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 .   4 ,  Dec em b er   2 0 1 8 ,   p p .   1 7 6 5 ~ 1 7 7 3   I SS N:  2 0 8 8 - 8 6 9 4 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j p ed s . v9 . i 4 . pp 1 7 6 5 - 1 7 7 3          1765       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   M o deling  and Si m ula tion  of 12 7  Lev el O p ti m a l Mul tilevel  Inv erte r w ith  Lo w er Nu m ber of  S w itches and M ini m u m   TH D       B o lla   M a dh us u da na   Reddy 1 ,   Y.   V.   Siv a   Reddy 2 ,   M .   Vij a y a   K u m a r 3   1 El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   JN T U A ,   A n a th a p u a ra m u ,   A n d h ra p a ra d e sh ,   In d ia   2 De p a rtme n t  o f   El e c tri c a l  &   El e c tro n ics   E n g in e e rin g ,   G . P u ll a   Re d d y   En g in e e rin g   Co ll e g e ,   A n d h ra p a ra d e sh ,   In d ia   3   De p a rtm e n t  o f   El e c tri c a l  &   El e c tro n ics   E n g in e e rin g ,   JN T UA   Co ll e g e   o f   En g in e e rin g ,   A n a tap u r,   A n d h ra p a ra d e sh ,   In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u n   4 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   Sep   7 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   Sep   3 0 ,   2 0 1 8       T h is  p a p e r  p ro p o se s  a   n e w   o p ti m a l  h ig h   lev e l  m u lt il e v e l  in v e rter  w it h   m in i m u m   n u m b e r  o f   c o m p o n e n ts.   T h is  m u lt i  lev e l  in v e rter (M L I)   is  d e sig n e d   w it h   se ries   c o m b in a ti o n   o f   b a sic   u n i ts  w h ich   c a n   g e n e ra te  p o si ti v e   lev e ls  a t   o u t p u t .   DC so u rc e   v a lu e s ap p li e d   f o r  e a c h   b a sic   u n it   is  d if f e r e n t  w it h   a n o t h e r.   A n   H b rid g e   is  c o n n e c ted   a c ro ss   p ro p o se d   M L I  f o r  g e n e ra ti n g   n e g a ti v e   lev e ls   a lo n g   w it h   p o siti v e   lev e ls  a t   o u tp u t  a n d   th a t  in v e rter  c o n sid e re d   a s  p ro p o se d   h ig h   lev e l  o p t im a l  m u lt il e v e l  in v e rter.  S in g le u n it   is  re sp o n si b le p r o d u c in g   2 1   lev e ls.   T h e re f o re   si x   u n it s  a re   c o n n e c ted   in   c a sc a d e d   f o r m   t o   in c re a se   n u m b e r  o f   lev e ls  a s 1 2 7   a t  o u t p u t.   De c re a s e   in   th e   n u m b e r  o f   p o w e r   sw it c h e s,   d riv e r  c ircu it s,  a n d   d c   v o lt a g e   so u rc e s  a re   th e   i m p ro v e m e n t  o f   th e   p ro p o se d   M L I.   S in u so id a l   m u lt ip le  p u lse   w id th   m o d u lati o n   ( S P W M )  te c h n iq u e   is  im p le m e n ted   to   p ro d u c e   p u ls e s  f o r  tu rn in g   ON   sw it c h e s  a c c o rd in g   re q u irem e n t.   L o w   to tal  h a r m o n ic  d isto rti o n   a t  o u tp u t  v o lt a g e   o r  c u rre n t   p ro d u c ti o n   is  m a jo r  a d v a n tag e   o f   p ro p o se d   m o d u le.  T h e   v a li d a t io n s  o f  p ro p o se d   M L I  re su lt s are   v e rif i e d   th ro u g h   M A T LAB/S IM UL INK .   K ey w o r d :   B asic u n i t   H - b r id g e   Mu lti le v el  i n v er ter   Op ti m al  M L I   SP W M   T HD   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 :   B .   Ma d h u s u d a n a  R ed d y ,    E lectr ical  E n g i n ee r i n g     J NT UA   C o lleg e  o f   E n g i n ee r i n g ,   An atap u r ,   An d h r ap ar ad esh ,   I n d ia .   E m ail:  m ad h u s u d h a n ar ed d y . b o lla@ g m ai l.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N     T h e  p o w er   s e m i  co n d u cto r   s w itc h e s   ca n n o t  ab le   to   co n n e ct  d ir ec tl y   to   h i g h   v o ltag e   n e t w o r k .   T h e   h ig h - v o ltag e  h ig h   p o w er   w it h   s tan d   in v er ter s   d e m a n d   is   in cr ea s in g   d a y   b y   d a y ,   in   o r d er   to   m ee t  h i g h   v o ltag e   h ig h   p o w er   d e m a n d   m u lti lev e l  in v er ter s   ar e  h a v e  b ee n   d ev e lo p ed .   B y   i n cr ea s i n g   n u m b er   o f   lev el s   at  o u tp u t   w a v e  f o r m   t w o   m ai n   ad v a n t ag es  ar e   o b ta in ed   o n e  is   s i n u s o id al  li k e  w a v e  f o r m   at   o u tp u t  an d   a n o th er   is   r ed u ce d   to tal  h ar m o n ic  d is to r tio n   in   th e  o u tp u t  v o lta g e  an d   cu r r en t  w av e f o r m .   I n   ad d itio n   to   th at,   m i n i m u m   s w itc h in g   lo s s e s ,   v o ltag e   s tr es s   o n   s w i tch e s   ar e  le s s [ 1 - 5 ] . Ma in l y   t h r ee   t y p es o f   tr ad i tio n al  m u ltil e v el  i n v er ter s   ar e  ex is t  s u c h   as  ( i)   n e u tr al  p o in t  cla m p ed   M L I s ,   ( ii)  f l y i n g - ca p ac ito r   M L I s ,   ( iii)  ca s c ad ed   H  b r id g e  ty p e   ML I s   [ 6 – 9 ] .   C ascad ed   m u ltil e v el  i n v er ter s   d id   n o t  u s e  d io d e  cla m p ed   an d /o r   f l y i n g   ca p a cito r s   f o r   ac h ie v i n g   r eliab ilit y ,   m o d u lar it y ,   s i m p le  co n tr o l  an d   lo w er   n u m b er   o f   s w itc h e s   [ 1 0 - 1 1 ] .   Hen ce   th e  s w itc h i n g   lo s s e s   an d   o v er all  co s t  o f   p r o p o s ed   in v er ter s   d ec r ea s es  an d   e f f icie n c y   c an   b e  i m p r o v ed   [ 1 2 ] . Var io u s   t y p e s   o f   s y m m etr ic   an d   as y m m etr ic  ca s ca d ed   m u ltil e v el  i n v er ter s   p r esen te d   i n   [ 1 3 ] – [ 1 8 ] .   T w o   alg o r it h m s   ar e  p r esen ted   lik e   s y m m etr ic  an d   as y m m etr ic  p r esen ted   in   [ 1 9 ] .   Dif f er en t  as y m m etr ic  ca s ca d ed   m u lti lev el  i n v er ter s   h av e  b ee n   p r esen ted   f o r   in cr ea s i n g   th e  n u m b er   o f   o u tp u t le v els i n   [ 2 0 ] .   B asicall y   s ix   s w itc h   i n v er ter s   w er e  f r e q u e n tl y   u s ed   in   i n d u s tr ial  ap p licatio n s ,   b u t  th is   t y p e  o f   in v er ter s   ar e  n o t  ap p r o p r iate  f o r   lo w   p o w er   ap p licatio n s   d u e  to   v er y   h i g h   s w i tch i n g   lo s s es  an d   co m p le x it 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 .   4 ,  Dec em b er   2 0 1 8   :    1765   –   1 7 7 3   1766   ex is t  co n tr o l  m e th o d .   T h e  m a j o r   p r o b lem s   f ac in g   o f   co n v e n tio n al   t y p e  M L I s   ar e  m o r e  n u m b er   o f   s w itc h i n g   d ev ices,  s w itc h i n g   lo s s e s ,   s ta n d in g   v o ltag e s   an d   h ig h   T HD.   C ascad ed   m u ltil e v el  i n v er ter s   ar e  d esig n ed   w it h   s er ie s   o f   b asic  u n it s .   E ac h   b asic  u n it  co n s i s ts   o f   d c  s o u r ce s   an d   s w i tch e s .   T h ese  ar e  ca teg o r ized   in   t w o   w a y s   o n e  is   s y m m etr ical  t y p e  w h er e  all  d c  s o u r ce s   ar e  eq u al  in   all  b asic  u n it s ,   an d   o th er   is   as y m m etr ical  t y p e  w h er e  d c  s o u r ce s   ar e  d if f er en t  in   e ac h   b asic  u n it.  T h e  as y m m etr ic  ca s ca d ed   m u lt ile v el  in v er ter s   p r o d u ce   a  m o r e  lev els  in   o u tp u t  w it h   m i n i m u m   s w itc h es  w h ile   co m p ar ed   w it h   s y m m etr i c  ca s ca d ed   m u ltil e v el  i n v er ter s   d u e  to   t h e  ca u s e  o f   th e   v ar io u s   m a g n it u d es  o f   d c   v o ltag e  s o u r ce s .   Hen ce   s p ac e   an d   co s t  o f   an   as y m m e tr ic  ca s ca d ed   m u ltil e v el  i n v er ter   is   less   th a n   th at  o f   a   s y m m etr ic  ca s ca d ed   m u ltil e v el  in v er ter . T h e  p r o p o s ed   n o v el  s er ies   co n n ec ted   h i g h   le v el  ass y m etr icl  t y p e   o p tim a l M L I   p r o d u ce s   les s   T HD  w h e n   co m p ar e  to   class ical   t y p e  s a m e  h i g h   le v el  as s y m e t r ical  ML I .       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   T h e  class ical  1 2 7   lev el  m u lti lev el  i n v er ter   is   s er ies  co m b i n atio n   o f   s ix   H - b r id g e  in v er t er s   is   a s   s h o w n   in   F ig u r e  1 .   E ac h   H  - B r id g e  co n tain s   f o u r   s w i tch e s   a n d   o n e  d c  s o u r ce .   T h e  m ag n it u d es  d c  s o u r ce s   ar e   ap p lied   in   th e  r atio   o f   1 :2 :4 : 8 :1 6 :3 2   f o r   in d iv id u al  H  b r id g es  to   ac h iev e  1 2 7   lev el  a t  o u tp u t.  T h e  p o s iti v e   lev els   at  o u tp u t o b tai n ed   b y   t u r n in g   O N  t h e  S n2   &   S n 3   s w itc h es,  w h er e  a s   f o r   n e g ati v e  le v el s   ar e  o b tain ed   w it h   tu r n i n g   O n   o f   S n1   &S n4   s w itch es.  A ll  t h e  s w itc h es  ar e  u n id ir ec tio n al  I GB T s   L o ad   s h o u ld   b e  co n n ec ted   ac r o s s   s er ies s tr i n g   o f   H  b r id g es.     N switch = 4 n ;  n   ≥   1                   ( 1 )     N driv e rs =4 n                   ( 2 )     N sour ce = n                    ( 3 )     N lev el =2 (n + 1)  - 1                   ( 4 )     ‘ n ’   in d icate s   n u m b er   o f   ca s ca d ed   b asic H   b r id g e  u n it s , N switc h,   m ea n s   n u m b er   o f   s w itc h es,  N driv e rs  in d icate s   g ate   d r iv er s ,   N source  m ea n s   n u m b er   o f   d c  s o u r ce s   an d   N le v el  n u m b e r   o f   lev els  g en er ated   at  o u tp u t.           Fig u r e  1 . C las s ical  1 2 7   lev el  H - B r id g e  m u lti lev el  i n v er ter       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:  2 0 8 8 - 8 694       Mo d elin g   a n d   S imu la tio n   o f  1 2 7   Leve l O p tima l Mu ltil ev el  I n ve r ter w i th …  ( B o lla   Ma d h u s u d a n a   R ed d y )   1767   T ab le  1   s h o w s   th e  ON  s tate  r ep r esen tatio n   o f   s w itc h es  a n d   w it h   t h eir   m a g n it u d es  o f   d c  s o u r ce s   o f   r esp ec tiv e  H  B r id g e  u n it s .   Su p p o s e  to   g et  p o s itiv e  6 3   lev el  o u tp u t,  all  H  b r id g e  s o u r ce s   a d d ed   b y   tu r n in g   ON   th e  S m2 &S m3  s w itc h es,  w h er e  s i m ilar l y   to   o b tain   n e g ati v e  6 3   lev el  o u tp u t,  all  H  b r id g e  s o u r ce s   ad d ed   w it h   tu r n i n g   ON  th e  S m1   &   S m4   s w i tch es.  W h er e  m =1 ,   2 ,   3 ,   4 ,   5 ,   6   …. . n .   I f   s u p p o s e  an y   o n e  o f   p ar ticu lar   b r id g e  d c   s o u r ce   n o t  ad d ed   to   g et   d es ir e d   o u tp u t  le v el  t h at  s o u r ce   i s   b y   p ass ed   t h r o u g h   u p p er   an d   lo w er   s w itc h es   s a m e  li m b   o f   r elate d   H  b r id g e.   Fo r   ex a m p le  to   g et  p o s iti v e  6 2   lev el  at  o u tp u t  1   P U  d c  s o u r c e  is   n o t  r eq u ir ed   b y   tu r n i n g   ON   t h e  S 11  &   S 13  s w it ch es  a n d   f o r   n e g ati v e  6 2   le v e l  o u tp u t   c ase  S 12  & S 14  s h o u ld   b e  tu r n   ON  f o r   b y   p ass in g   1   P U  d c  s o u r ce .       T ab le  1 .   ON  State  S w itc h i n g   P atter n   So u r ce s   f o r   C la s s ical  1 2 7   L ev el  Mu ltil e v el  I n v er ter   V o l t a g e   ( p e r   u n i t )   S w i t c h i n g   p a t t e r n s  w i t h   so u r c e s   V o l t a g e   ( p e r   u n i t )   S w i t c h i n g   p a t t e r n s  w i t h   so u r c e s   Vo l t a g e   ( p e r   u n i t )   S w i t c h i n g   p a t t e r n s  w i t h   so u r c e s   63   1 + 2 + 4 + 8 + 1 6 + 3 2   62   2 + 4 + 8 + 1 6 + 3 2   61   1 + 4 + 8 + 1 6 + 3 2   60   4 + 8 + 1 6 + 3 2   59   1 + 2 + 8 + 1 6 + 3 2   58   2 + 8 + 1 6 + 3 2   57   1 + 8 + 1 6 + 3 2   56   8 + 1 6 + 3 2   55   1 + 2 + 4 + 1 6 + 3 2   54   2 + 4 + 1 6 + 3 2   53   1 + 4 + 1 6 + 3 2   52   4 + 1 6 + 3 2   51   1 + 2 + 1 6 + 3 2   50   2 + 1 6 + 3 2   49   1 + 1 6 + 3 2   48   1 6 + 3 2   47   1 + 2 + 4 + 8 + 3 2   46   2 + 4 + 8 + 3 2   45   1 + 4 + 8 + 3 2   44   4 + 8 + 3 2   43   1 + 2 + 8 + 3 2   42   2 + 8 + 3 2   41   1 + 8 + 3 2   40   8 + 3 2   39   1 + 2 + 4 + 3 2   38   2 + 4 + 3 2   37   1 + 4 + 3 2   36   4 + 3 2   35   1 + 2 + 3 2   34   2 + 3 2   33   1 + 3 2   32   32   31   1 + 2 + 4 + 8 + 1 6   30   2 + 4 + 8 + 1 6   29   1 + 4 + 8 + 1 6   28   4 + 8 + 1 6   27   1 + 2 + 8 + 1 6   26   2 + 8 + 1 6   25   1 + 8 + 1 6   24   8 + 1 6   23   1 + 2 + 4 + 1 6   22   2 + 4 + 1 6   21   1 + 4 + 1 6   20   4 + 1 6   19   1 + 2 + 1 6   18   2 + 1 6   17   1 + 1 6   16   16   15   1 + 2 + 4 + 8   14   2 + 4 + 8   13   1 + 4 + 8   12   4 + 8   11   1 + 2 + 8   10   2 + 8   9   1 + 8   8   8   7   1 + 2 + 4   6   2 + 4   5   1 + 4   4   4   3   1 + 2   2   2   1   1   0   0   - 1   - 1   - 2   - 2   - 3   - 1 - 2   - 4   - 4   - 5   - 1 - 4   - 6   - 2 - 4   - 7   - 1 - 2 - 4   - 8   - 8   - 9   - 1 - 8   - 10   - 2 - 8   - 11   - 1 - 2 - 8   - 12   - 4 - 8   - 13   - 1 - 4 - 8   - 14   - 2 - 4 - 8   - 15   - 1 - 2 - 4 - 8   - 16   - 16   - 17   - 1 - 16   - 18   - 2 - 16   - 19   - 1 - 2 - 16   - 20   - 4 - 16   - 21   - 1 - 4 - 16   - 22   - 2 - 4 - 16   - 23   - 1 - 2 - 4 - 16   - 24   - 8 - 16   - 25   - 1 - 8 - 16   - 26   - 2 - 8 - 16   - 27   - 1 - 2 - 8 - 16   - 28   - 4 - 8 - 16   - 29   - 1 - 4 - 8 - 16   - 30   - 2 - 4 - 8 - 16   - 31   - 1 - 2 - 4 - 8 - 16   - 32   - 32   - 33   - 1 - 32   - 34   - 2 - 32   - 35   - 1 - 2 - 32   - 36   - 4 - 32   - 37   - 1 - 4 - 32   - 38   - 2 - 4 - 32   - 39   - 1 - 2 - 4 - 32   - 40   - 8 - 32   - 41   - 1 - 8 - 32   - 42   - 2 - 8 - 32   - 43   - 1 - 2 - 8 - 32   - 44   - 4 - 8 - 32   - 45   - 1 - 4 - 8 - 32   - 46   - 2 - 4 - 8 - 32   - 47   - 1 - 2 - 4 - 8 - 32   - 48   - 16 - 32   - 49   - 1 - 16 - 32   - 50   - 2 - 16 - 32   - 51   - 1 - 2 - 16 - 32   - 52   - 4 - 16 - 32   - 53   - 1 - 4 - 16 - 32   - 54   - 2 - 4 - 16 - 32   - 55   - 1 - 2 - 4 - 8 - 16 - 32   - 56   - 8 - 16 - 32   - 57   - 1 - 8 - 16 - 32   - 58   - 2 - 8 - 16 - 32   - 59   - 1 - 2 - 8 - 16 - 32   - 60   - 4 - 8 - 16 - 32   - 61   - 1 - 4 - 8 - 16 - 32   - 62   - 2 - 4 - 8 - 16 - 32   - 63   - 1 - 2 - 4 - 8 - 16 - 32         Fig u r e  2   s h o w s   t h e  p r o p o s ed   1 2 7   lev el  o p ti m al  m u ltil e v el  i n v er ter   m ad e  w it h   ca s ca d ed   co n n ec tio n   o f   s i x   b asic  u n its .   E ac h   b asic   u n it  co n s is t s   o f   o n   d c  s o u r c e  an d   t w o   s w itc h es.  I n   r atio   o f   1 :2 :4 :8 :1 6 :3 2 . I n   g en er al  t h e  d c  s o u r ce   m a g n it u d es e x p r ess ed   as s h o w n   E q u at io n   5     V  dc, i = ( 2 ) (i - 1) *V dc, 1                 ( 5 )     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 .   4 ,  Dec em b er   2 0 1 8   :    1765   –   1 7 7 3   1768       Fig u r e  2 .   P r o p o s ed   1 2 7   lev el  o p ti m al  m u l tile v el  in v er ter       V dc, 1   is   m i n i m u m   o r   f ir s t   b asic   u n it  i n p u t   d c  v o lta g e   ,   a n d   i = 1 ,   2 ,   3 …. n ;  w h er e  ‘ n ’   m ea n s   n u m b er   o f   ca s ca d ed   co n n ec ted   b asic u n it s   . I n   t h is   p r o p o s ed   m o d u le  V dc, 1 = 1 0 V.     N  S W I T CH = 2n   +  4 ,   f o r   n   ≥   1                 ( 6 )     N  DRI V ER = N  S W I TCH                 ( 7 )     N I GB T = 2n   + 4                   ( 8 )     N  S OU RCE = n                     ( 9 )     Ou tp u t le v el  n u m b er   N  L EVE L = 2 n+ 1  –   1             ( 1 0 )     W h er e,   N S W I TCH , ,  N D R I VER , ,   N IGBT  ,   an d   N S O URCE ,   ar e  th e  n u m b er   o f   s w itc h es,  n u m b er   o f   s w itc h es ’   d r iv er s ,   n u m b er   o f   I GB T s ,   an d   n u m b e r   o f   s o u r ce s   r esp ec tiv e l y .   T ab le  2   s h o w s   ON   s tate s   o f   s w itc h e s   f o r   p r o p o s ed   1 2 7   lev e l  o p ti m al   m u lti lev el   i n v er ter .   Su p p o s e  i n   o r d er   to   g et  o u tp u t  as  +6 3   lev el  , all  s er ies  co n n ec ted   s w i tch e s   S ’ i   r eq u ir ed   to   b e  tu r n   ON  , w h er e   i=1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 …n . ,   ad d itio n   to   T 1  an d   T 4   s w itc h es   s h o u ld   b e   ON.   Si m ilar l y   to   g e t  - 6 3   le v el  o u tp u t,  al l  s er ies   co n n ec ted   s w itc h e s   S i   r eq u ir e d   to   tu r n ed   ON  w h er e  i=1 ,   2,   3,   4,   5,   6 …n   in   ad d itio n   to   T 2   an d   T 3  s h o u ld   b e   ON.   T h u s   to   ac h iev e  p o s it iv e   lev el  o u tp u t  T 1 &T 4  ON  in   H  b r id g e,   an d   f o r   n e g ati v e  le v el   o u tp u t  p u r p o s e  T 2   an d   T 3   s h o u ld   b e  ON.   Fi n all y   s a y   t h at  s er ie s   s w i tch e s   w il l  en h an ce s   t h e  lev e l  n u m b er   b u t  s h u n t  s w itc h e s   d ec r ea s e  th e  le v el   n u m b er . AS   th e  n u m b er   o f   le v el s   at  o u tp u t  s id e  i n cr ea s es  th e   w av e   f o r m   w o u ld   b e  m o r e   s in u s o id al  s o   t h at  to tal  h ar m o n ic  d is to r tio n   d ec r ea s es.                       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:  2 0 8 8 - 8 694       Mo d elin g   a n d   S imu la tio n   o f  1 2 7   Leve l O p tima l Mu ltil ev el  I n ve r ter w i th …  ( B o lla   Ma d h u s u d a n a   R ed d y )   1769   T ab le  2 .   ON  State  S w itc h i n g   P atter n   f o r   P r o p o s ed   1 2 7   L ev el  Op ti m al  M L I   V o l t a g e   ( P . U )   O N   S w i t c h i n g   p a t t e r n s   L e v e l   N o .   V o l t a g e   ( P . U )   O N   S w i t c h i n g   p a t t e r n s   L e v e l   N o .   + 6 3   K’ 1 + K ’ 2 + K ’ 3 + K ’ 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   1 2 7   + 6 2   K 1 + K ’ 2 + K ’ 3 + K ’ 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   1 2 6   + 6 1   K’ 1 +K 2 + K ’ 3 + K ’ 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   1 2 5   + 6 0   K 1 +K 2 + K ’ 3 + K ’ 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   1 2 4   + 5 9   K’ 1 + K ’ 2 +K 3 + K ’ 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   1 2 3   + 5 8   K 1 + K ’ 2 +K 3 + K ’ 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   1 2 2   + 5 7   K’ 1 +K 2 +K 3 + K ’ 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   1 2 1   + 5 6   K 1 +K 2 +K 3 + K ’ 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   1 2 0   + 5 5   K’ 1 + K ’ 2 + K ’ 3 +K 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   1 1 9   + 5 4   K 1 + K ’ 2 + K ’ 3 +K 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   1 1 8   + 5 3   K’ 1 +K 2 + K ’ 3 +K 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   1 1 7   + 5 2   K 1 +K 2 + K ’ 3 +K 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   1 1 6   + 5 1   K’ 1 + K ’ 2 +K 3 +K 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   1 1 5   + 5 0   K 1 + K ’ 2 +K 3 +K 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   1 1 4   + 4 9   K’ 1 +K 2 +K 3 +K 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   1 1 3   + 4 8   K 1 +K 2 +K 3 +K 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   1 1 2   + 4 7   K’ 1 + K ’ 2 + K ’ 3 + K ’ 4 +K 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   1 1 1   + 4 6   K 1 + K ’ 2 + K ’ 3 + K ’ 4 +K 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   1 1 0   + 4 5   K’ 1 +K 2 + K ’ 3 + K ’ 4 +K 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   1 0 9   + 4 4   K 1 +K 2 + K ’ 3 + K ’ 4 +K 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   1 0 8   + 4 3   K’ 1 + K ’ 2 + K ’ 3 +K 4 +K 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   1 0 7   + 4 2   K 1 + K ’ 2 +K 3 + K ’ 4 +K 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   1 0 6   + 4 1   K’ 1 +K 2 +K 3 + K ’ 4 +K 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   1 0 5   + 4 0   K 1 +K 2 +K 3 + K ’ 4 +K 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   1 0 4   + 3 9   K’ 1 + K ’ 2 + K ’ 3 +K 4 +K 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   1 0 3   + 3 8   K 1 + K ’ 2 + K ’ 3 +K 4 +K 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   1 0 2   + 3 7   K’ 1 +K 2 + K ’ 3 +K 4 +K 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   1 0 1   + 3 6   K 1 +K 2 + K ’ 3 +K 4 +K 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   1 0 0   + 3 5   K’ 1 + K ’ 2 +K 3 +K 4 +K 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   99   + 3 4   K 1 + K ’ 2 +K 3 +K 4 +K 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   98   + 3 3   K’ 1 +K 2 +K 3 +K 4 +K 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   97   + 3 2   K 1 +K 2 +K 3 +K 4 +K 5 + K ’ 6 +T 1 +T 4   96   + 3 1   K’ 1 + K ’ 2 + K ’ 3 + K ’ 4 + K ’ 5 +K 6 +T 1 +T 4   95   + 3 0   K 1 + K ’ 2 + K ’ 3 + K ’ 4 + K ’ 5 +K 6 +T 1 +T 4   94   + 2 9   K’ 1 +K 2 + K ’ 3 + K ’ 4 + K ’ 5 +K 6 +T 1 +T 4   93   + 2 8   K 1 +K 2 + K ’ 3 + K ’ 4 + K ’ 5 +K 6 +T 1 +T 4   92   + 2 7   K’ 1 + K ’ 2 +K 3 + K ’ 4 + K ’ 5 +K 6 +T 1 +T 4   91   + 2 6   K 1 + K ’ 2 +K 3 + K ’ 4 + K ’ 5 +K 6 +T 1 +T 4   90   + 2 5   K’ 1 +K 2 +K 3 + K ’ 4 + K ’ 5 +K 6 +T 1 +T 4   89   + 2 4   K 1 +K 2 +K 3 + K ’ 4 + K ’ 5 +K 6 +T 1 +T 4   88   + 2 3   K’ 1 + K ’ 2 + K ’ 3 +K 4 + K ’ 5 +K 6 +T 1 +T 4   87   + 2 2   K 1 + K ’ 2 + K ’ 3 +K 4 + K ’ 5 +K 6 +T 1 +T 4   86   + 2 1   K’ 1 +K 2 + K ’ 3 +K 4 + K ’ 5 +K 6 +T 1 +T 4   85   + 2 0   K 1 +K 2 + K ’ 3 +K 4 + K ’ 5 +K 6 +T 1 +T 4   84   + 1 9   K’ 1 + K ’ 2 +K 3 +K 4 + K ’ 5 +K 6 +T 1 +T 4   83   + 1 8   K 1 + K ’ 2 +K 3 +K 4 + K ’ 5 +K 6 +T 1 +T 4   82   + 1 7   K’ 1 +K 2 +K 3 +K 4 + K ’ 5 +K 6 +T 1 +T 4   81   + 1 6   K 1 +K 2 +K 3 +K 4 + K ’ 5 +K 6 +T 1 +T 4   80   + 1 5   K’ 1 + K ’ 2 + K ’ 3 + K ’ 4 +K 5 +K 6 +T 1 +T 4   79   + 1 4   K 1 + K ’ 2 + K ’ 3 + K ’ 4 +K 5 +K 6 +T 1 +T 4   78   + 1 3   K’ 1 +K 2 + K ’ 3 + K ’ 4 +K 5 +K 6 +T 1 +T 4   77   + 1 2   K 1 +K 2 + K ’ 3 + K ’ 4 +K 5 +K 6 +T 1 +T 4   76   + 1 1   K’ 1 + K ’ 2 +K 3 + K ’ 4 +K 5 +K 6 +T 1 +T 4   75   + 1 0   K 1 + K ’ 2 +K 3 + K ’ 4 +K 5 +K 6 +T 1 +T 4   74   +9   K’ 1 +K 2 +K 3 + K ’ 4 +K 5 +K 6 +T 1 +T 4   73   +8   K 1 +K 2 +K 3 + K ’ 4 +K 5 +K 6 +T 1 +T 4   72   +7   K’ 1 + K ’ 2 + K ’ 3 +K 4 +K 5 +K 6 +T 1 +T 4   71   +6   K 1 + K ’ 2 + K ’ 3 +K 4 +K 5 +K 6 +T 1 +T 4   70   +5   K’ 1 +K 2 + K ’ 3 +K 4 +K 5 +K 6 +T 1 +T 4   69   +4   K 1 +K 2 + K ’ 3 +K 4 +K 5 +K 6 +T 1 +T 4   68   +3   K’ 1 + K ’ 2 +K 3 +K 4 +K 5 +K 6 +T 1 +T 4   67   +2   K 1 + K ’ 2 +K 3 +K 4 +K 5 +K 6 +T 1 +T 4   66   +1   K’ 1 +K 2 +K 3 +K 4 +K 5 +K 6 +T 1 +T 4   65   0   K 1 +K 2 +K 3 +K 4 +K 5 +K 6   64   - 1   K’ 1 +K 2 +K 3 +K 4 +K 5 +K 6 +T 2 +T 3   63   - 2   K 1 + K ’ 2 +K 3 +K 4 +K 5 +K 6 +T 2 +T 3   62   - 3   K’ 1 + K ’ 2 +K 3 +K 4 +K 5 +K 6 +T 2 +T 3   61   - 4   K 1 +K 2 + K ’ 3 +K 4 +K 5 +K 6 +T 2 +T 3   60   - 5   K’ 1 +K 2 + K ’ 3 +K 4 +K 5 +K 6 +T 2 +T 3   59   - 6   K 1 + K ’ 2 + K ’ 3 +K 4 +K 5 +K 6 +T 2 +T 3   58   - 7   K’ 1 + K ’ 2 + K ’ 3 +K 4 +K 5 +K 6 +T 2 +T 3   57   - 8   K 1 +K 2 +K 3 + K ’ 4 +K 5 +K 6 +T 2 +T 3   56   - 9   K’ 1 +K 2 +K 3 + K ’ 4 +K 5 +K 6 +T 2 +T 3   55   - 10   K 1 + K ’ 2 +K 3 + K ’ 4 +K 5 +K 6 +T 2 +T 3   54   - 11   K’ 1 + K ’ 2 +K 3 + K ’ 4 +K 5 +K 6 +T 12 +T 3   53   - 12   K 1 +K 2 + K ’ 3 + K ’ 4 +K 5 +K 6 +T 2 +T 3   52   - 13   K’ 1 +K 2 + K ’ 3 + K ’ 4 +K 5 +K 6 +T 2 +T 3   51   - 14   K 1 + K ’ 2 + K ’ 3 + K ’ 4 +K 5 +K 6 +T 2 +T 3   50   - 15   K’ 1 + K ’ 2 + K ’ 3 + K ’ 4 +K 5 +K 6 +T 2 +T 3   49   - 16   K 1 +K 2 +K 3 +K 4 + K ’ 5 +K 6 +T 2 +T 3   48   - 17   K’ 1 +K 2 +K 3 +K 4 + K ’ 5 +K 6 +T 2 +T 3   47   - 18   K 1 + K ’ 2 +K 3 +K 4 + K ’ 5 +K 6 +T 2 +T 3   46   - 19   K’ 1 + K ’ 2 +K 3 +K 4 + K ’ 5 +K 6 +T 2 +T 3   45   - 20   K 1 +K 2 + K ’ 3 +K 4 + K ’ 5 +K 6 +T 2 +T 3   44   - 21   K’ 1 +K 2 + K ’ 3 +K 4 + K ’ 5 +K 6 +T 2 +T 3   43   - 22   K 1 + K ’ 2 + K ’ 3 +K 4 + K ’ 5 +K 6 +T 2 +T 3   42   - 23   K’ 1 + K ’ 2 + K ’ 3 +K 4 + K ’ 5 +K 6 +T 2 +T 3   41   - 24   K 1 +K 2 +K 3 + K ’ 4 + K ’ 5 +K 6 +T 2 +T 3   40   - 25   K’ 1 +K 2 +K 3 + K ’ 4 + K ’ 5 +K 6 +T 2 +T 3   39   - 26   K 1 + K ’ 2 +K 3 + K ’ 4 + K ’ 5 +K 6 +T 2 +T 3   38   - 27   K’ 1 + K ’ 2 +K 3 + K ’ 4 + K ’ 5 +K 6 +T 2 +T 3   37   - 28   K 1 +K 2 + K ’ 3 + K ’ 4 + K ’ 5 +K 6 +T 2 +T 3   36   - 29   K’ 1 +K 2 + K ’ 3 + K ’ 4 + K ’ 5 +K 6 +T 2 +T 3   35   - 30   K 1 + K ’ 2 + K ’ 3 + K ’ 4 + K ’ 5 +K 6 +T 2 +T 3   34   - 31   K’ 1 + K ’ 2 + K ’ 3 + K ’ 4 + K ’ 5 +K 6 +T 2 +T 3   33   - 32   K 1 +K 2 +K 3 +K 4 +K 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   32   - 33   K’ 1 +K 2 +K 3 +K 4 +K 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   31   - 34   K 1 + K ’ 2 +K 3 +K 4 +K 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   30   - 35   K’ 1 + K ’ 2 +K 3 +K 4 +K 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   29   - 36   K 1 +K 2 + K ’ 3 +K 4 +K 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   28   - 37   K’ 1 +K 2 + K ’ 3 +K 4 +K 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   27   - 38   K 1 + K ’ 2 + K ’ 3 +K 4 +K 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   26   - 39   K’ 1 + K ’ 2 + K ’ 3 +K 4 +K 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   25   - 40   K 1 +K 2 +K 3 + K ’ 4 +K 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   24   - 41   K’ 1 +K 2 +K 3 + K ’ 4 +K 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   23   - 42   K 1 + K ’ 2 +K 3 + K ’ 4 +K 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   22   - 43   K’ 1 + K ’ 2 + K ’ 3 +K 4 +K 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   21   - 44   K 1 +K 2 + K ’ 3 + K ’ 4 +K 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   20   - 45   K’ 1 +K 2 + K ’ 3 + K ’ 4 +K 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   19   - 46   K 1 + K ’ 2 + K ’ 3 + K ’ 4 +K 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   18   - 47   K’ 1 + K ’ 2 + K ’ 3 + K ’ 4 +K 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   17   - 48   K 1 +K 2 +K 3 +K 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   16   - 49   K’ 1 +K 2 +K 3 +K 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   15   - 50   K 1 + K ’ 2 +K 3 +K 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   14   - 51   K’ 1 + K ’ 2 +K 3 +K 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   13   - 52   K 1 +K 2 + K ’ 3 +K 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   12   - 53   K’ 1 +K 2 + K ’ 3 +K 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   11   - 54   K 1 + K ’ 2 + K ’ 3 +K 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   10   - 55   K’ 1 + K ’ 2 + K ’ 3 +K 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   9   - 56   K 1 +K 2 +K 3 + K ’ 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   8   - 57   K’ 1 +K 2 +K 3 + K ’ 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   7   - 58   K 1 + K ’ 2 +K 3 + K ’ 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   6   - 59   K’ 1 + K ’ 2 +K 3 + K ’ 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   5   - 60   K 1 +K 2 + K ’ 3 + K ’ 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   4   - 61   K’ 1 +K 2 + K ’ 3 + K ’ 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   3   - 62   K 1 + K ’ 2 + K ’ 3 + K ’ 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   2   - 63   K’ 1 + K ’ 2 + K ’ 3 + K ’ 4 + K ’ 5 + K ’ 6 +T 2 +T 3   1             3.   SI M UL AT I O N  R E S UL T S  A ND  DIS CUSS I O N   I n   class ical  to p o lo g y   2 4   n u m b er   o f   s w i tch e s   ar e  u s ed   b u t  i n   p r o p o s ed   to p o lo g y   1 6   n u m b er   o f   s w itc h es  u s ed   o n l y   t h er e f o r e  s w itc h in g   lo s s es  ca n   b e  m in i m ized   in   p r o p o s ed   to p o l o g y   h en ce   o u tp u t  p o w e r   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 .   4 ,  Dec em b er   2 0 1 8   :    1765   –   1 7 7 3   1770   an d   ef f icie n c y   ca n   b e   i m p r o v ed .   C lass ical  M L I   f u n d a m en t al  v o lta g e   i s   6 0 5 . 4 v   w h ich   is   less   t h an   p r o p o s ed   ML I   to p o lo g y   o f   6 2 3 . 1 v . P r o p o s ed   to p o lo g y   p r o d u ce s   1 2 7   lev els   at  o u tp u t  as  s h o w n   i n   Fig u r e  4   an d   to ta l   h ar m o n ic  d is to r tio n   is   0 . 9 6 %  as  s h o w n   in   Fi g u r e  5   w h ic h   i s   less   th a n   o f   clas s ical  1 2 7   le v el  ML I   to p o lo g y   o f   to tal  h ar m o n ic  d is tr o tio n   is   1 . 7 4 %  as  s h o w n   in   Fi g u r e  6 .   T h u s   b y   in cr ea s in g   n u m b er   o f   lev els  q u alit y   s in u s o id al  w av e f o r m   ac h ie v e d   w i th   m in i m u m   T HD.   T ab le   3   s h o w s   co m p ar i s o n   tab le   b et w ee n   s i n g le   p h a s e   class ical  a n d   p r o p o s ed   ML I s .           Fig u r e  3 .   Si m u latio n   d iag r a m   o f   s i n g le  p h ase  p r o p o s ed 1 2 7   l ev el  o p ti m al  m u ltil e v el  i n v er t er           Fig u r e  4 .   Sin g le  p h ase  p r o p o s ed 1 2 7   lev el  o p tim al  m u l tile v el   in v er ter   o u tp u t v o lta g e  w a v e  f o r m   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:  2 0 8 8 - 8 694       Mo d elin g   a n d   S imu la tio n   o f  1 2 7   Leve l O p tima l Mu ltil ev el  I n ve r ter w i th …  ( B o lla   Ma d h u s u d a n a   R ed d y )   1771       Fig u r e  5 .   FF T   an al y s i s   o f   T o tal  h ar m o n ic  d is to r tio n   0 . 9 6 % o f   s i n g le  p h ase  p r o p o s ed   ML I   to p o l o g y           Fig u r e  6 .   FF T   an al y s i s   o f   T o tal  h ar m o n ic  d is to r tio n   1 . 7 4 % o f   s i n g le  p h ase  cla s s ical  M L I   to p o lo g y       T ab le  3 .   C o m p ar is o n   T ab le  b e t w ee n   Si n g le  P h ase  C las s ical  an d   p r o p o s ed   ML I s   T o p o l o g y   N u mb e r   o f   D C   so u r c e s   N u mb e r   o f   sw i t c h e s   S w i t c h i n g   l o sse s (%)   F u n d a me n t a l   V o l t a g e   T H D   ( %)  o f   V o ut   C l a ssi c a l   1 2 7   l e v e l   M L I   6   24   X ( a ssu me d )   6 0 5 . 4 v   1 . 7 4   P r o p o se d   1 2 7   l e v e l   M L I   6   16   0 . 6 6 X   6 2 3 . 1 v   0 . 9 6       4.   CO NCLU SI O N   I n   t h is   p ap er ,   a  n o v e l  b asic   u n it  is   p r o p o s ed   in   p r o p o s ed   ca s ca d ed   m u l tile v el  i n v er ter .   I f   a l l  th e   b asic   u n i ts   ar e  co n n ec ted   in   s er ies   f o r m   t h e n   a  ca s ca d ed   m u lti le v el  i n v er ter   is   o b tai n ed   w h ic h   p r o d u ce s   p o s iti v e  lev els  o n l y .   T o   g et  n e g ati v e  le v els  alo n g   w it h   p o s itiv e  lev el s ,   an   H - b r id g e  is   ad d ed   to   th e  p r o p o s ed   ca s ca d ed   m u ltil e v el  i n v er ter .   T h u s   s in g le  p h ase  p r o p o s ed   1 2 7   lev el  o p tim a l  m u lti lev el  i n v er te r   is   d esig n ed   w it h   m i n i m u m   I GB T   s w i tch e s   an d   6   d c  s o u r ce s   w h e n   co m p ar ed   to   s in g le  p h ase  cla s s ical  1 2 7   m u ltil e v el  in v er ter   w h ic h   is   d esig n ed   w ith   m o r e  I GB T   s w i tch e s   an d   s a m e  d c   s o u r ce s .   T h er ef o r e  s w itc h in g   lo s s es   ar e  less   in   p r o p o s ed   to p o lo g y   t h a n   t h at  o f   clas s ical  to p o lo g y .   T h e  p r o p o s ed   ML I   to p o lo g y   o f f er s   m o r e  f u n d a m e n tal   v o ltag e  a n d   less   to tal  h ar m o n i c  d is to r tio n   0 . 9 6 %  w h e n   co m p ar ed   to   class ical  M L I   to p o lo g y   d u e  to   t h e  ca u s e   o f   o p ti m al  s tr u ct u r e  w i th   m o r e  n u m b e r   o f   le v el s   at  o u tp u t   ca u s es  to   p r o d u ce   q u alit y   s i n u s o id al  w a v e f o r m   w h ic h   ca n   ap p licab le  f o r   ac   m o to r   d r iv es.           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 .   4 ,  Dec em b er   2 0 1 8   :    1765   –   1 7 7 3   1772   RE F E R E NC E S    [1 ]   E.   Ba b a e i,   S .   A li lu ,   a n d   S .   L a a li ,   “ A   n e w   g e n e ra l  to p o lo g y   f o r  c a sc a d e d   m u lt il e v e l  in v e rters   w it h   re d u c e d   n u m b e r  o f   c o m p o n e n ts  b a se d   o n   d e v e lo p e d   H - b rid g e , ”   IEE E  T ra n s.   In d .   E lec tro n . ,   v o l.   6 1 ,   n o .   8 ,   p p .   3 9 3 2 – 3 9 3 9 ,   A u g .   2 0 1 4 .   [2 ]   M .   F .   Ka n g a rlu   a n d   E.   Ba b a e i,   “ A   g e n e ra li z e d   c a sc a d e d   m u lt il e v e l  in v e rter u sin g   se ries   c o n n e c ti o n   o f   su b - m u lt il e v e l    in v e rters , ”   IEE E  T ra n s.  P o we r   El e c tro n . ,   v o l .   2 8 ,   n o .   2 ,   p p .   6 2 5 – 6 3 6 ,   F e b .   2 0 1 3 .   [3 ]   J.  H.  Kim ,   S .   K.  S u l,   a n d   P .   N.  En jeti,   “ A   c a rrier - b a se d   P W M   m e th o d   w it h   o p ti m u m   s w it c h in g   se q u e n c e   f o r  a     m u lt il e v e l  f o u r - leg   v o lt a g e   so u rc e   in v e rter,”  IEE E  T r a n s.  I n d .   A p p l . ,   v o l.   4 4 ,   n o .   4 ,   p p .   1 2 3 9 – 1 2 4 8 ,   Ju l. /A u g .   2 0 0 8 .   [4 ]   O.  L o p e z   e t  a l. ,   “ Co m p a riso n   o f   a   F P GA   im p le m e n tatio n   o f   tw o   m u lt il e v e l  sp a c e   v e c to r  P W M   a lg o r it h m s,”  IEE E    T ra n s.  I n d .   El e c tro n . ,   v o l.   5 5 ,   n o .   4 ,   p p .   1 5 3 7 – 1 5 4 7 ,   A p r.   2 0 0 8 .   [5 ]   E.   Ba b a e i  a n d   S .   S h e e r  m o h a m m a d   z a d e h ,   “ H y b rid   m u lt il e v e l  in v e rter  u sin g   s w it c h e d - c a p a c it o r  u n i ts, ”   IEE E  T ra n s.   In d .   El e c tro n . ,   v o l.   6 1 ,   n o .   9 ,   p p .   4 6 1 4 – 4 6 2 1 ,   S e p .   2 0 1 4 .   [6 ]   A .   A .   Bo o ra ,   A .   Na m i,   F .   Zare ,   A .   G h o sh ,   a n d   F .   Blaa b jerg ,   “ Vo lt a g e   sh a rin g   c o n v e rter  to   su p p ly   sin g le - p h a se     a s y m m e tri c   f o u r - lev e l  d io d e   c lam p e d   i n v e rter w it h   h ig h   p o w e r  fa c t o r  lo a d s,”  IEE E  T ra n s.  P o we r E lec tro n . ,   v o l.   2 5 ,     n o .   1 0 ,   p p .   2 5 0 7 – 2 5 2 0 ,   Oc t.   2 0 1 0 .   [7 ]   J.  Ro d rig u e z ,   S .   Be rn e t,   P .   S teim e r,   a n d   I.   L iza m a ,   “ A   su rv e y   o n   n a tu ra l  p o i n t  c lam p e d   in v e rters , ”   IEE E  T ra n s.  In d .   El e c tro n . ,   v o l.   5 7 ,   n o .   7 ,   p p .   2 2 1 9 – 2 2 3 0 ,   Ju l .   2 0 1 0 .   [8 ]   E.   Ba b a e i,   M .   F .   Ka n g a rlu ,   M .   S a b a h i,   a n d   M .   R.   A li z a d e h   P a h lav a n i,   “ Ca sc a d e d   m u lt il e v e l  in v e rter u sin g   su b -   m u lt il e v e l  c e ll s,”  El e c tr.   Po we r   S y st.  Res . ,   v o l.   9 6 ,   p p .   1 0 1 – 1 1 0 ,   M a r.   2 0 1 3 .   [9 ]   J.  C.   W u ,   K.  D.   W u ,   H.  L .   Jo u ,   a n d   S .   T .   X iao ,   “ Dio d e - c lam p e d   m u lt il e v e l  p o w e r  c o n v e rter w it h   a   z e ro - se q u e n c e     c u rre n t  lo o p   f o r  th re e - p h a se   th re e - w ir e   h y b rid   p o w e r  f il ter,”  El e c t.   Po we r  S y st.  Res . ,   v o l.   8 1 ,   n o .   2 ,   p p .   2 6 3 – 2 7 0 ,   F e b .   2 0 1 1 .   [1 0 ]   N .   F a ro k h n ia,   S .   H .   F a th i,   N.  Y o u se f p o o r,   a n d   M .   K.   Ba k h sh iza d e h ,   “ M in im iza ti o n s o f   to tal  h a rm o n i c   d isto rti o n   in     c a sc a d e d   m u lt il e v e l  in v e rter b y   re g u latin g   o f   v o lt a g e s DC so u rc e s,”  IET   P o we r E lec tro n . ,   v o l.   5 ,   n o .   1 ,   p p .   1 0 6 – 1 1 4 ,     Ja n .   2 0 1 2 .   [1 1 ]   S .   L a a li ,   K.  A b b a sz a d e h ,   a n d   H .   L e s a n i,   “ Co n tr o l  o f   a s y m m e tri c   c a sc a d e d   m u lt il e v e l  in v e rters   b a se d   o n   c h a rg e     b a lan c e   c o n tr o l  m e th o d s,”  I n t.   Re v .   El e c t.   En g . ,   v o l.   6 ,   n o .   2 ,   p p .   5 2 2 – 5 2 8 ,   M a r. /A p r.   2 0 1 1 .   [1 2 ]   E.   Ba b a e i  a n d   S .   H .   Ho ss e in i,   “ Ch a rg e   b a lan c e   c o n tro l   m e th o d s f o r  a s y m m e tri c a l  c a s c a d e   m u lt il e v e l   c o n v e rters , ”   in     Pro c .   ICEM S ,   S e o u l,   Ko re a ,   2 0 0 7 ,   p p .   7 4 – 7 9 .   [1 3 ]   Y.  Hin a g o   a n d   H.  Ko izu m i,   “ A   si n g le - p h a se   m u lt il e v e l  in v e rter u sin g   sw it c h e d   se ries /p a ra ll e l  DC v o lt a g e   so u rc e s,”    IEE E  T ra n s.  I n d .   El e c tro n . ,   v o l .   5 7 ,   n o .   8 ,   p p .   2 6 4 3 – 2 6 5 0 ,   A u g .   2 0 1 0 .   [1 4 ]   T h i y a g a ra jan   V ,   S o m a su n d a ra m   P “ A   Ne w   S e v e n   L e v e l  S y m m e tri c a l  In v e rter w it h   Re d u c e d   S w it c h   Co u n t”    In tern a ti o n a l  Jo u rn a l  o f   P o w e r  El e c tro n ics   a n d   Driv e   S y ste m   (IJP E DS)   Vo l.   9 ,   N o .   2 ,   J u n e   2 0 1 8 ,   p p .   9 2 1 ~ 9 2 5     [1 5 ]   L ip ik a   Na n d a ,   A   Da s g u p ta,  U.  K.   Ro u t   “ A   c o m p a ra ti v e   A n a l y sis o f  S y m m e tri c a l  a n d   A s y m m e tri c a l  Ca sc a d e d     M u lt il e v e l  In v e rter Ha v in g   Re d u c e d   Nu m b e r  o f   S w it c h e s an d   DC S o u rc e s”   In tern a ti o n a l  J o u r n a l  o f   P o w e r    El e c tro n ics   a n d   Driv e   S y ste m   (IJ P ED S )  V o l .   8 ,   No .   4 ,   De c e m b e r  2 0 1 7 ,   p p .   1 5 9 5 ~ 1 6 0 2   [1 6 ]   A p a rn a   P ra y a g ,   S a n jay   Bo d k h e   “ No v e l  S y m m e tri c   a n d   A s y m m e tri c   M u lt il e v e l  In v e rter T o p o l o g y   f o r  P e rm a n e n t    M a g n e t  S y n c h ro n o u s M o to r”   I n te rn a ti o n a l  Jo u r n a l  o f   P o w e r  El e c tr o n ics   a n d   Driv e   S y ste m   (IJP EDS )  Vo l.   8 ,   N o .   3 ,     S e p tem b e r   2 0 1 7 ,   p p .   1 0 0 2 ~ 1 0 1 0 .   [1 7 ]   S u ro s o ,   A b d u ll a h   N u r  A z iz,  T o sh ih ik o   No g u c h i  “ F iv e - lev e l  P W M   In v e rter w it h   a   S in g le DC  P o w e r  S o u rc e   f o r    DC - A C  P o w e r  Co n v e rsio n ”   In ter n a ti o n a l  Jo u r n a l  o f   P o w e r  El e c tro n ics   a n d   Driv e   S y ste m   (IJP EDS   V o l .   8 ,   No .   3 ,     S e p tem b e r  2 0 1 7 ,   p p .   1 2 3 0 ~ 1 2 3 7   [1 8 ]   E.   Ba b a e i  a n d   S .   H .   Ho ss e in i,   “ Ne w   c a sc a d e d   m u lt il e v e l  in v e rter t o p o lo g y   w it h   m in i m u m   n u m b e r  o f   s w it c h e s,”  J .     En e rg y   Co n v e rs .   M a n a g e . ,   v o l .   5 0 ,   n o .   1 1 ,   p p .   2 7 6 1 – 2 7 6 7 ,   N o v .   2 0 0 9 .   [1 9 ]   E.   Ba b a e i,   S .   H.  Ho ss e in i,   G .   B.   G h a re h p e ti a n ,   M .   T a ra f d a r  Ha q u e ,   a n d   M .   S a b a h i,   “ Re d u c ti o n   o f   d c   v o lt a g e   so u rc e s    a n d   sw it c h e s in   a sy m m e tri c a l  m u l ti lev e l  c o n v e rters   u sin g   a   n o v e l  t o p o l o g y , ”   El e c t.   Po we r S y st.  Res . ,   v o l.   7 7 ,   n o .   8 ,     p p .   1 0 7 3 – 1 0 8 5 ,   J u n .   2 0 0 7 .   [2 0 ]   S .   L a a li ,   K.   A b b a sz a d e s,  a n d   H.  L e s a n i,   “ A   n e w  a lg o rit h m   to   d e ter m in e   th e   m a g n it u d e s  o f   DC   v o lt a g e   so u rc e s   in   a s y m m e tri c a l  c a s c a d e d   m u lt il e v e l  c o n v e rters   c a p a b le  o f   u sin g   c h a rg e   b a lan c e   c o n tro l  m e th o d s,”  in   Pro c .   ICEM S ,  In c h e o n ,   Ko re a ,   2 0 1 0 ,   p p .   5 6 – 6 1 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS        B.   M a d h u su d a n a   Re d d y   is  c u rr e n tl y   a   Re se a rc h   S c h o lar  a t  Ja w a h a rlal  N e h ru   T e c h n o lo g ica l  Un iv e rsit y ,   A n a n tap u r,   A n d h ra   P ra d e sh ,   In d ia.  He   re c e iv e d   h is  B. T e c h   D e g re e   in   El e c tri c a l  a n d   El e c tro n ics   En g in e e rin g   f ro m   Ja w a h a rlal  Ne h ru   T e c h n o l o g ica l  U n iv e rsity ,   H y d e ra b a d ,   A n d h ra   P ra d e sh ,   In d ia  a n d   M . T e c h   De g re e   f ro m   Ja wa h a rlal  Ne h ru   T e c h n o lo g ica l  Un iv e rsity ,   H y d e ra b a d ,   In d ia.  His  c u rre n t  re se a rc h   is  f o c u se d   o n   m u lt il e v e l  i n v e rters   f e d   in d u c ti o n   m o to r  u sin g   d if f e re n t  c o n tro ll e rs.       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:  2 0 8 8 - 8 694       Mo d elin g   a n d   S imu la tio n   o f  1 2 7   Leve l O p tima l Mu ltil ev el  I n ve r ter w i th …  ( B o lla   Ma d h u s u d a n a   R ed d y )   1773     Dr.  Y.  V .   S iv a   Re d d y   is   c u rre n tl y   w o rk in g   a s  P ro f e ss o r,   Bo a rd   o f   S t u d ies   M e m b e r  a n d   Dire c to r  o f   Re se a rc h   a n d   De v e lo p m e n t  a t  G . P u ll a Re d d y   En g in e e rin g   Co ll e g e ,   Ku rn o o l,   A n d h ra   P ra d e sh ,   In d ia.  He   re c e iv e d   h is   B. T e c h   De g re e   in   El e c tri c a l  a n d   El e c tro n ics   En g in e e rin g   f ro m   Ja w a h a rlal   Ne h ru   T e c h n o lo g ica l  Un iv e rsity ,   H y d e ra b a d ,   A n d h ra   P ra d e sh ,   In d ia  a n d   M . T e c h   De g r e e   f ro m   Ja w a h a rlal  N e h ru   T e c h n o lo g ica l  Un iv e rsit y ,   H y d e ra b a d ,   In d ia  a n d   P h . D  De g re e   a t   Ja wa h a rlal  Ne h ru   T e c h n o lo g ica l  Un iv e rsity ,   A n a n tap u r,   A n d h ra   P ra d e sh ,   I n d i a .   His a re a   o f   in tere st i s P o w e r  S y st e m s an d   El e c tri c a l  Driv e s.  H e   h a s b e e n   p u b li sh e d   m o re   th a n   2 5   re se a rc h   p a p e rs .         Dr.M . Vijay a   Ku m a r  is  c u rre n tl y   w o rk in g   a s   P ro f e ss o r  in   th e   d e p a rtme n t  El e c tri c a l  a n d   El e c tro n ics   En g in e e rin g ,   JN T   U n iv e rsity ,   A n a n tap u r,   A n d h ra   P r a d e sh ,   In d ia  a n d   Dire c to r  o f   A c a d e m ics   a n d   p lan n i n g ,   JN T U A ,   A n a n tap u r,   In d ia.  He   g ra d u a ted   f ro m   NBK R   In stit u te  o f   S c ien c e   a n d   T e c h n o lo g y ,   V id y a n a g a r,   A . P ,   In d ia,  M . T e c h   d e g re e   f ro m   Re g io n a l  En g in e e rin g   Co ll e g e ,   W a ra n g a l,   In d ia  a n d   P h . D  f ro m   J NT   Un iv e rsit y ,   H y d e ra b a d ,   In d ia  in   2 0 0 0 .   He   is  a   m e m b e r  o f   Bo a rd   o f  stu d ies   o f  a n d   JN T  Un iv e rsit y ,   A n a n tap u r,   A . P ,   In d ia.  He   h a s  b e e n   p u b li sh e d   m o re   th a n   5 0   re se a rc h   p a p e rs.  He   re c e iv e d   tw o   re se a rc h   a wa rd s  f ro m   th e   In stit u ti o n   o f   En g in e e rs  (In d ia)  a n d   a lso   re c e iv e d   b e st  tea c h e r  a w a rd   in   2 0 1 5   f ro m   S tate   g o v e rn m e n t  o f   A . P .   His  a re a s  o f   in tere sts  in c lu d e   El e c tri c a l  M a c h in e s,  El e c tri c a l  Driv e s,  M icro p ro c e ss o rs  a n d   In stru m e n tatio n .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.