o u tp u er r o r   o f   th v o ltag e   so u r ce   in v er ter   [ 2 0 ] .                                                                                                                                                                     ( 2 )                                     |   |                                                                                                                                                                 ( 3 )       R 1 R 2         Ki K ----         s V r e f  r m s e 10  K H z PI HS _ A l gor i th m Kp Ki V l oa d r m s S 1 S 2 S 1 S 1 S 2 S 2 V dc L f C f I L I R 1 I R 2 + -   Cont rol  S t a ge    ( T M S 320 F 28335 )   P ow e r S t a ge    I L oa d I C + - + - - + V i nv + - V c ont r ol V c a r r i e r -   + S P W M   + S i ne     Fig u r 1 .   Vo ltag s o u r ce   i n v er ter   w it h   p r o p o s ed   co n tr o ller   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J PEDS     I SS N:  2 0 8 8 - 8 694       A n   E fficien t Co n tr o l I mp leme n ta tio n   fo r   I n ve r ter B a s ed   Ha r mo n S ea r ch   A l g o r ith ( Mu s h ta q   N a jeeb )   281   3.   H S IM P L E M E NT AT I O T O   F I ND  P I   P ARAM E T E R S   Har m o n y   s ea r c h   ( HS)   is   w el l - k n o w n   m eta - h e u r is tic  o p ti m i za tio n   alg o r it h m   in s p ir ed   b y   t h m o d er n   n atu r al  p h en o m en a,   w h ic h   w a s   p r o p o s ed   b y   [ 2 1 ] , [ 2 2 ] .   I n   th is   r esear ch   an   o p ti m u m   P I   v o lt ag co n tr o ller   u s in g   HS  al g o r ith m   to   o p ti m ize        an d         co ef f icie n t s   is   p r o p o s ed   to   co n tr o th o u tp u v o lta g d r o p   an d   k ee p   t h e   s y s te m   is   at  d esire d   p er f o r m an ce   w it h   f a s d y n a m ic  r esp o n s e.   T h HS  alg o r it h m   h as  b ee n   w id el y   u tili ze d   in   d i f f er e n s tu d ie s   to   s o lv a   lo o f   o p ti m izatio n   p r o b lem s   r elate d   to   th ap p licatio n s   o f   en g in ee r i n g   f elid s   s u c h   as  d es ig n   o f   s teel  s tr u ct u r e,   h ea ex c h a n g er   d esi g n ,   r o b o tics ,   telec o m m u n ica tio n s ,   a n d   s o   o n   [ 2 3 ]   b u it  h as   n o b ee n   u s ed   to   s o l v t h v o ltag e   co n tr o p r o b le m s   f o r   th e   i n v er ter   ap p licatio n s   u n d er   d i f f er en t   lo ad   co n d itio n s .   I n   b r ief ,   t h o p tim izatio n   p r o ce s s   f o r   th p r o p o s ed   co n tr o alg o r ith m   i s   d escr ib ed   in   th p s eu d o   co d e   b elo w ;     Co ntr o l f lo w   o f   P I   ba s ed  H a r m o ny   Sea rc h Alg o rit h m :   p s eu d o   co d e   Sta rt   pro g ra m :                    Def in itio n   o f                                                                                           ;                Def in itio n   o f   HM S,   H MCR ,   P AR ,   an d   Ma x I ;                Def in itio n   th u p p er   an d   lo w er   b o u n d ar ies o f   t h d ec is io n   p ar a m eter s   (     ,     ) ;                Har m o n y   m e m o r y   ( H M)   in itializat io n ;                                   if   s ati s f ied                                                                                              if   s ati s f ied                                                          ,   if   s ati s f ied                                          C h o o s d ec is io n   p ar a m eter   f r o m   t h HM ;                                                                                             ;                                                        ,   if   s ati s f ied                                                A d j u s t th d ec is io n   p ar a m eter   b y ;                                                                                 );                                                                                                                    C h o o s n e w   r an d o m   d ec i s io n   p ar a m eter   b y ;                                                                                        ;                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              A cc ep t th n e w   s o lu tio n   v ec to r   an d   r ep lace d   b y   t h o ld   o n e,                           th en   ad d ed   it to   th HM ;                                                                     R etu r n   b ac k   th b est  s o lu tio n   f o u n d   (                ,     ) ;       4.   I M P L E M E NT AT I O CO N T RO L   A L G O RI T H M   USI NG   e Z d s p F 2 8 3 3 5   I n   r ec en d ec ad es,  T ex as  I n s tr u m en s u c h   as  th e   C 2 0 0 0   f a m il y   o f   e Z d s p   T MS3 2 0 F 2 8 3 3 x   is   b ec o m i n g   v er y   e s s e n tial  b o ar d   f o r   th h i g h   s w itc h i n g   al g o r ith m s   i n   d if f er en co n tr o ap p licatio n s   f o r   v o ltag e   s o u r ce   in v er ter s   [ 2 4 ] .    I n   th is   r esear ch ,   th Har v ar d   ar ch itec tu r o f   eZ d s p   T MS3 2 0 F2 8 3 3 5   b o a r d   is   u s ed   d u to   its   f ea t u r es  as  co m p ar ed   w it h   t h p r ev io u s   m o d els  li k T MS3 2 0 F2 8 1 2   b o ar d .   I n   th is   al g o r ith m ,   t h e   f ee d b ac k   v o lta g is   in i tiall y   m ea s u r ed   u s i n g   v o ltag s e n s o r   w h ic h   ca lled   L E L V2 5 - P   ( 7 1 6 0 2 9 ) .   T h is   s en s o r   d ec r ea s es  th e   v a lu o f   th m ea s u r ed   v o lta g to   e Z d s p F2 8 3 3 5   b o ar d s   r an g w h ic h   is   f r o m   0   to   3   v o lt   an d   th en   f ed   to   th an alo g   d ig ital  co n v er ter   ( A DC )   ch a n n el s   f o r   th s a m p l in g   p r o ce s s .   T h r ef er en ce   s in e w a v v o ltag a n d   th e   m ea s u r ed   f ee d b ac k   v o ltag ar s av ed   i n   t h A D C   in p u ch a n n el s   ( A D C C H SE L SEQ1 . b it.C ON V0 0 )   an d   ( A DC C H SEL S E Q 1 . b it.C ONV0 1 )   r esp ec tiv el y .   T h d ig ital  eq u atio n   o f   th e   p r o p o s ed   PI  in telli g en t   co n tr o ller   ca n   b d er iv ed   f r o m   th a n alo g   co n tr o ller   eq u atio n   s h o w n   i n   eq u at io n   ( 4 )   as f o llo w s ;                                                                                                                                                                                                                 ( 4 )     T h is   d er iv atio n   ca n   b ap p lie d   to   r eg u late  th i n v er ter   o u t p u v o ltag b y   r ed u ci n g   t h s tead y - s tate   er r o r   in   o r d er   to   k ee p   th v o ltag er r o r             at  m in i m u m   v a lu e.   Fo r   m o r ex p lan atio n ,   th co d o f   th e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694   IJ PEDS    Vo l.   8 ,   No .   1 Ma r ch   2 0 1 7     2 7 9     289   282   p r o p o s ed   co n tr o l a lg o r ith m   i s   p r esen ted   s o   f ar   in   F i g u r 2   wh ich   is   e x p er i m e n tal l y   i m p le m en ted   an d   te s ted   o n   th d esi g n ed   p r o to ty p i n v er te r   illu s tr ated   i n   F i g u r 1 .       S t a rt F 28335  D S P  boa rd In i t i a l i z a t i on     ( Con t rol  Re gi s t e rs  a nd T i m e rs   ) E na bl e  Int e rrupt s P W M  pi ns a nd S e t  A D C p i ns    E nd Y e s M a i nt a i n S P W M   O ut put  P ul s e s Is  E rror  = 0 E qu . ( 2 ) No Y e s G e ne ra t e  S i ne w a ve  us i ng  fu nc t i on  ge ne ra t or Re a d Inv e rt e r O ut put  V L oa d   ( V ol t a ge  S e ns or ) Com pa re  t o Re fe re nc e  V ol t a ge   ( V r e f ) A D C a nd O ffs e t  Ca l c ul a t i ons Is  E rr or  > 0 Inc re a s e  S P W M   O ut put  P ul s e s   D e c re a s e  S P W M   O ut pu t  P ul s e s No G e ne ra t e  M odul a t e d S w i t c he s  S i gna l s   ( S 1 S 2 )     Fig u r 2 P r o p o s ed   C o n tr o l a l g o r ith m   f lo w c h ar t       5.   H ARDWA R E   SE T UP   O F   I NVER T E R   T h co m p lete  h ar d w ar s etu p   o f   th v o lta g s o u r ce   in v er ter   is   d escr ib ed   in   F ig u r e   3 .   T h d etails  o f   th p r o p o s ed   in v er ter   p ar a m e ter s ,   v o lta g s e n s o r ,   an d   s w i t ch es  s tat u s   o f   SP W to   o b tain   t h AC   o u tp u v o ltag ac r o s s   th lo ad   ar s h o w n   in   T ab le  1 .   A   F2 8 3 3 5   u n it  b o ar d   an d   th C o d C o m p o s er   Stu d io   ( C C S)   en v ir o n m e n t   h a v e   b ee n   u s ed   to   i m p l e m e n t   t h p r o p o s ed   co n tr o ller   an d   m o n ito r   th e   s y s te m   p er f o r m a n ce .   Fu r t h er m o r e,   g et  d r iv er   cir cu it  h a s   b ee n   u s ed   to   elec tr icall y   is o late  t h co n tr o an d   p o w er   cir cu its   t h r o u g h   o p to - co u p ler   d ev ices.              Fig u r e   3 .   Har d w ar s etu p   o f   v o ltag s o u r ce   i n v er te r     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J PEDS     I SS N:  2 0 8 8 - 8 694       A n   E fficien t Co n tr o l I mp leme n ta tio n   fo r   I n ve r ter B a s ed   Ha r mo n S ea r ch   A l g o r ith ( Mu s h ta q   N a jeeb )   283   T ab le  1 .   P r o p o s ed   p r o to ty p d etails   I n v e r t e r   P a r a me t e r s                                                                                                                                 V a l u e s   I n p u t   D C   v o l t a g e ,          7 5   V   F i l t e r   i n d u c t a n c e ,            S M P   m a d e   F i l t e r   c a p a c i t a n c e ,       1 5      ±   1 0 %   ,   4 4 0   A C ,   5 0   H z   R e si st i v e   l o a d s,         a n d         ( 1 0 0 ,   2 0 0 )     ,   D D R   3 0 0 W   I n d u c t i v e   l o a d ,                             S w i t c h i n g   f r e q u e n c y ,         10   K H z   I G B T s ( G 4 P C 5 0 U D - 3 2 6 P )   T h r e sh o l d s;   1 5   V ,   5 0   mA ,   2 . 5        d e a d   t i me   V o l t a g e   S e n so r   D e t a i l s   L V 2 5 - P   ( V o l t a g e   S e n so r )   0     2 5   mA ,   1 2   →  1 5   V   P o t e n t i o me t e r   ( 4 8 8 5 2 9 3 )   5 0 0 Ω     ± 2 5 %   ,   1 / 5 W   L M 2 8 5 L P - 1 - 2   ( S h u n t   V o l t a g e )   1 . 2 3 5 V ,   1 %,   3 - P i n   T O - 92   N M H 0 5 1 5 D C ( D C - D C   C o n v e r t e r )   V i n   4 . 5   →5 . 5   V d c ,   V o u t   ± 1 5 V d c   S w i t c h e s St a t u s o f   S P W M   O u t p u t   V o l t a g e   (            )         i s o n   a n d         i s o f f   P o si t i v e                i s o n   a n d         i s o f f   N e g a t i v e              6.   RE SU L T   AND  DI SS CU SS I O   I n   th i s   s ec tio n ,   t h h ar d w ar m o d el  o f   t h p r o p o s ed   v o lta g s o u r ce   in v er ter   s h o w n   i n   F i g u r e   1   h a s   b ee n   i m p le m e n ted   to   ev a lu ate   th e f f ec ti v en e s s   o f   t h o p tim u m   v o lta g co n tr o ller   u s i n g   P I   b ased   h ar m o n y   s ea r ch   al g o r ith m   ( P I - HS) .     T o   ev al u ate  t h s y s te m   p er f o r m a n ce   b ased   o n   r esi s ti v lo ad s   (     ,     ) ,   it  h as  b ee n   f o cu s ed   o n   th o u tp u v o ltag e   an d   c u r r en w av e f o r m s   f o r   th in v er ter   o u tp u t h r o u g h   t h ex p er i m en tal  an d   s i m u lat io n   r es u lts .   F ig u r 4   s h o w s   t h s i m u latio n   r esu lts   o f   t h o u tp u v o lta g an d   cu r r e n w a v e f o r m s   w h ic h   v alid ated   b y   th e   e x p er i m e n tal  r esu lt s ,   b o th   o f   t h e m   ar in   s a m p h ase  ( u n it y   p o w er   f ac to r ) .   T h is   is   to   i n d icate   th at  th r elatio n s h ip s   ef f icie n c y   b et w ee n   th v o lta g an d   th cu r r en is   h i g h   a n d   b o th   o f   th e m   ar s i n u s o id al   w it h   5 0   Hz,   r esis ti v lo ad   is   1 0 0     (     ) ,   v o ltag v al u i s   5 0 . 7 2 r m s   ( p ea k   v al u i s   5 0 . 7 2 *   ) ,   an d   cu r r en t   v alu i s   0 . 5 5 A   r m s   ( p ea k   v al u is   s ca led ,   0 . 5 5 *   ).           Fig u r 4 a .   Si m u latio n   o u tp u w a v e f o r m s   w i th   r esi s ti v lo ad                   Fig u r 4 b .   E x p er im e n tal  o u tp u w a v e f o r m s   w i th   r esi s ti v lo ad         0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 x   1 0 4 - 8 0 - 6 0 - 4 0 - 2 0 0 20 40 60 80 T i m e V o l t ,   A m p e r e     C u r r e n t V o l t a g e Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694   IJ PEDS    Vo l.   8 ,   No .   1 Ma r ch   2 0 1 7     2 7 9     289   284                      Fig u r 4 c .   E x p er i m en t al  o u tp u t v a lu e s   in           w i th   r esi s ti v lo ad               Fo r   m o r an al y s i s   to   s ee   th e   d r o p   v o ltag b eh av io r   o n   th in v er ter   o u tp u w i th o u co n tr o ller ,   an o th er   r esis tiv lo ad         ( 2 0 0   )   is   ad d ed   to   th s y s te m .   T h s i m u lat io n   o u tp u r esp o n s e s   o f   th v o ltag a n d   cu r r en ar s h o w n   i n   F ig u r 5 a,   5 b   w h ic h   v alid ated   b y   th ex p er i m e n tal  o u tp u r esp o n s es .   I is   clea r   th at  th e   p ea k   v al u o f   t h o u tp u c u r r en i s   i n cr ea s ed   f r o m   0 . 5 5 *     to   0 . 7 3 7 *     ( p ea k   v a lu is   s ca led ) .   Fro m   F ig u r e   5 c,   w h e n         is   ad d ed   to   th s y s te m ,   it  is   s h o w n   t h at  th o u tp u v o lta g is   d r o p p ed   f r o m   5 0 . 7 2         in to   4 6 . 6 3 V           w h ile  t h o u tp u t   cu r r en i s   i n cr ea s ed   f r o m   o . 5 5 7 A           to   0 . 7 3 7 A         .   On   t h o t h er   h a n d ,   th v o ltag a n d   cu r r en w a v e f o r m s   ar s till   i n   th s in u s o id al  f o r m   w it h   u n it y   p o w er   f ac to r .           F ig u r e   5a .   Si m u latio n   o u tp u w a v e f o r m s   w i th   r esi s ti v lo ad s   (     +     )           Fig u r 5 b .   E x p er im e n tal  o u tp u w a v e f o r m s   w i th   r esi s ti v lo ad s   (     +     )     0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 x   1 0 4 - 8 0 - 6 0 - 4 0 - 2 0 0 20 40 60 80 T i m e V o l t ,   A m p e r e     C u r r e n t V o l t a g e Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J PEDS     I SS N:  2 0 8 8 - 8 694       A n   E fficien t Co n tr o l I mp leme n ta tio n   fo r   I n ve r ter B a s ed   Ha r mo n S ea r ch   A l g o r ith ( Mu s h ta q   N a jeeb )   285       Fig u r 5 c.   E x p er i m en tal  o u tp u t v alu e s   i n           w ith   r es is ti v lo ad s   (     +           T o   s o lv th p r o b lem   s h o w n   in   F ig u r 5 c,   th p r o p o s ed   co n tr o ller   is   u s ed .   Fig u r 6   s h o w s   t h e   v o ltag v alu i n           f o r m   is   f ix ed   at  5 0 . 3 1 V   w h i le  th cu r r e n v al u in           f o r m   is   0 . 7 8 2 A .   T h is   is   to   co n f ir m   t h at   th e   p r o p o s ed   co n tr o ller   f o r   r e g u la tin g   th e   v o l tag a m p lit u d b ased   o n   t h r ef er en ce   v o lta g i s   s u cc ee d ed   u n d er   d if f er en lo a d s .   Me an w h ile,   t h p r o p o s ed   c o n tr o alg o r ith m   f o r   th v o lta g s o u r v in v er ter   is   s u f f icie n tl y   r o b u s t a n d   s tab le  u n d er   d if f er en t lo ad s .           Fig u r 6   E x p er i m e n tal  o u tp u v alu e s   i n           w ith   r es is ti v lo ad s   (     +           T o   v alid ate  th ef f icie n c y   a n d   th r o b u s tn e s s   o f   t h p r o p o s ed   HS - P I   co n tr o ller ,   tr an s ien t   o p er atio n   h as  b ee n   o cc u r r ed   to   th s y s t e m   b y   s tep   ch an g in         ( d ec ea s ed   th lo ad   v alu e)   th r o u g h   th o n /o f f   s w itc h .   T h is   ch an g i n g   i n   t h       lo ad   w ill  lead   to   d is tu r b   th v o lta g e   an d   cu r r en w a v ef o r m s   b u t h v o lta g v al u e   m u s b r eg u lated   b y   t h p r o p o s ed   co n tr o ller   d ep en d in g   o n   th er r o r   v al u e.   W h en   th e   lo ad   is   d ec r ea s ed   f r o m   6 0 0 W   to   3 0 0 W   ( m ea n s         is   d is co n n ec ted )   at      is   eq u a to              .   Fig u r 7 s h o w s   th s i m u latio n   r esu lt s   w h ic h   ar v al id ated   b y   th e x p er i m e n tal  r es u lt s   as  s h o w n   in   Fi g u r 7 b .   B ased   o n   d ec r ea s in g   t h lo ad ,   th e   o u tp u v o ltag e   w ill   b in cr ea s ed .   T h er ef o r e,   th er r o r   w ill   b ca lcu lated   a n d   th e n   s en t   to   th co n tr o ller   to   ch o o s th o p tim a v alu e s   o f           an d         in   o r d er   to   co n tr o an d   k ee p   th o u tp u v o ltag as  clo s as  to   th e   r ef er en ce   v o lta g at  5 0 V       .   Fu r th er m o r e,   it  is   n o ted   th at  f r o m   Fi g u r 7 ,   th er is   n o   ef f ec t   o f   o v er s h o o o r   o s cillatio n   o n   th o u t p u v o lta g w a v e f o r m   at  th ti m o f                .   T h is   r esu lt  m ea n s   th a th p r o p o s ed   co n tr o l   alg o r ith m   is   h i g h l y   e f f icie n t a cc o r d in g   to   th v o lta g r ef er e n ce .   Fo r   th o p ti m al  s y s te m   p er f o r m a n ce ,   Fi g u r 8   d is p la y s   th co n v er g e n ce   ch ar ac ter is t i cs  o f   th e   d ev elo p ed   co n tr o ller   ( P I - HS)   as  co m p ar ed   to   th co n v er g en ce   c h ar ac ter is tic s   o b tai n ed   b y   u s i n g   P SO  alg o r ith m   b ased   P I   ( P I - P SO) .   I n   b o th   o p tim iza tio n   al g o r ith m s ,   s a m p ar a m eter s   ar u s ed   lik n u m b er   o f   iter atio n s ,   p o p u latio n   s ize,   d im en s io n   o f   p r o b lem ,   a n d   t h o b j ec tiv f u n c tio n   i n   eq u atio n   ( 3 ) .   B ased   o n   Fig u r e   8 ,   it  is   clea r   th at  th co n v er g e n ce   o f   th p r o p o s ed   PI - HS  is   f aster   t h an   P I - P SO.  I n   o th er   w o r d s ,   th o b tain ed   r esp o n s o f   t h o v er all  in v er te r   s y s te m   i s   b etter   an d   r o b u s tn e s s   u n d er   d if f er en t lo ad s   co n d it io n s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694   IJ PEDS    Vo l.   8 ,   No .   1 Ma r ch   2 0 1 7     2 7 9     289   286       Fig u r 7 a .   Si m u latio n   o u tp u w a v e f o r m s   w i th   s tep   lo ad   ch an g (       d is co n n ec ted )           Fig u r 7 b .   E x p er im e n tal  o u tp u w a v e f o r m s   w i th   s tep   lo ad   ch an g (       d is co n n ec ted )           Fig u r 8 .   Ob j ec tiv f u n ctio n   p er f o r m an ce s   b ased   o n   HS - P I   an d   P SO - PI       Fu r t h er m o r e,   b ased   o n   s tatis tical  ev al u atio n ,   W ilco x o n   t est  w a s   co n d u cted   w it h   P - v al u eq u al  to   0 . 0 5   to   v er if y   w h e th er   t h o b t ain ed   r es u lts   b y   u s in g   H S - P I   an d   P I - P SO a l g o r ith m s   ar e   s tati s ticall y   s ig n i f ica n t.   B ased   o n   th g en er ated   r ep o r t,  th r atio   o f   th p - v alu f o r   b o th   P I - HS  v er s u s   P I - P SO  is   less   t h an   0 . 0 5   ( p - v alu e   <0 . 0 5 ) .   T h is   is   to   in d ic ate  th at   t h te s ted   iter atio n s   w h ic h   d o n b y   H S - P I   i s   s tati s ticall y   b etter   t h a n   P SO - P I .   I n   ad d itio n ,   t h b o x   p lo b ased   o n   P I - HS   an d   P I - P SO  o v er   5 0   r u n s   is   d escr i b e d   in   Fi g u r 9   to   d em o n s tr ate  t h ef f ec ti v e n ess   o f   th o b tain ed   s o lu tio n s   d is t r ib u tio n   b y   b o th   alg o r it h m s .   I is   s h o w n   t h at  t h e   r esu lt s   o f   s o l u tio n s   d is tr ib u t io n   w h ich   g en er ated   b y   P I - HS  is   b etter   th a n   P I - P SO  an d   th e   er r o r   v alu o f   th e   0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 x   1 0 4 - 1 5 0 - 1 0 0 - 5 0 0 50 100 150 T i m e V o l t ,   A m p e r e     C u r r e n t V o l t a g e 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 10 - 2 . 3 4 10 - 2 . 3 3 10 - 2 . 3 2 10 - 2 . 3 1 I t e r a t i o n O b j e c t i v e   Fu n c t i o n   ( M A E ,   s e m i l o g )     H S - P I P S O - P I Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J PEDS     I SS N:  2 0 8 8 - 8 694       A n   E fficien t Co n tr o l I mp leme n ta tio n   fo r   I n ve r ter B a s ed   Ha r mo n S ea r ch   A l g o r ith ( Mu s h ta q   N a jeeb )   287   o b j ec tiv f u n ctio n   ( M A E )   i s   0 . 0 0 0 3 4   f o r   th d ev elo p ed   co n t r o ller   ( PI - HS)   as c o m p ar ed   to   0 . 0 0 1 6   o f   th P SO - P I   co n tr o ller .             Fig u r 9 .   B o x   p lo t o f   s o lu tio n s   d is tr ib u tio n   b ased   o n   HS - P I   an d   P SO - PI       7.   CO NCLU SI O N   I n   th i s   r esear ch ,   P I   co n tr o lle r   f o r   v o ltag s o u r ce   in v er ter   b ase d   o n   h ar m o n y   s ea r c h   ( HS)   alg o r ith m   h as  b ee n   d e v elo p ed   an d   i m p l e m en ted .   T h p r o ce d u r o f   tr ial  an d   er r o r   in   f i n d i n g   P I   p ar a m eter s   h as  b ee n   av o id ed   b y   u s i n g   HS  a lg o r it h m .   T h p r o p o s ed   co n tr o ller   h as  b ee n   m o d eled   u s i n g   Ma tla b   en v ir o n m e n a n d   lin k ed   b y   th p r o to t y p i n v er t er   u s i n g   e Z d s p   T MS3 2 0 F2 8 3 3 5   co n tr o u n it.  T h m ea n   ab s o lu te  er r o r   ( MA E )   v alu o f   t h p r o p o s ed   co n tr o ller   PI - HS  is   0 . 0 0 0 3 4   as  c o m p ar ed   to   0 . 0 0 1 6   o f   th PI - P SO   alg o r ith m .   E x p er i m e n tal  r esu lts   h a s   b ee n   d o n u n d er   d if f er en lo ad s   to   v al id ate  th p r o p o s ed   co n tr o ller .   T h r esu lts   s h o w ed   t h at  t h p r o p o s ed   co n tr o ller   o f f er s   a n   e f f icie n r e s p o n s i n   ter m s   o f   o u tp u v o ltag a n d   cu r r en w a v e f o r m s .   Me a n w h ile,   th er is   n o   n e g ati v ef f ec t s   o r   o v er s h o o t in   th o u tp u w a v e f o r m s .       RE F E R E NC E S   [1 ]   I .   Co lak ,   e a l . ,   Re v iew   o f   m u lt il e v e v o lt a g e   so u rc e   in v e rter  to p o l o g ies   a n d   c o n tro sc h e m e s,”  En e rg y   Co n v e rs io n   a n d   M a n a g e me n t ,   v o l /i ss u e :   52 ( 2 ) ,   p p .   1 1 1 4 1 1 2 8 ,   2 0 1 1 .     [2 ]   A .   M .   Hu m a d a ,   e a l. ,   A   Ne w   M e th o d   o f   P Re c o n f ig u ra ti o n   u n d e P a rt ial  S h a d o w   Co n d it io n b a se d   o n   DC/ DC   Ce n tral  Co n v e rter,”  In ter n a ti o n a l   J o u rn a o Ren e w a b le E n e rg y   Re so u rc e s ,   v o l.   4 ,   p p .   4 9 - 5 3 ,   2 0 1 4 .   [3 ]   M u sh taq   N.,   e t   a l. ,   S im u latio n   o f   Re g u late d   P o w e S u p p ly   f o S o lar  P h o to - V o lt a ic  M o d e l,   I n ter n a ti o n a l   J o u r n a l   o E n g i n e e rin g   S c e in c e   &   Res e a c h   T e c h n o l o g y ,   v o l /i ss u e :   2 ( 12 ) ,   p p .   3 6 0 7 - 3 6 1 3 ,   2 0 1 3 .   [4 ]   A .   B e n slim a n e ,   e a l. ,   A n   Ex p e r im e n tal  S tu d y   o th e   Un b a lan c e   Co m p e n sa ti o n   b y   V o lt a g e   S o u rc e   In v e rter  Ba se d   S TAT COM,   In ter n a ti o n a J o u r n a o Po we El e c tro n ics   a n d   Dr ive   S y ste ( I J PE DS ),   v o l /i ss u e :   7 ( 1 ) ,   p p .   4 5 - 55 2 0 1 6 .   [5 ]   S .   Ojh a ,   e a l . ,   Clo se   L o o p   V / F   Co n tr o o f   V o lt a g e   S o u rc e   In v e rter  u sin g   S in u so i d a P W M ,   T h ird   Ha rm o n ic  In jec ti o n   P W M   a n d   S p a c e   V e c to r   P W M   M e th o d   f o In d u c ti o n   M o t o r,   In ter n a ti o n a J o u rn a o Po w e El e c tro n ics   a n d   Dr ive   S y ste m ( IJ PE DS ) ,   v o l /i ss u e :   7 ( 1 ) ,   p p .   2 1 7 - 2 2 4 ,   2 0 1 6 .   [6 ]   A li   M . ,   et   a l. ,   A   Re v ie o n   P h o to v o lt a ic  A rra y   Be h a v io r,   Co n f ig u ra ti o n   S trate g ies   a n d   M o d e ls  u n d e M ism a tch   Co n d it io n s,”  AR PN  J o u r n a l   o f   En g in e e rin g   a n d   Ap p li e d   S c ien c e s ,   v o l /i ss u e :   11 ( 7 ) ,   p p .   4 8 9 6 - 4 9 0 3 ,   2 0 1 6 .   [7 ]   R.   Orte g a ,   et   a l. ,   Co n tro tec h n i q u e f o re d u c ti o n   o f   th e   to tal  h a rm o n ic  d isto rti o n   in   v o lt a g e   a p p l ied   to   a   sin g le - p h a se   in v e rter  w it h   n o n li n e a lo a d s:  Re v ie w ,   Ren e wa b le  a n d   S u sta i n a b le  En e rg y   Rev iews ,   v o l /i ss u e :   16 ( 3 ) ,   p p .   1 7 5 4 1 7 6 1 ,   2 0 1 2 .   [8 ]   J.  S e lv a ra j,   et   a l. ,   M u lt i le v e In v e rter  f o G rid - Co n n e c ted   P V   S y ste m   E m p lo y in g   Dig it a P Co n tro ll e r,   IE EE   T ra n sa c ti o n o n   In d u stri a El e c tr o n ics ,   v o l / issu e :   56 ( 1 ) ,   p p .   1 4 9 1 5 8 ,   2 0 0 9 .   [9 ]   P.  S a n c h is,   et   a l. ,   Bo o st  DC - AC  In v e rter:  A   Ne w   Co n tro S trate g y ,   IEE T ra n sa c ti o n o n   P o we El e c tro n ics ,   v o l.   2 0 ,   p p .     3 4 3 3 5 3 ,   2 0 0 5 .     [1 0 ]   A .   M a h m o o d ,   e a l. ,   Re c o n f ig u ra ti o n   M e t h o d   Ba se d   o n   DC - DC  Ce n tral  Co n v e rter  w it h in   Dif fe re n M ism a tch   Co n d it io n s , ”  In ter n a ti o n a J o u rn a o En g in e e rin g   S c e in c e   &   Res e a c h   T e c h n o lo g y ,   v o l /i ss u e :   2 (1 2 ) ,   p p .   3 6 3 4 - 3 6 3 9 ,   2 0 1 3 .   [1 1 ]   A li   M . ,   et   a l. ,   P h o t o v o lt a ic  G r id - Co n n e c ted   M o d e li n g   a n d   Ch a ra c teriz a ti o n   Ba se d   o n   Ex p e ri m e n tal  Re su lt s,”  PL OS   ONE ,   v o l /i ss u e :   11 ( 4 ) ,   p p .   1 - 1 3 ,   2 0 1 6 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694   IJ PEDS    Vo l.   8 ,   No .   1 Ma r ch   2 0 1 7     2 7 9     289   288   [1 2 ]   M .   M o n f a re d ,   et   a l. ,   A n a l y sis,  De sig n ,   a n d   Ex p e rim e n tal  V e rif ic a ti o n   o f   a   S y n c h ro n o u Re f e re n c e   F ra m e   V o lt a g e   Co n tr o f o S in g le - P h a se   In v e rter s,”  IEE T ra n sa c ti o n o n   In d u str ia El e c tro n ics ,   v o l /i ss u e :   61 ( 1 ) ,   p p .   2 5 8     2 6 9 ,   2 0 1 4 .   [1 3 ]   B .   A .   S u h a s,  e a l . ,   V a rio u Co n tro S c h e me fo V o lt a g e   S o u rc e   In v e rte in   PV   g ri d   i n ter fa c e d   sy ste m,”   2 0 1 5   In tern a ti o n a C o n f e re n c e   o n   E n e rg y   S y ste m s an d   A p p li c a ti o n s p p .   4 4 1 - 4 4 5 ,   2 0 1 5 .   [1 4 ]   A .   M u th u ra m a li n g a m ,   et   a l. ,   P e rf o rm a n c e   e v a lu a ti o n   o f   a n   F P GA   c o n tro ll e d   so f s w it c h e d   in v e rter,”  IEE E   T ra n sa c ti o n o n   Po we r E lec tro n i c s ,   v o l.   2 1 ,   p p .   9 2 3 9 3 2 ,   2 0 0 6 .   [1 5 ]   M .   S re e d e v i,   et   a l. ,   F u z z y   P c o n tr o ll e b a se d   g ri d - c o n n e c ted   P V   sy ste m ,   In ter n a ti o n a J o u rn a o S o f t   Co mp u t in g ,   v o l / issu e :   6 ( 1 ) ,   p p .   1 1 1 5 ,   2 0 1 1 .   [1 6 ]   Z.   A .   G h a n i,   et   a l. ,   S im u latio n   m o d e li n k e d   P V   in v e rter  im p lem e n tatio n   u ti li z i n g   d S P A CE  DS 1 1 0 4   c o n tr o ll e r,   En e rg y   a n d   Bu il d i n g s ,   v o l.   5 7 ,   p p .   6 5 7 3 ,   2 0 1 3 .   [1 7 ]   A .   H m id e t,   et   a l. ,   De v e lo p m e n t,   im p lem e n tatio n   a n d   e x p e rime n tatio n   o n   a   d S P A CE  DS1 1 0 4   o f   a   d irec v o lt a g e   c o n tro sc h e m e ,   J o u rn a o P o we r E lec tro n ics ,   v o l /i ss u e :   10 ( 5 ) ,   p p .   4 6 8 4 7 6 ,   2 0 1 0 .   [1 8 ]   M.   A .   Ha n n a n ,   et   a l . ,   A n   En h a n c e d   In v e rter  Co n tro ll e f o P V   A p p li c a ti o n Us in g   t h e   d S P A CE  P latf o rm ,   In ter n a t io n a J o u rn a o P h o to e n e rg y ,   v o l.   2 0 1 0 ,   p p .   1 - 1 0 ,   2 0 1 0 .   [1 9 ]   N .   G h a d i m i,   P Co n tro l ler  De sig n   f o P h o to v o l taic   S y ste m i n   Isla n d i n g   M o d e   Op e ra ti o n ,   W o rld   Ap p li e d   S c ien c e s Jo u rn a l ,   v o l /i ss u e :   15 ( 3 ) ,   p p .   3 2 6 - 3 3 0 ,   2 0 1 1 .   [2 0 ]   A .   H .   M u tl a g ,   e a l . ,   A   Na tu re - In sp ired   Op ti m iza ti o n - Ba se d   Op ti m u m   F u z z y   L o g ic  P h o to v o lt a ic  In v e rter   Co n tr o ll e r   Util izi n g   a n   e Zd s p   F 2 8 3 3 5   Bo a rd ,   En e rg ies ,   v o l /i ss u e :   9 ( 1 2 0 ) ,   p p .   1 - 3 2 ,   2 0 1 6 .   [2 1 ]   Z.   W .   G e e n ,   e a l. ,   A   Ne w   He u r isti c   Op ti m iza ti o n   A lg o rit h m Ha rm o n y   S e a rc h ,   S imu la ti o n ,   v o l /i ss u e :   76 ( 2 ) ,   p p .   60 -   6 9 ,   2 0 0 1 .   [2 2 ]   E T .   Ya ss e n ,   e a l .,  Ha rm o n y   S e a rc h   A l g o rit h m   f o V e h icle   Ro u ti n g   P ro b lem   w it h   T i m e   W in d o w s,   J o u rn a o f   Ap p li e d   S c ie n c e s ,   v o l /i ss u e :   13 ( 4 ) ,   p p .   6 3 3 - 6 3 8 ,   2 0 1 3 .   [2 3 ]   D.  M a n jarre s,  e a l. ,   A   su rv e y   o n   a p p li c a ti o n o f   th e   h a rm o n y   se a rc h   a lg o rit h m ,   En g in e e rin g   Ap p li c a ti o n o f   Arti fi c ia I n telli g e n c e ,   v o l.   2 6 ,   p p .   1 8 1 8 1 8 3 1 ,   2 0 1 3 .   [2 4 ]   M.   S.   Ba k a r,   e a l . ,   Ex p e rim e n tal  S tu d y   o f   S BP W M   f o Z - S o u rc e   In v e rter  F iv e   P h a se ,   In ter n a ti o n a J o u rn a o f   Po we r E lec tro n ics   a n d   Dr ive   S y ste m ( IJ PE DS ) ,   v o l /i ss u e :   6 ( 1 ) ,   p p .   4 5 - 5 5 ,   2 0 1 5 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS       M u sh ta q   Na j e e b   w a s   b o rn   i n   1 9 8 2 .   He   is  re c e iv e d   h is  Ba c h e lo d e g re e   in   Co n tro En g i n e e rin g   (2 0 0 4 f ro m   Un iv e r sit y   o Tec h n o l o g y ,   B a g h d a d ,   Ira q .   He   a lso   h a g o h is  M a ste d e g re e   in   e lec tri c a e n g in e e rin g   (2 0 1 2 f ro m   Un iv e rsit y   T e n a g a   Na sio n a (UN IT EN),   S e lan g o r,   M a la y si a .   He   is  c u rre n tl y   P h c a n d id a te  a Un iv e rsiti   M a la y sia   P a h a n g   (UMP ) .   F ro m   2 0 0 5   to   2 0 0 9 ,   h e   w o rk e d   a lab o ra to ry   a ss istan t   a n d   tu to a Un iv e rsity   o f   A n b a r,   e lec tri c a l   e n g in e e rin g   d e p a rtm e n t,   Ra m a d i Ira q .   L a ter  in   2 0 1 2 ,   h e   w o rk e d   a a   lec tu re a n d   th e   c o o rd in a to r   o f   th e   sa m e   d e p a rtm e n t.   His  re se a rc h   in tere st a re   r e n e w a b le  e n e r g y   r e so u rc e s ,   c o n tro o f   p o w e r   e lec tro n ics   d e v ice s ,   m icro g rid s y ste m s,  a n d   o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m s.  He   is  a   m e m b e o f   Ira q En g in e e rs   Un io n   sin c e   2 0 0 5 .       Dr .   H a m d a n   Da n iy a l   (M ' 0 7 re c e iv e d   th e   B. E.   d e g re e   in   e lec tri c a &   e le c tro n ics   (2 0 0 2 f ro m   Un iv e rsiti   T e k n o lo g M a lay sia ,   t h e   M . E.   d e g re e   in   m e c h a tro n ics   (2 0 0 4 f ro m   Ko lej  Un iv e rsiti   T e k n o lo g T u n   Hu ss e in   On n   a n d   th e   P h . D.  d e g re e   (2 0 1 1 f ro m   T h e   Un iv e rsit y   o f   W e ste rn   A u stra li a .   In   2 0 0 2 ,   h e   w o rk e d   a a n   E e n g in e e a t   S m a rt  In d . ,   a   sw it c h e d   m o d e   p o w e su p p ly   m a n u f a c tu rin g   c o m p a n y .   L a ter  in   2 0 0 3 ,   h e   jo in e d   Un iv e rsiti   M a lay sia   P a h a n g   (f o rm e rl y   k n o w n   a KU KT EM a a   lec tu re r.   Af te f in ish e d   h is  P h . D.   b y   in v e stig a t in g   d ig it a c u rre n c o n tr o f o r   p o w e e lec tro n ics ,   h e   b e c a m e   o n e   o f   th e   k e y   p e rso n   in   S u sta i n a b l e   En e rg y   &   P o w e El e c tro n ics   Re se a rc h   (S u P ER)  Cl u ste r,   UM P .   His  re se a rc h   in tere st  in c lu d e   sw it c h in g   stra teg y ,   n o n li n e a c o n tro a n d   d ig it a c o n tro i n   p o w e e lec tro n ics   a p p li c a ti o n su c h   a re n e w a b le  e n e rg y ,   e lec tri c   v e h icle ,   b a tt e r y   m a n a g e m e n t,   p o w e q u a li t y   a n d   a c ti v e   p o we f il ters .   Dr.  Ha m d a n   Da n i y a is  a   m e m b e o f   IEE P o w e El e c tro n ics   S o c iety   (P EL S a n d   I EE In d u strial  El e c tro n ics   S o c iety   (IE S ).   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.