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 3 5 ~ 2 5 4 4   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 3 5 - 2 5 4 4       2535     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij p e d s . ia esco r e. co m   O ptimi zing   ba tt e ry  energy  stora g e sizing  in  mi crog rids  using   ma nta ra y  f o ra g ing  optimiza tion a lg o rithm       Ya zha r  Ya t im 1, 2 ,  M o ha mm a d F a ridun   Na im   T a j ud di n  1, 2 ,   Sh a hril Irwa n S ula im a n 3 ,   Azr a lm uk m in Az m i 1, 2 ,   Sh a hrin M d Ay o b 4 ,   T o le  S utik no 5   1 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l ,   F a c u l t y   o f   El e c t r i c a l   E n g i n e e r i n g   a n d   Te c h n o l o g y ,   U n i v e r s i t i   M a l a y si a   P e r l i s,   P e r l i s,   M a l a y si a   2 C e n t e r   o f   E x c e l l e n t   R e n e w a b l e   En e r g y   ( C E R E) ,   F a c u l t y   o f   El e c t r i c a l   E n g i n e e r i n g   a n d   Te c h n o l o g y ,   U n i v e r si t i   M a l a y s i a   P e r l i s,  P e r l i s,  M a l a y s i a   3 S c h o o l   o f   E l e c t r i c a l   E n g i n e e r i n g ,   C o l l e g e   o f   E n g i n e e r i n g ,   U n i v e r si t i   Te k n o l o g i   M A R A ,   S h a h   A l a m,   M a l a y s i a   4 F a c u l t y   o f   El e c t r i c a l   En g i n e e r i n g ,   U n i v e r si t i   T e k n o l o g i   M a l a y s i a ,   Jo h o r ,   M a l a y si a   5 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   En g i n e e r i n g ,   F a c u l t y   o f   I n d u st r i a l   Te c h n o l o g y ,   U n i v e r s i t a s   A h m a d   D a h l a n ,   Y o g y a k a r t a ,   I n d o n e si a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Feb   5 ,   2 0 2 4   R ev is ed   Ma y   2 7 ,   2 0 2 4   Acc ep ted   J u n   1 3 ,   2 0 2 4       Th e   in teg ra ti o n   o f  re n e wa b le  e n e rg y   s o u rc e s  (RES )   in to   m icro g ri d s  (M G s)  is   b e c o m in g   in c re a sin g l y   im p o rtan t   a s  th e   wo rl d   stri v e s  to   tran siti o n   to wa r d s  m o re   su sta in a b le   a n d   e c o - frien d ly   e n e rg y   sy ste m s.  Un fo rt u n a tely ,   i n teg ra ti n g   RES   su c h   a s  so lar  a n d   wi n d   p o we r  in to   M G s  p o se s  c h a ll e n g e s  d u e   t o   t h e ir   in term it ten t  n a tu re .   Th e   b a tt e ries   n e e d   to   b e   in te g ra ted   i n to   th e   M G   sy ste m   to   o v e rc o m e   th e se   c h a ll e n g e s  a n d   e n su re   a   sta b le  a n d   re li a b le  p o we r  su p p l y .   Ho we v e r,   th e   siz e   o f  t h e   b a tt e ry   p re se n ts  a n o t h e r  c h a ll e n g e   a s  it   a ffe c ts  th e   to tal  o p e ra ti o n   c o st   o f   th e   M G  sy ste m .   M a n ta  ra y   fo ra g in g   o p ti m iza ti o n   (M RF O)  is   u se d   a s  a n   o p ti m iza ti o n   tec h n iq u e   t o   m in imiz e   t h e   t o tal  o p e ra ti o n   c o st  o f  th e   M G   sy ste m   wh il e   e n su rin g   o p ti m u m   b a tt e ry   c a p a c it y .   T h i s   a lg o rit h m   is  c o m p a re d   wit h   t h e   p a rti c le  sw a rm   o p ti m iza ti o n   (P S O),   d iffere n ti a l  e v o lu ti o n   (DE) ,   a n d   t h e   sin e   c o sin e   a lg o ri th m   (S CA).  As   a   re su lt ,   th e   p r o p o se d   tec h n i q u e   a c h ie v e d   a   b e tt e r  so l u ti o n   t h a n   t h e   e x isti n g   a l g o rit h m s.   K ey w o r d s :   B atter y   E n er g y   s to r ag e   Mic r o g r id   MRF O   Op tim izatio 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 :   Yaz h ar   Yatim   Dep ar tm en t o f   E lectr ical,   Facu lty   o f   E lectr ical   E n g in ee r i n g   an d   T ec h n o lo g y ,  Un iv e r s iti Ma lay s ia  Per lis   0 2 0 1 0   Ar au ,   Per lis ,   Ma lay s ia   E m ail:  y az h ar @ u n im ap . e d u . m y       1.   I NT RO D UCT I O N   E n er g y   is   an   ess en tial  in g r ed i en t  f o r   th e   s o cio - ec o n o m ic   g r o wth   o f   ev er y   c o u n tr y   wo r ld wid e.   T h e   d em an d   f o r   r e n ewa b le  en er g y   s o u r ce s   ( R E S)  is   r a p id ly   in c r ea s in g   to   co m p lem e n t  th e   d e cr ea s in g   s u p p l y   o f   f o s s il  f u els  s u ch   as  co al,   o il,  a n d   g as   [ 1 ] .   Ad d itio n ally ,   R E S  o f f er s   p o s itiv e  im p ac ts   o n   th e  s o cial,   ec o n o m ic,   an d   en v i r o n m e n tal  asp ec ts   [ 2 ] .   R E S  co m m o n ly   g e n er ate  elec tr ical  en er g y   f r o m   n atu r al  r eso u r ce s   s u ch   as  s o lar ,   win d ,   h y d r o ,   b io m ass ,   g e o th er m al  an d   h y d r o g en   [ 3 ] .   Un f o r tu n ately ,   s o m e  o f   th e  av ailab le  R E Ss   ar e  er r atic  an d   in ter m itten t.  T h eir   o u tp u t  d e p e n d s   o n   wea th er   c o n d itio n s ;  h en ce ,   th ey   ca n n o t  p r o d u ce   en er g y   n o n - s to p   as  m i g h t  b e  r eq u ir e d .   T h e  d ir ec t  in teg r atio n   o f   R E Ss   in to   th e  g r id   with o u t  p r o p e r   tech n ical  in t e r f ac e  co u ld   lead   to   in s tab ilit y ,   u n r eliab ilit y ,   an d   p o wer   q u ality   p r o b lem s .   Mic r o g r id   ( MG )   tech n o lo g y   h as  ev o lv ed   o v e r   th e  y ea r s   as  a  tech n o lo g ical  p latf o r m   en ab lin g   th e   in teg r atio n   o f   R E Ss   in to   th e  e lectr ical  u tili ty   g r id .   I t  co n s is ts   o f   d is tr ib u tio n   g en er atio n   ( D G) ,   en er g y   s to r ag e,   an d   lo ad ,   wh ich   ca n   b e   co n n e cted   to   th e  n atio n a l  g r id   o r   is o lated   [ 4 ] .   T h is   s y s tem   ca n   o p er ate  in   alter n atin g   cu r r en t  ( AC )   an d   d ir ec t  c u r r e n t  ( DC ) .   T h e   n atu r e  b ased   o f   DGs  s u ch   as  PV  an d   W T   f ac il itate  th e  in s tallatio n   o f   en er g y   s to r ag e   s y s tem   ( E S S)  in   th e  MG .   T h ese  E SS   s u ch   as  f ly wh ee l,  b atter y   en er g y   s to r ag e  ( B E S),   o r   s u p er ca p ac ito r   ( SC )   ca n   s o lv e  th e  p r o b lem   o f   im b ala n ce   b et wee n   lo ad   d em an d   an d   en er g y   g en er atio n   b y   R E 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 :   2535 - 2 5 4 4   2536   T h e  m o s t  p r o m is in g   E SS   in s talled   in   MG   ar e  b atter ies  an d   S C   d u e  to   th eir   l o w  co s t,  h ig h   l if etim e,   r eliab ilit y ,   an d   lo we r   en v ir o n m en tal  im p ac t   [ 5 ] .   Sin ce   MG   is   r eq u ir ed   to   o p er ate   p ar allel  with   th e   n atio n al  g r i d ,   m an y   p r o b lem s   n ee d   to   b e  f ig u r ed   o u t  to   en s u r e  th e  r eliab ilit y   o f   t h e  en tire   s y s tem .   T h ese  p r o b lem s   co u ld   b e  d u e  to   a  m is m atch   b etwe en   th e   lo a d ,   th e  i n ter m itten t  n atu r e   o f   th e   R E S,  an d   th e   in tr o d u ctio n   o f   h ar m o n ics  b y   t h e  p o wer   elec tr o n ic  c o n v e r ter s   [ 6 ] .   T h er ef o r e,   MG   p la n n in g   is   a  c o m p lex   p r o ce s s   th at  m u s t  co n s id er   ec o n o m ic ,   tech n ical,   en v ir o n m e n tal  an d   o th er   f ac to r s .   C o n f licts   o f ten   a r is e  am o n g   t h e  p lan n in g   g o als  o r   o b jectiv es o f   th e   MG ,   lead in g   to   th e   em er g e n ce   o f   d if f er en t  o p tim izatio n   p r o b lem s .   T h er e  ar e  s ev er al  m eta - h eu r is tic  o p tim izatio n   tech n iq u es  to   ad d r ess   ch allen g es  in   MG   d esig n   an d   o p er atio n .   T h ese  tech n iq u es  c an   m in im ize  th e   n et  p r esen t  co s t  ( NPC )   [ 7 ] ,   s izin g   s to r ag e  s y s tem   [ 8 ]   an d   r e d u ce   o p er atin g   co s ts   [ 9 ] .   Ad d itio n al ly ,   ad v an ce d   co n tr o l  s tr ateg ies  s u ch   as  d em an d   r esp o n s e  m ec h an is m   an d   en er g y   m an ag em en t  s y s tem   ( E MS)   ca n   b e  im p lem en ted   to   en h a n ce   th e  MG   o p er atio n   [ 1 0 ] ,  [ 1 1 ] .   Ho wev er ,   th e  ef f icac y   o f   m eta - h e u r is tic  tech n iq u es  v ar ies,  as  ev id en ce d   b y   r ec en t  s tu d ies.  Ab d u llah   et  a l.   [ 1 2 ]   an d   Salk u ti   [ 1 3 ]   u s ed   p ar ticle  s war m   o p tim izatio n   ( PS O)   an d   teac h in g   lear n i n g   b ased   o p tim izatio n   ( T L B O)   r esp e ctiv ely ,   to   o p tim iz e   p o wer   g en e r atio n ,   im p r o v in g   ef f icien cy   an d   r e d u cin g   co s t.  C o n v er s ely ,   T iwar i  et  a l.   [ 1 4 ]   an d   Mish r a  an d     Sh aik   [ 1 5 ]   in tr o d u ce d   i n n o v ativ e  alg o r ith m s   lik e  Har r is   h awk s   o p tim izatio n   ( HHO)   a n d   Af r ican   v u ltu r e   o p tim izatio n   alg o r ith m   ( AVOA )   to   s o lv e  ec o n o m ic - em is s io n   d is p atch   p r o b lem s   in   MG   s y s tem s .   Mo r eo v er ,     T r iv ed i  et  a l.   [ 1 6 ]   an d   S o l im an   et  a l.   [ 1 7 ]   ex p an d e d   o n   th is   b y   in teg r atin g   e n v ir o n m en tal  d is p atch   co n s id er atio n s   with   ec o n o m ic  o b jectiv es,  h ig h lig h tin g   t h e  m u ltifa ce ted   n atu r e  o f   MG   o p tim izatio n .   Ad d itio n ally ,   Dai  et  a l.   [ 1 8 ]   an d   Van   Ho n g   a n d   T h e   [ 1 9 ]   ex p lo r ed   c h ao s   m ap   ad a p tiv e  an n ea lin g   PS O  an d   s y m b io tic  o r g a n is m s   s ea r ch   alg o r ith m   ( SOSA)  to   en h a n ce   e co n o m ic  d is p atch   a n d   s to r ag e  s izin g ,   s h o wca s in g   th e  d iv er s e  ap p licatio n s   o f   m et a - h eu r is tic  ap p r o ac h es.    F r o m   t h e   a b o v e   l it e r a t u r e   r e v ie w ,   t h e   o p t i m i z e d   e c o n o m i c   d i s p a t c h   o f   a n   MG   s y s t e m   i s   r e q u i r e d   t o   s a t is f y   t h e   l o a d   d e m a n d   w it h   th e   i n t e g r a t i o n   o f   E S S .   T h e   f l u c t u a t i n g   g e n e r a t i o n   o f   R E S   s u c h   a s   s o l a r   a n d   wi n d   n e c e s s i t at e s   t h e   u s e   o f   E S S .   T h e   m a i n   o b j e c t i v e   o f   t h i s   p a p e r   i s   t o   i d e n t i f y   t h e   o p t i m u m   B E S   c a p a c i t y   a t   t h e  m i n i m u m   o p e r a t i n g   c o s t   o f   t h e   M G .   T h e   o p e r a t i n g   c o s t   o f   M G   s y s t e m   i s   c o m p a r e d   w it h   a n d   w i t h o u t   t h e  i n s t al l a ti o n   o f   B E S .   T h e   s i m u la t i o n   i s   p e r f o r m e d   o n   t h e   M G   t e s t   s y s t e m   c o n s i s t i n g   o f   a   f u e l  c e l l ,   m ic r o t u r b i n e ,   w i n d   t u r b i n e ,   s o l a r   p h o t o v o l t aic   a n d   B E S   u s i n g   t h e   m a n t a   r a y   f o r a g i n g   o p t i m i z e r   ( MRF O )   alg o r i t h m .   T h e   r e s u lt   i s   a ls o   c o m p a r e d   w i t h   o t h e r   al g o r i t h m s   s u c h   as   PS O ,   d i f f e r e n tia l   e v o l u t i o n   ( D E )   a n d   s i n e   c o s in e   a l g o r i t h m   ( S C A ) .       2.   M E T H O DO L O G Y   T h e  MG   s y s tem   is   s h o wn   in   Fig u r e  1   [ 2 0 ] .   I t  is   co n n ec te d   to   th e  n atio n al  g r i d   an d   co n s is ts   o f   a  m icr o tu r b i n e  ( MT ) ,   f u el  ce ll  ( FC ) ,   PV,  W T   an d   lith iu m - io n   B E S.  T h e  d ata  f o r   p o wer   lim itatio n s ,   b id   p r ice,   o p er atio n   an d   m ain te n an ce   ( O& M)   p r ice,   an d   s tar t - u p   an d   s h u t - d o wn   p r ice   f o r   p o wer   g en er atio n   in   MG   s y s tem   ar e  s h o wn   in   T a b le  1 .   T h e  n eg ativ e  v alu e  o f   B E S  r ep r ese n ts   th e  d is ch ar g in g   o p er atio n   o f   B E S  wh ile  th e  n eg at iv e  v alu e   f o r   g r id   r ep r ese n ts   th e  f ee d - in   e n er g y   to   th e   g r id .           Fig u r e  1 .   MG   s y s tem       Fig u r e  2 ( a)   illu s tr ates  th e  f o r ec ast  o f   p o wer   g en er atio n   b y   th e  PV  an d   W T   s y s tem s   o v er   a  2 4 - h o u r s   p er io d .   T h e   PV  s y s tem   s tar ts   g en er atin g   th e   elec tr icity   at  8   am ,   r ea ch i n g   its   p ea k   o u tp u t  o f   2 3 . 9   k W   b y   1   p m ,   wh ile  th e  lo west  o u tp u t   o f   0 . 2   k W   is   r ec o r d ed   at   8   am .   T h e  to tal  e n er g y   g e n er ated   b y   PV  s y s tem   is     9 1 . 4 7 5   k W h .   I n   c o n tr ast,  th e  W T   s y s tem   is   p r o jecte d   to   g e n er ate  p o wer   th o u g h t   t h e  d ay .   I ts   o u tp u t   r em ain s   s tead ily   at  1 . 7 8 5   k W   f r o m   1   am   to   5   am ,   th en   g r ad u ally   i n cr ea s e  to   a  m ax im u m   o f   1 0 . 4 1   k W   b y   1 2   p m .   Ho wev er ,   af ter   r ea ch in g   its   p ea k   at  1   p m ,   th e  W T   o u tp u t  g r ad u ally   d ec r ea s e  to   1 . 3 0 5   k W   b y   4   p m   a n d   f lu ct u ates  b etwe en   0 . 9 1 5   k W   an d   1 . 7 8 5   k W   f r o m   5   p m   to   1 1   p m   b ef o r e  h itti n g   its   lo we s t  p o in t  o f   0 . 6 1 5   k W   at  m id n ig h t .  Ad d itio n ally ,   th e   lo ad   d em a n d   an d   elec tr icity   p r ice   ar e  s h o wn   in   Fig u r e  2 ( b ) .   T h e   lo ad   d em an d   s tar ts   at  5 0   k W   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       Op timiz in g   b a tter y  en erg y  s to r a g e  s iz in g   in   micro g r id s   u s in g   ma n ta   r a y   f o r a g in g   …   ( Ya z h a r   Ya tim )   2537   an d   co n tin u e  to   in cr ea s e  u p   t o   7 7 . 5   k W   at  1 0   am .   T h e  lo a d   f lu ctu ated   b ef o r e  r ea ch i n g   i ts   p ea k   at  8 7   k W   a t     7   p m .   T h en   th e  lo ad   d ec r ea s ed   r ap id ly ,   r ea ch in g   5 3 . 5   k W   at  1 2   am .   Me an w h ile,   th e  p r ice  is   lo w,   s tar tin g   b etwe en   0 . 1 2   ce n ts   to   0 . 3 0   ce n ts   f r o m   1 1   p m   to   8   am ,   r ea ch in g   th e  p ea k   p r ice  o f   4   ce n ts   f r o m   1 0   am   to   1 2   p m   an d   at  2   p m .   T h e  p r ice  t h en   r a p id ly   d ec lin es ,   r ea c h in g   0 . 4 3   c en t f r o m   3   p m   to   8   p m .       T ab le  1 .   T h e  lim itatio n   p o we r   g en er atio n   i n   MG   s y s tem   Ty p e   P o w e r   ( k W )   B i d   p r i c e   ξ   ( € / k W h )   O &M   p r i c e   ( € / k W h )   S t a r t - u p / s hut - d o w n   p r i c e   ( € c t )   MT   6 - 30   0 . 4 5 7   0 . 0 4 4 6   0 . 9 6   FC   3 - 30   0 . 2 9 4   0 . 0 8 6 1 8   1 . 6 5   PV   0 - 25   2 . 5 8 4   0 . 2 0 8 2   0   WT   0 - 15   1 . 0 7 3   0 . 5 2 5 0   0   B ES   ( - 30) - 30   0 . 3 8   -   -   G r i d   ( - 30) - 30   -   -   -           ( a)   ( b )     Fig u r e  2 .   T h e  f o r ec ast an aly s is   o f   r en ewa b le  e n er g y   s o u r ce s   an d   lo a d   d em a n d :    ( a)   f o r ec ast o u tp u t  o f   PV a n d   W T   an d   ( b )   t h e  lo ad   d em an d   a n d   elec tr icity   p r ice       2 . 1 .     P ro blem   f o r m ula t io n   2 . 1 . 1 .   O bje ct iv e  f un ct io n   T h e  m in im izatio n   o f   th e  o p er a tin g   co s t o f   th e   MG   s y s tem   is   r ep r esen ted   in   ( 1 ) – ( 2 1 )   [ 2 1 ] – [ 2 3 ] .     = ∑  +  + 24 = 1   ( 1 )     W h er e    is   th e  to tal  d aily   o p e r a tin g   co s t o f   MG ,      is   th e  o p er ati n g   co s t o f   t h e  DG,    is   th e  to tal  o p er atio n   a n d   m ai n ten an ce   c o s t a n d      is   th e  to tal  co s t p er   d ay   o f   B E S.      , =  , +  , +  , +  _  , +  _  , +  _  , +  _  ,   ( 2 )     W h er e     is   th e   co s t  o f   ex c h an g i n g   p o wer   f r o m   th e   g r id ,    is   th e  co s t  o f   DG  o p er atio n ,      is   th e   c o s t  o f   B E S  o p er atio n ,    _  ,   ,    _  ,   ar e  th e   co s t  o f   s tar t - u p   f o r   MT   a n d   FC   r esp ec tiv ely   a n d    _  , ,    _  ,   ar e   th e  co s t o f   s h u t - d o wn   f o r   MT   an d   FC   r esp ec tiv ely .      , = {  , ×    , ( 1 −  )  , ×    , 0     > 0     < 0       = 0 }   ( 3 )     W h er e     is   a  b id   o f   t h e  g r i d   an d    ,   is   th e  p o wer   o f   g r i d .      , =  , ×  , ×  , +  , ×  , ×  , +  , ×  , +  , ×  ,   ( 4 )     W h er e   ,   ,   ,     ar e  th e  b id s   o f   MT ,   FC ,   PV  an d   W T   an d    ,   ,   ,     ar e  th e  p o wer   g en e r atio n   o f   MT ,   FC ,   PV a n d   W T   r esp e ctiv ely ,   an d    ,     ar e  th e  s tatu s   o f   MT   an d   FC ,   wh er e  0   in d icate s   OFF an d   1   in d icate s   ON.      , =  , ×  ,   ( 5 )     W h er e     is   b id   o f   B E S a n d      is   p o wer   o f   B E 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 :   2535 - 2 5 4 4   2538    _  , =   ×  ( 0 ,  , −  , − 1 )   ( 6 )      _  , =   ×  ( 0 ,  , − 1 −  , )   ( 7 )      _  , =   ×  ( 0 ,  , −  , − 1 )   ( 8 )      _  , =   ×  ( 0 ,  , − 1 −  , )   ( 9 )     W h er e     is   th e  s tar t - u p   co s t f o r   MT /FC ,      is   th e  s h u t - d o wn   c o s t f o r   MT /FC .        = (   +   +   +   )   × 24   ( 1 0 )     W h er e     is   th e  o p er atio n   an d   m ain ten an ce   co s t o f   MT ,   FC ,   PV ,   an d   W T   r esp ec tiv ely .      = _  365 ( ( 1 + ) ( 1 + ) +  _  )   ( 1 1 )     W h er e   _    is   th e  m ax im u m   B E S  ca p ac ity ,     is   th e  in ter est  r ate ,     is   th e  life tim e  o f   B E S,    is   th e  in s tallatio n   co s t o f   B E S a n d    _    is   th e  m ain ten an ce   co s t o f   B E S.     2 . 1 . 2 .   Co ns t ra ints   T h e  m in im izatio n   o p er atio n   c o s t is su b jecte d   to   th e  f o llo win g   co n s tr ain ts :   -   B alan ce   lo ad   d em an d   T h e  p o wer   g en er atio n   in   th e   MG   s y s tem   b y   MT ,   FC ,   PV,  W T ,   an d   g r id   m u s t  b e  eq u al  t o   th e  lo ad   d em an d .     , =  , ∙  , +  . ∙  , +  , +  , +  ,   ( 1 2 )     W h er e  ,   is   th e  lo ad   d em a n d   at  t im e,   t.   -   Op er atin g   p o wer   g en er atio n   T h e  p o wer   g en er atio n   o f   MT ,   FC ,   PV ,   an d   W T   co u ld   b e   with in   th e   m in im u m   a n d   m ax im u m   r an g e  o f   th eir   g en er atio n .      _ ≤  , ≤  _    ( 1 3 )      _ ≤  , ≤  _    ( 1 4 )      _ ≤  , ≤  _    ( 1 5 )      _ ≤  , ≤  _    ( 1 6 )     -   B atter y   o p er atio n   T h e  B E S  o p er atio n   m u s t  o p er ate  b etwe en   th e  r an g e  o f   B E S  s tate  o f   ch ar g e  ( SOC ) .   T h e  cu m u lativ e  B E S  ca p ac ity   m u s t  b e   co n s id er ed   with   t h e  r a n g e  o f   ca p ac ity   m in im u m   an d   m ax i m u m .   T h e  c h ar g in g   a n d   d is ch ar g in g   m o d e  o p er atio n   o f   th e  B E S in f lu en ce s   th e  b atter y   ca p ac ity .      ≤  ≤     ( 1 7 )      _ ≤ , ≤  _    ( 1 8 )      _ ≤  , ≤  _    ( 1 9 )     -   Gr id   o p er atio n   I n   MG   s y s tem ,   en er g y   ca n   b e   im p o r ted   a n d   ex p o r te d   to   th e  g r id   with in   a   ce r tain   lim it.  Neg at iv e  v alu es  r ep r esen t e x p o r ted   p o wer ,   w h ile  p o s itiv e  v alu es  ar e   im p o r ted   p o wer .      _ ≤  , ≤  _    ( 2 0 )   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       Op timiz in g   b a tter y  en erg y  s to r a g e  s iz in g   in   micro g r id s   u s in g   ma n ta   r a y   f o r a g in g   …   ( Ya z h a r   Ya tim )   2539   -   Op er atin g   r eser v e   Op er atin g   r eser v e  is   th e  s u m   o f   th e  b alan ce   ca p ac ity   b etwe e n   m ax im u m   g e n er atio n   an d   d i s p atch ab le   o u tp u t  p o wer   f o r   ea ch   DG,   ex clu d in g   R E S.  T h e  am o u n t  o f   p o wer   ca n   b e   ca lcu lated   as:      +   , ≥ (  _  ∙  , +  _  ∙  , +  _  +  _  )   ( 2 1 )     2 . 2 .   M a nta   ra y   f o r a g ing   o pti m iz er   Ma n ta  r ay   f o r ag in g   o p tim izer   ( MRF O)   is   a  n o v el  m eta - h e u r is tic  alg o r ith m   tech n iq u e  p r o p o s ed   b y   Z h ao   et. a l.   [ 2 4 ]   in   2 0 2 0 .   I t  is   in s p ir ed   b y   th e  f o r ag in g   b eh av io r s   o f   m an ta  r ay s ,   s p ec if ically   th eir   m eth o d s   f o r   o b tain in g   p la n k to n .   I t  h as  s h o wn   p r o m is in g   r esu lts   ac r o s s   v ar io u s   ap p licatio n s   s u ch   as  en er g y   an d   p o wer ,   im ag e   p r o ce s s in g ,   PID   co n t r o l,  PV  p ar am eter   o p tim izatio n ,   f ea tu r e   s elec tio n ,   s ch ed u lin g ,   an d   o th er   f ield s   [ 2 5 ] .   T h is   alg o r ith m   in c o r p o r ates th r ee   m ain   s tr ateg ies:   ch ain   f o r a g in g ,   cy clo n e  f o r ag in g ,   an d   s o m e r s au lt f o r ag in g .       2 . 2 . 1 .   Cha in  f o ra g ing   T h e   m ath em atica l m o d el  r ep r e s en ts   th e  ch ain   b eh a v io r   o f   m a n ta  r ay s   as in   ( 22 ) .     ( + 1 ) = { ( ) + ∙ (  ( ) − ( ) ) + ∙ (  ( ) − ( ) )   = 1 ( ) + ∙ ( − 1 ( ) − ( ) ) + ∙ (  ( ) − ( ) )   = 2   ( 2 2 )     = 2 ∙ ∙ √ | l og   ( ) |   ( 2 3 )     W h er e,   ( )   is   th e  p o s itio n   o f   i th   i n d iv id u al  at  tim e  t  i n   d th   d im e n s io n ,   α   is   a  weig h t c o ef f icien t,   ( )   r ep r esen ts   th e  p lan k to n   with   h ig h   co n ce n tr atio n ,   r   is   th e  r an d o m   n u m b er   in   [ 0 , 1 ] .     2 . 2 . 2 .   Cy clo ne  f o r a g ing   T h e   m ath em atica l m o d el  r ep r e s en ts   th e  cy clo n e  b e h av io r   o f   m an ta  r ay s   as in   ( 24 )   a n d   ( 25 ) .     ( + 1 ) = {  + ∙ (  ( ) − ( ) ) + ∙ (  ( ) − ( ) )   = 1 + ∙ ( − 1 ( ) − ( ) ) + ∙ (  ( ) − ( ) )   = 2   ( 2 4 )     ( + 1 ) = { + ∙ ( ( ) − ( ) ) + ∙ ( ( ) − ( ) )   = 1 + ∙ ( − 1 ( ) − ( ) ) + ∙ ( ( ) − ( ) )   = 2   ( 2 5 )     = { :  +   ∙ (  −  )   ( 2 6 )     = 2 1 − + 1 ∙ s in   ( 2 1 )   ( 2 7 )     W h er e,   ( )   is   th e  p o s itio n   o f   i th   i n d iv id u al  at  tim e  t  i n   d th   d im e n s io n ,     is   a  weig h t c o ef f icien t,   ( )   r ep r esen ts   th e  p lan k to n   with   h ig h   co n ce n tr atio n ,   1   is   th e  r an d o m   n u m b er   in   [ 0 , 1 ] .     2 . 2 . 3 .   So m er s a ult  f o ra g ing   T h e   m ath em atica l m o d el  r ep r e s en ts   th e  s o m er s au lt  b eh av io r   o f   m an ta  r ay s   as in   ( 28 ) .     ( + 1 ) = ( ) + ∙ ( 2 ∙  − 3 ∙ ( ) ) , = 1 , … ,   ( 2 8 )     W h er e  S  is   th e   s o m er s au lt  f ac to r   th at   d ec id es  t h e  s o m e r s au lt  r an g e   o f   m a n ta  r a y s   an d   S=2 ,   2   an d   3   ar e  tw o   r an d o m   n u m b er s   in   [ 0 , 1 ] .       3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   3 . 1 .   T est  s y s t em   des cr iptio n   T h is   s y s tem   co n s is ts   o f   MT ,   FC ,   PV,  W T   an d   L i - io n   B E S.  T h e  B E S  ca p ac ity   d esig n   is   s et  b etwe en   5 0   k W h   an d   5 0 0   k W h .   T h e   m ax im u m   B E S  ca p ac ity ,   C B E S _ m ax   is   d esig n ated   as  a   v ar ia b le  to   o p tim ize   th e   ec o n o m ic  d is p atch   in   th e  MG .   T h e  r an d o m   v alu e  o f   C B E S_ m ax   is   s et   at   1 0   in cr ea m en ts   f o r   ea ch   s tep   to   id en tify   th e  lo g ical  n u m b er s   o f   B E S  s i zin g   ca p ac ity .   T h e  d e p th   o f   d is ch ar g e  ( D o D)   is   s et  to   1 0 %  with   a  9 0 %  B E S  s tate  o f   ch ar g e  ( So C ) .   I n   o th er   wo r d s ,   th e  m in im u m   B E S  ca p ac ity   is   s et  a t  1 0 %  o f   th e  m ax im u m   B E S  ca p ac ity ,   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 :   2535 - 2 5 4 4   2540   C B E S_ m ax .   T h e  f ix ed   a n d   m ain ten an ce   co s t  f o r   B E S  is   ass u m ed   to   b e  4 . 6 5   € / k W h   an d   0 . 1 5   € /k W h   r esp ec tiv ely .   T h e  B E S  life tim e  is   3   y ea r s ,   wh ile   th e  i n ter est r ate  f o r   f in a n cin g   is   6 %.  T h e  t ax   is   ass u m ed   t o   b e   1 0 % in   th is   s tu d y .   T h e   alg o r ith m   h as   b ee n   im p lem e n ted   u s in g   MA T L AB   s o f twar e   an d   ex ec u ted   o n   a   p er s o n al   co m p u ter   with   1 . 8   GHz   C PU a n d   2   GB   VR AM .   T h e  n u m b er   o f   s ea r ch   ag en ts   u s ed   in   th is   r esear ch   is   1 0 0   with   th e  m ax im u m   n u m b er   o f   iter at io n s   is   1 0 0 0 .   T h e   r esu lts   o f   th i s   p ap er   ar e   co m p ar ed   with   PS O,   DE   an d   SC A   to   v er if y   th e  p er f o r m a n ce   o f   MRF O.   T ab le  2   s h o ws  th e  p ar am e ter   tu n in g   f o r   all  alg o r ith m s   in v o lv ed   in   th is   s tu d y .   T h r ee   d if f er en t  ca s es  h av e  b ee n   co n s id er ed   in   th is   p ap e r   to   id en tify   th e  o p tim u m   B E S  ca p ac ity   to   m in im ize  th e   o p er atio n   co s t o f   th e  MG   s y s tem .   Fig u r e  3   s h o ws th e  f lo wch ar t o f   m in im izin g   o p er atio n   c o s t in   MG   u s in g   th e   MRF O  alg o r ith m .           Fig u r e  3 .   Flo wch ar t  o f   m i n im izatio n   o p er atio n   co s t in   MG   u s in g   MRF O  alg o r ith m       T ab le  2 .   Par am eter   t u n in g   o f   c o m p ar ed   alg o r ith m   A l g o r i t h m   P a r a me t e r   t u n i n g   P a r t i c l e   sw a r m  o p t i mi z a t i o n   (PSO)   c 1   =   2 ,   c 2   =   2 ,   w mi n   =   0 . 2 ,   w m a x   =   0 . 9   D i f f e r e n t i a l   e v o l u t i o n   ( D E)   P C r   =   0 . 8 ,   F   =   0 . 8 5   S i n e   c o si n e   a l g o r i t h m  ( S C A )   a   =   2   M a n t a   r a y   f o r a g i n g   o p t i m i z a t i o n   ( M R F O )   S   =   2   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       Op timiz in g   b a tter y  en erg y  s to r a g e  s iz in g   in   micro g r id s   u s in g   ma n ta   r a y   f o r a g in g   …   ( Ya z h a r   Ya tim )   2541   Fo r   ca s e  s tu d y   1 ,   th e   MG   s y s tem   is   co n s id er ed   with o u t  B E S.  Fig u r e  4 ( a )   s h o ws  th e   co n v er g en ce   o f   f o u r   d if f er e n t  alg o r ith m s   ( PS O,   DE ,   SC A ,   an d   MRF O)   to   o p tim ize  th e  t o tal  o p er ati o n   co s t.  T h e  MRF O   alg o r ith m   id en tifie s   th e   lo we s t  co s t  f o r   € 8 2 0   with   c o n v e r g in g   t o   a p p r o x im ately   € 8 5 0   with in   th e  f ir s t  2 0 0   iter atio n .   PS O  also   p er f o r m s   well,   s tab ilizin g   ar o u n d   € 8 7 0   b e f o r e  r ea ch i n g   its   lo west  r esu lt  at  € 8 4 2   a n d   s lig h tly   ab o v e  MRF O.   S C A  an d   DE   s h o w  h ig h er   an d   er r atic  co n v er g en ce   p atter n s   with   SC A   s tab i lizin g   ar o u n d   € 9 0 0   an d   DE   ar o u n d   € 9 5 0   r esp ec ti v ely .   B ased   o n   th e  r esu lt  in   ca s e  s tu d y   1 ,   MRF O  is   th e  m o s t   ef f icien t  alg o r ith m   f o llo wed   b y   PS O,   SC A ,   an d   DE .   Fig u r e  4 ( b )   c o o r d in ated   th e   d is p atch   o f   DE R s   an d   g r id   f o r   MRF O.             ( a)   ( b )     Fig u r e  4 .   C ase  s tu d y   1   r esu lts : ( a)   c o n v er g e n ce   ch a r ac ter is tics   o f   PS O,   DE ,   SC A,   an d   MRF O  alg o r ith m s   f o r   o p tim izin g   MG   o p er atio n   c o s t w ith o u t BES  an d   ( b )   c o o r d in a ted   d is p atch   o f   DE R s   an d   g r id   f o r   MRF O       Fo r   ca s e  s tu d y   2 ,   th e  MG   s y s t em   is   ev alu ated   with   ze r o   in it ial  B E S   ca p ac ity .   Fig u r e  5 ( a)   illu s tr ates  th e  co n v er g en ce   r esu lt  o f   PS O,   DE ,   SC A  an d   MRF O.   T h e  MRF O  alg o r ith m   s h o ws  th e  f astes t  an d   m o s t   s ig n if ican t  r ed u ctio n   i n   o p er at io n   co s t  a n d   s tab ilizin g   ap p r o x im ately   € 6 0 0   with in   th e   f ir s t 2 0 0   iter atio n   b ef o r e   r ea ch in g   th e  lo west  v alu e  at  € 5 1 7 .   DE   an d   SC A  also   s h o w  g o o d   p er f o r m a n ce ,   ac h iev in g   co s ts   b elo w  € 7 0 0   with   DE   r ea ch in g   s tab ilit y   at  € 6 1 3   an d   SC A  at  € 6 6 0   r esp ec ti v ely .   PS O  ex h ib its   th e  s lo we s t  co n v er g en ce   a n d   s tab ilizes  at  a  h ig h er   co s t  ar o u n d   € 7 5 0 .   O v er all,   MRF O  p r o v es  to   b e  th e   b est  alg o r ith m   in   ter m s   o f   b o t h   co n v er g en ce   s p ee d   a n d   f in al  o p er atio n   co s t  ac h iev e d .   Fig u r e  5 ( b )   r ep r esen ts   th e  c o o r d i n ate d   DE R   d is p atch   an d   g r id   f o r   MRF O  with   o p tim u m   B E S c ap ac ity   o f   1 9 0   k W .           ( a)   ( b )     Fig u r e  5 .   C ase   s tu d y   2   r esu lts : ( a)   c o n v er g e n ce   ch a r ac ter is tics   o f   PS O,   DE ,   SC A,   an d   MRF O  alg o r ith m s   f o r   o p tim izin g   MG   o p er atio n   c o s t w ith   ze r o   in itial B E S c ap ac ity   an d   ( b )   c o o r d in ate d   d is p atch   o f   DE R s   an d   g r id   f o r   MRF O  with   an   o p tim u m   B E S c ap ac ity       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 :   2535 - 2 5 4 4   2542   F o r   c a s e   s t u d y   3 ,   t h e   M G   s y s te m   i s   c o n s i d e r e d   wi t h   f u l l   i n iti a l   B E S   c a p a c it y .   F i g u r e   6 ( a )   s h o w s   t h e  c o m p a r a t i v e   c o n v e r g e n c e   r e s u lt s   f o r   t h e   P SO ,   D E ,   SC A ,   a n d   M R F O   a l g o r i t h m s   i n   o p t i m i zi n g   t h e   t o t a l   o p e r a t i o n   c o s t   i n   M G   s y s t e m .   B as e d   o n   t h e   r e s u l t s ,   t h e   MR F O   a l g o r ith m   d e m o n s t r a t e s   t h e   f a s te s t   a n d   m o s t   s i g n i f i c a n t  r e d u c t i o n   i n   o p e r a ti o n   c o s t ,   s t ab i l i z i n g   b el o w   € 6 0 0   wi t h i n   t h e  f i r s t  2 0 0   i t e r a t i o n s .   D E   a n d   SC A   a ls o   s h o w  g o o d   p e r f o r m a n c e   a s   w e l l ,   c o n v e r g i n g   t o   c o s t s   a r o u n d   € 7 0 0   w i t h   D E   r e a c h i n g   s t a b i li t y   s li g h t l y   e a r l ier   a t   € 5 6 8   c o m p a r e d   t o   S C A   a t   € 6 1 9 .   P S O   is   i d e n t if i e d   a s   h a v i n g   t h e   s l o w e r   c o n v e r g e n c e   a n d   s t a b i l i z i n g   a t   € 6 5 0 .   O v e r a l l ,   M R F O  o u t p e r f o r m s   t h e   o t h e r   a l g o r i t h m s   i n   b o t h   c o n v e r g e n c e   s p e e d   a n d   m i n i m i z i n g   t h e   o p e r a t i o n   c o s t ,   i n d i c at i n g   i ts   s u p e r i o r   e f f i c i e n c y   f o r   M G   s y s t e m s   i n t e g r a t e d   w i t h   a   B E S   a t   f u l l   i n i t i al   c o n d i t i o n .   Fig u r e   6 ( b )   s h o w s   t h e   c o o r d i n a t e d   o f   D E R s   d i s p at c h   a n d   g r i d   u s i n g   t h e   M R F O   a l g o r i t h m   w i t h   t h e   b e s t   B E S   c a p a cit y   b e i n g   3 1 0   k W .           ( a)   ( b )     Fig u r e  6 .   C ase  s tu d y   3   r esu lts : ( a)   c o n v er g e n ce   ch a r ac ter is tics   o f   PS O,   DE ,   SC A,   an d   MRF O  alg o r ith m s   f o r   o p tim izin g   MG   o p er atio n   c o s t w ith   f u ll in itial B E S c ap ac ity   an d   ( b )   c o o r d in ated   d is p atch   o f   DE R s   an d   g r id   f o r   MRF O  with   th e  b est B E S c ap ac ity   o f   3 1 0   k W       4.   CO NCLU SI O N   T h is   p ap er   p r esen ts   th e  ef f ec t iv en ess   o f   MRF O  a lg o r ith m   in   s o lv in g   th e  m in im izatio n   o f   o p er atio n   co s ts   in   th e  MG   s y s tem .   T h e  to tal  o p er atio n   co s t  in   th e  MG   s y s tem   is   r ed u ce d   b y   3 7 . 0 %  f o r   ze r o   i n itial  B E S   an d   4 5 . 2 %  f o r   f u ll  in itial  B E S  ca p ac ity .   I t  s h o ws  th e  b en ef its   o f   B E S  in teg r ated   in to   th e  MG   s y s tem .   B a s ed   o n   th e  co n v er g en ce   r esu lt  f o r   ca s e  s tu d ies  1 ,   2 ,   an d   3 ,   th e  p er f o r m an ce   o f   th e  MRF O  alg o r ith m   is   co m p ar ed   to   PS O,   DE ,   an d   SC A.   T h er e f o r e,   th is   p r o v es   th at  th e   MRF O  is   o n e  o f   th e  m o s t  r o b u s t  al g o r ith m s   to   s o lv e  th e   m in im izatio n   p r o b lem   in   th is   MG   s y s tem .         ACK NO WL E DG E M E NT S   T h e  au th o r s   wo u l d   lik e  to   ex p r ess   th eir   g r atitu d e  to   th e  Un iv e r s iti  Ma lay s ia  Per lis   an d   th e  Min is tr y   o f   Hig h er   E d u ca tio n   ( MO HE )   o f   Ma lay s ia  f o r   th eir   ass is tan ce   in   p r o v id in g   th e  n ec ess ar y   r eso u r ce s   an d     f u n d in g   th r o u g h   th e   f u n d am en tal  r esear ch   g r a n t  s ch em e  ( FR GS)   with   th e  g r an t  n u m b er   FR GS /1 /2 0 2 3 /TK 0 8 /UNI MA P/0 2 /1 3 .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   K .   M .   T a n ,   T .   S .   B a b u ,   V .   K .   R a ma c h a n d a r a m u r t h y ,   P .   K a s i n a t h a n ,   S .   G .   S o l a n k i ,   a n d   S .   K .   R a v e e n d r a n ,   “ Em p o w e r i n g   sm a r t   g r i d :   A   c o m p r e h e n si v e   r e v i e w   o f   e n e r g y   s t o r a g e   t e c h n o l o g y   a n d   a p p l i c a t i o n   w i t h   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 , ”   J o u rn a l   o f   E n e r g y   S t o r a g e ,   v o l .   3 9 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e st . 2 0 2 1 . 1 0 2 5 9 1 .   [ 2 ]   M .   K u m a r ,   “ S o c i a l ,   Ec o n o m i c ,   a n d   E n v i r o n me n t a l   I mp a c t s   o f   R e n e w a b l e   En e r g y   R e s o u r c e s, ”   i n   Wi n d   S o l a r  H y b r i d   R e n e w a b l e   En e r g y   S y st e m ,   I n t e c h O p e n ,   2 0 2 0 .   [ 3 ]   T. - Z.   A n g ,   M .   S a l e m,  M .   K a mar o l ,   H .   S .   D a s,  M .   A .   N a z a r i ,   a n d   N .   P r a b a h a r a n ,   “ A   c o mp r e h e n s i v e   st u d y   o f   r e n e w a b l e   e n e r g y   so u r c e s :   C l a ssi f i c a t i o n s,  c h a l l e n g e s   a n d   s u g g e s t i o n s, ”   E n e rg y   S t r a t e g y   Re v i e w s ,   v o l .   4 3 ,   p .   1 0 0 9 3 9 ,   S e p .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sr . 2 0 2 2 . 1 0 0 9 3 9 .   [ 4 ]   M .   F .   Zi a ,   E.   El b o u c h i k h i ,   M .   B e n b o u z i d ,   a n d   J .   M .   G u e r r e r o ,   “ M i c r o g r i d   Tr a n s a c t i v e   E n e r g y   S y s t e ms :   A   P e r sp e c t i v e   o n   D e si g n ,   Te c h n o l o g i e s,   a n d   E n e r g y   M a r k e t s, ”   i n   I EC O N   2 0 1 9   -   4 5 t h   An n u a l   C o n f e ren c e   o f   t h e   I EEE   I n d u st r i a l   El e c t ro n i c s  S o c i e t y ,   O c t .   2 0 1 9 ,   v o l .   2 0 1 9 - O c t o b ,   p p .   5 7 9 5 – 5 8 0 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I EC O N . 2 0 1 9 . 8 9 2 6 9 4 7 .   [ 5 ]   M .   A .   H a n n a n   e t   a l . ,   “ B a t t e r y   e n e r g y - st o r a g e   sy st e m:   A   r e v i e w   o f   t e c h n o l o g i e s ,   o p t i mi z a t i o n   o b j e c t i v e s ,   c o n st r a i n t s,   a p p r o a c h e s,   a n d   o u t st a n d i n g   i ss u e s, ”   J o u r n a l   o f   E n e r g y   S t o r a g e ,   v o l .   4 2 ,   p .   1 0 3 0 2 3 ,   O c t .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e s t . 2 0 2 1 . 1 0 3 0 2 3 .     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       Op timiz in g   b a tter y  en erg y  s to r a g e  s iz in g   in   micro g r id s   u s in g   ma n ta   r a y   f o r a g in g   …   ( Ya z h a r   Ya tim )   2543   [ 6 ]   T.   L i u ,   X .   T a n ,   B .   S u n ,   Y .   W u ,   a n d   D .   H .   K .   Ts a n g ,   “ E n e r g y   ma n a g e me n t   o f   c o o p e r a t i v e   mi c r o g r i d s:   A   d i st r i b u t e d   o p t i mi z a t i o n   a p p r o a c h , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   El e c t r i c a l   Po w e r  a n d   En e r g y   S y s t e m s ,   v o l .   9 6 ,   p p .   3 3 5 – 3 4 6 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i j e p e s. 2 0 1 7 . 1 0 . 0 2 1 .   [ 7 ]   S .   M o h s e n i ,   A .   C .   B r e n t ,   D .   B u r m e s t e r ,   a n d   A .   C h a t t e r j e e ,   “ S t o c h a st i c   O p t i ma l   S i z i n g   o f   M i c r o - G r i d s  U si n g   t h e   M o t h - F l a me   O p t i mi z a t i o n   A l g o r i t h m , ”   i n   2 0 1 9   I E EE  Po w e r  &  E n e r g y   S o c i e t y   G e n e r a l   Me e t i n g   ( PE S G M) ,   A u g .   2 0 1 9 ,   v o l .   2 0 1 9 - A u g u s,  p p .   1 – 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / P ESG M 4 0 5 5 1 . 2 0 1 9 . 8 9 7 3 5 7 0 .   [ 8 ]   S .   S u k u m a r ,   M .   M a r sa d e k ,   A .   R a masa my ,   a n d   H .   M o k h l i s,  “ G r e y   W o l f   O p t i mi z e r   B a s e d   B a t t e r y   E n e r g y   S t o r a g e   S y st e m  S i z i n g   f o r   Ec o n o mi c   O p e r a t i o n   o f   M i c r o g r i d , ”   i n   2 0 1 8   I EE E  I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   En v i r o n m e n t   a n d   El e c t ri c a l   E n g i n e e ri n g   a n d   2 0 1 8   I EEE  I n d u s t ri a l   a n d   C o m m e rc i a l   P o w e r  S y s t e m s   E u ro p e   ( EE EI C   /   I &CP S   E u ro p e ) ,   J u n .   2 0 1 8 ,   p p .   1 – 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / EE EI C . 2 0 1 8 . 8 4 9 4 5 0 1 .   [ 9 ]   U .   La k h i n a ,   I .   El a mv a z u t h i ,   N .   B a d r u d d i n ,   A .   J a n g r a ,   T .   H .   B .   H u y ,   a n d   J.   M .   G u e r r e r o ,   “ G e n e r a t i o n   C o s t   M i n i m i z a t i o n   i n   M i c r o g r i d s Us i n g   O p t i mi z a t i o n   A l g o r i t h ms, ”   i n   L e c t u r e   N o t e s  i n   E l e c t r i c a l   En g i n e e ri n g ,   v o l .   1 1 1 6 ,   2 0 2 4 ,   p p .   1 1 1 – 1 2 4 .   [ 1 0 ]   S .   B e h e r a ,   N .   B .   D e v   C h o u d h u r y ,   a n d   S .   B i sw a s,   “ M a i d e n   A p p l i c a t i o n   o f   t h e   S l i m e   M o l d   A l g o r i t h m  f o r   O p t i mal   O p e r a t i o n   o f   En e r g y   M a n a g e m e n t   o n   a   M i c r o g r i d   C o n si d e r i n g   D e ma n d   R e s p o n s e   P r o g r a m,”   S N   C o m p u t e r  S c i e n c e ,   v o l .   4 ,   n o .   5 ,   p .   4 9 1 ,   Ju n .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s4 2 9 7 9 - 0 2 3 - 0 2 0 1 1 - 9.   [ 1 1 ]   A .   M .   J a si m,  B .   H .   Jas i m,   S .   M o h se n i ,   a n d   A .   C .   B r e n t ,   “ C o n se n su s - b a s e d   d i s p a t c h   o p t i mi z a t i o n   o f   a   m i c r o g r i d   c o n si d e r i n g   me t a - h e u r i s t i c - b a s e d   d e ma n d   r e s p o n s e   sc h e d u l i n g   a n d   n e t w o r k   p a c k e t   l o ss  c h a r a c t e r i z a t i o n , ”   E n e r g y   a n d   AI ,   v o l .   1 1 ,   p .   1 0 0 2 1 2 ,   J a n .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e g y a i . 2 0 2 2 . 1 0 0 2 1 2 .   [ 1 2 ]   M .   N .   A b d u l l a h ,   N .   F .   A .   M o h d   A z l a n ,   W .   M .   D a h a l a n ,   N .   F .   N a sw a n ,   R .   H a md a n ,   a n d   M .   N .   I smai l ,   “ O p t i m a l   P o w e r   G e n e r a t i o n   i n   M i c r o g r i d   S y s t e m U s i n g   P a r t i c l e   S w a r m O p t i m i z a t i o n , ”   i n   L e c t u r e   N o t e s i n   M e c h a n i c a l   En g i n e e r i n g ,   2 0 2 0 ,   p p .   3 2 3 – 3 3 1 .   [ 1 3 ]   S .   R .   S a l k u t i ,   “ S o l v i n g   o p t i ma l   g e n e r a t i o n   sc h e d u l i n g   p r o b l e m  o f   M i c r o g r i d   u si n g   t e a c h i n g   l e a r n i n g   b a se d   o p t i mi z a t i o n   a l g o r i t h m,”   I n d o n e si a n   J o u rn a l   o f   E l e c t r i c a l   En g i n e e ri n g   a n d   C o m p u t e r  S c i e n c e ,   v o l .   1 7 ,   n o .   3 ,   p p .   1 6 3 2 – 1 6 3 8 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e e c s. v 1 7 . i 3 . p p 1 6 3 2 - 1 6 3 8 .   [ 1 4 ]   V .   T i w a r i ,   H .   M .   D u b e y ,   M .   P a n d i t ,   a n d   S .   R .   S a l k u t i ,   “ C H P - B a s e d   Ec o n o mi c   Em i ssi o n   D i sp a t c h   o f   M i c r o g r i d   U s i n g   H a r r i s   H a w k s   O p t i mi z a t i o n , ”   Fl u i d s ,   v o l .   7 ,   n o .   7 ,   p .   2 4 8 ,   J u l .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / f l u i d s7 0 7 0 2 4 8 .   [ 1 5 ]   S .   M i s h r a   a n d   A .   G .   S h a i k ,   “ S o l v i n g   b i - o b j e c t i v e   e c o n o m i c - e m i ssi o n   l o a d   d i s p a t c h   o f   d i e se l - w i n d - s o l a r   m i c r o g r i d   u s i n g   A f r i c a n   v u l t u r e   o p t i mi z a t i o n   a l g o r i t h m,”   H e l i y o n ,   v o l .   1 0 ,   n o .   3 ,   p .   e 2 4 9 9 3 ,   F e b .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . h e l i y o n . 2 0 2 4 . e 2 4 9 9 3 .   [ 1 6 ]   I .   N .   Tr i v e d i ,   P .   Ja n g i r ,   M .   B h o y e ,   a n d   N .   Ja n g i r ,   “ A n   e c o n o mi c   l o a d   d i s p a t c h   a n d   mu l t i p l e   e n v i r o n m e n t a l   d i s p a t c h   p r o b l e m  s o l u t i o n   w i t h   m i c r o g r i d s   u si n g   i n t e r i o r   se a r c h   a l g o r i t h m, ”   N e u r a l   C o m p u t i n g   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   3 0 ,   n o .   7 ,   p p .   2 1 7 3 – 2 1 8 9 ,   O c t .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 0 0 5 2 1 - 016 - 2 7 9 5 - 5.   [ 1 7 ]   A .   A .   R .   A .   A .   S o l i m a n ,   M .   M .   S a y e d ,   a n d   D .   K .   I b r a h i m,   “ O p t i mi z e d   h y b r i d   m i c r o g r i d   o f   g a s  g e n e r a t o r s - w i n d   f a r m   u s i n g   c r o w   sea r c h   a l g o r i t h m, ”   i n   2 0 1 7   S a u d i   Ar a b i a   S m a r t   G r i d   ( S A S G ) ,   D e c .   2 0 1 7 ,   p p .   1 – 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / S A S G . 2 0 1 7 . 8 3 5 6 5 0 5 .   [ 1 8 ]   X .   D a i ,   K .   Lu ,   D .   S o n g ,   Z .   Zh u ,   a n d   Y .   Z h a n g ,   “ O p t i mal   e c o n o m i c   d i sp a t c h   o f   mi c r o g r i d   b a s e d   o n   c h a o s   ma p   a d a p t i v e   a n n e a l i n g   p a r t i c l e   sw a r m   o p t i mi z a t i o n   a l g o r i t h m,”   J o u r n a l   o f   Ph y si c s:   C o n f e re n c e   S e ri e s ,   v o l .   1 8 7 1 ,   n o .   1 ,   p .   0 1 2 0 0 4 ,   A p r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 4 2 - 6 5 9 6 / 1 8 7 1 / 1 / 0 1 2 0 0 4 .   [ 1 9 ]   T.   P .   V a n   H o n g   a n d   T .   T.   T h e ,   “ O p t i m i z a t i o n   M i c r o g r i d   S y st e m  w i t h   S y mb i o t i c   O r g a n i sms   S e a r c h   A l g o r i t h m,”   i n   2 0 2 2   2 n d   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   E l e c t r o n i c   a n d   E l e c t r i c a l   E n g i n e e ri n g   a n d   I n t e l l i g e n t   S y st e m   ( I C E3 I S ) ,   N o v .   2 0 2 2 ,   p p .   6 3 – 6 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C E3 I S 5 6 5 8 5 . 2 0 2 2 . 1 0 0 0 9 9 6 5 .   [ 2 0 ]   A .   A .   M o g h a d d a m,   A .   S e i f i ,   a n d   T .   N i k n a m ,   “ M u l t i - o p e r a t i o n   m a n a g e men t   o f   a   t y p i c a l   mi c r o - g r i d s  u s i n g   P a r t i c l e   S w a r m   O p t i mi z a t i o n :   A   c o m p a r a t i v e   st u d y , ”   Re n e w a b l e   a n d   S u st a i n a b l e   E n e r g y   R e v i e w s ,   v o l .   1 6 ,   n o .   2 ,   p p .   1 2 6 8 – 1 2 8 1 ,   F e b .   2 0 1 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r ser. 2 0 1 1 . 1 0 . 0 0 2 .   [ 2 1 ]   A .   A .   M o g h a d d a m,  A .   S e i f i ,   T.   N i k n a m,  a n d   M .   R .   A l i z a d e h   P a h l a v a n i ,   “ M u l t i - o b j e c t i v e   o p e r a t i o n   ma n a g e m e n t   o f   a   r e n e w a b l e   M G   ( mi c r o - g r i d )   w i t h   b a c k - u p   mi c r o - t u r b i n e / f u e l   c e l l / b a t t e r y   h y b r i d   p o w e r   so u r c e , ”   E n e r g y ,   v o l .   3 6 ,   n o .   1 1 ,   p p .   6 4 9 0 – 6 5 0 7 ,   N o v .   2 0 1 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n e r g y . 2 0 1 1 . 0 9 . 0 1 7 .   [ 2 2 ]   B .   B a h ma n i - F i r o u z i   a n d   R .   A z i z i p a n a h - A b a r g h o o e e ,   “ O p t i mal   si z i n g   o f   b a t t e r y   e n e r g y   s t o r a g e   f o r   m i c r o - g r i d   o p e r a t i o n   man a g e me n t   u si n g   a   n e w   i mp r o v e d   b a t   a l g o r i t h m,”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   El e c t r i c a l   P o w e r  a n d   En e r g y   S y st e m s ,   v o l .   5 6 ,   p p .   4 2 – 5 4 ,   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i j e p e s. 2 0 1 3 . 1 0 . 0 1 9 .   [ 2 3 ]   S .   S h a r ma ,   S .   B h a t t a c h a r j e e ,   a n d   A .   B h a t t a c h a r y a ,   “ G r e y   w o l f   o p t i mi s a t i o n   f o r   o p t i ma l   si z i n g   o f   b a t t e r y   e n e r g y   st o r a g e   d e v i c e   t o   mi n i mi s e   o p e r a t i o n   c o s t   o f   m i c r o g r i d , ”   I ET  G e n e ra t i o n ,   T r a n sm i ss i o n   &  D i st ri b u t i o n ,   v o l .   1 0 ,   n o .   3 ,   p p .   6 2 5 – 6 3 7 ,   F e b .   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 4 9 / i e t - g t d . 2 0 1 5 . 0 4 2 9 .   [ 2 4 ]   W .   Zh a o ,   Z .   Z h a n g ,   a n d   L.   W a n g ,   “ M a n t a   r a y   f o r a g i n g   o p t i mi z a t i o n :   A n   e f f e c t i v e   b i o - i n sp i r e d   o p t i m i z e r   f o r   e n g i n e e r i n g   a p p l i c a t i o n s, ”   E n g i n e e ri n g   A p p l i c a t i o n s   o f   Art i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   8 7 ,   p .   1 0 3 3 0 0 ,   Ja n .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n g a p p a i . 2 0 1 9 . 1 0 3 3 0 0 .   [ 2 5 ]   M .   A b d u l l a h i ,   I .   H .   H a ssa n ,   M .   D .   A b d u l l a h i ,   I .   A l i y u ,   a n d   J .   K i m,  “ M a n t a   R a y   F o r a g i n g   O p t i mi z a t i o n   A l g o r i t h m:   M o d i f i c a t i o n s   a n d   A p p l i c a t i o n s , ”   I E EE  Ac c e ss ,   v o l .   1 1 ,   p p .   5 3 3 1 5 – 5 3 3 4 3 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 3 . 3 2 7 6 2 6 4 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Ya z h a r   Ya ti m           re c e iv e d   h is   B. En g .   in   El e c tri c a l  S y ste m   En g in e e rin g   fr o m   Un iv e rsiti   M a lay sia   P e rli s  (Un iM AP),   M a lay sia   in   2 0 0 7 ,   a n d   h is  M . S c .   d e g re e   in   El e c tri c a l   P o we r  En g in e e rin g   fr o m   Bra n d e n b u r g   Un i v e rsity   o f  Tec h n o l o g y   (B TU)  Co tt b u s,  G e rm a n y   in   2 0 1 0 .   He   is   c u rre n t ly   p u rsu i n g   h is  P h . D .   i n   E lec tri c a l  En g in e e ri n g   a t  U n iv e rsiti   M a lay sia   P e rli s  (Un i M AP).   His  re se a rc h   in tere sts  in c l u d e   m icro g ri d   sy st e m ,   p h o to v o lt a ic  sy ste m ,   e n e rg y   st o ra g e ,   e n e rg y   sa v i n g ,   a n d   o p ti m iza ti o n .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   y a z h a r@u n ima p . e d u . m y .       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 :   2535 - 2 5 4 4   2544     Mo h a m m a d   Fa r id u n   N a im   Ta j u d d in           re c e iv e d   t h e   B. En g .   a n d   M . En g .   d e g re e s   fro m   th e   U n iv e rsit y   o f   M a lay a   (U M ),   M a lay sia ,   in   2 0 0 4   a n d   2 0 0 7   r e sp e c ti v e ly ,   a n d   t h e   P h . D.   d e g re e   fro m   t h e   U n iv e rsiti   Tek n o lo g i  M a lay sia   (UTM ),   M a lay sia ,   in   2 0 1 5 .   He   is  c u rre n tl y   with   t h e   F a c u lt y   o f   El e c tri c a l  En g i n e e rin g   &  Tec h n o lo g y ,   U n iv e rsiti   M a lay sia   P e rli s   (Un iM AP).   He   h a s  p u b li sh e d   re fe re e d   m a n u sc rip ts  in   v a rio u s  re p u ta b le  in tern a ti o n a l  jo u rn a ls.   His  re se a rc h   in tere sts  in c l u d e   p o we r  e lec tro n ics   c o n tro l,   p h o to v o l taic   m o d e li n g   a n d   c o n tr o l,   in telli g e n t  c o n tr o l,   a n d   o p t imi z a ti o n   tec h n i q u e s.  He   is  a lso   a c ti n g   a s  a   re v iew e r  fo r  v a ri o u s   re p u ted   j o u r n a ls,  su c h   a s  th e   IEE E,   Ap p li e d   E n e rg y   (El se v ier),  Re n e wa b le  a n d   S u sta in a b le   En e rg y   Re v iew s,  Ne u r o c o m p u ti n g ,   a n d   E n e rg y   Re p o r ts.  He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   fa rid u n @ u n ima p . e d u . m y .         S h a h r il   Ir wa n   S u la im a n           h o ld s   a   P h . D .   in   El e c tri c a l  En g i n e e rin g   fro m   Un iv e rsiti   Tek n o lo g i  M ARA ,   M a lay sia .   He   o b tain e d   h is  M . En g . Sc .   i n   P h o to v o lt a ic   En g in e e rin g   fro m   Un iv e rsity   o f  Ne w  S o u t h   Wale s,  Au stra li a   a n d   B. En g .   i n   El e c tri c a l  &   El e c tro n ics   fro m   Un iv e rsiti   Te n a g a   Na sio n a l,   M a l a y sia .   He   is  c u rre n tl y   a n   a ss o c ia te  p ro fe ss o r  i n   S c h o o l  o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   C o ll e g e   o f  En g in e e ri n g ,   Un i v e rsiti   Tek n o l o g i   M ARA ,   M a lay sia   a n d   th e   He a d   o f   G re e n   En e rg y   Re se a rc h   Ce n tre  a t  th e   u n i v e rsity .   He   i s  a   p ro fe ss io n a l  e n g i n e e r  a n d   a lso   a   p ro fe ss io n a l  tec h n o lo g is t.   Be sid e s  c o n d u c ti n g   n u m e ro u s   c o n trac t - b a se d   re se a rc h ,   h e   h a s  b e e n   a ss isti n g   th e   n a ti o n a l  p h o to v o lt a ic  in d u str y   a n d   t h e   g o v e rn m e n t  f o r  m o re   t h a n   a   d e c a d e   in   a re a s  re late d   to   d e si g n ,   in sta ll a ti o n ,   tes ti n g   &   c o m m issio n in g ,   o p e ra ti o n   a n d   m a in ten a n c e   o f  b o t h   g ri d - c o n n e c ted   p h o t o v o lt a ic  sy ste m s  a n d   sta n d - a lo n e   p h o t o v o lt a ic   sy ste m s.  He   is  a lso   a   m e m b e r  o f  wo r k in g   g ro u p s   in   re v iew in g   a n d   d e v e l o p i n g   M a lay sia n   S tan d a rd s  a n d   in ter n a ti o n a l  IEC  sta n d a rd   re late d   to   p h o t o v o lt a i c   sy ste m s.  He   h a s  a lso   c o n tri b u ted   t o   m o re   th a n   7 0   p u b li c a ti o n s  in   t h e   field   o f  p h o to v o l taic   sy ste m s.  He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  sh a h r il @u it m . e d u . m y .         Az r a lm u k m in   Az m i          re c e iv e d   th e   B. En g .   d e g re e   fro m   th e   Un i v e rsity   M a lay sia   P e rli s  (Un i M AP),   in   2 0 0 7 ,   M . E n g .   d e g re e   fr o m   Un i v e rsiti   Tek n o lo g i   M a lay sia   (UTM ),   in   2 0 0 9   a n d   P h . D.  d e g re e   fro m   Un i M AP,   in   2 0 2 2 .   He   is cu rre n tl y   with   th e   F a c u lt y   o f  El e c tri c a l   En g i n e e rin g   &  Tec h n o lo g y ,   Un i M AP.   His  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   a rti ficia l  in tell ig e n c e   a n d   o p ti m iza ti o n   a lg o r it h m   in   p o we r  sy ste m s,  p o we r   e lec tro n ics ,   a n d   r e n e wa b le  e n e rg y .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  a z ra lmu k m in @u n ima p . e d u . m y .         S h a h r i n   Bi n   Md   Ay o b           wa s  b o rn   in   Ku a la   Lu m p u r,   M a la y sia .   He   re c e iv e d   t h e   d e g re e   in   El e c tri c a l  En g in e e ri n g ,   th e   m a ste r’s  d e g re e   in   El e c tri c a l  En g i n e e rin g   (p o we r),   a n d   th e   P h . D .   d e g re e   fro m   U n iv e rsiti   Tek n o lo g i  M a lay sia ,   i n   2 0 0 1 ,   2 0 0 3 ,   a n d   2 0 0 9 ,   re sp e c ti v e l y .   He   is  c u rre n tl y   a n   a ss o c iate   p ro f e ss o r  with   th e   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g ,   S c h o o l   o f   El e c tri c a l  En g i n e e rin g ,   Un i v e rsiti   Tek n o lo g i  M a lay sia .   He   is  a lso   a   re g istere d   g ra d u a te  e n g i n e e r  u n d e r  th e   Bo a rd   o f  E n g i n e e r  M a lay sia   (BEM ).   His  c u rre n t  re se a rc h   in tere sts  in c l u d e   so lar   p h o to v o lt a ic   sy ste m s,  e lec tri c   v e h icle   tec h n o l o g y ,   fu z z y   sy ste m s,  a n d   e v o lu ti o n a ry   a l g o ri th m s   fo r  p o we r  e lec tro n ics   a p p li c a ti o n s .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  e - sh a h rin @ u tm.m y .         To le  S u t ik n o           is  a   lec tu re r  a n d   th e   h e a d   o f  t h e   m a ste r  p ro g r a m   o f  El e c tri c a l   En g i n e e rin g   a t  t h e   F a c u lt y   o f  In d u strial  Tec h n o lo g y   a t  Un i v e rsitas   Ah m a d   Da h lan   (UA D)  in   Yo g y a k a rta,  I n d o n e sia .   He   re c e iv e d   h is  b a c h e lo r   o f   e n g in e e rin g   fro m   Un iv e rsitas   Di p o n e g o ro   in   1 9 9 9 ,   m a ste r  o f  e n g in e e rin g   fro m   Un iv e rsitas   G a d jah   M a d a   in   2 0 0 4 ,   a n d   d o c to r  o f  p h il o so p h y   in   El e c tri c a l  En g in e e r in g   fr o m   Un iv e rsiti   Tek n o l o g i  M a lay sia   in   2 0 1 6 .   All  t h re e   d e g re e s  a re   in   El e c tri c a l  E n g in e e rin g .   He   h a s  b e e n   a   P ro fe ss o r   a t  UA D  in   Y o g y a k a rta,   In d o n e sia ,   sin c e   Ju ly   2 0 2 3 ,   fo l lo win g   h is t e n u re   a s a n   a ss o c iate   p r o fe ss o r  in   Ju n e   2 0 0 8 .   He   is   th e   E d it o r - in - C h ief  o f  TE LKO M NIK A  a n d   h e a d   o f   t h e   Emb e d d e d   S y ste m s  a n d   P o we r  El e c tro n ics   Re se a rc h   G ro u p   (E S P ERG ).   He   is  o n e   o f  t h e   t o p   2 %   o f  re se a rc h e rs  wo rld wi d e ,   a c c o rd in g   to   S ta n fo r d   U n iv e rsit y   a n d   E lse v ier BV' s li st  o f  th e   m o st   in flu e n ti a l  sc ien ti sts   fro m   2 0 2 1   t o   t h e   p re se n t.   His  re se a rc h   in tere sts  c o v e r  d i g it a l  d e sig n ,   i n d u strial  a p p li c a ti o n s,   in d u strial  e lec tro n ics ,   i n d u strial  in fo rm a ti c s,  p o we r  e lec tro n ics ,   m o to r  d ri v 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 tro l,   d ig it a l   li b ra ries ,   a n d   i n fo rm a ti o n   t e c h n o l o g y .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :   to le@ te.u a d . a c . i d .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.