I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l. 10 ,   No . 5 Octo b e r   2 0 2 0 ,   p p .   5 0 0 1 ~ 5 0 0 8   I SS N:  2088 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 10 i 5 . p p 5 0 0 1 - 5 0 0 8     5001       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m/in d ex . p h p /I JE C E   m o dified  partic le sw a r m  opti m i z a tion a lg o rith m  t o  enhance  M PP T in  t he  P V   a rray       Yo g a na nd ini   A.   P . 1 Anitha   G .   S . 2   1 De p a rtme n o f   El e c tro n ics   a n d   C o m m u n ica ti o n ,   S a m b h ra m   In stit u te o f   T e c h n o l o g y ,   In d ia   2 De p a rtme n o f   El e c tri c a a n d   El e c tro n ics ,   R.   V.  Co l l e g e   o f   En g in e e rin g   ( RV CE ) ,   In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Sep   31 ,   2 0 1 9   R ev i s ed   A p r   1 1 ,   2 0 2 0   A cc ep ted   A p r   3 0 ,   2 0 2 0       Du e   to   th e   g ro w in g   d e m a n d   f o e lec tri c a p o w e r,   th e   re se a rc h e rs   a r e   tr y in g   to   f u lf il th is  d e m a n d   b y   c o n sid e rin g   d if f e re n w a y o f   re n e w a b le  e n e rg y   re so u rc e   a e x isti n g   e n e r g y   r e so u rc e f a il e d   to   d o   so .   T h e   so lar  e n e rg y   f ro m   th e   su n   is  f re e l y   a v a il a b le,  a n d   b y   u sin g   p h o to v o lt a ic  ( P V c e ll   p o w e c a n   b e   g e n e ra ted .   Ho we v e r,   it   d e p e n d o n   ra y f a ll   o n   th e   P V   c e l l,   c li m a ti c   c o n d i ti o n .   T h u s,  to   e n h a n c e   th e   e ff icie n c y   o th e   p h o to v o l taic   (P V)  s y ste m s,   m a x i m u m   p o we p o in trac k in g   (M P P T o f   th e   so lar  a rra y i n e e d e d .     T h e   o u tp u o f   so lar  a rra y m a in ly   d e p e n d o n   so lar  irrad ian c e   a n d   tem p e r a tu re .   T h e   m is m a tch   p h e n o m e n o n   tak e p lac e   d u e   to   p a rti a sh a d e ,     a n d   it   c a u se to   th e   p o w e o u tp u t,   w h ich   b rin g th e   in c o rre c o p e ra ti o n   o f   trad it io n a M P P   trac k e r.   In   t h is  s h a d e d   c o n d i ti o n ,   P a rra y   e x h ib it m u lt ip le  e x tre m e   p o in ts.  In   g e n e ra l,   u n d e r   th is  sc e n a rio ,   th e   M P P T   a p p r o a c h e f a i to   ju d g e   th e   M P P ,   a n d   it   lea d s   to   lo w   e ff icie n c y .   T h e   c o n v e n ti o n a a p p r o a c h e o f   P S b a se d   a lg o rit h m c a n   a b l e   to   trac k   th e   M P P   u n d e sh a d i n g   c o n d it i o n .   Ho w e v e r,   th e   o p ti m iza ti o n   p ro c e ss   lea d to   issu e in   trac k in g   sp e e d .     T h u s,  th e re   a   n e e d   f o a n   e f f i c ien M P P T   sy ste m   w h ich   c a n   trac k   M P P T   e ffe c ti v e l y   in   sh a d e d   c o n d it i o n ?   He n c e ,   th e   p ro p o se d   m a n u sc rip p re se n ts     a   m o d if ied   p a rti c le  sw a r m   o p ti m iz a ti o n   ( P S O)  a lg o rit h m   is  in tro d u c e d   to   e n h a n c e   th e   trac k in g   sp e e d   a w e ll   a p e rf o r m a n c e .   T h e   o u tco m e o   th e   p ro p o se d   sy ste m   a r e   c o m p a r e d   w it h   th e   trad it io n a P S sy ste m   a n d   a r e   f o u n d   t h a t h e   trac k in g   sp e e d   o f   M P P ,   a c c u ra c y ,   a n d   e ff icie n c y   is  im p ro v e d .   K ey w o r d s :   A cc u r ac y   E f f icien c y   Ma x i m u m   p o w er   p o in t t r ac k i n g   P ar tial sh ad in g   Pa r ticle  s w ar m   o p ti m izatio n   P h o to v o ltaic   ( P V)   s y s te m   So lar   r ad iatio n s   Sp ee d   Co p y rig h ©   2 0 2 0   In stit 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 :   Yo g an a n d in A .   P .   Dep ar t m en t o f   E lectr o n ics a n d   C o m m u n icat io n   Sa m b h r a m   I n s tit u te  o f   T ec h n o lo g y ,     B en g al u r u ,   I n d ia .   E m ail:   y o g a n an d i n ip ar i@ g m a il.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   T h tr ad itio n al  en er g y   r eso u r c es  ar n o ab le  to   f u lf ill  t h n ee d s   o f   c u r r en t   p o w er   d e m an d s .   Hen ce ,   r en e w ab le  en er g y   s o u r ce s   lik e   s o lar ,   w in d ,   g eo t h er m a l,  an d   o ce an   ar th b etter   o p tio n s   t o   f u l f il th g r o w i n g   p o w er   d e m a n d   [ 1 ,   2] .   Am o n g   t h ese,   t h p o w er   g e n er atio n   w ith   p h o to v o ltaic  ( P V)   ce ll  h as  g ai n ed   lo o f   p o w er   h as  r ec en tl y   e x p er ien ce d   r ap i d   g r o w t h   ar o u n d   th e   w o r ld   [ 3 ] .   So l ar   en er g y   h as   th ad v an ta g es  o f   th p o llu tio n - f r ee   en er g y   co n v er s io n   p r o ce s s   an d   lo w   m a i n ten a n ce   co s t   [ 4 ] .   Ho w ev er ,   in   th d ev e lo p in g   p r o ce s s   o f   s o lar   e n er g y ,   n u m b er   o f   p r o b lem s   ar ea g er   to   b s o lv ed .   On e   o f   t h p r o b lem s ,   ex p er ts   in   th w h o le  w o r ld ,   f o c u s i n g   o n ,   is   th at  th ef f icie n c y   o f   th e   o p tim izatio n   p r o ce s s   o f   m ax i m u m   p o w er   p o in t   tr ac k in g   [ 5 ] .   T h r ec en p ast  h a s   w it n es s ed   th e   d i f f er en MP P T   tech n iq u e s   t o w ar d s   e n h a n ci n g   th p er f o r m an ce   o f   d y n a m ic   a s   w ell   as  s tead y - s tate  tr ac k in g   [ 6 ] .   On o f   th e   tr ac k i n g   tec h n o lo g y   is   f o u n d   in   p er tu r b   an d   o b s er v ( P & O) .   B u t,  th e   p ar tial  s h ad i n g   m a y   lead   to   th e   m is m atc h   a m o n g   t h co m p o n en t s   a n d   th a g i n g   o f   t h s o lar   p a n el.   I n   t h at  s en s e,   t h tr ad itio n al  tech n iq u es   ar f ailed   to   p r o v i d o p ti m izatio n   a t   m ax i m u m   p o in ts   [ 7 ] .   I n   o r d er   to   o v er co m t h is   p r o b lem ,   lo o f   e x is tin g   r e s ea r ch es   w er co m u p   w it h   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N :   2088 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   5 Octo b e r   2 0 2 0   :    5 0 0 1   -   5008   5002   s ig n i f ica n tec h n iq u es.   P ar lak   an d   C a n   [ 8 ]   p r o p o s ed   an   im p r o v ed   g lo b al  s ca n n in g   m e th o d   w h ic h   tr ac k s   MP PT   m o r ac cu r atel y b u co n s u m es  lo n g   ti m i n   t h o p ti m izatio n   p r o ce s s   lead i n g   to   p o w er   lo s s .   T h w o r k   o f   Z h a n g   an d   C ao   [ 9 ]   h as   us e d   Fib o n ac ci  MP P   o p tim izatio n   m ec h a n is m   w h ic h   ca n   b ad ap ted   f o r   th ch a n g e   in   cli m atic  co n d itio n ,   b u it  al s o   co n s u m e s   m o r co n v er g en ce   ti m e.   A   u n iq u w o r k   o f   R a m ap r ap h et  al.   [ 10 h as  u s ed   th P SO   alg o r it h m   t o   s elec t h er an d o m   p o s itio n   o f   p ar ticles   as  a n   i n itia v a lu e   o f   p ar ticles.  A l s o ,   m an y   o t h er   t y p e s   o f   r esear c h   l ik S h et   al.   [ 11 ] ,   Go w a id   et  al.   [ 12 ] ,   C h en g   et  al.   [ 1 3 ] ,   Sin g   et  al.   [ 1 4 ] ,   Yaic h i   et  al.   [ 1 5 ] ,   etc.   h a v ad d r ess ed   th e   is s u e s   i n   MP PT   w it h   d i f f e r en ap p r o ac h es.  T h b eh a v io r   o f   t h s o lar   W SN   u n d er   d if f er en cli m atic  co n d i tio n   is   d is cu s s ed   i n   Ha m il et  al.   [ 1 6 ] .   T h w o r k   o f   E m a l ah   et  al.   [ 1 7 ]   h av e   d is cu s s ed   p o w er   co n tr o m ec h an i s m s   to   r ed u ce   th e   co s t   an d   y ield in g   h ig h er   p er f o r m an ce .   I n   w o r k   o f   Sa m o s ir   et  al.   [ 1 8 ]   th f u zz y   lo g ic  b a s ed   s i m u latio n   m o d e is   p r esen ted   t o   g et   MP P T   f o r   P ap p licatio n .   T h u s ,   in   t h is   m an u s cr ip t,  m o d i f ied   P SO  alg o r ith m   f o r   MP PT  in   th P V   ar r ay   is   p r esen ted   to   o v er co m e   th r ec en r esear c h   is s u a n d   b r in g   m o r e f f ec tiv e n e s s   i n   M P PT.   T h m an u s c r ip i s   ca teg o r ize d   as,  s ec tio n   d is cu s s i n g   th b ac k g r o u n d   o f   P cir cu it,  c o n s id er atio n   o f   P SO  in   MP PT .   Sec tio n   2   g i v es   r esear ch   p r o b lem ,   s ec tio n   3   ex p lain s   p r o p o s ed   m o d i f ied   P SO  alg o r ith m   alo n g   w ith   al g o r ith m   d escr ip tio n   an d   i m p le m en ta tio n ,   s ec tio n   4   ill u s tr ates t h r es u l t s   an al y s is   a n d   s ec tio n   5   g iv e s   t h co n cl u s io n   o f   th p r o p o s ed   P SO a lg o r ith m .   a.   T h b ac k g r o u n d   Fro m   th ex i s ti n g   r esear ch es   o f   I s h aq u et  al.   [ 1 9 2 0 ] ,   Yan g   et  al.   [ 2 1 ] ,   C h u n h u et  al.   [ 2 2 ] ,   Do n g r as  et  al.   [ 2 3 ] ,   f o u n d   th at  th P m o d el  w i th   t w o   b y p a s s   d io d es   o f f er s   h i g h er   d eg r ee   o f   ac cu r ac y .     T h s a m co n ce p t is ad ap ted   in   d esig n i n g   th P cir cu it a n d   h as b ee n   p r esen ted   in   Fi g u r 1.             Fig u r 1 .   ( a)   P cir cu it ,   ( b )   eq u iv a len t c ir c u it       T h eq u iv ale n t   m o d el  o f   P V   ar r a y   i s   g i v en   i n   Fi g u r 1 ( b ) ,   w h er t h e   o u tp u c u r r en t   ( I )   ca n   b e   o b tain ed   as,     r r t r t r p P IP V V IS V I V IS V I I I ) ( 1 ) ( e x p 1 ) ( e x p 2 2 2 1 1 1   ( 1)     w h er p I is   P cu r r en t,  1 I is   cu r r en t   ac r o s s   D 1 2 I is   cu r r en t a cr o s s   D 2 ,   2 1 &   I d ea l c o n s tan v ar iab les o f   t w o   d io d es   r r P S &   Ser ial  ( <1 KΩ )   an d   p ar allel  ( >1 KΩ )   r esis to r s   r esp ec tiv el y   2 1 & t t V V   T h er m al  v o ltag e s   h a v i n g   n u m b er   o f   P ce lls   ( Ns)     q kT Ns V V t t 2 1     w h er e,   k   P o h l Seid m a n   co n s tan t ( 1 . 3 8 1 x 1 0 - 23 J /k )   q   :   C h ar g co n s ta n t ( 1 . 6 0 2 x 1 0 - 19  C)   T   :   A b s o lu te  te m p er at u r o f   P ce ll.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g   I SS N:  2088 - 8708       A   mo d ified   p a r ticle  s w a r o p timiz a tio n   ( P S O)   a lg o r ith m   to     ( Yo g a n a n d in A .   P . )   5003   T h e   s im p l if i e d   f o r m   o f   t h e   PV   m o d u l e   is   g iv en   in   F ig u r e   1 ( b ) ,   a n d   th e   o u t p u t   cu r r en t   ca n   b e   ta k en   as ,     r r t r t r p P IS V V p IP V V IS V I I I ) ( 2 ) 1 ( ) ( e x p ) ( e x p 1   ( 2)     Fo r   lar g P b ased   p o w er   g en er atio n   s y s te m ,   t h d esi g n   o f   P v   is   p r ef er r ed   in   F ig u r 1 ( b ) .   I co n tain s   th s er ies  o f   P m o d u les  ( N s s )   o r   p ar allel  o f   P V   m o d u le s   ( Np p ) .   T h m atr i x   f o r m   o f   P d esig n   ca n   b e   r ep r esen ted   as,  [ pp ss N N ] .   Fu r th er ,   to   en h a n ce   th s tr u ct u r o f   s er ies/ p ar allel  cir cu it,  th ( 2 )   ca n   b m o d i f ied   as,     r r ss t r t ss r p pp P IS V N V p IP V V N IS V I I N I ) ( ) 1 ( ) ( e x p ) ( e x p 1   ( 3 )     w h er e,   pp ss N N     b.   P SO in   MP PT   T h alg o r ith m   o f   P ar ticle  S war m   Op ti m izatio n   ( P SO)   is   p r esen ted   b y   Ken n ed y   a n d   E b er h ar [ 2 0 ] .     T h is   is   s ig n if ican m et h o d   w h ich   ca n   b u s ed   f o r   m u lti m o d al  f u n ctio n   o p ti m izatio n   a n d   s w ar m   o p ti m izatio n   se ar ch   g u id g e n er ated   f r o m   co m p etitio n   an d   co o p er atio n   a m o n g   t h p ar ticle s   i n   s w ar m .   T o   illu s tr ate    th P SO a lg o r it h m   f o r   MP PT   co n tr o ller ,   th s o lu t io n   v ec to r   ( k i x )   ca n   b d ef in ed .     ] , . . . , , , [ 3 2 1 j j k i d d d d d x   ( 4 )     w h er e,   j d is   p ar ticle  d u t y   r atio =1 ,   2 ,   3 p N   T h o b j ec tiv f u n ctio n   f o r   th i s   d u t y   r atio   ca n   b ca lcu lated   a s ,     1 ) ( ) ( k i k i d P d P   ( 5)     T h p r o p e r ty   o f   P SO  i s   t h at  it  ad d s   th r ee   d u t y   c y c les  3 2 1 , , d d d an d   f o r w ar d s   t h en   to   th e   p o w er   co n v er ter s   to   in itia lize  th o p ti m izat io n   p r o ce s s .   T h f o llo w i n g   Fig u r e   2   g iv e s   th m o v e m en o f   p ar ticles     in   s ea r c h   o f   MP P   at  d if f er e n i ter atio n s .   T h tr ian g le s   r ep r esen t h d u t y   c y cles.  I n   t h f ir s t   iter atio n   as   s h o wn   in   F ig u r 2 ( a)   o f   t h p ar ticle  m o v e m e n t,  t h d u t y   c y cle s   ar p er s o n al  b est  ( P b )   w h ile  d 2   is   g lo b al  b est  ( G b an d   is   th o p ti m al  v a lu o f   P V   ar r ay .   T h m o v e m en o f   p ar ticles  i n   th s ec o n d   iter atio n   as   s h o w n   i n   Fi g u r 2 ( b ) .   I n   th i s ,   b ec au s o f   G b w h ic h   i s   o f f er i n g   o p ti m al  v al u o f   p o w er   ( 5) ,   th e   v elo cit y ,   P b ( d i)   is   ze r o ,   an d   t h f ac t o r   G b   (d 2 )   is   ze r o .   Hen ce ,   th v elo cit y   o f   t h G b   p ar ticle  ( d 2 )   is   ze r o ,   w h ic h   lead s   to   ze r o   s p ee d   an d   u n c h an g ed   d u t y   r atio .     T h u s ,   in   s ea r ch   o p ti m izatio n ,   th p ar ticles  d o   n o h av an y   ef f ec t.  I n   o r d er   to   u t iliz th is   s it u atio n ,     s o m d is t u r b an ce   w i ll  b ad d ed ,   an d   it  ass u r es  t h ch a n g e   in   o p ti m al  v al u e.   T h m o v e m en o f   p ar ticles  i n     th t h ir d   i ter atio n   i s   p r esen ted   in   Fi g u r 2 ( c) .   I n   f ir s t w o   i ter atio n s   y ield   b etter   f i tn e s s ,   s p e ed ,   an d   th p ar ticle   d ir ec tio n   is   u n c h a n g ed .   Hen c e,   th e y   s ta y   i n   t h s a m d ir ec tio n   alo n g   Gb .   I n   th th ir d   iter atio n ,   all  th d u t y   c y cles  3 2 1 , , d d d s ta y   at  lo w   s p ee d   f o r   MP P .   A th is   s p ee d ,   th d u t y   r atio   w ill  b co n s ta n t,  a n d   th s y s te m   w il o cc u p y   s tab le  o p er atin g   p o in t,  w h ich   h elp s   in   m i n i m i zin g   t h o s cillatio n s   o f   MP P .   I f   th P ar r ay   i s   in   p ar tial  s h ad e,   th P - cu r v f a ce s   m u lti - p ea k   s tate  P 1 ,   P 2 ,   a n d   P 4   lo ca p o les  w h ile  P 3   g lo b al  p o les  ( o b tain ed   f r o m   4 th   iter atio n   a s   s h o w n   in   Fig u r 2 ( d ) .   T h o u tp u o f   t h s y s te m   w it h   d u t y   c y c les 3 2 1 , , d d d   w h er P b   is   p ar ticles,  th g lo b al  p ea k   ( P 3 )   is   o b tain ed   an d   o p ti m izatio n   is   in itialized   at  i n itial d u t y   r atio   ( P b ,   i) .     c.   R esear ch   p r o b le m   T h w o r k   o f   Yo g a n a n d in i   an d   An ita   [ 2 4 ]   h av e   p r o v id ed   a n   i n s ig h t   in to   MP PT   tech n iq u es   in   P V   m o d u les  b y   d ea lin g   w it h   ex i s tin g   r esear c h es,  r esear ch   g a p ,   an d   o f f er ed   f u t u r is tic  id ea   f o r   th r esear ch   co m m u n it y .   Fro m   t h r ec e n r esear ch   s u r v e y ,   it  i s   o b s er v e d   th at   at  t h s lo w   c h a n g e   in   o p tim a r ad iatio n s ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N :   2088 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   5 Octo b e r   2 0 2 0   :    5 0 0 1   -   5008   5004   th P SO   n ee d   to   p r o v id a n   ap p r o p r iat v alu e   o f   d u t y   c y cle.   Du r i n g   MP P   tr ac k i n g ,   c h an g es   i n   air   r atio ,   in itial izatio n ,   an d   v ar iat io n   in   d u t y   r atio ,   r an g o f   th e   p ar ticles  in   P V - cu r v in cr ea s es.  Hen ce ,   lar g e   f l u ctu a tio n s   m a y   ap p ea r   in   p r o v id in g   o p ti m al  s ea r c h   s o lu tio n .   T h is   y ield s   h i g h   co m p u ta tio n al  co s an d   en er g y   w a s tag e.   An o t h er   p r o b lem   w h ich   n ee d s   to   b co n s id er ed   is   t h at  tr ac k in g   o f   MP P   m u s b f ast  en o u g h   to   tr ac k   s p ee d   b u t,  t h d u t y   r atio   a n d   v o latilit y   ar e   n o t   f ea s ib le  i n   t h P SO   alg o r it h m ,   a n d   it  d o e s   n o y ield   p r o p er   tr ac k in g   o f   MP P .   A ls o ,   ch a n g in   th i n ten s it y   o f   s o lar   r ad iatio n ,   an d   it  lead s   to   v ar iatio n   in   o p er atin g   p o in t.   I n   th is   s ce n ar io ,   s m all  c h a n g e s   in   d u t y   c y c le  m a y   lead   to   s l o w er   s ea r c h   in   MP P .   T h is   is   m o r cr it ical  d u r i n g   s h ad o w   co n d itio n .   Hen ce ,   t h e m p t y   r atio   is   n o u s e d   to   s ea r ch   th P cu r v i n   lar g ar ea   w h er th tr ac ed   MP P   m a y   b lo ca p ea k   t h an   th g lo b al  p ea k .   T h u s ,   t h er i s   n ee d   f o r   th m o d i f ied   al g o r ith m   to   o v er co m e   th ab o v e - s tated   p r o b lem . He n ce ,   th p r o b lem   s tate m en is   “to   in tr o d u ce   a   m o d ified   P S a lg o r it h to   en h a n ce   th p erfo r ma n ce   o f MP P T fr o P V   a r r a y. "           1 st   iter atio n   2 nd   iter atio n           3 rd   iter atio n   4 th   iter atio n     Fig u r 2 .   Mo v e m e n t o f   p ar ticl es in   d if f er e n t iter atio n s         2.   M O DIFIE D   P SO   A L G O RI T H M   F O R   M P P T   T h p r ev io u s   w o r k   o f   Yo g a n a n d in a n d   An ita  [ 2 5 ]   h av p r e s en ted   co s t - e f f ec tiv MP PT   tech n iq u e   f o r   MP PT ,   w h er co m p u tatio n al  ti m is   r ed u ce d   an d   ac h i ev ed   co s o p ti m izatio n .   T h is   m an u s cr ip ai m s   to   en h a n ce   t h p er f o r m an ce   o f   t h MP P   b y   in tr o d u ci n g   t h m o d i f ied   P SO  f o r   th e   P ar r a y .   I n   t h p r o p o s ed   alg o r ith m ,   t h d u t y   c y cle  i s   p ar titi o n ed   in to   t w o   p ar ts .   T h p r ev io u s   d u t y   r atio   e x h ib its   t h f ac to r   o f   lin ea r izatio n   ( K 1 )   i n cr ea s es  o r   d ec r ea s es  t h r atio   b ased   o n   P ar r ay   o u tp u t.  S i m ilar l y ,   in   p r o v id in g   n e w   P V   cu r v f o r   MP P   b y   u s in g   s ea r c h   o p ti m izat io n ,   t w o   d u t y   c y cle s   d 1   an d   d 3   in   th p o s iti v a n d   n eg ati v d ir ec tio n   to   K 2   co n s tan v al u p er tu r b at io n .   T h f o llo w i n g   Fi g u r 3   p r o v id es  an   esti m at io n   m o d el  f o r   K 1   w h er it  ca n   b o b s er v e d   th at   th e   m ax i m u m   p o w er   o f   ar r a y   a n d   r esp ec tiv p o w er   ( p MP P ) ,   d u ty   r ati o ,   th r elatio n s h ip   a m o n g   P b ,   G b   to   DC / DC   co n v er ter   h av in g   p M P P d w it h   r esp ec to   d u t y   r atio .   T h r esp o n s o p tim ized   1 ca n   b m in i m ized   to   0 . 1 ,   s tep   0 . 1 .   Ho w e v er ,   t h er ex i s t wo   ex p r ess io n s   ar co n s id er ed ,   w h ic h   b r in g s     t h e   r el a ti o n s h i p   b e tw ee n   d b e s t   a n d   p M PP .   A l s o ,   th e r e   e x i s t s   a   l i n e a r   r e l at i o n s h i p   b e t w e en   a r r ay   p o w e r   an d   d u ty .     M P P M P P o l d o l d n e w P P K d d , 1 1   o l d d is   p r ev io u s   d u t y   r atio   f o r   G b .   T h s lo p ( 1 K ) d p MMP f o r   lin ea r   r elatio n   ch an g es a s   p er   ch an g in     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g   I SS N:  2088 - 8708       A   mo d ified   p a r ticle  s w a r o p timiz a tio n   ( P S O)   a lg o r ith m   to     ( Yo g a n a n d in A .   P . )   5005   o p er atin g   p o w er   a n d   its   v alu e   is   al m o s t   eq u al   to   t h n e w   o p t i m al   d u t y   c y cle.   He n ce ,   t h e   in itializatio n   o f   d u t y   r atio   m u s t p er f o r m   t h s ea r ch i n g   o f   th P - c u r v a n d   w ill q u ick l y   d o   th tr ac k in g   o f   n e w   MP P .           Fig u r 3 .   R elatio n   a m o n g   Gb ,   d u t y   c y cle  an d   p MP P       Fro m   t h ab o v a n al y s is ,   it   h as  b ee n   f o u n d   th a t,  th e   r ed u ctio n   i n   s o lar   r ad iatio n   ( f r o m   w a v ele n g th   1 1 . 0 )   al w a y s   lead s   to   lo ad   lin e   in   P ar r ay   I - g iv e s   m ax i m u m   MP P   v o ltag ( VM P P )   to   th r ig h t   o f   p lo cu r v e.   T h in cr e m e n in   s u n s h in b r in g s   lo ad   li n t o   th r ig h t.  T h d if f er en ce   b e t w ee n   VM P P   an d   o u tp u v o ltag e   w ill  b ec o m s m all,   a n d   it  lead s   to   s m all  v ar iatio n   i n   p o w er . He n ce ,   th e   s a m v alu e   o f   d old K 1   is   n o to   b d elete d .   T h u s ,   th P SO  alg o r ith m   n ee d s   to   h a v m o r iter ati o n   to   tr ac k   MPP.   T o   n eu tr alize   s u c h   t y p o f   p r o b le m s ,   s i m p le  ass u m p tio n   i s   m ad w ith   t w o   d i f f er e n v alu e s   o f   K 1 .     i.e . , 0 2 0 1 1 1 P if K P if K K     I n   th i s   eq u atio n ,   old P P P   T h v alu o f   P >0   &   P <0   in d icate s   th d ec r e m e n an d   in cr e m en in   s u n s h i n r ad iatio n .   I n   o r d er   to   g et  th d u t y   r at io   o f   n e w   p er tu r b atio n   f o r   d 1   an d   d r esp ec tiv e l y .   T h f o llo w i n g   f o r m u la  o f   d ata  r atio   u p d at es  p o s itio n ,   an d   n e g ati v d ir ec tio n .       ) ( , ), ( ) ( 3 3 2 2 1 K d d K d d n e w i   W h er 05 . 0 2 K     T h s elec tio n   m ec h a n i s m   o f   t h is   0 . 0 5   h elp s   to   m an a g lo p o w er   f l u ct u atio n   b u t,  d u r i n g   th p ar tial  s h ad e,   th w o r k i n g   v o lta g m a y   in cr ea s es  u p   to   8 5 %,  th i s   h e l p s   P S alg o r ith m   to   tr ac k   g lo b al  p ea k   m o r e.   T h f o llo w i n g   s ec tio n   g i v es t h alg o r ith m   i m p le m e n tatio n .     Algorithm of modified PSO   Input: I p , V p   Output: G b   and P b   Start   Step - 1:   initialize & detect I p   and V p   Step - 2:   Compute p p i I V P ) (   Step - 3:   Check if  0 ; 0 P P                 Compute (d) at V i =(1,2,3)=0, N p =3, K=0   Else increment i=i+1;     Check  i>N p     Increment k=k+1;   If   K=1;     Pbest=d i   Else check i=1;   Step - 4:    Compute P b &G b   Step - 5:  Update   disturbances   End       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N :   2088 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   5 Octo b e r   2 0 2 0   :    5 0 0 1   -   5008   5006   T h alg o r ith m   is   i n itialized   b y   d et ec ti n g   th P cu r r e n ( I p )   an d   P v o ltag ( Vp )   ( Step - 1 ) .     Fu r t h er ,   th in i tial  p o w er   o f   t h P ce ll  is   co m p u ted   b y   u s in g   t h g e n er al  f o r m u la  o f   p o w er   p p i I V P ) (   ( Step - 2 ) .   L ater ,   th co n d itio n   o f   P >0   o r   P <0   is   v er if ied   ( Ste p - 3 ) .   I f   th co n d itio n   is   s ati s f i ed ,   th d u t y   r atio   ( d )   is   ca lc u lated   at  d u t y   c y cles   ( 1 , 2 , 3 )   o f   v o ltag Vi( 1 , 2 , 2 ) =0   n u m b er   o f   p ar ticles  ( Np ) =3 ,   co n s ta n k =0 .   I f   i is   n o s at is f ied ,   t h en   th e   n u m b er   o f   iter atio n s   w ill  b in cr e m en ted   b y   1 .   F u r th er ,   it   is   ch ec k e d   f o r   " i>Np "   an d   if   it  is   s atis f ied ,   th e n   k '   v alu i s   in cr e m e n ted   b y   1 .   I f   k =1 ,   t h " Pb "   v alu w ill  b d u t y   c y cle  ( d i)   i.e . ,   P b = d i.  Si m i lar l y ,   i f   k =1 '   i s   n o s ati s f ied ,   it  w il b ch ec k ed   f o r   i= 1 .   T h en ,   t h v al u o f   P b   ca n   b co m p u ted   af ter   v ar y i n g   th co n d itio n   P ( i) >P( i - 1 ) .   I n   ca s e,   th co n d itio n   is   s atis f ied ,   th e n   P b =d i”  else  P b =d ( i - 1 ) .   ”.   Si m i lar l y ,   to   ca lcu la te  g lo b al  b est  ( Gb )   s am p r o ce d u r o f   i n cr e m e n ti n g   ( i=i+1 )   an d   ch ec k in g   " i>Np . "   B ased   o n   th i s   co n d itio n ,   Gb   is   co m p u ted   as,     ) m a x ( b b P G     Fin all y ,   th d is t u r b an ce   a m o n g   P b ,   o u tp u v o lta g e,   an d   Gb   is   u p d ated .   T h d u t y   c y cle  o f   d is tu r b an c e   is   co m p u ted   b y   u s i n g   p r ev io u s   d u t y   r atio   d i( k )   a n d   lo ca P b .   T h d if f er en ce   b et w ee n   i   an d   p r ev io u s   d i( k )   an d   Gb .   Hen ce ,   th p o w er   co n v er ter   an d   tr ac k i n g   b est P b ,   Gb   an d   I   ar p o s s ib le  in   th p r o p o s ed   alg o r ith m .   T h s ig n if ica n ce   o f   p r o p o s ed   P SO  is   th at  i y ield s   f a s ter   s ea r ch   an d   tr ac k s   th MP P   o p tim al  s o lu tio n .   Af ter   ac q u ir in g   th MP P   b y   p ar ticles,  th v elo cit y   al m o s b ec o m es  ze r o .   Hen ce ,   n o   o s cillatio n s   w ill  b e   o b s er v e d   in   s tead y   s tate.   T h s tead y   s tate  o s cil latio n   is   n ec ess ar y   as  it  i s   h elp f u i n   g ett i n g   t h ef f icie n c y   o f   MP PT .   A n o th er   s i g n i f ica n t   f e atu r o f   m o d i f ied   P SO  i s   t h at   it  e x h ib its   3 - d u t y   c y cle s ,   an d   h e n ce ,   it   d o es  n o t   lo s d ir ec tio n   in   s h o r t te r m   f lu ctu atio n s .   T h p r o p o s ed   P SO  ef f ec tiv e l y   ab le  to   tr ac k   t h g l o b al  p ea k .       3.   RE SU L T   ANAL YSI S   T h p r o p o s ed   s y s te m   m o d el  i s   s i m u lated   u s in g   M A T L A B .   I n   th o p ti m izatio n   p r o ce s s ,   th f itn e s s   v alu e   is   u p d ated   b y   P ar r a y   o u tp u t   p o w er .   T h p er f o r m a n ce   a n al y s is   o f   th e   m o d i f ie d   P SO  is   d o n w it h   tr ad itio n al  P SO  u n d er   p ar tial  s h ad in g   co n d itio n   ai m in g   wit h   ac cu r ate  MP P   tr ac k in g .   F ig u r 4   r ep r esen ts     th tr ac k i n g   r es u lt  o f   tr ad iti o n al  P SO,  w h er it  is   o b s er v ed   th at  lar g r an g o f   f l u ctu a tio n s   ex i s ts   i n   o p tim izatio n .   T h is   m is j u d g e s   t h MP P   an d   tak es ~0 . 0 4 5 s ec   f o r   tr ac k in g   t h MP P .           Fig u r 4 T r ac k in g   o f   MP P   w i th   tr ad itio n al  P SO       T h p r o p o s ed ,   m o d if ied   P SO  co n s id er ed   s ea r ch - b ased   o p tim izatio n   u s e s   3 - d u t y   c y cle s   an d   d o es  n o t   lo s its   d ir ec tio n   i n   s h o r ter m   f l u ctu a tio n .   Fi g u r 5   s h o w s   t h p o w er   V s .   ti m c u r v o b tain ed   f r o m   p r o p o s ed   P SO  is   s m o o th er   th a n   tr ad iti o n al  P SO,  an d   it  tak es  o n l y   ~0 . 0 3 8 s ec   f o r   MPP   tr ac k in g ,   w h ich   i s   i m p r o v ed   ab o u 0 . 0 8 s ec s .   Hen ce ,   th m o d if ied   P SO  m a k es  t h e   p r o ce s s   m o r s tab le  an d   i m p r o v es  t h MP p er f o r m a n ce . T h p r o p o s ed   P S i m p r o v ed   th d y n a m ic  r esp o n s s p ee d   tr ac k i n g   ac c u r ac y   i n   s tead y   s tate.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g   I SS N:  2088 - 8708       A   mo d ified   p a r ticle  s w a r o p timiz a tio n   ( P S O)   a lg o r ith m   to     ( Yo g a n a n d in A .   P . )   5007   .     Fig u r 5 .   T r ac k in g   o f   MP P   w i th   p r o p o s ed   P SO       4.   CO NCLU SI O N   I n   t h is   r esear ch ,   th e   p r o p o s ed   MP P   tr ac k in g   s y s te m   i s   ai m ed   to   en h an ce   t h tr ac k in g   ac cu r ac y   a n d   s p ee d .   T h p r o p o s ed   s y s te m   i n tr o d u ce d   an   MP PT   tech n iq u b ased   o n   th m o d i f ied   P SO  alg o r ith m s   w h ic h   b r in g   h i g h   ef f icie n c y .   T h s ea r ch   b ased   m et h o d   is   co n s i d er ed   w it h   3 - d u t y   c y c les  an d   d o es  n o lo s its   d ir ec tio n   in   s h o r ter m   f lu ct u atio n   in   s tead y   s ta te.   An o t h e r   s ig n i f ican ce   i s   th a th p r o p o s ed   P SO  h as  tak e n   less   ti m ( 0 . 0 3 8 s ec s )   to   tr ac k   th MP P   th an   tr ad itio n al  M P P   ( 0 . 0 4 5 s ec )   f o u n d   i m p r o v e m en o f   0 . 0 0 8 s ec s .   T h is   g i v e s   t h at  th e   p er f o r m an ce   o f   t h MP P T   is   en h a n ce d   w i th   an   e f f icien c y   o f   9 9 %.   T h s co p o f     th p r o p o s ed   s tu d y   i s   th at  it   ca n   b co n s id er ed   w i th   o t h er   m ac h i n lear n i n g   ap p r o ac h es  u n d er   d if f er en t   en v ir o n m e n tal  co n d itio n .   F u r t h er ,   th r esear ch   ca n   b ca r r ied   o u w it h   d if f er e n t t y p es o f   P ar r ay s .       RE F E R E NC E S   [1 ]   El la b b a n ,   Om a r,   Ha it h a m   A b u - Ru b ,   a n d   F re d e   Bl a a b jerg ,   " Re n e w a b le  e n e rg y   re so u r c e s C u r re n sta t u s ,   f u tu re   p r o s p e c t s   a n d   t h e ir   e n a b li n g   te c h n o l o g y , "   Re n e wa b le   a n d   S u s t a i n a b l e   E n e r g y   Rev iew s ,   v o l .   3 9 ,   p p .   7 4 8 - 7 6 4 ,   2 0 1 4 .   [2 ]   De v a b h a k t u n i ,   Vij a y ,   e a l. ,   " S o l a e n e rg y T re n d a n d   e n a b li n g   t e c h n o lo g ies , "   Re n e w a b le  a n d   S u s ta i n a b l e   E n e r g y   Rev i e ws ,   v o l .   19 ,   p p .   555 - 5 6 4 ,   2 0 1 3 .   [3 ]   E.   K o u t r o u l is ,   K .   Ka la it z a k is   a n d   N.  C.   Vo u lg a ri s,  " De v e l o p m e n o f   a   m icr o c o n t r o l ler - b a se d ,   p h o to v o lt a ic  m a x im u m   p o w e p o i n t   t ra c k i n g   c o n tr o sy ste m , "   P o we r   El e c tr o n ics ,   IE E T r a n s a c ti o n s   o n ,   v o l.   1 6 ,   n o .   1 ,   p p .   4 6 - 5 4 ,   2 0 0 1 .   [4 ]   Is h a q u e ,   Ka s h if ,   a n d   Za i n a S a la m ,   " A   re v iew   o f   m a x im u m   p o w e p o i n t ra c k i n g   tec h n iq u e o f   P sy ste m   f o r   u n if o rm   i n s o la t io n   a n d   p a r t ial  s h a d i n g   c o n d it i o n , "   Re n e w a b le a n d   S u s t a i n a b le  E n e r g y   Rev iews ,   v o l .   1 9 ,   p p .   4 7 5 - 488 2 013 .   [5 ]   S i n g h ,   G iri s h   K u m a r ,   " S o la p o w e g e n e ra ti o n   b y   P V   ( p h o t o v o lt a ic)  tec h n o l o g y A   re v iew , "   E n e r g y ,   v o l .   53,   p p .   1 - 13 ,   2 0 1 3 .   [6 ]   A .   N.   A .   A li ,   e t   a l. ,   " A   su rv e y   o f   m a x im u m   P P T   tec h n i q u e o f   P s y ste m s,"   i n   E n e r g y tec h IE E E ,   p p .   1 - 17 ,   2 0 1 2 .   [7 ]   Ya n g ,   a n d   L   Zh o u ,   P h o t o v o lt a ic  Ce l M o d e l i n g   a n d   M P P T   C o n t r o S t ra t e g ies ,   T r a n s a c ti o n o C h i n a   El e c tr o tec h n i c a l   S o c ie ty v o l.   2 6 ,   p p .   2 2 9 - 2 3 4 ,   2011.   [8 ]   P a r lak   S ,   a n d   Ca n   H.  " A   n e w   M P P T   m e th o d   f o P a r ra y   sy ste m   u n d e p a r ti a l ly   sh a d e d   c o n d i ti o n s,"   I E E E   In ter n a ti o n a l   S y mp o si u m   o n   P o w e r E lec tr o n ics   f o r   D is tri b u te d   Ge n e ra ti o n   S y s tem s   ( P EDG) p p .   437 - 441 ,   2 0 1 2 .   [9 ]   X   Z h a n g ,   a n d   X   Ca o ,   " S o la P h o t o v o lt a ic  ( P V)   G ri d   G e n e r a t i o n   a n d   I ts  I n v e rte C o n t r o l" ,   M e c h a n i c a I n d u s try   Pre ss 2 0 1 1 .   [1 0 ]   Ra m a p ra b h a   R,   e a l. ,   " M o d if i e d   F i b o n a c c s e a rc h   b a s e d   M P P T   sc h e m e   f o S P V A   u n d e p a rt ial ly   sh a d e d   c o n d i t i o n s , 3 r d   I n t e r n a t i o n a C o n f e re n c e   o n   Eme r g i n g   T re n d i n   E n g i n e e r i n g   a n d   T e c h n o l o g y ,   I E E E p p .   379 - 384 ,   2 0 1 0 .     [1 1 ]   S h i ,   e a l . ,   O p ti m ize d   O p e ra t i o n   o f   Cu r re n t - F e d   D u a A c t iv e   Bri d g e   D C - DC   Co n v e r ter  f o P V   A p p l ica ti o n s ,   IE EE   T r a n s a c ti o n s   I n d u s tr i a l   E le c tr o n ic s v o l .   6 2 ,   n o .   1 1 ,   p p .   6 9 8 6 - 6 9 9 5 ,   2015 .   [1 2 ]   I.   A .   G o w a i d ,   e a l . ,   A n a ly sis  a n d   De sig n   o f   a   M o d u la M u l t il e v e C o n v e rte w it h   T ra p e z o i d a M o d u la ti o n   f o r   M e d i u m   a n d   H ig h   Vo l tag e   DC - DC  T ra n sf o rm e rs ,   I EE T r a n sa c ti o n P o we E lec t r o n ics ,   v o l .   3 0 ,   n o .   1 0 ,     p p .   5439 - 5 4 5 7 ,   2 0 1 4 .   [1 3 ]   P .   C.   C h e n g ,   e t   a l. ,   O p t im iza t i o n   o f   a   F u z z y - L o g ic - C o n t r o l - Ba se d   M P P T   A lg o r it h m   Us i n g   t h e   P a rt ic l e   S w a rm   Op ti m iza ti o n   T e c h n i q u e ,   E n e r g i e s,   v o l   8 ,   iss u e   6 ,   p p .   5338 - 5360 2 0 1 5 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N :   2088 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   5 Octo b e r   2 0 2 0   :    5 0 0 1   -   5008   5008   [1 4 ]   P .   S i n g h ,   e t   a l . ,   " C o m p a ri s o n   o f   P h o t o v o lt a ic   A rra y   M a x im u m   P o w e P o i n T ra c k i n g   T e c h n i q u e s, "   In ter n a t i o n a l   A d v a n c e d   Res e a rc h   J o u r n a i n   S c i e n c e ,   E n g i n e e r i n g   a n d   T e c h n o l o g y ,   v o l .   2 ,   n o .   1 ,   p p .   4 0 1 - 4 0 4 ,   2015.   [1 5 ]   M .   Ya ic h i,   M .   K . F e l la h ,   a n d   A .   M a m m e ri ,   "A   Ne u ra Ne tw o rk   B a se d   M P P T   T e c h n i q u e   Co n tr o ll e r   f o P h o t o v o l ta ic   P u m p i n g   S y ste m , I n te r n a t i o n a l   J o u r n a l   o P o we r   El e c tr o n ics   a n d   Dr ive   S y s tem s ,   v o l   4 ,   n o .   2 ,   pp .   2 4 1 - 255 ,   2014.   [1 6 ]   Ha m li l i,   B o u b a k e u r,   K h e li f a   Be n a h m e d ,   a n d   B ra h im   G a sb a o u i ,   " Be h a v i o u o f   so la w irel e ss   se n so n e tw o rk   i n   sa h a ra n   re g i o n   u n d e d if f e re n t   sc e n a r i o c o n si d e ra t i o n , "   I n ter n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E lec tric a l   and   C o m p u t e r   E n g i n e e r i n g   ( IJ EC E ) , ,   v o l .   1 0 ,   n o .   3 ,   p p .   2 7 9 7 - 2 8 0 6 2 0 2 0 .   [1 7 ]   Ba - r a z z o u k ,   A . ,   e a l . ,   " Ba c k s te p p in g   b a s e d   p o w e c o n t ro o f   a   t h re e - p h a se   si n g le - s tag e   g r i d - c o n n e c t e d   P V   sy ste m , "   In ter n a ti o n a J o u r n a l   o f   E lec tri c a a n d   C o m p u ter   E n g i n e e r i n g   ( IJ E CE) ,   v o l .   9 ,   n o .   6 ,   pp.   4738 - 4748 2 0 1 9 .   [1 8 ]   S a m o s ir ,   A h m a d   S a u d i,   a n d   He rr i   G u sm e d i ,   " M o d e l i n g   a n d   s im u lat io n   o f   f u z z y   lo g ic  b a se d   m a x im u m   p o w e p o i n t   trac k i n g   ( M P P T f o P V a p p li c a t i o n , "   I n ter n a t i o n a l   J o u r n a l   o E lec tri c a a n d   C o m p u te E n g i n e e r i n g   ( IJ EC E) ,   v o l .   8 ,   n o .   3 ,   pp 1315 - 1 3 2 3 ,   2 0 1 7 .   [1 9 ]   K. Is h a q u e ,   a n d   Z. S a lam ,   A n   i m p ro v e d   m o d e l i n g   m e t h o d   t o   d e t e rm in e   t h e   m o d e l   p a r a m e ters   o f   p h o t o v o lt a i c   ( P V)   m o d u l e u si n g   d if f e re n t ial   e v o l u t i o n   (D E) ,”   S o l a r   E n e r g y n o .   8 5 ,   n o .   9 ,   p p .   2 3 4 9 - 2 3 5 9 2 0 1 1 .     [2 0 ]   K.I sh a q u e ,   Z . S a lam ,   a n d   H.T a h e ri  S im p le ,   f a s a n d   a c c u ra t e   tw o   d i o d e   m o d e f o p h o t o v o l t a ic   m o d u l e s,     S o l a E n e r g y   M a te S o l a Ce ll s v o l .   9 5 ,   n o .   2 ,   pp .   5 8 6 - 5 9 4 ,   2 0 1 1 .   [2 1 ]   Jia o   Ya n g ,   S o n g   Q ia n g ,   a n d   L i u   W e n h u a L ,   P r a c t ica s im u la t i o n   m o d e o f   p h o t o v o l taic   c e l ls  in   p h o t o v o l ta ic   ge n e ra t i o n   sy ste m   a n d   s im u la ti o n ,   P o we r   S y s tem   T e c h n o l o g y ,   (i n   C h i n e se ) ,   v o l .   34 ,   n o .   1 1 ,   p p .   1 9 8 - 2 0 2 ,   2010 .   [2 2 ]   L Ch u n h u a ,   Z h u   Xin j ia n ,   M o d e li n g   a n d   p e rf o rm a n c e   a n a ly sis  o f   p h o to v o lt a ic /f u e c e ll   h y b r i d   p o w e g e n e ra t i o n   sy ste m s,”   P o we r   S y s tem   T e c h n o l o g y ,   (i n   C h i n e se ),   v o l .   33 ,   n o .   1 2 ,   p p .   88 - 92 2 0 0 9 .   [2 3 ]   L iu   D o n g ra n ,   e a l . ,   A   re v iew   o n   m o d e ls  f o p h o t o v o l ta ic  g e n e r a t i o n   sy ste m ,   Po we S y st e T e c h n o l o g y   (i n   C h i n e se ) ,   v o l .   35 ,   n o .   8,   p p .   4 7 - 5 2 ,   2 0 1 1 .   [2 4 ]   Yo g a n a n d i n i ,   A .   P . ,   a n d   G .   S .   A n i th a .   " I n s ig h t o f   t h e   A d v a n c e m e n t   in   M a x im u m   P o w e P o i n T ra c k i n g   T e c h n i q u e s   in   P M o d u le , C o mm u n ic a ti o n s ,   v o l .   4 ,   n o .   3 ,   p p .   1 5 - 2 5 ,   2 0 1 6 .   [2 5 ]   Yo g a n a n d i n i ,   A .   P . ,   a n d   G .   S .   A n it h a .   " A   c o s e f f e c ti v e   c o m p u t a t i o n a d e s ig n   o f   m a x im u m   p o w e p o in t ra c k i n g   f o r   th e   p h o t o - v o lt a ic  c e l l, I n te rn a t i o n a J o u r n a o E lec tri c a a n d   Co mp u ter   E n g i n e e ri n g   ( IJ EC E) ,   v o l .   9 ,   n o .2 ,   p p .   851 - 860 ,   2 0 1 9       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Yo g a n a n d i n A.  P. ,   s h e   h a st u d ied   B in   El e c tri c a &   El e c tro n ics   En g i n e e rin g   f ro m   S T JI T ,   Ka rn a tak a   u n iv e rsit y ,   Dh a r w a d .   M . T e c h   in   c o m p u ter  a p p li c a ti o n s   in   in d u str ial  d riv e f ro m   M .   S .   Ra m a iah   In stit u te  o f   T e c h n o lo g y ,   Ba n g a lo re   f ro m   V isv e s w a r a iah   T e c h n o lo g ica u n iv e rsit y ,   Be lg a u m ,   Ka rn a ta k a ,   In d ia.  P u rsi n g   P h in   a re a   o f   P h o to v o l taic   m o d u le.  P u b li sh e d   e ig h p a p e rs  in   In tern a ti o n a j o u r n a ls.  F iv e   p a p e rs  in   n a ti o n a c o n f e re n c e A tt e n d e d   i n tern a ti o n a c o n f e re n c e   c o n d u c ted   a Du b a i,   UA E,   g o b e st  p a p e a w a rd   in   y e a 2 0 1 5   M a rc h .   Cu rre n tl y   w o rk in g   a a n   A s sista n P ro f e ss o in   S a m b h a ra m   In stit u te  o f   T e c h n o lo g y ,   B a n g a lo re ,   Ka rn a tak a ,   In d ia.  Ha v in g   1 2   y e a rs o f   tea c h in g   e x p e rien c e .         Dr .   A n ith a . ,   s h e   h a stu d ied   BE  in   e lec tri c a &   El e c tri c a e n g in e e rin g   a n d   M . T e c h   in   p o w e r   s y ste m   En g in e e rin g   f ro m   UV CE,   Ka rn a tak a ,   In d ia,  P h i n   R e n e wa b le  e n e rg y   so u rc e   f ro m   Av in a sa m li n g u m   Un iv e r sit y ,   k o y a m a tt u r,   T a m il n a u ,   In d ia  P u b li sh e d   F if tee n   in tern a ti o n a Jo u r n a ls   a n d   T e n   n a ti o n a jo u rn a ls  a n d   A tt e n d e d   T e n   in tern a ti o n a c o n f e re n c e .   Ha v in g   3 4   y e a rs  o f   te a c h in g   e x p e rien c e ,   c u rre n tl y   w o rk in g   a a n   A ss o c iate   P ro f e ss o in   El e c tri c a a n d   El e c tro n ics   De p a rtm e n R. V   c o ll e g e   o f   En g in e e rin g ,   Ba n g a lo re ,   Ka rn a tak a ,   In d ia.         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.