I nte rna t io na l J o urna l o f   P o wer   E lect ro nics   a nd   Driv e  S y s t em s   ( I J P E DS)   Vo l.  1 5 ,   No .   4 ,  Dec em b er   20 2 4 ,   p p .   2 5 7 0 ~ 2 5 7 9   I SS N:  2 0 8 8 - 8 6 9 4 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijp ed s . v 1 5 .i 4 . p p 2 5 7 0 - 2 5 7 9       2570     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij p e d s . ia esco r e. co m   M a chine learning  bas ed optima l co ntrol o f  mo dula r   co nv erte r  for PV  as sis ted  p o wer supply  sy ste ms       Srun g a ra m   Ra v i Tej a 1 ,   K is ho re   Ya dla pa t i 2   1 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   a n d   El e c t r o n i c s E n g i n e e r i n g ,   JN TU   K a k i n a d a ,   K a k i n a d a ,   I n d i a   2 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   a n d   El e c t r o n i c s E n g i n e e r i n g ,   U n i v e r si t y   C o l l e g e   o f   E n g i n e e r i n g ,   N a r a s a r a o p e t ,   JN TU   K a k i n a d a ,     K a k i n a d a ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Dec   1 4 ,   2 0 2 3   R ev is ed   Ap r   1 0 ,   2 0 2 4   Acc ep ted   J u n   2 0 ,   2 0 2 4       Th is  p a p e r  p re se n ts  t h e   to p o l o g y   a n d   m a c h in e   lea rn i n g - b a se d   in telli g e n t   c o n tro l  o f   a   sin g le - sta g e   g r id - c o n n e c ted   h i g h - p o we r   p h o t o v o lt a ic  ( PV )   sy ste m   fo r  q u a li ty   p o we r  e x p o rt  to   t h e   g rid   a n d   o p ti m a l  n e t  e n e rg y   u ti l iza ti o n .   A   n in e tee n - lev e l  b i - m o d u lar  in v e rter  is  p ro p o se d   fo r  e fficie n t  sin g le - sta g e   P V  p o we r  c o n v e rsi o n .   T h e   p ro p o se d   i n teg ra ted   i n telli g e n t   m a c h in e   lea rn in g - b a se d   c o n tro l   se rv e s  fo r   p o we r  c o n v e rsio n   c o n tr o l  a s  we ll   a s  su p e rv is o ry   c o n tro l  fo r   h o u r ly   P V en e rg y   e sti m a ti o n   a n d   l o a d   d e m a n d   c o n tr o l  f o r  o p ti m a l   e n e rg y   c o n s u m p ti o n .   T h e   o b jec ti v e s  o f  p o we r  c o n tro l  a re   e x trac ti n g   m a x imu m   p o we r  fro m   P V  so u rc e s   a n d   e x p o r ti n g   p o we r  to   th e   g rid   a t   u n it y   p o we r  fa c to r.   Wh il e   t h e   o b jec ti v e s  fo r   su p e r v iso ry   c o n tro l   a re   lo c a l  lo a d   d e m a n d   c o n tr o l  f o r   e x p o rt in g   p o we r  a t  h i g h e r  e x p o r t  p rice s .   Th e   p r o p o se d   sy ste m   is   imp lem e n ted   u sin g   M ATLAB/S im u li n k   t o   v a li d a te  th e   e fficie n c y   o f  p o we r  c o n v e rsi o n ,   e ffe c ti v e n e ss   o f  m a c h in e   lea rn in g   fo r  e n e r g y   e stim a ti o n ,   a n d   l o a d   re lay   c o n tro l  f o r  o p ti m a l  e n e rg y   p ricin g .   Th e   re su lt s  p ro v e d   e ffi c ien t  t r a c k in g   o f   m a x imu m   p o we r,   u n it y   p o we r  fa c to r  a t  g rid   term in a ls,  a n d   lo a d   re l a y   c o n tr o l   fo r  P V en e r g y   a v a il a b il it y   a n d   e x p o rt  c o st f u n c ti o n .   K ey w o r d s :   Gr id   i n teg r atio n   L o ad   d em a n d   c o n tr o l   MPP tr ac k in g   Mu ltil ev el  in v er ter   Patter n   r ec o g n itio n   PV e n er g y   esti m atio n   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Sru n g ar am   R av i T eja   Dep ar tm en t o f   E lectr ical  an d   E lectr o n ics E n g in ee r i n g ,   J NT U  Kak in ad a   Kak in ad a,   An d h r a  Pra d esh ,   I n d ia   E m ail: sr u n g ar am r a v iteja@ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   L ar g e  s ca le  p h o to v o ltaic  ( PV)   in teg r atio n   to   g r id   an d   PV  ass i s ted   elec tr ic  d r iv es  d em an d s   f o r   o p tim al   en er g y   co n s u m p tio n   f o r   e f f icien t  u s ag e  o f   r en ewa b le  PV  s o u r ce .   T h e   s tate - of - ar t  c o n v e r te r s   f o r   PV  in teg r atio n   an d   PV  ass is ted   d r iv es   is   p r o v i d ed   in   th is   s ec tio n .   Als o ,   m ac h in e  lear n in g   al g o r ith m s   f o r   PV  en er g y   esti m atio n   an d   lo ad   p ar am eter   esti m atio n   is   r ev iewe d .   Sin g le  s tag e  c o n v er s io n   o f   PV  p o wer   h as  b ee n   d ev el o p ed   f o r   ef f icien t  co n v er s io n   a n d   r ed u ctio n   in   s em i - co n d u cto r   f o o t p r in t  in   p o wer   elec tr o n ic  in te r f ac e  [ 1 ] .   Mo d u lar   co n v er ter s   ar e  th e  b etter   ch o ic e  in   th is   s in g le  s tag e  co n v er s io n   o win g   to   r eliab ilit y   an d   in d e p en d en t  c o n tr o l  [ 2 ] .   Mu ltip le  p o in t  in te g r atio n   als o   r ed u ce s   in f r astru ctu r e   r eq u ir em en ts   an d   lo s s es  in   g r i d   in te g r atio n   [ 3 ] .   Va r io u s   u n co n v en tio n al   t o p o lo g ies  we r e  im p lem e n ted   t o   m in i m ize  th e  s witch es  o r   ca p ac ito r s   o r   d io d e  in   th e   co n v er ter .   Var io u s   n o n - co n v en tio n al   r ed u ce d   co m p o n en t  c o u n t   t o p o lo g ies  wer e  p r esen ted   i n   [ 4 ]   f o r   d r iv es  an d   r en ewa b le   en er g y   i n teg r atio n .   T h e  u n - co n v en tio n al  m u ltil ev el  g en er ati o n   r eso r ts   f o r   u tili zin g   s witch in g   cir u it c o n n ec tio n   to   s y n th esize  v o ltag e  lev els  in   s y m m etr ic  [ 5 ] - [ 7 ]   with   eq u al  v o ltag e  lev els  o r   asy m m et r ic  with   u n eq u al  v o ltag e  lev els  [ 8 ] ,   [ 9 ] .   I n   all  th ese  co n v er ter s ,   th e  p er f o r m a n ce   is   co m p ar ed   in   te r m s   o f   s witch in g   p o wer   lo s s ,   r ev er s e  v o ltag e  with s tan d   ca p ac ity ,   n u m b er   an d   s izin g   o f   s witch es,  an d   p o wer   s h ar in g   am o n g   th e  m o d u les.  Fu r th er ,   ad o p tio n   o f   m a c h in e  lear n in g   f o r   r en ewa b le  s y s tem   s u p er v is o r y   co n tr o l  [ 1 0 ] ,   [ 1 1 ]   an d   also   p o wer   f lo w  co n tr o l   is   r ep o r ted   f o r   s tan d   al o n e  r e n ewa b le  s y s tem s   an d   g r id   c o n n ec ted   r en ewa b le  s y s tem s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Po w  E lec  &   Dr i Sy s t     I SS N:   2088 - 8 6 9 4       Ma ch in e  lea r n in g   b a s ed   o p tima l c o n tr o l o f m o d u la r   co n v erter   fo r   P V   a s s is ted   …   ( S r u n g a r a m  R a vi  Teja )   2571   T h e  is s u es  p er tain in g   to   s y n c h r o n izatio n   co n tr o l  an d   f au lt  r id e  th r o u g h   co n tr o l  u n d er   v ar io u s   o p en   a n d   s h o r t  cir c u it  f au lts   wer e  r ep o r ted   [ 1 2 ] ,   [ 1 3 ] ,   w h er e  in   p o s s ib le  r ea l - tim e  s y n ch r o n izatio n   is s u es  d u r in g   g r id   in teg r atio n   o f   r en ewa b le   s y s tem s   wer e  r ep o r ted .   Mitig atio n   o f   d is tu r b an ce s   p e r tain in g   to   t h e   q u ality   o f   p o wer   ex p o r t  wer e  d ea lt  in   [ 1 4 ] ,   [ 1 5 ] .   T h e  m ac h in e  lear n in g   alg o r ith m s   f o r   PV  en er g y   esti m atio n   wer e  p r o v id ed   i n   [ 1 6 ] .   Po wer   s ch ed u lin g   b ased   o n   o p tim al   d em an d   was  p r esen ted   in   [ 1 7 ] ,   [ 1 8 ] .   Var io u s   m ac h in e  lear n in g   ap p licatio n s   ar e  d ev elo p e d   wh ich   in clu d e   p o licy   ap p r o x im at io n s   f o r   en er g y   m a n ag em e n t  i n   PV  s y s tem s   [ 1 9 ] ,   en er g y   lo s s   ass ess m en t  f o r   PV   s izin g   [ 2 0 ] ,   e n s em b le  lear n in g   f o r   f a u lt  d etec tio n   in   PV  s y s tem s   [ 2 1 ] ,   m ac h i n e   lear n in g   f o r   PV  en er g y   f o r ec a s tin g   [ 2 2 ] ,   clu s ter in g   an d   d ee p   lear n in g   alg o r ith m s   f o r   e n er g y   esti m atio n   [ 2 3 ] ,   Ad alin e  n eu r al  n etwo r k s   [ 2 4 ] ,   en er g y   m an ag e m en t  s y s tem s   [ 2 5 ] ,   [ 2 6 ] ,   im p r o v ed   f o r ec a s tin g   m eth o d s   f o r   ca p ac ity   f ir m in g   [ 2 7 ] .   All  th e s e  tech n o lo g ies  an d   m eth o d o l o g ies  in v o l v e  m u ltip le  s tag e   c o n v er s io n ,   co m p lex   alg o r ith m s ,   an d   co n v er g e n ce .   T h er ef o r e,   th is   p ap er   p r esen ts   m ac h in e  lear n in g   b ased   s u p e r v is o r y   an d   p o wer   f lo w  co n tr o l  f o r   PV   ass is ted   elec tr ical  s y s tem s .   C u r r en t  co n tr o l  asp ec ts   f o r   a  n o n - co n v en tio n al,   y et  m o d u lar   to p o lo g y   f o r   PV  p o wer   in teg r atio n   to   g r id   b y   co m b i n in g   th e  ad v a n tag es  o f   r eliab ili ty ,   co m p o n en t  r e d u ctio n   a n d   s in g le  s tag e  p o wer   co n v er s io n .   T h is   p ap er   also   p r esen ts   m ac h in e  lear n in g   b ased   s u p er v is o r y   co n tr o l  f o r   PV  en er g y   esti m atio n   an d   co r r esp o n d in g   lo a d   d em an d   co n tr o l.  T h e  r est  o f   th e  p ap er   i s   o r g an ized   as :  i)   Sectio n   2   p r esen ts   th e  n in etee n - lev el  in v er ter - b ased   to p o lo g y   an d   co n tr o l  f o r   h ig h   p o wer   PV   s y s tem s ;   ii)   Ob jectiv es  an d   s c h em es  o f   in teg r ated   in tellig en t  co n tr o l   ar e  p r esen ted   in   s ec tio n   3 ;   iii)   Sectio n   4   p r esen ts   s im u latio n   r esu lts   an d   p er f o r m a n ce   v alid atio n   o f   th e  s y s tem ; a n d   i v )   Sectio n   5   p r esen ts   th e  co n clu s io n   o f   th e   p ap e r .       2.   SYST E M   DE SCRI P T I O N    T h e  to p o lo g y   o f   s in g le - s tag e  b i - m o d u lar   in v er te r   b ased   g r i d   co n n ec te d   p h o to v o ltaic  ( PV )   s y s tem   is   d ep icted   in   Fig u r e   1 .   T h e  a v a ilab le  PV  s o u r ce   is   b u n d led   i n to   th r ee   s tr in g s   p er   ea ch   p h a s e  wh ich   g en e r ate  v o ltag e  lev els  o f   2 4 0   V,   8 0   V,   an d   4 0   V  w h ich   f o r m   VP V1 ,   VPV2 ,   an d   VPV3   r es p ec tiv ely .   A  th r ee   p h ase   co n f ig u r atio n   th u s   co n s titu tes  f r o m   n in e   s tr in g s   o f   PV a r r a y s .   B i - m o d u lar   in v er ter   as sh o w n   in   Fig u r e  1   w h ich   ar e  f ed   f r o m   PV  s o u r ce   g e n er a te  AC   v o ltag e  with   a   m in im u m   o f   s ev en   lev els  an d   m ax im u m   o f   n in etee n   lev els   in   th e  o u tp u t  v o ltag e.   T h e  th r ee - p h ase  v o ltag e  th u s   g en er a ted   is   in teg r ated   to   g r id   th r o u g h   L C L   f ilter   a n d   tr an s f o r m er .   T h e  lo ca l  lo a d s   co n s is t  o f   cr itical  lo ad s   f o r   wh ic h   n o   in ter r u p tio n   in   th e  s u p p ly   is   allo wed   an d   tim e   s h if t  allo wed   ca teg o r y   o f   l o ad s   f o r   wh ich   l o ad   d em an d   co n tr o l  is   ap p lied .   T h e  s tr u ct u r e  o f   b i - m o d u la r   n in etee n - lev el  in v er te r   f o r   s in g le - s tag e  PV  co n v er s io n   is   s h o w n   in   Fig u r e   2   in   w h ich   m o d u le  M1   p r o v id e   lo wer   th r e e   lev els  o f   o u tp u t  v o ltag e  a n d   i n   co m b in ati o n   with   m o d u le  M2   p r o v id e s   th e  u p p er   6   lev e ls   in   ea ch   h alf   cy cle.   T h e  p u ls e  wid th   m o d u latio n   s ig n als to   ea ch   s witch   ar e  g e n er ated   as f o llo ws :   T h e  ca r r ier   wa v ef o r m   p er tain i n g   to   k th   s witch in g   p er io d   is   g i v en   as   ( 1 ) .     ( t) = {                 − 1 + 4 9 ( −  ) , ( ) < ≤ ( + 1 6 ) − 25 27 − 2 9 ( − ( + 1 6 ) , ( + 1 6 ) < ≤ ( + 1 3 ) ) − 26 27 + 4 9 ( − ( + 1 3 ) ) , ( + 1 3 ) < ≤ ( + 1 2 )   − 8 9 − 4 9 ( − ( + 1 2 ) ) , ( + 1 2 ) < ≤ ( + 2 3 ) − 26 27 + 2 9 ( − ( + 2 3 ) ) , ( + 2 3 ) < ≤ ( + 5 6 ) − 25 27 − 4 9 ( − ( + 5 6 ) ) , ( + 5 6 ) < ≤ ( + 1 ) }                   ( 1 )     F o r   k = 0 ,   1,   2,   3 ,   . . .   ∞ .   W h er e,   T   is   tim e - p er i o d   f o r   o n e  s witch in g   c y cle  with   =   2   is   th e  an g u lar   s witch in g   f r eq u e n cy .   T h en ,   th e   lev el  s h if ted   ca r r ier   wav e f o r m s   ar e  g iv e n   as   ( 2 ) .     ( − 9 ) ( ) =   9 +   ( t)   ( 2 )     F o r   x =  0 ,   1 ,   2 ,   …,   1 8   r e p r esen t  th e  eig h teen   lev el  s h if ted   ca r r ier   wav ef o r m s .   T h e  r e f er en ce   s in u s o id al  s ig n al  is   g iv en   as   ( 3 ) .     ( ) =   s in   ( )   ( 3 )     W ith   | | ≤ 1   an d     is   th e  r ef er en ce   an g u lar   f r eq u en cy   f o r   o u tp u t v o lta g e  wav ef o r m .   T h e  s witch in g   in s tan ts   in   ea c h   s witch in g   p er io d   f o r   d if f er en t  ca r r ier   wav ef o r m s   with   n atu r al   s am p lin g   ar e  r ep r esen ted   with   th e  f o llo win g   im p licit r elatio n s ,   as in   ( 4 )   an d   ( 5 ) .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2088 - 8 6 9 4   I n t J Po w  E lec  &   Dr i Sy s t ,  Vo l.  1 5 ,   No .   4 ,  Dec em b er   20 2 4 :   2570 - 2 5 7 9   2572   ( − 9 ) =  + 4 ( 1 + ( ( − 9 ) ) )   ( 4 )     ( − 9 ) =  + 4 ( 3 − ( ( − 9 ) ) )   ( 5 )     W h er e,   ( − 9 ) ,   an d   ( − 9 )   ar e  lead in g   an d   t r ailin g   s witch in g   in s tan ts   o f   x th   ca r r ier   in   k th   s witch in g   p er io d .           Fig u r e  1 .   Mu lti - in p u t p o in t sin g le  s tag e  m o d u la r   PV sy s tem           Fig u r e  2 .   Mo d u lar   n in etee n - le v el  in v er ter       3.   I NT E G RA T E D  SUPER VIS O RY  AND  P O WE R  F L O W  CO NT RO L   T h e  b lo ck   d iag r am   o f   th e   in teg r ated   co n tr o ller   is   s h o wn   in   Fig u r e  3 .   T h e  p o wer   f lo w  co n tr o l  o b jectiv es   o f   th e  in teg r ated   c o n tr o ller   in clu d e  ex tr ac tin g   m ax im u m   p o wer   co r r esp o n d i n g   to   ir r a d ian ce   at  an y   g iv en   in s tan ce   an d   ex p o r t  o f   p o wer   to   th e   g r id   at  u n ity   p o wer   f a cto r .   T h e  s u p e r v is o r y   c o n tr o l  o b jectiv es  in clu d e   esti m atio n   o f   PV  e n er g y   f o r   s u cc ee d in g   h o u r   an d   lo a d   d e m an d   co n t r o l  th r o u g h   tim e   s h if tin g   o f   allo wa b le  lo ad s   f o r   o p tim izatio n   o f   en er g y   p r icin g   f o r   ex p o r t a n d   im p o r t o f   g r id   en e r g y .   Vo ltag es  an d   cu r r en ts   o f   PV  ar r ay s   ar e  s en s ed   to   d eter m in e  th e   v o ltag e  co r r esp o n d i n g   to   m ax im u m   p o wer .   Sli d in g   m o d e  c o n tr o l  ( SMC )   is   em p lo y ed   f o r   ex tr a ctin g   m ax im u m   p o wer   p o in t  ( MPP)   as  s h o wn   in   Fig u r e  4 .   T h e  v o ltag e  an d   c u r r en t  ar e  u tili ze d   to   d eter m in e  P V  ar r ay   p o wer .   T h e  PV  p o wer   alo n g   with   g r ad ie n t  o f   PV  p o wer   wit h   r esp ec tiv e  weig h t  f u n ctio n s   d eter m in e  th e  d ir ec tio n   an d   s tep   s ize  in   ea ch   iter atio n   to   tr ac k   th e  m ax im u m   p o wer   p o in t.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Po w  E lec  &   Dr i Sy s t     I SS N:   2088 - 8 6 9 4       Ma ch in e  lea r n in g   b a s ed   o p tima l c o n tr o l o f m o d u la r   co n v erter   fo r   P V   a s s is ted   …   ( S r u n g a r a m  R a vi  Teja )   2573   C o n tr o l  o f   s in g le  s tag e  m o d u lar   in v er te r   is   s h o wn   in   Fig u r e  5 .   Vo ltag es  an d   cu r r en ts   o f   g r i d   p h ase  ar e   s en s ed   f o r   cu r r en t  c o n tr o l  o f   m o d u lar   i n v er ter .   T h e  e r r o r   in   o b tain ed   d ir ec t  cu r r en t  ( DC )   v o ltag e  f r o m   MPP  co n tr o l  a n d   ac tu al  PV  a r r ay   v o ltag e  s er v e   as  in p u t  to   p r o p o r tio n al  in teg r al   ( PI )   co n tr o ller   wh ich   d eter m i n e  th e   m o d u latio n   r atio   o f   th e  r ef er e n ce   s in u s o id al  cu r r en t  wav ef o r m .   Ar tific ial  n eu r al  n etwo r k   ( ANN)   o f   p atter n   r ec o g n itio n   m o d el  is   u tili ze d   a s   m ac h in e  lear n in g   s tr u ctu r e  to   d eter m in e  th e  PI  c o n t r o ller   c o ef f icien ts .   T h e  er r o r   in   MPP  D C   v o ltag e  an d   PV  ar r ay   v o ltag e  is   f ed   as  in p u t  to   ANN  wh ich   is   tr ain ed   to   g en er ate  PI  co n tr o ller   co ef f icien ts   s u ch   th at  e r r o r   is   m in im ized   to   ze r o   u p o n   ch a n g e  in   ir r ad ian ce .   Sig m o id   ac tiv a tio n   f u n ctio n   is   u s ed   f o r   n eu r o n s .   A  tr ain in g   s et  o f   8 4   in   s ize  with   v alid atio n   s et  o f   1 5   p er ce n t  an d   test   s et  o f   1 5   p er ce n t  is   u s ed .   T h e  p h ase  r ef er en ce   is   o b tain e d   f r o m   ze r o   cr o s s in g   in s tan ts   o f   r esp ec tiv e  p h ase  v o ltag es.  T h e  p r o d u ct  o f   th ese  two   d eter m in es  th e  r ef er e n ce   cu r r e n t  wav ef o r m   f o r   ea c h   p h ase.   T h e  er r o r   in   r ef e r en ce   an d   ac t u al  cu r r en ts   s er v e  as  r ef er en ce   wav ef o r m   f o r   g en er atin g   p u ls e  wid th   m o d u latio n   ( PW M )   g atin g   s ig n als  with   l ev el - s h if ted   ca r r ies   d is cu s s ed   in   s ec tio n   2 .   T h e  s u p er v is o r y   co n tr o l  o f   P V  g en er atio n   esti m atio n   an d   lo ad   d em a n d   co n tr o l  ar e  ac h ie v ed   th r o u g h   th e  ANN  b ased   alg o r ith m   as  s h o wn   in   Fig u r e   6 .   T h e  p atter n   r ec o g n itio n   ANN  n etwo r k   as  s h o wn   in   Fig u r e   7   is   u tili ze d   f o r   s u p e r v is o r y   co n tr o l.  T h e   g e n er alize d   m o d el   wa s   d ep icted   in   Fig u r e  7   in   wh i ch   th e   tim e  v ar y in g   in p u ts   as  an   ar r ay   with   m u ltip le  f ea tu r es,  h id d e n   lay er s ,   an d   o u tp u t  lay er s   to   g en er ate  r eq u ir ed   o u tp u t  wer e   id en tifie d .   T h e  tem p er atu r e  an d   ir r ad ia n ce   s er v e  as  in p u ts   f o r   esti m atio n   o f   PV  en e r g y   p r o d u c tio n   f o r   s u cc ee d in g   h o u r .   T h e   in itial  v alu es  o f   wh ic h   ar e   p r o v id ed   a n d   tr ain e d   with   h o u r ly   d ata  s e ts .   T h e  weig h ts   ar e   u p d ated   f o r   o p tim al  v alu e  o f   esti m ated   en er g y .   T h e  s am e  n etwo r k   is   also   u tili ze d   f o r   lo ad   d em an d   co n tr o l  f o r   o p tim al  en er g y   p r icin g .   Selli n g   p r ice  o f   en er g y   an d   p u r ch a s in g   p r ice  o f   en er g y   f o r   th e  s u cc ee d in g   h o u r   ar e   tak en   as  in p u ts   f o r   th e  p atter n   r ec o g n itio n   ANN  alg o r ith m .   T h e  ANN  alg o r ith m   th e n   d ete r m in es  th e  o p tim al   s ch ed u le  o f   lo ca l  lo a d s   s u ch   th at  n et  en er g y   p r icin g   is   m ax im ized .   Ho wev e r ,   th e  c r itical  lo ad s   ar e  u n in ter r u p ted   d u r in g   th is   s ch ed u le.   T h e  lo a d s   wh ich   allo w  f o r   tim e  s h if t  a r e  ass ig n ed   p r io r ity   lev els  wh ic h   s er v e  as  tr ain in g   d ata  s et.   T h e  av ailab le  en er g y   u p o n   o p tim al  en er g y   p r icin g   is   d eter m in ed   a n d   b ased   o n   th e  p r io r ity   lev el s   lo ad s   ar e  tim e  ad v an c ed   o r   d elay e d   f o r   n et  p r o f it i n   en er g y   p r icin g .           Fig u r e  3 .   C o n tr o l b lo c k   d iag r a m           Fig u r e  4 .   Ma x im u m   p o wer   p o in t c o n tr o l   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2088 - 8 6 9 4   I n t J Po w  E lec  &   Dr i Sy s t ,  Vo l.  1 5 ,   No .   4 ,  Dec em b er   20 2 4 :   2570 - 2 5 7 9   2574       Fig u r e  5 .   Mo d u lar   n in etee n - le v el  in v er ter   c u r r e n t c o n tr o l           Fig u r e  6 .   Ma ch i n e  lear n in g   al g o r ith m   f o r   in te g r ated   in tellig en t c o n tr o l   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Po w  E lec  &   Dr i Sy s t     I SS N:   2088 - 8 6 9 4       Ma ch in e  lea r n in g   b a s ed   o p tima l c o n tr o l o f m o d u la r   co n v erter   fo r   P V   a s s is ted   …   ( S r u n g a r a m  R a vi  Teja )   2575       Fig u r e  7 .   Ma ch i n e  lear n in g   s c h em e  f o r   p r o p o s ed   c o n tr o l       4.   SI M L U L A T I O N  R E SU L T S     T h e  p r o p o s ed   to p o l o g y   an d   in teg r ated   co n t r o l  ar e  im p lem e n ted   in   MA T L AB /Si m u lin k .   Simu latio n   p ar am eter s   ar e   s h o wn   in   T ab le   1 .   T h e  s am p le   p r io r ity   o f   lo ad s   is   s h o wn   in   T a b le  2   wh ich   d e p icts   th e  tim e  s h if t   allo wed   lo ad s   an d   cr itical  lo ad s   wh ich   s er v e  as  p ar am eter s   to   d eter m in e  o p tim al  en er g y   p r icin g   f o r   esti m ated   h o u r ly   PV  en er g y .   Ho u r ly   d at a  s ets   o f   tem p er atu r e  an d   ir r a d ian ce   with   co r r esp o n d in g   en er g y   g en er ate d   b y   PV  ar r ay s   o n   a  ty p ical  s u n n y   d ay   at  Gu n tu r ,   An d h r a  Pra d esh ,   I n d ia  ar e  p r o v id e d   in   T ab le  3 .   Fifty   o f   s u ch   d ata  s ets   p er tain in g   to   d if f e r en t c o n d itio n s   o f   ir r a d ian ce   a n d   tem p e r atu r e  ar e  u s ed   f o r   tr ain in g   ANN.       T ab le  1 .   Simu latio n   p ar am eter s   P a r a me t e r   V a l u e   P V   p o w e r   r a t i n g   1   M W   V PV1 , V PV2 , V PV3   ( f o r   e a c h   p h a s e )   4 0   V ,   8 0   V ,   2 4 0   V   R a t e d   i n v e r t e r   o u t p u t   v o l t a g e     2 3 0   V   ( R M S )   L 1 ,   L 2   0 . 1 8   p u ,   0 . 0 7   p u   C 3   0 . 7 7   p u       T ab le  2 .   L o ad   p r io r ity   Lo a d   t ype   P r i o r i t y   R e f r i g e r a t i o n   1   V e n t i l a t i o n   1   I l l u mi n a t i o n   0 . 7   A i r   c o n d i t i o n i n g   0 . 6   P u mp i n g   0 . 4       T ab le  3 .   Sam p le  tr ai n in g   d ata - h o u r ly   d ata  PV f o r   en er g y   esti m atio n   Ti me   i n t e r v a l   ( H H : M M )   I r r a d i a n c e   ( W / m 2 )   Te mp e r a t u r e   ( ° C)   N o r mal i z e d   p o w e r   g e n e r a t e d   ( %)   1 3 : 0 0   5 0 4   41   2 5 . 3 9 4 7 2 5 9 3   1 3 : 0 5   4 6 5   41   2 3 . 1 3 5 6 1 4 8 1   1 3 : 1 0   4 6 5   41   2 3 . 1 3 5 6 1 4 8 1   1 3 : 1 5   4 8 7   41   2 4 . 4 0 9 9 8 5 1 9   1 3 : 2 0   5 6 9   42   2 8 . 9 2 2 4 1 4 8 1   1 3 : 2 5   5 0 5   42   2 5 . 2 1 5 1 5 5 5 6   1 3 : 3 0   4 7 4   42   2 3 . 4 1 9 4 5 1 8 5       4 . 1 .   P o wer   f lo w  co ntr o l   A  s tep   ch an g e  in   i r r ad ian ce   f r o m   1 0 0 0   W /m 2   to   8 0 0   W /m 2   is   cr ea ted   as  s h o wn   in   Fig u r e   8 .   Fo llo win g   th is   ch an g e   in   ir r ad ian ce ,   V P V  an d   I PV   c h an g e   to   n ew  v al u es  with in   0 . 4   s ec .   T h e   p o wer   s ettled   to   a   n ew   m ax im u m   v alu e  c o r r esp o n d i n g   to   8 0 0   W /m 2   ir r ad ian ce .  T h u s ,   th e  in teg r ated   MPP  co n tr o l  is   ac cu r ate   in   tr ac k in g   m a x im u m   p o wer   f o r   ch an g e  in   ir r ad ian ce .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2088 - 8 6 9 4   I n t J Po w  E lec  &   Dr i Sy s t ,  Vo l.  1 5 ,   No .   4 ,  Dec em b er   20 2 4 :   2570 - 2 5 7 9   2576   T h e  o t h er   o b jectiv e   o f   th e   p o wer   f lo w   co n tr o l  is   th e   m o d u latio n   o f   an   in v er ter   to   ex p o r t   p o wer   at   th e   u n ity   f ac to r   to   th e  g r id .   T h is   is   r ea lized   u s in g   s in g le - s tag e  co n v er s io n   th r o u g h   m o d u latio n   o f   i n v er ter   i n s tead   o f   r eg u latin g   D  b u s .   Fig u r e   9   p r esen ts   th e  ac c u r ate  m o d u latio n   o f   in v er ter   o u tp u t  v o lt ag e  f o r   a   ch a n g e  in   ir r ad ia n ce .   Fig u r e  1 0   p r esen t s   v o ltag e  an d   cu r r en t  at  th e   g r id   ter m in al   wh ich   d e p ict  u n ity   p o wer   f ac to r   o p er atio n .   T h er ef o r e,   it  is   ev id en t  th e  p o wer   is   ex p o r te d   to   th e   g r id   at  th e   u n ity   p o wer   f a cto r .   Als o ,   th e  to tal  h ar m o n ic  d is to r tio n   is   o b s er v e d   to   b e  o n ly   0 . 7   p er ce n t w h ic h   in d icate s   th e  ef f icien t c o n v er s io n .           Fig u r e  8 .   Ma x im u m   p o wer   p o in t tr ac k in g           Fig u r e  9 .   I n v er te r   o u t p u t v o ltag e           Fig u r e   1 0 .   Gr id   v o ltag e  an d   o u tp u t c u r r en t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Po w  E lec  &   Dr i Sy s t     I SS N:   2088 - 8 6 9 4       Ma ch in e  lea r n in g   b a s ed   o p tima l c o n tr o l o f m o d u la r   co n v erter   fo r   P V   a s s is ted   …   ( S r u n g a r a m  R a vi  Teja )   2577   4 . 2 .   L o a d dem a nd   co ntr o l   T h e  tr ain in g   o f   ANN  f o r   PV  en er g y   esti m atio n   an d   lo ad   d e m an d   co n tr o l  is   d ep icted   in   Fig u r e  1 1 .   T h e  tr ain in g   s ets  as  s h o wn   in   T ab le   2   a n d   T ab le  3   a r e  u tili ze d   f o r   m ac h in e  lear n in g .   T h e   co n v er g en ce   was  o b tain ed   at  th e   eig h th   iter atio n   o f   tr ain i n g .   T h e  r eg r ess io n   f o r   tr ain in g ,   v alid atio n ,   an d   tr ain in g   d at a  s ets  was  o b s er v e d   in   Fig u r e  1 1   wh ich   d ep icts   th e   ac cu r ac y   t o   o f   th e  tr ain i n g   t o   tar g et  o u tp u t  d ata.   T h e   g r a d ien t  o f   a   m ea n   o f   s q u ar ed   er r o r   an d   v alid atio n   c h ec k s   is   s h o wn   in   Fig u r e  1 2   wh ich   also   d ep ict s   th e  co n v er g en ce   o f   th e  n e u r al  n etwo r k .   T h e  v alid atio n   o f   p o wer   g en er atio n   esti m atio n   is   s h o wn   in   Fig u r e  1 3   in   wh ich   a   l ar g er   s et  o f   in s tan ce s   p r o v e d   clo s en ess   to   ze r o   er r o r .   T h e  m ea n   s q u ar ed   er r o r   s h o w n   in   Fig u r e   1 4   in d icate s   a   b etter   d eg r ee   o f   ac c u r ac y   in   p r ed ictin g   th e   PV  p o wer   an d   lo ad   o f   th e   p r o p o s ed   ANN  co n tr o l.  T h e  l o ad   r ela y   p atter n   f o r   esti m ated   en er g y   an d   en er g y   p r icin g   f o r   th e   s u c ce ed in g   h o u r   is   s h o wn   in   Fig u r e  1 5   wh ich   d ep icts   th e  lo ad   to   b e  tim e - s h if ted   an d   cu t d o wn   f o r   th e   s u cc ee d in g   h o u r .           Fig u r e  1 1 .   T r ain in g   ANN  f o r   l o ad   d em a n d   c o n tr o l           Fig u r e  1 2 .   Gr ad ien t o f   m ea n   s q u ar ed   e r r o r   an d   v alid atio n   c h ec k s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2088 - 8 6 9 4   I n t J Po w  E lec  &   Dr i Sy s t ,  Vo l.  1 5 ,   No .   4 ,  Dec em b er   20 2 4 :   2570 - 2 5 7 9   2578         Fig u r e  1 3 .   E r r o r   h is to g r a m   f o r   twen ty   test   s am p les  o f   PV p o wer   esti m atio n     Fig u r e  1 4 .   Per f o r m a n ce   o f   ANN           Fig u r e  1 5 .   L o ad   r elay   co n tr o l       5.   CO NCLU SI O N   A  m u ltil ev el  in v er ter   b ased   s in g le  s tag e  co n v er s io n   f o r   h ig h   p o wer   PV  in teg r atio n   to   g r id   is   p r esen ted   in   th e  p ap e r .   Als o ,   u tili zin g   t h e  m ac h in e  lear n in g ,   a  s u p er v is o r y   co n t r o l  s tr ateg y   to   co n tr o l  lo ca l  lo ad s   f o r   o p tim al  p o wer   ex p o r t  to   g r id   is   d ev elo p ed .   T h e  p r o p o s ed   t o p o lo g y   an d   in tellig e n t  in teg r ated   co n tr o l  p r o v e d   ef f icien t  p o wer   co n v er s io n   wit h   g o o d   tr a n s ien t  tim e  o f   0 . 2 5   s ec   to   tr ac k   n ew  m a x im u m   p o w er   p o in t   an d   ex p o r t  p o wer   to   g r id   at   u n ity   p o wer   f ac to r   with   t o tal  h ar m o n ic   d is to r tio n   o f   o n ly   0 . 8   p e r ce n t.  T h e  s u p er v is o r y   co n tr o l   th r o u g h   ANN  f o r   PV  en er g y   esti m atio n   p r o v ed   ac cu r ate  es tim atio n   with   er r o r   i n   ac tu al  a n d   p r e d icted   v alu e   less   th an   0 . 0 1   u n its .   T h e  i n tellig en t  co n tr o ller   also   d eter m in e d   th e  lo ad   s ch ed u le  f o r   s u cc ee d in g   h o u r   f o r   o p tim al   en er g y   p r icin g .   T h u s ,   an   in te llig en t  co n tr o l  o f   s in g le  s tag e  PV   g r id   i n teg r atio n   is   ac h i ev ed   with   m i n im al  co m p o n en t c o u n t a n d   o p tim al  p o wer   ex p o r t.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   M .   J .   S a t h i k ,   M .   F .   E l m o r s h e d y ,   a n d   D .   J .   A l m a k h l e s ,   “ A   n e w   b o o s t   t o p o l o g y   s e v e n - l e v e l   i n v e r t e r   o f   h i g h   v o l t a g e   g a i n   a b i l i t y   a n d   c o n t i n u o u s   i n p u t   c u r r e n t   w i t h   M P P T   f o r   P V   g r i d   i n t e g r a t i o n ,”  I E E E   A c c e s s ,   v o l .   1 1 ,   p p .   1 3 9 2 3 6 – 1 3 9 2 4 8 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C E S S . 2 0 2 3 . 3 3 3 9 7 9 2 .   [ 2 ]   F .   M .   A l h u w a i s h e l ,   A .   K .   A l l e h y a n i ,   S .   A .   S .   A l - O b a i d i ,   a n d   P .   N .   En j e t i ,   “ A   me d i u m - v o l t a g e   DC - c o l l e c t i o n   g r i d   f o r   l a r g e - sca l e   P V   p o w e r   p l a n t s   w i t h   i n t e r l e a v e d   mo d u l a r   m u l t i l e v e l   c o n v e r t e r ,”  I E E E  J o u r n a l   o f   Em e r g i n g   a n d   S e l e c t e d   T o p i c s  i n   P o w e r  El e c t r o n i c s ,   v o l .   8 ,   n o .   4 ,   p p .   3 4 3 4 – 3 4 4 3 ,   D e c .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JES TPE. 2 0 1 9 . 2 9 3 4 7 3 6 .   [ 3 ]   S .   S i v a m a n i ,   S .   P .   M a n g a i y a r k a r a s i ,   R .   G a n d h i   R a j ,   a n d   S .   S e n t h i l k u mar,   “ A   q u a d   D C   so u r c e   sw i t c h e d   t h r e e - p h a se  m u l t i l e v e l   D C - l i n k   i n v e r t e r   t o p o l o g y , ”   S c i e n t i f i c   R e p o rt s ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 ,   p .   2 0 6 5 ,   J a n .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s 4 1 5 9 8 - 0 2 4 - 5 2 6 0 5 - 3.   [ 4 ]   A .   S r i v a s t a v a   a n d   J.   S e s h a d r i n a t h ,   “ D e si g n   a n d   i mp l e m e n t a t i o n   o f   a   n e w   n i n e   l e v e l   b o o st   i n v e r t e r   f o r   t r a n sf o r mer l e ss   g r i d - t i e d   P V   a p p l i c a t i o n , ”   I EEE  T r a n s a c t i o n s  o n   E n e r g y   C o n v e rs i o n ,   v o l .   3 8 ,   n o .   4 ,   p p .   2 2 9 8 – 2 3 0 9 ,   D e c .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T EC . 2 0 2 3 . 3 2 9 2 1 4 7 .   [ 5 ]   P .   R .   B a n a ,   K .   P .   P a n d a ,   R .   T.   N a a y a g i ,   P .   S i a n o ,   a n d   G .   P a n d a ,   “ R e c e n t l y   d e v e l o p e d   r e d u c e d   sw i t c h   m u l t i l e v e l   i n v e r t e r   f o r   r e n e w a b l e   e n e r g y   i n t e g r a t i o n   a n d   d r i v e s  a p p l i c a t i o n :   t o p o l o g i e s,  c o mp r e h e n si v e   a n a l y si s  a n d   c o mp a r a t i v e   e v a l u a t i o n , ”   I EEE   Ac c e ss ,   v o l .   7 ,   p p .   5 4 8 8 8 – 5 4 9 0 9 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 1 9 . 2 9 1 3 4 4 7 .   [ 6 ]   H .   S a m s a m i ,   A .   T a h e r i ,   a n d   R .   S a m a n b a k h s h ,   “ N e w   b i d i r e c t i o n a l   m u l t i l e v e l   i n v e r t e r   t o p o l o g y   w i t h   s t a i r c a s e   c a s c a d i n g   f o r   s y m m e t r i c   a n d   a s y m m e t r i c   s t r u c t u r e s , ”   I E T   P o w e r   E l e c t r o n i c s ,   v o l .   1 0 ,   n o .   1 1 ,   p p .   1 3 1 5 – 1 3 2 3 ,   S e p .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 4 9 / i e t - p e l . 2 0 1 6 . 0 9 5 6 .   [ 7 ]   S .   K   a n d   S .   M a i t i ,   “ A   n e w   m u l t i l e v e l   c o n v e r t e r   c o n f i g u r a t i o n   w i t h   r e d u c e d   c o m p o n e n t   c o u n t   f o r   m e d i u m   v o l t a g e   S T A T C O M   a p p l i c a t i o n ,”  i n   2 0 1 9   N a t i o n a l   P o w e r   E l e c t r o n i c s   C o n f e r e n c e   ( N P E C ) ,   I E E E ,   D e c .   2 0 1 9 ,   p p .   1 – 6 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / N P E C 4 7 3 3 2 . 2 0 1 9 . 9 0 3 4 6 9 9 .   [ 8 ]   V .   S .   P .   K ,   S .   P e d d a p a t i ,   a n d   S .   V .   K .   N a r e sh ,   “ A   s i n g l e   p h a se   se v e n - l e v e l   M LI   w i t h   r e d u c e d   n u m b e r   o f   sw i t c h e s  e m p l o y i n g   a   P V   F e d   S I M O   D C - D C   c o n v e r t e r , ”   i n   2 0 2 0   I EEE   S t u d e n t s  C o n f e re n c e   o n   E n g i n e e ri n g   &   S y st e m s  ( S C E S ) ,   I EEE,   Ju l .   2 0 2 0 ,   p p .   1 – 6 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / S C ES 5 0 4 3 9 . 2 0 2 0 . 9 2 3 6 7 5 5 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Po w  E lec  &   Dr i Sy s t     I SS N:   2088 - 8 6 9 4       Ma ch in e  lea r n in g   b a s ed   o p tima l c o n tr o l o f m o d u la r   co n v erter   fo r   P V   a s s is ted   …   ( S r u n g a r a m  R a vi  Teja )   2579   [ 9 ]   A .   K .   Y a d a v ,   K .   G o p a k u m a r ,   K .   R .   R ,   L.   U man a n d ,   S .   B h a t t a c h a r y a ,   a n d   W .   Jarz y n a ,   “ A   h y b r i d   7 - l e v e l   i n v e r t e r   u si n g   l o w - v o l t a g e   d e v i c e s  a n d   o p e r a t i o n   w i t h   s i n g l e   DC - Li n k , ”   I EEE   T ra n s a c t i o n s  o n   P o w e r  El e c t r o n i c s ,   v o l .   3 4 ,   n o .   1 0 ,   p p .   9 8 4 4 – 9 8 5 3 ,   O c t .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TPEL. 2 0 1 8 . 2 8 9 0 3 7 1 .   [ 1 0 ]   C .   D h a n a m j a y u l u ,   P .   K a l i a n n a n ,   S .   P a d m a n a b a n ,   P .   K .   M a r o t i ,   a n d   J .   B .   H o l m - N i e l s e n ,   “ A   n e w   t h r e e - p h a s e   m u l t i l e v e l   a s y m m e t r i c a l   i n v e r t e r   w i t h   o p t i m u m   h a r d w a r e   c o m p o n e n t s , ”   I E E E   A c c e s s ,   v o l .   8 ,   p p .   2 1 2 5 1 5 – 2 1 2 5 2 8 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C E S S . 2 0 2 0 . 3 0 3 9 8 3 1 .   [ 1 1 ]   S .   J.   G a m b h i r e ,   M .   K .   K u m a r ,   K .   M a l l i k a r j u n a ,   A .   N .   V e n k a t e sw a r l u ,   C h .   N .   S .   K a l y a n ,   a n d   B .   S .   G o u d ,   “ P e r f o r m a n c e   c o mp a r i s o n   o f   v a r i o u s   c l a ssi c a l   c o n t r o l l e r s   i n   LFC   o f   h y d r o - t h e r mal   p o w e r   s y st e m   w i t h   t i me   d e l a y s , ”   i n   2 0 2 2   1 0 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   S m a r t   G ri d   ( i c S m a r t G ri d ) ,   I EEE,   Ju n .   2 0 2 2 ,   p p .   4 0 1 – 4 0 6 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i c S martGr i d 5 5 7 2 2 . 2 0 2 2 . 9 8 4 8 6 9 0 .   [ 1 2 ]   C .   R .   R e d d y ,   B .   S .   G o u d ,   F .   A y me n ,   G .   S .   R a o ,   a n d   E .   C .   B o r t o n i ,   “ P o w e r   q u a l i t y   i mp r o v e me n t   i n   h r e s  g r i d   c o n n e c t e d   sy s t e m   w i t h   F O P I D   b a se d   a t o m   s e a r c h   o p t i mi z a t i o n   t e c h n i q u e , ”   En e r g i e s   ( B a se l ) ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 8 ,   p .   5 8 1 2 ,   S e p .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e n 1 4 1 8 5 8 1 2 .   [ 1 3 ]   H .   G a i e d   e t   a l . ,   “ C o m p a r a t i v e   a n a l y si s o f   M P P T  t e c h n i q u e s fo r   e n h a n c i n g   a   w i n d   e n e r g y   c o n v e r s i o n   sy st e m,”   F r o n t i e rs i n   E n e r g y   Re se a rc h ,   v o l .   1 0 ,   A u g .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 8 9 / f e n r g . 2 0 2 2 . 9 7 5 1 3 4 .   [ 1 4 ]   C h .   R .   R e d d y ,   B .   S .   G o u d ,   B .   N .   R e d d y ,   M .   P r a t y u s h a ,   C .   V .   V .   K u m a r ,   a n d   R .   R e k h a ,   “ R e v i e w   o f   i sl a n d i n g   d e t e c t i o n   p a r a m e t e r s  i n   smar t   g r i d s , ”   i n   2 0 2 0   8 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   S m a r t   G r i d   ( i c S m a rt G r i d ) ,   I EEE,   Ju n .   2 0 2 0 ,   p p .   7 8 – 8 9 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i c S martGr i d 4 9 8 8 1 . 2 0 2 0 . 9 1 4 4 9 2 3 .   [ 1 5 ]   R .   B a r z e g a r k h o o ,   S .   A .   K h a n ,   Y .   P .   S i w a k o t i ,   R .   P .   A g u i l e r a ,   S .   S .   L e e ,   a n d   M d .   N .   H .   K h a n ,   “ I mp l e m e n t a t i o n   a n d   a n a l y si s   o f   a   n o v e l   sw i t c h e d - b o o s t   c o mm o n - g r o u n d   f i v e - l e v e l   i n v e r t e r   m o d u l a t e d   w i t h   mo d e l   p r e d i c t i v e   c o n t r o l   s t r a t e g y , ”   I EEE  J o u r n a l   o f   Em e rg i n g   a n d   S e l e c t e d   T o p i c s  i n   P o w e r E l e c t r o n i c s ,   v o l .   1 0 ,   n o .   1 ,   p p .   7 3 1 – 7 4 4 ,   F e b .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JES TP E. 2 0 2 1 . 3 0 6 8 4 0 6 .   [ 1 6 ]   G .   G r u o s s o   a n d   G .   S .   G a j a n i ,   “ C o m p a r i s o n   o f   m a c h i n e   l e a r n i n g   a l g o r i t h m s   f o r   p e r f o r m a n c e   e v a l u a t i o n   o f   p h o t o v o l t a i c   e n e r g y   f o r e c a s t i n g   a n d   m a n a g e m e n t   i n   t h e   T i n y M L   f r a m e w o r k , ”   I E E E   A c c e s s ,   v o l .   1 0 ,   p p .   1 2 1 0 1 0 – 1 2 1 0 2 0 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C E S S . 2 0 2 2 . 3 2 2 2 9 8 6 .   [ 1 7 ]   D .   I a n n u z z i ,   M .   C o p p o l a ,   P .   G u e r r i e r o ,   A .   D a n n i e r ,   a n d   A .   D e l   P i z z o ,   “ P o w e r   s c h e d u l i n g   m e t h o d   f o r   g r i d   i n t e g r a t i o n   o f   a   PV - B E S S   C H B   i n v e r t e r   w i t h   S O C   b a l a n c i n g   c a p a b i l i t y , ”   I E E E   A c c e s s ,   v o l .   1 0 ,   p p .   1 1 2 2 7 3 – 1 1 2 2 8 5 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C E S S . 2 0 2 2 . 3 2 1 5 2 7 0 .   [ 1 8 ]   S .   R .   P e n d e m,  S .   M i k k i l i ,   a n d   P .   K .   B o n t h a g o r l a ,   “ P V   d i st r i b u t e d - M P P   t r a c k i n g :   t o t a l - c r o ss - t i e d   c o n f i g u r a t i o n   o f   st r i n g - i n t e g r a t e d - c o n v e r t e r s t o   e x t r a c t   t h e   ma x i mu m  p o w e r   u n d e r   v a r i o u s  P S C s,”   I E EE  S y s t e m s  J o u rn a l ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 ,   p p .   1 0 4 6 – 1 0 5 7 ,   M a r .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JS Y S T . 2 0 1 9 . 2 9 1 9 7 6 8 .   [ 1 9 ]   C .   K e e r t h i s i n g h e ,   A .   C .   C h a p m a n ,   a n d   G .   V e r b i c ,   “ E n e r g y   m a n a g e m e n t   o f   P V - s t o r a g e   s y s t e m s :   p o l i c y   a p p r o x i m a t i o n s   u s i n g   m a c h i n e   l e a r n i n g , ”   I E E E   T r a n s a c t i o n s   o n   I n d u s t r i a l   I n f o r m a t i c s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   1 ,   p p .   2 5 7 – 2 6 5 ,   J a n .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T I I . 2 0 1 8 . 2 8 3 9 0 5 9 .   [ 2 0 ]   K .   M a h m o u d   a n d   M .   A b d e l - N a sser,  “ F a st   y e t   a c c u r a t e   e n e r g y - l o s s - a ssess men t   a p p r o a c h   f o r   a n a l y z i n g / s i z i n g   P V   i n   d i st r i b u t i o n   sy st e ms  u si n g   mac h i n e   l e a r n i n g ,”  I EEE  T r a n s a c t i o n s  o n   S u s t a i n a b l e   E n e r g y ,   v o l .   1 0 ,   n o .   3 ,   p p .   1 0 2 5 – 1 0 3 3 ,   J u l .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TST E. 2 0 1 8 . 2 8 5 9 0 3 6 .   [ 2 1 ]   K .   D h i b i ,   M .   M a n so u r i ,   K .   B o u z r a r a ,   H .   N o u n o u ,   a n d   M .   N o u n o u ,   “ A n   e n h a n c e d   e n s e m b l e   l e a r n i n g - b a se d   f a u l t   d e t e c t i o n   a n d   d i a g n o si s f o r   g r i d - c o n n e c t e d   P V   sy s t e ms,”   I E EE  A c c e ss ,   v o l .   9 ,   p p .   1 5 5 6 2 2 – 1 5 5 6 3 3 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ES S . 2 0 2 1 . 3 1 2 8 7 4 9 .   [ 2 2 ]   K .   M a h mu d ,   S .   A z a m ,   A .   K a r i m ,   S .   Zo b a e d ,   B .   S h a n mu g a m ,   a n d   D .   M a t h u r ,   “ M a c h i n e   l e a r n i n g   b a se d   P V   p o w e r   g e n e r a t i o n   f o r e c a st i n g   i n   a l i c e   s p r i n g s,”   I EEE   Ac c e ss ,   v o l .   9 ,   p p .   4 6 1 1 7 – 4 6 1 2 8 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 1 . 3 0 6 6 4 9 4 .   [ 2 3 ]   S .   M .   M i r a f t a b z a d e h ,   M .   L o n g o ,   a n d   M .   B r e n n a ,   “ K n o w l e d g e   e x t r a c t i o n   f r o m  P V   p o w e r   g e n e r a t i o n   w i t h   d e e p   l e a r n i n g   a u t o e n c o d e r   a n d   c l u st e r i n g - b a se d   a l g o r i t h ms ,”  I E E E  Ac c e ss ,   v o l .   1 1 ,   p p .   6 9 2 2 7 – 6 9 2 4 0 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 3 . 3 2 9 2 5 1 6 .   [ 2 4 ]   A .   A .   Jai   a n d   M .   O u a ss a i d ,   “ M a c h i n e   l e a r n i n g - b a se d   A d a l i n e   n e u r a l   P Q   st r a t e g y   f o r   a   p h o t o v o l t a i c   i n t e g r a t e d   sh u n t   a c t i v e   p o w e r   f i l t e r , ”   I EEE  Ac c e ss ,   v o l .   1 1 ,   p p .   5 6 5 9 3 – 5 6 6 1 8 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ES S . 2 0 2 3 . 3 2 8 1 4 8 8 .   [ 2 5 ]   G .   T z i o l i s,   A .   L i v e r a ,   J .   M o n t e s - R o mero ,   S .   T h e o c h a r i d e s,   G .   M a k r i d e s ,   a n d   G .   E.   G e o r g h i o u ,   “ D i r e c t   sh o r t - t e r m   n e t   l o a d   f o r e c a st i n g   b a s e d   o n   m a c h i n e   l e a r n i n g   p r i n c i p l e s   f o r   s o l a r - i n t e g r a t e d   m i c r o g r i d s , ”   I EE E  A c c e s s ,   v o l .   1 1 ,   p p .   1 0 2 0 3 8 – 1 0 2 0 4 9 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 3 . 3 3 1 5 8 4 1 .   [ 2 6 ]   M .   M .   S h i b l ,   L .   S .   I s m a i l ,   a n d   A .   M .   M a s s o u d ,   “ A n   i n t e l l i g e n t   t w o - s t a g e   e n e r g y   d i s p a t c h   m a n a g e m e n t   s y s t e m   f o r   h y b r i d   p o w e r   p l a n t s :   i m p a c t   o f   m a c h i n e   l e a r n i n g   d e p l o y m e n t , ”   I E E E   A c c e s s ,   v o l .   1 1 ,   p p .   1 3 0 9 1 – 1 3 1 0 2 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C E S S . 2 0 2 3 . 3 2 4 3 0 9 7 .   [ 2 7 ]   C .   K e e r t h i si n g h e ,   E.   M i c k e l s o n ,   D .   S .   K i r s c h e n ,   N .   S h i h ,   a n d   S .   G i b s o n ,   “ I mp r o v e d   P V   f o r e c a st s   f o r   c a p a c i t y   f i r mi n g , ”   I EEE   Ac c e ss ,   v o l .   8 ,   p p .   1 5 2 1 7 3 – 1 5 2 1 8 2 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 0 . 3 0 1 6 9 5 6 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       S r u n g a r a m   Ra v i   Te ja           is  re se a rc h   sc h o lar  a t   JN TU  Ka k i n a d a   a n d   a ss istan t  p r o fe ss o r   in   El e c tri c a l  a n d   El e c tro n ics   E n g in e e rin g   De p a rtme n t  a t  KL  d e e m e d   to   b e   Un i v e rsity ,   G u n tu r ,   An d h ra   P ra d e sh ,   I n d ia.   He   re c e iv e d   h is  B. Tec h .   d e g re e   in   E lec tri c a l  a nd   El e c tro n ics   E n g in e e rin g   fro m   JN TUK  in   2 0 1 2   a n d   M . Tec h .   d e g re e   in   El e c tri c a l  En g in e e rin g   fro m   NIT  Wara n g a l  i n   2 0 1 5 .   His  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   th e   field   o f   p o we r  e lec tro n ics ,   m o t o r  d r iv e s,  re n e wa b le  e n e rg y ,   F P G A  a p p li c a ti o n s,  e m b e d d e d   s y ste m s,  a rti ficia l  in telli g e n c e ,   in telli g e n t  c o n tr o l ,   a n d   d ig it a l   li b ra ry .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  sru n g a ra m ra v it e ja@ g m a il . c o m .         K ish o r e   Ya d l a p a ti           re c e iv e d   B . Tec h .   ( E lec tri c a l  a n d   El e c tro n ics   En g i n e e rin g )   fr o m   AN U  G u n tu r   ( 1 9 9 9 ),   M . E .   ( P o w e r  El e c tro n ics )  fr o m   RG P VV V   (2 0 0 1 ),   Bh o p a l   a n d   P h . D .   i n   El e c tri c a l  a n d   El e c tro n ics   E n g i n e e rin g   fro m   JN TU   Hy d e ra b a d   ( 2 0 1 5 ).   He   is   c u rre n t ly   wo r k in g   a s  a ss o c iate   p ro fe ss o r  a n d   h e a d   o f  th e   De p a rtme n t   o f   EE E   a t  Un i v e rsity   Co l leg e   o f   E n g i n e e rin g   Na ra sa ra o p e t  JN TUK  Ka k in a d a .   His  re se a rc h   in tere sts  a re   in   th e   a r e a s  o f  c o n tr o l  a n d   e stim a ti o n   o f  in d u c ti o n   m o t o r  d r iv e s,  in teg ra ti o n   o f  re n e wa b le  so u rc e s  o f  e n e r g y   t o   g ri d ,   a n d   sw it c h   m o d e   p o we r  su p p l i e s.  He   is  a   l ife  m e m b e r  o f  IS T E  a n d   se n i o r  m e m b e r  o f   IEE E.   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :  k y a d lap a ti @ie e e . o r g .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.