Int ern at i onal   Journ al   of   P ower E le ctr on i cs a n d  Drive  S ystem  (I J PE D S )   Vo l.   11 ,   N o.   4 ,   Decem be r 202 0 ,   pp.   1799 ~ 1804   IS S N:   20 88 - 8694 ,  DOI:   10 .11 591/ ij peds . v11.i 4 . pp 1 799 - 1804       1799       Journ al   h om e page :  http: // ij pe ds .i aescore.c om   Coast   f unctio n   p aram eters   o ptim izat i on   f or   DC  batter y   s ourc e   i nverter   feeding   t hree - phase   i nduct ive   loa d       Riyadh   G.   O mar   Depa rt m ent   of   E le c tri c al   Engi n eering,   Co ll eg e   of   Engi ne eri ng,   Mustansi riya h   U niv e rsity,   Ir a q       Art ic le   In f o     ABSTR A CT   Art ic le   hist or y:   Re cei ved   Feb  28 ,   2020   Re vised   A pr   2 6 ,   20 20   Accepte d   J un   10 ,   20 20       The   com mon ly  r epor te d   measure s  of  the  pre d ic t i ve  a cc ur ac y   are  eva lu at ed   in   thi s  pap er.  Abs olut e ,   squar ed,  per ce n ta g e,   and   integra l   err ors  me thods  are  im plemented,  to   red u ce  the  obj ec t ive  func t ion,  which   em p loyed  in   mode l   pre dictive  cont r ol.  The s e  me th ods  are  usua ll y   inv esti ga te d   fo r  dc   sourc e   inve rt er,   whi ch   cont rol le d  by  fini te  set  mode l   pre dictiv e  cur r ent   con trol   sys te m,  with   th r ee - phase   induc t i on  mo t or   loa d .   I n  th is  p ape r ,   the  ev al u at ion   inc lud es  diff erent  aspe ct s,   a cc ur ac y,   co mplexit y ,   sys te m   har monics  content ,   and  execut ion  time.   A  v it a l  cr it e rion  in  th is  proc ess  is  the   per for ma nc e  of  th e   inve rt er,   and  th e   ma t chi ng  b et we en  the  ref ere nc e   and  th e  m ea s ur ed  machin e  cur ren ts.   The  ev al ua ti on   show s  t hat  for   one   t erm  obje c ti ve   fun ct io n,   absolute   and  squar e  err o rs  give  simi la r   result s   with   les s  exe cution  time  for   th e   absolut e   err or ,   b ut  if   multi   te r ms  obje c ti ve   func ti o n  the square e rro r  is bett er.   Ke yw or d s :   Ab s olu te  er ror (AE )   Cost - f unct ion   Finit e co ntr ol s et  ( FCS )   per ce ntage  er r or ( P E)   Square  er ror (S E)   This   is   an   open   acc ess   arti cl e   un der   the   CC   BY - SA   l ic ense .     Corres pond in g   Aut h or :   Ri yadh Gh a ne m Omar ,   Dep a rtme nt of  Ele crical  Engineeri ng,   M ust ansiri yah  Un i ver sit y, Ba ghda d,   Ir a q.   Emai l:  d yala 1968@ gm ai l.co m       1.   INTROD U CTION     The  first  t houg ht o f   Mo del  P r edict ive  C on tr ol  ( M PC )  a nd  R retreat ing  H ori zo n  C on tr ol (R EC)  ca n  be   fo ll owe d  bac k  to  the  19 60 s  wh e n  it   was  ut il iz ed  as  an  inten d  to  ma na ge  m ulti var ia bl e  comp el le d  c on t ro l   issues .  The   ch emic al   an d  oil  industr ys,  w e re  pioneers   in   the  a ppr opriat ion   of  MPC ,  wh il e  the   pri nc ipal   at te mp t  to  ap pl y  it   to  an  el ect rical   dr i ve  f ra mew ork  was  made  ov e r  tw o  decad e s  la te r  [1 - 6].  Since  f or  a  tw o   le vel  volt age   s ource  i nv e rter   ( VSI ) ,  t her e   ar e  ei ght  mi xes  of  in ver te r  e xpresses,   the   w or ding  of  fi nite   c on t ro l   set   (F CS)  is  gi ven .  More ove r ,  the  a dv a nce ment  of  the  in ver te r  sta te s  is   performe d  uti li zi ng   the  retre at ing  horizo n  c on tr ol   method ,  t he  c enter  of   m odel   pr e dicti ve   co nt ro l.   T he  idea  of   M PC  de pends  on  t he  est imat ion  of  thin gs   t o  c om e  c onduct   of  the  s ys te m ,   to  us e  t his  da ta   to  fi nd  ou t  ideal   qua ntit ie s  for  t he  in ci ti ng    var ia bles  [ 7 - 10 ].   E xec ution  of   this  met hod  c an  be  is olate d  i nto   t hr ee   pri nc ipal  ste ps :  est i mati on   of  the   f act or s   that  can not  be   est imat ed,   pr e dicti on  of  things  to   co me  c on du ct   of  the   syst em,   an d  s ys te m  ou t pu t s   op ti miza ti on.   Pr esci ent   c on t ro l   ha s  man y  favor a ble   ci rc um sta nces   that   ma ke   it   a   ge nu i ne   ch oice   if  high  powe rful  c on t r ol  of  el ect rical   dri ves   is  requ ired.  T he  i dea  is  strai ghtf orw ard  an d  exec ut e,  al so  ma ny  s ys te m   con strai nts  ca n  be  ad de d,   m ul ti var ia ble  case s  can  be  c onsi der e d ,  a nd  no nl inearit y  can  be   inco rpor at e d   [11] .   This  c on tr ol  st rateg y   re quires   bunc hes  of   e sti mati on s  c on t r ast ed  with   co nventio nal  met hods .  Desp it e  th at   the  pr esci e nt  c ontr ol  plo t   de pe nds  on  f urt her  de velo ped  c ontro l  hypothe sis,   the  subse qu e nt   con t ro l   pro ced ur e   is   no t  a ny   more  mind - boggli ng  than  a  tra diti onal   plan  de pe ndent  on   PI   c on trolle rs  a nd   s pa ce  vecto r  m odulati on  (S V M).  Bot h  c on t ro l  pla ns  n e ed  a  m od el   of  t he  in ver te r  a nd   the  vo lt a ge  ve ct or s  that   it   cre at es.  In   t he  old  style   plo t,  i nformat ion   on  the  volt age  vectors  is  ut il iz ed  fo r  e xec ution  of  the  m odulato r.   T hes e  volt age  vect or s  a r e   the  li mit ed  ar rangeme nt  (f i nite)  of  po te nt ia l  incit at ion s  in   predict ive   co ntr ol  st rategy.  T o  al te r  t he  P I   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            IS S N :  2088 - 8 694   Int   J   P ow  Ele c   &   D ri S ys t,  Vol.   11 ,   N o.   4 ,   D ecembe r  2020  :   1799   –   1804   1800   con t ro ll e rs ,  li ne ar  eq uatio ns   r epr ese ntin g  th e  load  m od el   i s  re qu ire d.  T he   co ntro ll er   in  the  ne w  str at egy  will   com pu te   t he  volt age  vecto r  ne xt  predict io ns.  This  ca n  be  accom plishe d  by  us i ng  a  dis crete - ti me  ve rs ion   of   the  load  model .  The  pr e sentat ion   of   t he  PI   c on t r ollers  reli es  upon  the  s uitable   cha ng e  of   their  pa ramete rs  kp   and  ki  [ 12].   T his  ca n  be  a voided  i n  the   ne w  c on t ro l  st rategy  since   no  pa rameter ’s   a dj us tme nt  is  nee ded.  A   cost ca pacit y must  be  c har a c te rized, w hich on acc ou nt of c urren t c ontr ol is ex tre mely  ba sic .   In tri gu e   a ddit ion al ly   has   e xpan de d  in   fi guri ng  ou t   w hi ch  mathe mati cal   meth od  w il l  produce  increasin gly  e xa ct   an d  exact   predict io ns  of   th e  var ia bles   unde r  c ontr ol  [13 ,  14].   Our   m otiv at ion  in   this   no te   is  to  i nv est igate   and  decip her  a ccessi ble  factu al   p rop or ti ons   of  the   normal   error  relat ed  with   a  l ot  of  model - delivere d  pr e di ct ion s.  I n  this  work  an   exa minati on  of  the   overall   ca pacit ie s  of  1 -   a ver a ge   model  perfor manc e   error,  2 - the   square  e rro r  ( SE),  3 -   the   abs olu t e  per ce nta ge  e rror   ( AP E ),   a nd  4 -   t he  a bs ol ut e  error   (AE) .  Every   on e  of  these  measu res  re pr esents  the  e rro r  val ue  in  m odel   va riables  f or   eac h  pr e dic ti on .  T hese  m easur e s  add it io nally   ha ve  bee n  util iz ed  t o  a ppear   the   di ff e ren c e  bet ween  th e   est imat es  t o  fin d  w hich   on e  is  t he     mo st  reli able.   Figurin g  o f  A E  is  gen e rall y  basic.  It  incl udes  add i ng  the  amo un ts  of   t he   abso l ute  erro r s  to  get  the  total   er ror   val ue .  C ompu ti ng   t he  SE   is  ac hie ved  by  s ummi ng  eac h  squa re   er ror.  E ve ry  e rror  value   im pa ct s  the   aggre gate  in  re la ti on   to  it s  square ,  instea d  of  it s  amo unt .  E norm ous  mist a kes,   as  a  res ult,  aff ect   t he  ag gregat e   sq ua re  er r or   th an  do  the  li tt le r  erro rs.   T his  impli es  that  the   com plete   sq ua re  erro r  will   de velo p  as  the  over  al l  error   is   th ough t  inside  a d imi nish i ng  num be r  of p r ogres siv el y  hu ge  in div i du al   e rro rs.   T he   abs olu te  p erc entage   error  ( APE)   is   one   of  the   m ost   broa dly  util iz ed  pro portio ns  of  c on je ct ure   preci sio n,  bec ause   of   it s  poi nts  of   interest   of  scal e - in dep e ndenc y  a nd  i nter op e rab il it y.  I n  a dd it ion ,  t he  i nteg ral  f or  th e  a bsolute  e rro r  (IA E)  ca n  be  a pp li ed   to  c ompu te   t he  c ost   functi on,  t his  functi on  re pres ents  the  sy ste m   necessit ie s  by  add i ng  ma ny  s mall   par ts  incl ud i ng  with  it .  These  par ts  are  c ontr olled  va riables  ref e ren ce  fo ll owin g  pa rt  that  can  be  mo t or   t orq ue ,   sp ee d  or  loa d  current  a nd   vo lt age.  As  a n  e xa mp le ,   for  one   var ia ble  the  va rio us   meth ods   of   c os t  f unct ion   ( G)  evaluati on a re:     = |   ( + 1 ) −  ( + 1 ) |       ( 1)     Wh e re,   y reference   is  the   ref e ren c e  va riable   will   no t   to   be   c on tr olled  w hile,  y predicted   is  the  pr e dicte d  value   for  th e   same  var ia ble.   The   tw o  par ts   are  cal c ulate d  at   the  i ns ta nt  of  ( k+1)  a fter   discreti zi ng  th e  sy ste m   m ode l.  The   M SE  and  I AE a re show n  in  e qu at io ns ( 2) an d (4).     = (   ( + 1 ) −  ( + 1 ) ) 2       ( 2)   = |    ( + 1 ) −  ( + 1 ) | / |  ( + 1 ) |       ( 3)   = ∫ |   ( ) −  ( ) | 0        ( 4)       Com par in g  e quat ions  1  a nd  2,  the  la st  one  pro du ces   la rg e   cost  f un c ti on   for  e rror  values   m ore     than  ( 1)   w hile  giv e  a   small   re su lt s  f or  er rors  le ss  than   ( 1).  I n  power  el ect r on ic s ,  the  first  on e   will   af fect  on  th e   beh a vior  of  t he   co ntr oller  se ns it ivit y  a nd  mu c h  faster   on e  is  need e d  wi th  high  s witc hi ng  f re qu e ncies .  Wh il e  the  sec ond  will   re duce  t he  se nsi ti vity  f or  sma ll   changes   bu t  with  le ss   re fe r ence  t rack i ng  po s sibil it ie s.  F or  the   (A P E)  as   in  e quat ion  ( 3)   t he  huge  detrime nt   that  it   produce s  intermi nab le   or   uncl ear  qu al it ie s  fo r  ze ro  or  nea r   zero val ues.         2.   GENER AL  D ESCRIPT IO N  O F  DC  B A TT ERY  S OURCE  IN VER TE R  WITH  T HREE - P HAS E  INDU CTIVE   LOAD   The  sta nd a r d  f orm  of   t he  D C  batte ry  s our ce  inv e rter   is  exh i bited  i n  F igure  1   [15 - 25 ],   w hich  is  famil ia r  powe r   el ect ronics  ha rdw are   util iz ed  f or  dr i ving  t hree - phase   in du c ti ve  loa d.  T his   de vice  e mp l oys  six   IG BT  s witc hes   (S 1 - S 6 )  an d  re pr ese ntin g  the  load  with  L  (i nducta nce),  R  (resi sta nce) ,  a nd   e  (b ac k  e. m.f) .  The   ph a se  vo lt ages   VaN,  VbN, an d VcN  are  the i nv e rter  outp ut  vo lt age s.   The   real t ime  model cu rr e nt i n vecto r  f orm c an be  ob ta in ed   from:     = ∗ +   +        ( 5)       No te   that  for  recreati on  a nd  exp l or at ory  outc om e s,  the  i nductive  lo ad  back - em f  is  th ought  to  be   const ant  sin usoidal  wa ve for m.  T he  disc rete  form   of   the  pr e dicte d  loa d  current  der i ved  from  e qu at io n  (5)  f or   (k + 1) insta nt is:     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  P ow Elec   & Dri S ys t   IS S N:   20 88 - 8 694       Coa st f un ct io n  pa r amet ers  opti miza ti on for  dc b attery  sourc e invert er fee din g …  (Ri ya dh  G.   O ma r )   1801    ( + 1 ) = ( 1 − ∗ ) ( ) + ( ( ) − . . ̂ ( ) )       ( 6)     The  e valuate d moto r bac k  e. m.f  . . ̂ ( )   can  be  f ou nd from t he  pr evio us  i ns ta nt  of ti me as:     . . ̂ ( − 1 ) = ( − 1 ) − ( ) − ( − ) ( − 1 )       ( 7)     Wh e re,   T s   is  t he  sam pling  ti me,  a nd   v(k )   r epr ese nts   the   volt age   vect or  a t  ti me  ( k)  w hich  has   se ve n  values   f or  t his  ty pe  of  i nv e rter.   Each   value   is  te ste d  to   c al culat e  the   pr edict ed  c urre nt   at   ti me   ( k+1) .  T he   vo lt age  vect or  that  pro du ce  le ast   cost  func ti on   (less  e rro r) ;  will   be  sel ect ed  as  a  swi tc hin g  c omma nd   t o  inv e rter s witc he s.       E N V aN V bN V cN n L R e S 1 S 3 S 5 S 4 S 6 S 2 V nN     Figure  1.  To po logy  of the   DC  b at te r y  s ource  inv e rter .        3.   AS SES SME N T MO DEL  P RECISIO N A ND R ES ULT S   The   sim ulati on  pr ocess   f or  t he   in ver te r  mod el   is  ca rr ie d  out  us in g  M at la b /Si mu li nk.   Finit e  ( MPC )   current  c on t ro l   al gorithm  is  a pp li ed  t o  traci ng   t he  phase  c urren t  ref e ren c es.  The  model   par a mete rs  use d  are   (R=  10Ω ,  L= 10m H,   e .m.f= 100V,   an d  T s =25 µse c.) .  F or  (A E )  a ppr oach,  fi gures  (2)  de monstrate   t he   erro r  betwee n  the  re fer e nce  c ur rent   comma nd  an d  it s  relat ive  a ct ual  one,  wh i le   figure  ( 3)  s hows  t he  act ua l  Ø - a  trackin g  it s  re fer e nce.  Fi gur es  (4   &  5)  ex hib it s  the  ha r monics  co nten t  fo r  a  sel ect e d  wi ndow  f rom  the   measu red cu rr e nt and its  disto rtion rati o f or (AE)  app ro ac h.     Figures   ( 6 - 9)  pr ese nts  t he  sa me  f or  (S E )  a ppr oach,  t hese   res ults  s how   that  the   m od el   in   the  t wo  appr oach es   ha ve   nea rly   the   same  be hav i or.  T he   per ce ntage   er ror   (PE)   a ppro ac h  when   ap plied   s hows   a   sli gh tl y  le ss   e rror  but  with   la rg e r  t otal  harmo nic  distor ti on  (T HD)   com pa red  wi th  the   previ ous  t wo  appr oach es . T hi s can be  noti ced in  Fig ures  ( 10 - 13).               Fig ure  2. Er ror  b et wee n  t he re fer e nce a nd act ual  current   Ø (a)  (AE) .     Fig ure  3 .   re fere nce  (r e d) an d ac tual cu rr e nt  Ø  ( a)  (AE)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            IS S N :  2088 - 8 694   Int   J   P ow  Ele c   &   D ri S ys t,  Vol.   11 ,   N o.   4 ,   D ecembe r  2020  :   1799   –   1804   1802       Fig ure  4 .   Sele c te d  cu rr e nt  window  for o ne   cycle ( AE ).       Fig ure  5 .   Ha rm on ic s  content  f or the selec te d cur ren t           Figure  6. Er ror  b et wee n  t he re fer e nce a nd act ual  current  Ø (a)  (SE).       Figure  7. Re fere nce  (r e d) an d ac tual cu rr e nt  Ø  ( a)  (S E )           Figure  8. Sele c te d  cu rr e nt  window  for o ne  c yc le   (S E )       Figure  9. Ha rm on ic s  content  f or the selec te d cur ren t           Figure  10. E rro r betwee n  the  re fer e nce a nd a ct ual  current  Ø (a)  (PE).       Figure  11. refe ren ce  (red )  a nd actual  c urren t  Ø  ( a)  (P E )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  P ow Elec   & Dri S ys t   IS S N:   20 88 - 8 694       Coa st f un ct io n  pa r amet ers  opti miza ti on for  dc b attery  sourc e invert er fee din g …  (Ri ya dh  G.   O ma r )   1803       Figure  12.  Sele ct ed  cu rr e nt  wi ndow fo r on e   cycle ( PE)       Figure  13. Har monics c on te nt for  t he  sel ect e d  c urren t       4.   CONCL US I O N   The  ai m  of  thi s  w ork  is  t o  de monstrate   a nd  c ompare  bet ween  va rio us   cost - functi on  op ti miza ti on  appr oach es . The  pre dicti ve  c ontr ol  strat e gy  ( FCS - M PC)   is  u se d  t o  dr i ve  i nductive   loa d  via 3 - Ø  batte r y  sou rce   inv e rter.   T he  a nalysis   is  ca rr i ed  out  us in g  M at la b/Si m ulink  pack a ge,  th a  ap proac hes   unde r  c onside ra ti on   a r e   abs olu te ,  s qu a re,  a nd   pe rcent age  erro r,   whil e  the  integral   error   is  el imi nated  beca us e  of   it s  ne ed  for   long   execu ti on  ti me .  The  obta ined  resu lt s  s how   th at   fo r  ( AE)   a nd  (SE)  t her e  w as  rapp ro c hem ent  bet wee n  t he m  in   error  am plit ude,  out pu t  c urre nt  ha rm onic s  c on te nt  a nd  exe cuting  ti me,  but  in   case  of  ( AE)  a  faster   a nd  m or   sensiti ve  f or  s mall   er ror  c on trolle r  is   needed.   F or  the   pe rcen ta ge  e rro r  (P E )  t he  e rro r  amplit ude  is   sl igh tl y  more  tha n  t he  pr e vious  t wo   c ases  but  the re  was  a  nota ble  increase  i n  harmo nics  c on te nt   (THD).  Si nc e  the  dev ia ti ons   are   sq ua re d,  the   S E  giv es   a   ge ne rall y  high   wei gh t   to   huge   de viati on s .  This   i mp li es  t he   SE   sh oul d  be  pro gr essi ve ly  val uab le   w hen  en orm ou s   erro rs  a re  es pecial ly  unfort un at e.   O ne  un mist akab le   fa vora ble  po sit io n  of  SE  ov e r  AE  is  that   SE  kee ps   a wa y  f rom  the u ti li zat ion  o f  ta king  the  a bsolute for  eac h  er ror,  w hic h  is  unwa nted   in   ma ny  nume ric al   com puti ng  s te ps .  The   res ul ts  ap pro ved  th e  (F C S - M PC)   performa nce   qual it y,  as can  b e   seen   in ho w  the  actu al  cu r ren t t racks i ts refe re nce  comma nd.         ACKN OWLE DGE MENTS     The  a uthor   m igh t  wan t  t o  dem onstrat e  than kfulnes s  t o  M ust ansiria h  Un i ver sit y  for  helping    this w ork.       REFERE NCE S    [1]   B.   R ahi m a,  G   Amar ,   B.   Toufik,  C .   Moham ed ,   “ High - p erf orm anc e   ac t ive  pow er  f il t er   imple m ent a ti on   base d   o n  pre dictive  cur r en t  con trol ,”   In te rn ati onal  Journal  of  Pow er  Elec tr onic s  and  Dr ive  Syste m  (IJ PE DS ) ,   Vol .   10,   No.   1 ,   pp.   277 - 287   201 9.     [2]     N.  Hong  Quan g,   N.  Qu ang,   N .   Hien ,   N.   Binh ,   “ Min   Max  M odel   Pred ic t ive   Control   for   Polys ole noid  L inea r   Motor ,"   Int ernati onal   Journa l  of   Pow er  El e ct ronics   an d  Dr iv e   Syst e m  (IJ P EDS),   Vol.   9 ,   No .   4,     pp.   1666 - 1675   2 018 .   [3]   Hima bindu   T . ,   A.V.Ra vi   Teja ,   G.  Bhuvan eswari ,   Bh im  Singh,   “ Perform ance  en hanc e me nt   in   a   mul ti le ve l  inve r t er  fed   PTC   induc t i on  mo tor   drive  by  opt im a l   volta ge  v ector  s el e ct i on , ”   Int ernati on al  Journal   of   P ower  E le c tronics   and  Dr iv e  S ystem   (IJ PE DS) ,   Vo l.   10 ,   No .   2 ,   pp .   801 - 812  2019.   [4]   Li m ,   Che e  Shen ,   e t  a l.   "F CS - MPC - base d  cur ren t  cont ro l  of  a  f iv e - phase   induc t io n  mot or  and  i ts  com par ison  with  PI - PWM c ontrol."  IE EE   Tr ansac ti ons on  Industri al  E le c tronic s ,  Vol.   61 ,   no .   1 ,   pp .   149 - 163 ,  2014 .   [5]   Varga s,  Rodr ígu ez ,   Amm ann,  an d  Wh ee l er,  “Pre dic ti v e   Curre nt   Control   of   an  In duct ion   Mac h ine  Fed   by  a  M at ri x  Convert er   with   React iv e  Pow er  Contro l”.  I E EE   Tr ansacti on s  on  Industrial   Elec troni cs ,  V ol.   55 ,   No .   12 ,     pp.   4362 - 4371 ,   2008.   [6]   H.  Abu - Rub,   J.   Guziñski,   Z.   Krze mi nski ,   an d  H.  A.  Toliya t ,   “Pre d ictive   c urre nt  con trol   of  volt ag e - sourc e   inve rt ers, ”   IEEE   Tr ans.  Ind.   Elec tron ,   vol .   51 ,   no .   3,   pp.   585 – 593,   Jun.  2004.   [7]   Metri ,   J . I. ;   Vahe di,   H. ;  Kana an,   H.Y.;   Al - Hadd a d,   K ,   “ Real - Tim e  Implem ent a ti o n  of  Model - Pred ic ti v e  Contro l  o n  Seven - Le v el Packed  U - Cell I nv er te r ,”   I EE E   Tr ans.  Ind .   E lectron .   Vol.   63 ,   pp .   418 0 – 4186 ,   2016 .   [8]   Kouro,  S.;   Per e z,  M.A.;  Rodr ig uez ,   J. ;  Ll or ,   A. M. ,   “ Model   Pre dic ti v e   Control:  MP C’s  Role   in  the  Evol u ti on   of   Pow er  El e ct ron i cs ,”   IEEE  Ind .   E le c tron.  Mag .   V ol.   9 ,   pp .   8 – 21 ,   2 015 .   [9]   J.  Rodrigu ez,   an d  P.   Cort es,   "P re dic ti v e   Control  of  Pow er   Conve rte rs  and   E le c trica l   Driv es",   a   Jo hn  W iley   &   Sons ,   Lt d.   Publicati on ,   first edi t ion, 20 12 .   [10]   T.   Geye r ,   "Low   Compl exity  Model  Predi ct iv e  Control   in  Pow er  Elec tron ic s  a nd  Pow er  Sys te ms",  PhD .   The sis,   S wiss   Feder al   In stit ute of Te chno logy,   2005 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            IS S N :  2088 - 8 694   Int   J   P ow  Ele c   &   D ri S ys t,  Vol.   11 ,   N o.   4 ,   D ecembe r  2020  :   1799   –   1804   1804   [11]   Li upingWang,  Shan  Cha i,  Dae   Yoo,  Lu   Gan  a nd  Ki  Ng ,   “ PID   and  Pr edi c ti ve   Control   of   Elec t ric a l  Driv es  and   Pow er  Convert er s Us ing  MA TL AB/S IMU LINK,   2015  John  Wi l e y  &  Sons   Singap ore   Pte .   Lt d .   [12]   Bose,   Bi ma l   K,”  Modern  power   el e ct roni cs  and   AC dri ves”   Pr en ti c e  Hal l  PTR ,   2 002.   [13]   Sungil  Kima,  H ee young  Ki mb, ”   A  new  metri c  of  absolute  per c ent ag e  err or   for   int er mi t te n t  de ma nd  for ec asts” ,   Inte rnational   Jo urnal  of Forec as ti ng ,   Vol.   32 ,   pp.   669 – 679 ,   2016 .   [14]   Cort  J.  Wi l lm ot t ,   Kenj i  Matsuur a ,   “ Advant age s   of  the  mean  absolut e  err or  (MA E)  over   the  root   me an   square   err or  (RMS E)  in  asses sing  ave r age m o del   p erf orm anc e ”,   CL IMA TE   R E SEA RCH ,   Vol.   3 0 ,   pp .   79 – 82 ,   20 05.   [15]   Seyed  Hesam   A sgari,   Moham m ad  Janna t i,   Tol e   Sutikno,   Nik  R umz i  Nik  Idr is ,   “Ve ct or  Con trol  of  Thre e - Phas e  Induc ti on   Motor   with   TwoStat o r  Phases   Open - Circ ui , ”   Int ernati onal   Journal   of  Powe r   Elec tronic s  and   Dr ive   Syste m (I JP EDS ) ,   Vol .   6 ,   No.   2,   pp.   282 - 292 ,   20 15.   [16]   Hasabe lra sul ,   H ashim   &  Yan ,   Xiangwu.   “Comparison  of  Multi ca rri er  PW M  Techni ques  for  C a sca ded  H - Bridg e   Multi le v el  Inve r te r.”  In te rnation al  Journal   of   Po wer  Elec troni cs  and  Dr iv e   System s  (IJ PE DS) ,   V ol,   8 ,   No .   2 ,   pp .   861 - 868,   2017 .   [17]   R.   Gunaba la n ,   V.  Subbiah,  “S pee d  Sensorl ess  Vec tor  Con trol  of  Induc t ion  Motor  Drive   wi th  PI  an d  Fuz z y   Control le r , ”   In ter nati onal  Journal  of   Powe r  El e ct ronics   and  Dr i ve  Syste m   (IJ PED S)   Vol.   5,   No.   3,   pp .   315 - 325 ,   2015.   [18]   Yasir  M.Y.   Am ee n,   Bashar   A.   Fadhee l ,   Al i  J.   Mahdi,  “T h ird  h arm oni c  inj e ct io n  PWM  t ec hniq ue  for   m axi m iz i ng   DC - BUS   uti li z a ti on  of   Fiv e - Pha se  VS Is”,   Indon esian  Journal  o f   Elec tric al   Eng i nee ring   and  Co mputer  Sc ie nc e ,  Vol.   17 ,   No.   3,   Marc h  2020 ,   pp .   1607~1617.   [19]   Siam i,  Mohs en,  et  al . ,   "A   Com puta ti on al ly   Eff i ci en t  Lookup  T abl e   Based   FC S - MP C  for  PM SM   Drive s  Fed   b y  Matri x  Conv ert e rs , "  IEEE  Tr ansacti ons on   Industrial  E lectronic s . Vol.   pp ,   1 - 1,   20 17.   [20]   M.  Reya sudin  Basir  Khan,   Jag ade esh  Pasupule ti ,   Jabb ar  Al - Fa tt ah ,   Mehrda d  Ta hm ase bi ,   "En erg y  ma n ageme n t   sys te m  for  PV - Bat t ery   microgrid   base d  on  mod el   pre dictive  cont r ol",   Indone sian   Journal  of  El e ctr ic al  Eng ineerin g  and  Computer  S ci en ce ,   Vol .   15 ,   No.  1,   pp.   20~25 ,   2019 .   [21]   P  Chenc hu   Saib abu,  Hit esh  Sai ,   Saksham  Yad av,  C.   R   Sriniv asa n ,   “ Synthesis   of  mode l   pre d ictive  con trol l er   for   a n   ide nti f ie d   mod el  of   MIM O  proc e ss , ”  Indon esian  Journal  o f   Elec t rical  Engi n ee rin g  and   Computer   Sci en ce ,   Vol .   17 ,   No.  2,   pp.   941~ 9 49,   Februa ry  20 20 .    [22]   Omar ,   Riy adh   G.,   and  R abee'H.  The j el .   "F inite  C ontrol   Set  Mode l  Predic t ive   Curr ent   Control   FC S - MP C  Based  on  Cost  Functi on   Optim izati o n,   with  Curr ent  L imit  Constr ai nts   fo r  Four - Le g   VS I , "  Iraqi  Journal  for  Elec tric al   &   El e ct ronic   Engi n ee ring  Vol . 12.   N o. 1 .  2016.   [23]   H.  Young,   M.  Pere z ,   and  Jos e  R odrigue z   “Ana ly sis   of  Finit e - Control - Set   Model  Predic ti v e  Curr e nt  Control  with   Model  Para me t e r  Mismat c h  in   a  Thre e - Phase   Inv ert er ”  IE EE  Trans ac ti ons  on  Ind ustria l  Elec tron i cs,   Vol . 63 ,   No.   5 ,  May  2016.   [24]     C.   Gar ci a ,   J.  R odrigue z ,   C.   Sil va,   C.   Ro ja s,   P.  Za nch et t a,   and  H.  Abu - Rub,   “Full   Predi ct iv e  C asc ade d  Spe ed  a nd   Curre nt  Con trol   of  an Induction  Mac hine”,  IEEE   Tr ansacti ons on   Ene rgy   Conv ersion ,   Vol .   31 ,   Iss ue:   3,   Sep t. 2016 .   [25]   Riya dh  G.   Omar ,   “FCS - MP C  strat egy   for a  f ive - phase   vol ta ge   so urc e inve r te r   using m ax im um   l o a d  cur ren t  constra in t” .   IE E E,   2018   1st I n te r nati onal  S cientif ic   Con fe renc e  o f   Engi n ee ring   Scienc es  -   3rd S ci e nti fic  Con fe renc e  of  Eng ine ering   S ci en ce (ISCE S) ,   Ira q,   2018.       BIOGR AP HI ES OF  A UTH ORS          Dr .   Ri ya dh   G.   Oma r  is  a  le ct ur er  i n  the  Ele ct ric al   Eng i neer i ng  de pa rtment,  M ust ansiri yah  U niv e rsity,  B aghda d - Ir a q,  f or  18  years  i n  powe r  s ys te m  anal ys is  &  powe r  el ect r onic s.  He   is  a   m embe r  i n  th e  e le ct rical   eng i ne erin g  De par t ment  c ouncil.   He has  man y p ub li cat io ns  mai nly  i n powe r  el ect ronics an d p red ic ti ve  c ontr ol.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.