I nte rna t io na l J o urna l o f   Appl ied P o wer   E ng i neer ing   ( I J AP E )   Vo l.  1 4 ,   No .   2 J u n e   20 2 5 ,   p p .   432 ~ 4 4 0   I SS N:  2252 - 8 7 9 2 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijap e. v 1 4 . i 2 . p p 432 - 440           432       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij a p e. ia esco r e. co m   Predic tion o win d power  with  va rio us a ir speed usin g     neuro - fu zzy lo g ic  in MAT LAB       Na im ur  Ra hm a n T us ha r 1 , M d .   T a nv ir  Ahm ed  S hu v o 1 ,   Dilip   K um a Da s 2 ,   Su m a n Cho wdhu ry 1   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   E n g i n e e r i n g ,   I n t e r n a t i o n a l   U n i v e r si t y   o f   B u s i n e ss A g r i c u l t u r e   a n d   T e c h n o l o g y ,     D h a k a ,   B a n g l a d e s h   2 D e p a r t me n t   o f   M a t h e m a t i c s ,   I n t e r n a t i o n a l   U n i v e r si t y   o f   B u si n e ss A g r i c u l t u r e   a n d   Te c h n o l o g y ,   D h a k a ,   B a n g l a d e sh       Art icle  I nfo     AB S T RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma r   1 9 ,   2 0 2 4   R ev is ed   Dec   1 4 ,   2 0 2 4   Acc ep ted   J an   1 6 ,   2 0 2 5       Th e   e n e rg y   c risis   in   Ba n g lad e sh   h a p e rsiste d   f o m a n y   y e a rs,  p re d o m in a n tl y   re li a n o n   f o ss il   fu e ls  f o p o we g e n e ra ti o n ,   wh ich   is  b o th   e c o n o m ica ll y   a n d   e n v iro n m e n tally   c o stl y .   It   is  imp e ra ti v e   to   tra n siti o n   a wa y   fr o m   f o ss il   fu e ls   to wa rd m o re   c o st - e ffe c ti v e   a n d   e c o - frien d l y   e n e rg y   s o u rc e s.  Wi n d   e n e rg y   p re se n ts  a   v ia b le  so l u ti o n   to   a l lev iate   th is   c risis,  e sp e c ially   c o n sid e rin g   Ba n g lad e sh ' e x ten siv e   c o a stli n e ,   o ffe rin g   g re a p o ten ti a f o h a rn e ss in g   sig n ifi c a n t   a m o u n ts  o f   e lec tri c it y .   Ex ten si v e   fe p re se a rc h   h a b e e n   c o n d u c ted   o n   t h e   fe a sib il it y   o d e p lo y in g   wi n d   t u rb in e a c ro ss   v a rio u c o a sta z o n e to   g e n e ra te  p o we a n d   fa c il it a te  irri g a ti o n   se a so n s.  T h is  re se a rc h   d e lv e in t o   t h e   o p e ra ti o n a p rin c i p les   a n d   p e r fo rm a n c e   p a ra m e ters   o wi n d   tu r b in e s.     m o d ifi e d   fa n   is  u ti li z e d   t o   a ss e ss   p o we g e n e ra ti o n   u n d e v a ry in g   a ir   sp e e d s,  with   d a ta  a n a l y sis  c o n d u c ted   u sin g   n e u r o - fu z z y   l o g ic.  Th e   fin d i n g s   re v e a a   m in ima p e rc e n tag e   e rr o o 0 . 0 9 ,   u n d e rsc o ri n g   th e   re li a b il it y   o f     th e   p ro p o se d   f u z z y   m o d e i n   p re d ic ti n g   win d   p o we o u t p u b a se d   o n   win d   sp e e d .   Th is  u n d e rsc o re th e   p o ten ti a fo r   lev e ra g in g   wi n d   e n e rg y   a a   su sta in a b le  a n d   re li a b le  a lt e r n a ti v e   to   fo ss il   fu e ls  i n   a d d re ss in g   Ba n g lad e sh ' s   e n e rg y   c h a ll e n g e s.   K ey w o r d s :   ANFI S   MA T L AB   Neu r o - f u zz y   lo g ic   T u r b in e   W in d   p o wer   T h is i 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 :   Su m an   C h o wd h u r y   Dep ar tm en t o f   E lectr ical  an d   E lectr o n ic  E n g i n ee r in g   I n ter n atio n al  U n iv er s ity   o f   B u s in ess   Ag r icu ltu r an d   T ec h n o lo g y   Dh ak a - 1 2 3 0 ,   B an g la d esh   E m ail:  s u m an @ iu b at. ed u       1.   I NT RO D UCT I O N   Alth o u g h   B an g la d esh   is   an   a g r icu ltu r e - b ased   co u n tr y   b u i n   r ec en y ea r s   it  h as  h u g in v estme n in   s m all  an d   m e d iu m   le v el  in d u s tr y .   Fo r   g r o win g   in d u s tr ializatio n   an d   u r b an izatio n ,   ele ctr icity   d em an d   is   in cr ea s in g   v er y   f ast.  T h g o v er n m en h as  in tr o d u c ed   s o m e   s h o r t - ter m   leasin g   p r o g r a m s   th at  m o s tly   r ely   o n   d iesel  an d   f u r n ac o il.  Sin ce   m o s o f   th p o wer   s tatio n   is   u s in g   n atu r al  g as,  s o   ce r tain ly   th er is   s h o r tag o f   g as  s u p p ly   wh ich   a f f ec ts   th elec tr icity   p r o d u ctio n   s er io u s ly .   B u th is   in itiativ is   v er y   co s tly   a n d   th e   g o v er n m en h as  to   g iv e   h u g s u b s id ies.  Asi d f r o m   th at,   Ka p tai  h as  s m all  h y d r o elec tr ic  p o wer   p la n with   a   2 3 0   MW c ap ac ity .   Mo r eo v e r ,   it h as 2 3 2   r iv e r s   wh o s f lo r ate  is   s u itab le  f o r   h y d r o - elec tr i p o wer   g e n er atio n   in   s o m ex ten [ 1 ] .   I n   th c u r r en s itu atio n ,   B an g lad esh   n ee d s   to   s witch   to   r en ewa b le  en er g y   f o r   p o wer   s o lu tio n .   W in d   is   o n e   o f   t h g r ea s o u r ce s   th at  ca n   b u s ed   t o   y ield   r e n ewa b le  en e r g y .   B an g lad esh   is   lo ca ted   b etwe en   2 0 . 3 4 -   an d   2 6 . 3 8 - d e g r ee s   n o r th   latitu d an d   8 8 . 0 1 -   an d   9 2 . 4 1 - d eg r ee s   ea s latitu d e.   I h as  co astl in e   o f   alm o s 7 2 4   k ilo m eter s   [ 2 ] .   I h as  alr ea d y   b ee n   d is co v er ed   th at  m o d est  win d   tu r b in es   ca n   b in s talled   in   co astal  ar ea s .   B o th   co s an al y s is   an d   tech n o lo g ical  b en ef i ts   ar n ee d e d   f o r   t h in v est m en in   t h is   s ec to r .   Mu h u r Dam ,   Fen i,  o f   0 . 9 9   M W ,   an d   Ma h esh k h ali  o f   2   M W   win d   p o wer   p lan ts   ar esta b lis h ed   h er e.   Du r in g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       P r ed ictio n   o f wi n d   p o w er w ith   va r io u s   a ir   s p ee d   u s in g   n eu r o - fu z z lo g ic  …  ( N a imu r   R a h m a n   Tu s h a r )   433   th ir r ig atio n   p er io d ,   win d   en e r g y   ca n   b u tili ze d   f o r   ir r i g atio n ,   th at  will  b e   h elp f u f o r   r e d u cin g   en e r g y   cr is is ,   esp ec ially   in   r u r al  ar ea s .   Ho wev er ,   th is   m eth o d   co n s id er e d   th ex p en s es  th at  wer h ig h er   th an   th ac tu al   ex p en d itu r es.  W in d   p o wer   is   th s ec o n d   m o s af f o r d ab le  s o u r ce   o f   elec tr icity   in   B an g lad esh ,   with   co s t   esti m ate  o f   B DT   6   p er   k W h ,   co m in g   af ter   n atu r al  g as,  wh ich   co s ts   B DT   3   p er   k W h   [ 3 ] .   B an g lad esh   h as  a   win d   en er g y   p o ten tial  o f   a r o u n d   2 0 , 0 0 0   MW,  with   win d   s p ee d   o f   less   th an   7   m eter s   p er   s ec o n d .   W in d   en er g y   r esear ch   in   B an g lad esh   is   s tar ted   s o m e   y ea r s   b ac k ,   an d   it  h as  al r ea d y   d em o n s tr ated   th at  ce r tain   o f   B an g lad esh ' s   s o u th er n   ar ea s   h av lo o f   p o ten tial  f o r   win d   en er g y   [ 4 ] [ 5 ] .   W in d   p o wer   en er g y   ca n   r ed u ce   th d ep en d en ce   o n   f o s s il  f u el  [ 6 ] .   W in d   e n er g y   ca n   p lay   v ital  r o le  in   ab atin g   th en e r g y   cr is is   [ 7 ] .   W in d   is   an   ex ce llen an d   c o s t - ef f ec ti v s o u r ce   o f   r en ewa b le  e n e r g y .   B an g lad esh ,   with   its   e x ten s iv co astl in e,   ex p er ien ce s   co n s is ten win d   y ea r - r o u n d .   T h is   m ak es  it  an   id ea lo ca tio n   f o r   h ar n ess in g   win d   en er g y ,   as  it   b en ef its   f r o m   v ar io u s   win d   p atter n s   th r o u g h o u t h y ea r   [ 8 ] .   T h a n aly s is   p r esen ted   in   t h is   p ap er   in d icate s   th at  m ix   o f   r e n ewa b le  en e r g y ,   c o al,   a n d   u r an iu m   is   th e   m o s ef f ec tiv e   o p tio n   f o r   la r g e - ca p ac ity   p o wer   p lan ts   in   B an g lad esh   to   m ee th co u n tr y ' s   elec tr icity   d em a n d   [ 9 ] .   T h th r u s in cr ea s es  as  th win d   v elo city   in cr ea s es,  b u d ec r ea s es  as  th e   p itch   an g le  in cr ea s es.  T h er e   is   an   id ea p itch   a n g le  f o r   g iv en   win d   v elo city   at   wh ich   th tu r b in e   g en er ates  th m o s p o wer .   T h s tall  ch ar a cter is tics   o f   th air f o il  b lad h av b ee n   lin k e d   to   th ef f ec t o f   p itch   an g le  o n   th e   p o wer   p r o d u ce d   [ 1 0 ] .     I n   r ec e n y ea r s ,   t h en e r g y   d em an d   o f   B an g lad esh   h as  in cr ea s ed   s ig n if ican tly   f o r   its   ex p an d i n g   ec o n o m ic   d ev elo p m en t   an d   p o p u latio n   s ize  [ 1 1 ] .   Fr o m   Ma r ch   to   Sep tem b er ,   th is   win d   b l o ws  at  s p ee d   o f   3   to   6   m /s   o v er   th s u r f ac o f   B an g lad esh .   W in d   s p ee d   is   o f ten   lo wer   f r o m   Octo b e r   to   Feb r u ar y .   I n   J u n e - J u l y ,   th m ax im u m   win d   s p ee d   is   r ea ch ed .   Pu ttin g   u p   win d   tu r b i n es  alo n g   th co ast  co u l d   b a   b etter   way   to   h elp   th n atio n al   g r i d .   Asi d f r o m   th ese  lo ca tio n s ,   B an g lad esh   h as  m an y   m o u n tain o u s   zo n es   an d   r em o te   is lan d s   wh er win d   f lo ws  at  c o n s tan s p ee d   o f   2   to   5   m /s   th r o u g h o u th y ea r   [ 1 2 ] .   B an g lad esh   c an   g et  6 5 0   MW  o f   en er g y   f r o m   co astal  ar ea   th r o u g h   win d   p o we r   [ 1 3 ] .   Fo r   l o n g   co astal  ar ea ,   it  p r o d u ce s   s ig n if ican am o u n t   o f   elec tr icity   f o r   ag r icu ltu r al  p r o d u ctio n   [ 1 4 ] .   B ased   o n   th win d   p o wer   d en s ity   ( W PD)   a n d   th m ap p e d   r o t o r   d iam eter   o f   tu r b in es  f o r   d if f er en win d   p o wer   class es,  it  h as   b ee n   d eter m in ed   th at  lar g e - s ca le  win d   t u r b in es  ar v iab le  in   C h ittag o n g   an d   J ess o r e,   m ed iu m - s ca le  tu r b in es   in   Kh ep u p ar a ,   an d   s m all - s ca le  tu r b in es  in   C o x ' s   B az ar   an d   Hatiy [ 1 5 ] .   I n   t h p r esen d ay ,   t o   m ea s u r th p o ten tiality   o f   win d   p o wer   n eu r o - f u zz y   lo g ic   s y s tem   is   u s ed   s in ce   th is   s y s tem   h as  g o o d   ac cu r ac y   f o r   p r ed ictio n   [ 1 6 ] .   Sh ao   et  a l [ 1 7 ]   s tated   in   th eir   r esear ch   p r esen te d   n ew  wi n d   tu r b in e   co n tr o s tr ateg y   th at  in v o l v es  u s in g   PID   c o n tr o ller   an d   p ar ticle  s war m   o p tim izatio n   to   c o n tr o th p itch   an g le,   wh ich   m u s b r eg u lated   to   ca p tu r th e   m ax im u m   a m o u n o f   p o wer .   Du to   its   ad v an ce d   ca p ab ilit ies  co m p ar ed   to   o th e r   d ee p   lear n in g   an d   s tatis tical   m o d els,  th g ated   r ec u r r en u n it  ( GR U)   m o d el  is   well - s u ited   f o r   p r ed ictin g   win d   tu r b in e   o u tp u t p o we r   [ 1 8 ] .     T h r esu lts   p r o d u ce d   b y   th e   f u zz y - b ased   tech n iq u ar e   v er y   s im ilar   to   t h ca lcu lated   v a lu es  wh en   co m p ar ed   to   th o s o b tain ed   u s in g   th m o d el  p r ed ictiv e - b ased   tech n iq u [ 1 9 ] .   T h e   ad ap tiv f u zz y   lo g ic   co n tr o ller   ( AFLC)  m eth o d   is   wid ely   f av o r ed   d u to   its   r ap id   r esp o n s an d   s u p er io r   p er f o r m an ce   co m p ar e d   to   tr ad itio n al  f u zz y   lo g ic  co n tr o ller   ( FLC)  an d   p er tu r b   an d   o b s er v ( P& O)   s tr ateg ies  [ 2 0 ] .   W i n d   p o w e r   s it s e l e ct i o n   is   a ls o   a n   i m p o r t a n t   f a c t o r   i n   g e tt i n g   o p t i m u m   p o w e r   f r o m   t h e   w i n d   t u r b i n e.   W i n d   p o w e r   ca n   c o n t r i b u t e   a   g o o d   r o l e   i n   t h e   p o w e r   g e n e r a t i o n   p r o c e s s   i n   B an g l a d e s h .   N o w   a   h y b r i d   w i n d   s o l a r   p o w e r   s y s te m   i s   b e c o m i n g   p o p u l a r   s c h e m e   t h r o u g h o u t   t h e   w o r l d .   S u b s e q u e n t l y ,   t h e   h y b r i d   p o w e r   i s   v e r y   l u c r a t i v e   p o w e r   m o d e l   t h a t   is   v e r y   s u it a b l e   i n   t h e   c o a s t al   a r e as   o f   B a n g l a d es h   [ 2 1 ] - [ 2 5 ] .     W i n d   e n e r g y   o p t i m i za t i o n   is   v e r y   c h a l l e n g i n g   i n   t h e   p r e s en t   w o r l d .   S o ,   p o w e r   g e n e r a ti o n   b y   w i n d   s h o u l d   b e   a n a l y z e d   i n   a   d e e p   m a n n e r   o f   c o n c e r n .   F r o m   t h i s   a s p e c t ,   t h i s   r es e a r c h   s t u d y   h a s   b e e n   c a r r i e d   o u t .   T h i s   p a p e r   h a s   i n i t i at e d   t h e   e x p e r im e n t   s e t   u p   f o r   t h e   w i n d   p o w e r   s y s t e m   i n   a   s m al l   s ca l e   to   o b s e r v e   t h e   p o w e r   p e r f o r m a n c e .   T o   i n v e s t i g a t e   t h e   f o r e c a s t i n g   o f   w i n d   p o w e r ,   a   s e r i es   o f   d a t a   h a s   b e e n   o b t a i n e d   f r o m   t h e   p r a c t i c a s e t   u p .   I n   a d d i t i o n ,   f o r   f o r e c as ti n g   t h e   wi n d   p o w e r ,   f u z z y   l o g i c   a l g o r i t h m   h as   b e e n   i m p l e m e n t e d   i n   MA T L AB   S i m u l i n k   e n v i r o n m e n t .   F i n a ll y ,   a   b r i e f   d a t a   a n a l y s i s   h a s   b e en   p r e s e n t e d   i n   t h i s   p a p e r   s h o w i n g   t h e   a c c u r a c y   o f   f o r e c a s t i n g   t h r o u g h   g r a p h i c a l   an a l y s is .         2.   M E T H O DO L O G Y   m o d if ied   f a n   is   co n n ec ted   to   DC   m o to r ,   an d   estab lis h ed   th co n n ec tio n   to   t h lo ad   u s in g   a   m u ltime ter .   Data   h as  b ee n   m ea s u r ed   u s in g   an   a n em o m eter   wh ile  co n n ec ted   to   win d   s o u r ce .   Data   h as  b ee n   in p u in to   MA T L AB   an d   em p lo y ed   n e u r o - f u zz y   lo g ic  s y s tem   d u r in g   s im u latio n .   Fin ally ,   o u tco m es  h av e   b ee n   ev al u ated   a n d   p u in t o   p r ac tice.   v o lta g co n tr o ller ,   s h o wn   in   F ig u r 1   is   d ev ice   o r   s y s tem   u s ed   to   r eg u late  an d   co n tr o th e   v o lta g lev els  in   a n   elec tr ical  cir cu it.  I is   d esig n ed   to   m ain tain   a   s tab le  an d   d esire d   v o ltag o u tp u t d esp ite  f l u ctu at io n s   in   th in p u t v o ltag e .   Data   h as b ee n   tak en   f r o m   m u ltime ter   ev er y   tim as g en e r a ted   in   DC   o u tp u t v o ltag e,   o u t p u t c u r r en t ,   an d   air   s p ee d   b y   a n em o m eter   as  in p u t ,   an d   ca lcu lated   p o wer   o u tp u t.   T h e   ANFI m o d el  is   g iv e n   as  Fig u r 2 .     An   ad ap tiv n e u r o - f u zz y   in f er en ce   s y s tem   ( ANFI S)  s h o wn   in   Fig u r 2 ,   is   co m p u tatio n al  m o d el  th at   co m b in es  th s tr en g th s   o f   a r tific ial  n eu r al  n etwo r k s   an d   f u zz y   lo g ic  to   p e r f o r m   v ar io u s   p u r p o s es,  in clu d in g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J Ap p l Po wer   E n g Vo l.  1 4 ,   No .   2 J u n e   20 2 5 :   432 - 44 0   434   p atter n   r ec o g n itio n ,   p r e d ictio n ,   an d   s y s tem   c o n tr o l.   ANFI em p lo y s   f u zz y   i n f er en ce   s y s tem   th at  ad a p ts   an d   lear n s   f r o m   d ata,   allo win g   it t o   m o d el  c o m p lex   r elatio n s h ip s   b etwe en   in p u ts   an d   o u tp u ts .   m em b er s h ip   f u n ctio n   in p u d iag r am   s h o wn   in   Fig u r 3   is   g r ap h ical  r ep r esen tatio n   u s ed   in   f u zz y   lo g ic  s y s tem s   to   illu s tr ate  h o n u m er ical  in p u v alu es  ar e   tr an s lated   in to   lin g u is tic  ter m s   o r   f u zz y   s ets.  I d is p lay s   th in p u v ar iab les  o n   th h o r izo n tal  ax is ,   s h o wca s in g   th en tire   r an g o f   p o s s ib le  v alu es  f o r   g iv en   p ar am eter .   T h ese  v alu es  ar e   t h en   ass o ciate d   with   v a r io u s   li n g u is tic  ter m s   o r   f u zz y   s ets.  E ac h   lin g u is tic  s et  is   r ep r esen ted   b y   m em b er s h ip   f u n ctio n ,   ty p ically   d ep icted   as   cu r v es  o r   s h ap es.  m em b er s h ip   f u n ctio n   o u tp u d iag r am   is   v is u al  to o in   f u zz y   lo g ic  s y s tem s   th at  illu s tr ates  h o f u zz y   o u t p u v alu es,  r ep r esen ted   as  lin g u is tic  ter m s   o r   f u zz y   s ets,  ar co n v er te d   in to   cr is p   o r   n u m er ical  v alu es.  Ou tp u v ar iab l es  ar d is p lay ed   o n   h o r izo n tal  ax is ,   with   ea ch   lin g u is tic  ter m   lin k ed   to   s p ec if ic  m em b er s h ip   f u n ctio n .   T h is   d iag r am   aid s   in   u n d er s tan d i n g   th t r an s f o r m atio n   o f   f u zz y   r esu lts   in to   p r ec is n u m er ical  v alu es,  m ak in g   it  ess en tial    f o r   d ec is io n - m a k in g   an d   co n tr o s y s tem s   in   v ar io u s   ap p licatio n s .   W g et  th in p u an d   o u tp u s tr u ctu r f r o m   o u r   m o d el.           Fig u r 1 .   Vo ltag e   c o n tr o ller   w ith   L E D           Fig u r 2 .   Pro p o s ed   m o d el           Fig u r 3.   MF  d iag r am   ( in p u t )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       P r ed ictio n   o f wi n d   p o w er w ith   va r io u s   a ir   s p ee d   u s in g   n eu r o - fu z z lo g ic  …  ( N a imu r   R a h m a n   Tu s h a r )   435   s tr u ctu r al  d iag r am   o f   a n   ad ap tiv n e u r o - f u zz y   in f e r en ce   s y s tem   ( ANFI S)  s h o wn   i n   Fig u r e   4   o u tlin es  th k ey   co m p o n e n ts   o f   th is   h y b r id   c o m p u tatio n a m o d el.   I ty p ically   in clu d es  an   in p u lay er   f o r   n u m er ical  d ata,   f u zz if icatio n   lay er   to   co n v er in p u ts   in to   f u zz y   v alu es,  a   r u le  la y er   th at   co m p u tes  r u le  f ir in g   s tr en g th s ,   co n s eq u en lay er   to   d eter m in e   o u t p u v alu es,  n o r m aliza tio n   lay er   to   ad ju s o u tp u ts ,   an d   a n   o u tp u la y er   f o r   th f in al  n u m er ical  r esu lt.  ANFI ca n   v ar y   in   co m p le x ity   d e p en d i n g   o n   th p r o b lem ,   an d   its   s tr u ctu r al  d iag r am   illu s tr ates  h o it  c o m b in es  n eu r al   n etw o r k s   an d   f u zz y   lo g ic   to   m ak e   d ec is io n s   b ased   o n   b o th   q u an titativ an d   q u alitativ d ata.   So m d ata  f r o m   o u r   d ata  ar u s ed   as  te s tin g   d ata  an d   t h r est  d ata  as  tr ain in g   d ata.   Fig u r 5   r ep r esen ts   th tr ain in g   d ata  er r o r .   I t   is   n o tice d   th at  s o m e   er r o r s   in   th test in g   d ata  wh ich   in   ab o u 0   to   6 %   wh ich   is   s h o wn   in   Fig u r 6 .   T o   f in d   o u t   th er r o r ,   th tr ain i n g   an d   test in g   d ata   ar a d d ed   f ir s t.  T h en   tr ai n in g   d ata  an d   f in all y   test in g   t h d ata.   I is   s ee n   in   th d iag r am   b elo w.   W h er th e   b l u d o ts   ar t h m ea s u r ed   av er ag p o wer   d ata  a n d   t h r e d   d o ts   a r o u r   t r u a v er ag e   p o wer   o f   o u r   test in g   d ata.   Af ter   u s in g   n e u r o   f u zz y   lo g ic  s y s tem   o n   tr ain in g   an d   t esti n g   d ata,   th f o llo win g   d ia g r am   is   o b tain ed .           Fig u r 4 .   Stru ctu r al  d iag r am           Fig u r 5 .   T r ain in g   d ata  er r o r           Fig u r 6 .   T esti n g   d ata  e r r o r   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J Ap p l Po wer   E n g Vo l.  1 4 ,   No .   2 J u n e   20 2 5 :   432 - 44 0   436   r u le  lay er   in   an   ANFI m o d el  s h o wn   in   Fig u r 7   i s   cr u cial  co m p o n e n r esp o n s ib le  f o r   g en er atin g   f u zz y   r u les  an d   th eir   co r r esp o n d in g   m e m b er s h i p   g r a d es.  I ta k es  th i n p u t   d ata  an d   p r o ce s s es  it  th r o u g h   s et  o f   f u zz y   if - th e n   r u les,  ea ch   with   its   ass o ciate d   m em b er s h i p   f u n ctio n s ,   an d   p r o v id es  a n   o u t p u t.  T h ese  r u les h elp   in   ca p tu r in g   t h u n d er ly in g   r elatio n s h ip s   o f   th in p u v ar iab les an d   t h o u t p u t.   "su r f ac v iew"   in   th co n tex o f   ANFI ty p ically   r ef er s   to   g r ap h ical  r ep r ese n tatio n   o r   v is u aliza tio n   o f   t h ANFI m o d el' s   o u tp u as  it  r elate s   to   t wo   in p u t   v ar iab les.  A   s u r f ac e   v iew  is   cr ea ted   b y   p lo ttin g   th e   m o d el' s   o u tp u as   th r ee - d im en s io n al   s u r f ac e.   T h two   i n p u t   v ar iab les  ar t y p ically   p l o tted   o n   th x   an d   y   ax es,  a n d   t h AN FIS  o u tp u t   ( o r   th e   m o d el' s   p r ed ictio n s )   is   r ep r esen ted   as  t h z - ax is   o r   th h eig h t   o f   th s u r f a ce   as sh o wn   in   F ig u r 8 .   Statis t ical  an aly s is   co n d u cted   to   estab lis h   th r elatio n s h ip   b etwe en   win d   s p ee d   an d   p o wer   o u tp u t ,   an d   ca lib r ate  p r ed ictiv m o d el  in   MA T L AB   f o r   r ea l - tim p o wer   f o r ec asts .   T h is   m o d el  is   co n tin u o u s ly   m o n ito r ed   an d   a d ju s ted   f o r   ac cu r ac y ,   aid in g   in   th e   o p ti m izatio n   o f   th e   o p er atio n .   R eg u lar   u p d ates  a n d   m ain ten an ce   en s u r e   th m o d el   r em ain s   ef f ec tiv e,   co n tr ib u tin g   to   ef f icien t w in d   en er g y   g e n er atio n   an d   r eliab le  elec tr icity   p r o d u ctio n .   T h cu r r en t a n d   v o ltag b y   m u ltime ter   an d   air   s p ee d   b y   an em o m ete r   is   n o ted .   Fig u r 9   s h o ws  th ex p er im en tal  s et  u p   f o r   tak in g   th p r ac tical  d ata  f o r   an aly s is   th r o u g h   f u zz y   lo g ic   m o d el  c r ea ted   i n   MA T L AB .   T r ain in g   d ata  a n d   test in g   s ets  ar s p lit  to   ass ess   th m o d el' s   ac cu r ac y .   Fin e - tu n e   th m o d el  p a r am eter s   f o r   o p tim al  p er f o r m a n ce .   Fin ally ,   wh en   p r ed ictin g   win d   p o wer   f o r   f u tu r p e r io d s ,   o b tain   r ea l - tim win d   s p ee d   d ata  an d   f ee d   it  in to   th tr ain e d   m o d el  to   esti m ate  th p o wer   o u tp u t.  R eg u lar l y   u p d ate  an d   r etr ain   th m o d el  t o   ac co u n t f o r   ch an g in g   c o n d iti o n s   an d   im p r o v e   p r e d ictio n   ac cu r ac y   o v er   tim e.   An em o m eter   h as  b ee n   u s ed   to   o b s er v th win d   s p ee d .   T h is   win d   s p ee d   h as  b ee n   v ar ied   g r ad u ally   an d   r esp ec tiv p o wer   g en er ati o n   b y   th m o to r   h as  b ee n   r ec o r d ed .   I n   th is   way ,   d ata  s et  h as  b ee n   o b tain ed   f r o m   th p r ac tical  s et  u p .   T h is   d ata  s et  h as  b ee n   in co r p o r ated   in   th MA T L AB   Simu lin k   m o d el  to   p r e d ict  th e   p o wer   f o r   v ar io u s   win d   s p e ed .   Fu zz y   lo g ic   co n tr o ller   h as  b ee n   u tili ze d   in   th e   d ata   p r ed ictio n   s tr ateg y .   Fu r th er m o r e ,   th e   f u zz y   r u les  h av e   b ee n   cr ea ted   b y   ar tif icial  in tellig en ce   n etwo r k   p r o f ile.   Fin ally ,   t h e   co m p ar is o n   o f   p r ed icted   a n d   t est d ata  h as b ee n   p r esen te d   at  th en d   o f   th is   p ap e r .             Fig u r 7 .   Diag r a m   o f   av er a g m ea s u r ed   p o wer   in   MA T L AB           Fig u r 8 .   Av e r ag m ea s u r ed   p o wer   ( s u r f ac v iew)     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       P r ed ictio n   o f wi n d   p o w er w ith   va r io u s   a ir   s p ee d   u s in g   n eu r o - fu z z lo g ic  …  ( N a imu r   R a h m a n   Tu s h a r )   437       Fig u r 9 .   Pra ctica s etu p       3.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   Firstl y ,   th p o wer   s o u r ce   is   co n n ec ted   with   th m o t o r .   T h en   it  is   co n n ec ted   with   th lo ad   an d   an   am m eter   in   s er ies  an d   v o lt m eter   in   p ar allel  with   th m o to r   an d   l o ad .   T h en   we  to o k   t h d ata  b y   p lacin g   v ar io u s   air   s p ee d s .   As  th wi n d   s p ee d   c h an g es,  d i f f er en v alu es  ar o b tain ed   ea ch   tim e.   E x p er im e n tal  d ata  s h o ws  th v alu es  o f   cu r r en t,  v o ltag e ,   an d   p o wer   o f   v a r io u s   win d   o r   air   s p ee d   f o u n d   at  th ex p er im en t.  T h m ax im u m   p o wer   is   7 8 0 . 8 4   m W   if   th s p ee d   is   8 . 7   m /s .   Her e,   th m in im u m   p o wer   we  g o t   4 . 5   m W   wh en   th e   s p ee d   is   2 . 3   m /s .   W h av e   tak en   to tal  1 7 9   d ata  o u o f   2 0 0   s am p le  d ata  as  tr ai n in g   d ata  i n   ANFI S.  Av er ag e   tr u p o wer   is   ca lcu lated   u s in g   n eu r o   f u zz y   lo g ic  s y s tem .   T h en   th f o llo win g   f o r m u la  h as  b ee n   u s ed   to   f in d   th er r o r   o f   test in g   a n d   s o m t r ain in g   d ata.     E r r o r   [ ( Av er a g T r u Po wer - Av er ag Me asu r e d   Po wer ) /A v er ag T r u Po wer ] * 1 0 0 %     T ab le  1   s h o ws  th p er ce n ta g e   er r o r   o f   all  t h test in g   d ata  f r o m   lo west  to   h ig h est.  E r r o r   is   m in im u m   0 . 0 9 f o r   air   s p ee d   7 . 7 7   m /s   an d   m a x im u m   6 . 5 0 wh en   s p ee d   is   3 . 1 5   m /s .   W ca lcu late  er r o r   c o m p a r in g   two   o u tp u p o wer   b y   ANFI in   MA T L AB   n eu r o - f u zz y   lo g i s y s tem .   T h ese  d ata  ar u s ed   as  test in g   d ata  ( 2 1 )   to   th r est  ( 1 7 9 )   tr ain in g   d ata .   T h p r ac tical  d ata  a n d   ANF I Simu lin k   ar alm o s s am e   an d   p e r ce n tag o f   er r o r   is   n eg lig ib le  as  s h o wn   in   Fig u r 1 0 .   T h is   f ig u r s h o ws  th at  th p r ed ictio n   p er f o r m an ce   h as  b ee n   s u cc ess f u lly   ca r r ied   o u b y   th e   ANFI S p r ed ictin g   m o d el.         T ab le  1 .   T esti n g   d ata  with   p er ce n tag er r o r   ( %)   S N o   I n p u t   ( a i r   s p e e d )   i n   ( m / s)   O u t p u t   ( t r u e   p o w e r )   p r a c t i c a l   i n   m W   O u t p u t   ( me a s u r e d   p o w e r   i n   mW )   b y   A N F I S   S i mu l i n k   P e r c e n t a g e   e r r o r   ( %)  b y   c a l c u l a t i n g   o u t p u t   1   3 . 1 5   1 6 . 1 5   1 7 . 2   6 . 5 0   2   3 . 1 8   1 7 . 4   1 8 . 5   6 . 3 2   3   3 . 1 9   1 8 . 9   20   5 . 8 2   4   3 . 1 9   1 9 . 3 2   20   3 . 5 1   5   3 . 2 2   2 0 . 4 6   2 1 . 4   4 . 6 4   6   3 . 8 5   6 0 . 4   6 0 . 2   0 . 3 3   7   3 . 8 7   6 2 . 7 3   6 1 . 6   1 . 8 0   8   3 . 9 1   6 3 . 1 4   6 4 . 5   2 . 1 5   9   3 . 9 3   6 5 . 5 2   66   0 . 7 3   10   5 . 0 2   1 8 0   1 7 4   3 . 3 3   11   5 . 0 4   1 8 3 . 9 6   1 7 7   3 . 7 8   12   5 . 0 6   1 8 6 . 9 4 4   1 8 0   3 . 7 1   13   5 . 0 8   1 9 0 . 1 8   1 8 3   3 . 7 7   14   5 . 1 1   1 9 3 . 2 1 4   1 8 7   3 . 2 1   15   7 . 6 6   5 1 5   5 0 5   1 . 9 4   16   7 . 6 9   5 2 0 . 3 8   5 1 0   1 . 9 9   17   7 . 7 7   5 2 4 . 5 1   5 2 4   0 . 0 9   18   7 . 8   5 3 1 . 2   5 2 9   0 . 4 1   19   7 . 8 5   5 3 5 . 0 4   5 3 9   0 . 7 4   20   7 . 8 8   5 4 1 . 8   5 4 5   0 . 5 9   21   7 . 9   5 4 5 . 6 7   5 4 8   0 . 4 3       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J Ap p l Po wer   E n g Vo l.  1 4 ,   No .   2 J u n e   20 2 5 :   432 - 44 0   438       Fig u r 1 0 .   T esti n g   d ata  g r ap h       4.   CO NCLU SI O   T h r esear ch   en tails   th d ev el o p m en o f   MA T L AB - b ased   ad ap tiv e   n eu r o - f u zz y   in f er e n ce   s y s tem   ( ANFI S)  m o d el  f o r   p r e d ictin g   win d   p o wer   o u t p u u n d er   v ar y in g   air   s p ee d s .   T h is   p r o c ess   in v o lv es  two   m ain   p h ases tr ain in g   an d   test in g .   Du r in g   th tr ai n in g   p h ase,   p r ac tical  d ata  is   u tili ze d   to   est ab lis h   th in tr icate   r elatio n s h ip   b etwe en   air   s p ee d s   an d   win d   p o wer   g e n er atio n .   T h ANFI m o d el  is   tr ain ed   an d   test ed   u s in g   d ata  f r o m   th p r o v id ed   tab le   to   ev alu ate   its   p er f o r m an ce .   T h an al y s is   r ev ea ls   p er ce n tag er r o r   r an g in g   f r o m   0 . 0 9 to   6 . 5 d u r in g   test in g ,   in d icatin g   r ea s o n a b ly   ac c u r ate  p r ed ictio n   ca p a b ilit y .   No tab ly ,   th e   test in g   p h ase  d e m o n s tr ates  an   in v e r s r elatio n s h ip   b etw ee n   air   s p ee d   a n d   p r ed ictio n   er r o r ,   with   er r o r   d ec r ea s in g   as  air   s p ee d   in cr ea s es.  T h clo s al ig n m en b etwe en   th m ea s u r ed   p o wer   b y   MA T L AB   an d   p r ac tical  v alu es  d u r in g   th tr ain in g   p h ase  allo ws  th m o d el  to   ad ap t   its   p ar am eter s   ef f ec tiv ely ,   en h a n cin g   p r ed ictio n   ac cu r ac y .   T h test in g   p h ase  s er v es  to   ass es s   th e   m o d el' s   g en er aliza tio n   ab ilit y   b y   ev alu atin g   its   p er f o r m an ce   o n   u n s ee n   s ce n a r io s .   E x p er i m en tal  r esu lts   in d icate   th g en er atio n   o f   ap p r o x im ately   1   w att  DC   o u tp u t,  with   th ANFI m o d el  s u cc ess f u lly   p r ed ictin g   win d   p o wer   f o r   v ar i o u s   air   s p ee d s .   Fo r   in s tan ce ,   th m ax im u m   p o wer   o u tp u t   o f   7 8 0 . 8 4   m W   is   o b s er v ed   at  an   air   s p ee d   o f   8 . 7   m /s ,   wh ile  t h m in im u m   p o wer   o u tp u o f   4 . 5   m W   o cc u r s   at  an   air   s p ee d   o f   2 . 3   m /s .   T h ese  f in d in g s   h ig h lig h th ef f ec tiv en ess   o f   th ANFI S   m o d el  in   ac c u r ately   p r ed ictin g   win d   p o wer   o u tp u t a cr o s s   d if f er en t e n v ir o n m e n tal  co n d itio n s .       ACK NO WL E DG E M E NT S   W ar th an k f u t o   th D ep a r tm en o f   E lectr ical  a n d   E lectr o n ic  E n g in ee r in g   f o r   s u p p o r tin g   u s   to   d o   o u r   r esear c h   p r o ject.       F UNDING   I NF O R M A T I O N   W d o n t h av e   an y   f u n d   f o r   th is   r esear ch .         AUTHO CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al   u s es  th C o n t r ib u to r   R o les  T a x o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize   in d iv i d u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .     Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Naim u r   R ah m an   T u s h a r                               M d .   T an v ir   Ah m ed   Sh u v o                               Dilip   Ku m ar   Das                               Su m an   C h o wd h u r y                                 C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r mal   a n a l y s i s   I     I n v e s t i g a t i o n   R     R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi su a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i s i o n   P     P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       P r ed ictio n   o f wi n d   p o w er w ith   va r io u s   a ir   s p ee d   u s in g   n eu r o - fu z z lo g ic  …  ( N a imu r   R a h m a n   Tu s h a r )   439   CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   W au th o r s   ar d ec lar in g   th at  th er is   n o   co n f lict o f   i n ter est.       DATA AV AI L AB I L I T Y   T h d ata  th at  s u p p o r th f i n d in g s   o f   th is   s tu d y   ar e   av aila b le  o n   r eq u est  f r o m   th e   co r r esp o n d in g   au th o r ,   [ SC ] .   T h d ata,   wh ich   co n tain   in f o r m atio n   t h a co u ld   c o m p r o m is th p r iv ac y   o f   r esear ch   p ar ticip an ts ,   ar n o t p u b licly   a v ailab le  d u to   ce r tain   r estrictio n s .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   M .   I .   M i s k a t   e t   a l . ,   A n   o v e r v i e w   o f   t h e   h y d r o p o w e r   p r o d u c t i o n   p o t e n t i a l   i n   B a n g l a d e sh   t o   me e t   t h e   e n e r g y   r e q u i r e m e n t s,   En v i r o n m e n t a l   E n g i n e e ri n g   R e se a rc h ,   v o l .   2 6 ,   n o .   6 ,   p p .   1 1 3 ,   N o v .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 4 4 9 1 / e e r . 2 0 2 0 . 5 1 4 .   [ 2 ]   A .   M .   I .   M u k u t ,   M .   Q .   I sl a m,  a n d   M .   M .   A l a m,   A n a l y si s   o f   w i n d   c h a r a c t e r i st i c s   i n   c o a s t a l   a r e a s   o f   B a n g l a d e sh ,   J o u r n a l   o f   Me c h a n i c a l   En g i n e e ri n g ,   v o l .   3 9 ,   n o .   1 ,   p p .   4 5 4 9 ,   Ja n .   2 0 0 8 ,   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s : / / w w w . b a n g l a j o l . i n f o / i n d e x . p h p / JM E / a r t i c l e / v i e w / 1 8 3 3 .   [ 3 ]   M .   T .   B a b u ,   H .   N e i ,   a n d   M .   A .   K o w s e r ,   P r o s p e c t s   a n d   n e c e s s i t y   o f   w i n d   e n e r g y   i n   B a n g l a d e s h   f o r   t h e   f o r t h c o m i n g   f u t u r e ,”  J o u r n a l   o f   T h e   I n s t i t u t i o n   o f   E n g i n e e r s   ( I n d i a ) :   S e r i e s   C ,   v o l .   1 0 3 ,   n o .   4 ,   p p .   9 1 3 9 2 9 ,   A u g .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 4 0 0 3 2 - 0 2 2 - 0 0 8 3 4 - 8.   [ 4 ]   N .   A .   M a d l o o l   e t   a l . ,   I n v e st i g a t i o n   o n   w i n d   e n e r g y   f o r   g r i d   c o n n e c t i o n   i n   B a n g l a d e s h :   c a s e   st u d y ,   I O C o n f e re n c e   S e ri e s:   Ma t e r i a l S c i e n c e   a n d   E n g i n e e ri n g ,   v o l .   1 1 2 7 ,   n o .   1 ,   p .   0 1 2 0 2 1 ,   M a r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 5 7 - 8 9 9 X / 1 1 2 7 / 1 / 0 1 2 0 2 1 .   [ 5 ]   T.   L i u ,   Z.   H u a n g ,   L.   Ti a n ,   Y .   Z h u ,   H .   W a n g ,   a n d   S .   F e n g ,   E n h a n c i n g   w i n d   t u r b i n e   p o w e r   f o r e c a s t   v i a   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k ,   El e c t ro n i c s ,   v o l .   1 0 ,   n o .   3 ,   p .   2 6 1 ,   Ja n .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e l e c t r o n i c s 1 0 0 3 0 2 6 1 .   [ 6 ]   I .   A k h t a r ,   S .   K i r ma n i ,   M .   A h ma d ,   a n d   S .   A h ma d ,   A v e r a g e   mo n t h l y   w i n d   p o w e r   f o r e c a st i n g   u si n g   f u z z y   a p p r o a c h ,   I EEE   Ac c e ss ,   v o l .   9 ,   p p .   3 0 4 2 6 3 0 4 4 0 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 1 . 3 0 5 6 5 6 2 .   [ 7 ]   S .   C h o w d h u r y ,   A .   K .   S a h a ,   a n d   D .   K .   D a s,  W i n d   e n e r g y   p r e d i c t i o n   o n   f u t u r e   a sp e c t   u s i n g   X G B o o st   t i m e   seri e mo d e l ,   2 0 2 4   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   El e c t ro n i c s ,   C o m m u n i c a t i o n   a n d   A e ro s p a c e   T e c h n o l o g y   ( I C EC A) ,   2 0 2 4 ,   p p .   7 1 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C EC A 6 3 4 6 1 . 2 0 2 4 . 1 0 8 0 1 0 6 5 .   [ 8 ]   A .   N .   M .   N o ma n ,   W i n d   e n e r g y   p r o sp e c t a n d   t h e   f u t u r e   o f   B a n g l a d e s h   p o w e r   se c t o r ,   i n   2 0 2 3   8 t h   I n t e r n a t i o n a l   E n g i n e e r i n g   C o n f e re n c e   o n   Re n e w a b l e   En e r g y   &   S u s t a i n a b i l i t y   ( i e C RE S ) ,   M a y   2 0 2 3 ,   p p .   1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i e C R ES5 7 3 1 5 . 2 0 2 3 . 1 0 2 0 9 5 3 2 .   [ 9 ]   A .   N a t h ,   S .   B a r u a ,   a n d   N .   M o h a m m a d ,   E l e c t r i c   p o w e r   g e n e r a t i o n - m i x   f o r   B a n g l a d e s h   a n d   i t s   f u t u r e ,   i n   2 0 1 9   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   E l e c t r i c a l ,   C o m p u t e r   a n d   C o m m u n i c a t i o n   E n g i n e e r i n g   ( E C C E ) ,   2 0 1 9 ,   p p .   1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / E C A C E . 2 0 1 9 . 8 6 7 9 2 4 5 .   [ 1 0 ]   J. - Y .   R y u   e t   a l . ,   Ev a l u a t i o n   o f   w e a t h e r   i n f o r m a t i o n   f o r   sh o r t - t e r w i n d   p o w e r   f o r e c a st i n g   w i t h   v a r i o u t y p e o f   mo d e l s ,”  En e r g i e s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   2 4 ,   p .   9 4 0 3 ,   D e c .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e n 1 5 2 4 9 4 0 3 .   [ 1 1 ]   M .   H a sa n   e t   a l . A   c r i t i c a l   a n a l y si s o f   w i n d   e n e r g y   g e n e r a t i o n   p o t e n t i a l   i n   d i f f e r e n t   r e g i o n s   o f   B a n g l a d e sh ,”   En e rg y   Re p o r t s v o l .   1 1 ,   p p .   2 1 5 2 2 1 7 3 ,   Ju n .   2 0 2 4 ,   d o i 1 0 . 1 0 1 6 / j . e g y r . 2 0 2 4 . 0 1 . 0 6 1 .   [ 1 2 ]   R .   A b d u l l a h   a n d   M .   I sl a m,  P r o s p e c t o f   w i n d   e n e r g y   i n   t h e   c o a st a l   r e g i o n   o f   B a n g l a d e s h ,   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   En g i n e e r i n g   Re se a rc h   &   T e c h n o l o g y   ( I J E RT) ,   v o l .   2 ,   n o .   1 1 ,   p p .   3 0 1 8 3 0 2 2 ,   2 0 1 3 .   [ 1 3 ]   M .   M o h a n d e s ,   S .   R e h ma n ,   a n d   S .   M .   R a h ma n ,   Est i ma t i o n   o f   w i n d   s p e e d   p r o f i l e   u s i n g   a d a p t i v e   n e u r o - f u z z y   i n f e r e n c e   s y st e ( A N F I S ) ,   Ap p l i e d   E n e r g y ,   v o l .   8 8 ,   n o .   1 1 ,   p p .   4 0 2 4 4 0 3 2 ,   N o v .   2 0 1 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a p e n e r g y . 2 0 1 1 . 0 4 . 0 1 5 .   [ 1 4 ]   M .   A .   S h a i k h ,   K .   M .   A .   C h o w d h u r y ,   S .   S e n ,   a n d   M .   M .   I sl a m,   P o t e n t i a l i t y   o f   w i n d   p o w e r   g e n e r a t i o n   a l o n g   t h e   B a n g l a d e sh   c o a st ,   i n   AI C o n f e re n c e   Pro c e e d i n g s ,   2 0 1 7 ,   p .   0 2 0 0 3 5 .   d o i :   1 0 . 1 0 6 3 / 1 . 5 0 1 8 5 5 3 .   [ 1 5 ]   M .   S .   I sl a m ,   A .   I sl a m ,   a n d   M .   Z.   I sl a m,  W i n d   p o w e r   g e n e r a t i o n   s c a l e   ma p p i n g   o f   B a n g l a d e s h   a t   d i f f e r e n t   t u r b i n e   h e i g h t s,   2 0 1 4   3 rd   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   t h e   D e v e l o p m e n t i n   Re n e w a b l e   E n e r g y   T e c h n o l o g y   ( I C D RET) ,   2 0 1 4 ,   p p .   1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C D R ET. 2 0 1 4 . 6 8 6 1 7 3 5 .   [ 1 6 ]   A .   E.   S a l e h ,   M .   S .   M o u s t a f a ,   K .   M .   A b o - Al - E z ,   a n d   A .   A .   A b d u l l a h ,   A   h y b r i d   n e u r o - f u z z y   p o w e r   p r e d i c t i o n   sy st e f o r   w i n d   e n e r g y   g e n e r a t i o n ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E l e c t r i c a l   P o w e E n e rg y   S y s t e m s ,   v o l .   7 4 ,   p p .   3 8 4 3 9 5 ,   Jan .   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i j e p e s. 2 0 1 5 . 0 7 . 0 3 9 .   [ 1 7 ]   Y .   S h a o ,   J.  Li u ,   J.  H u a n g ,   L.   H u ,   L .   G u o ,   a n d   Y .   F a n g ,   T h e   i mp l e m e n t a t i o n   o f   f u z z y   PSO - P I D   a d a p t i v e   c o n t r o l l e r   i n   p i t c h   r e g u l a t i o n   f o r   w i n d   t u r b i n e s u p p r e ss i n g   m u l t i - f a c t o r   d i st u r b a n c e s ,”  F ro n t i e rs  i n   E n e r g y   Re s e a r c h ,   v o l .   9 ,   p .   8 2 8 2 8 1 ,   M a r .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 8 9 / f e n r g . 2 0 2 1 . 8 2 8 2 8 1 .   [ 1 8 ]   J.  Jam i i ,   M .   M a n s o u r i ,   a n d   M .   F .   M i mo u n i ,   S h o r t   t i m e   f o r e c a s t i n g   f o r   w i n d   p o w e r   g e n e r a t i o n   u s i n g   a r t i f i c i a l   n e u r a l   n e t w o r k ,   i n   2 0 2 2   1 9 t h   I n t e rn a t i o n a l   M u l t i - C o n f e re n c e   o n   S y s t e m s,   S i g n a l &   D e v i c e ( S S D ) ,   M a y   2 0 2 2 ,   p p .   3 2 1 3 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / S S D 5 4 9 3 2 . 2 0 2 2 . 9 9 5 5 8 5 6 .   [ 1 9 ]   O .   L o d i n ,   N .   K h a j u r i a ,   S .   V i s h w a k a r ma,   a n d   G .   M a n z o o r ,   M o d e l i n g   a n d   s i m u l a t i o n   o f   w i n d   so l a r   h y b r i d   sy st e u s i n g   M A TLA B / S i mu l i n k ,   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   I n n o v a t i v e   T e c h n o l o g y   a n d   Ex p l o ri n g   En g i n e e r i n g   ( I J I T EE) ,   v o l .   8 ,   n o .   9 S ,   p p .   2 1 8 2 2 4 ,   2 0 1 9 .   [ 2 0 ]   D .   R e k i o u a ,   S .   B e n s mai l ,   C .   S e r i r ,   a n d   T .   R e k i o u a ,   P o w e r   s u p e r v i si o n   o f   a n   a u t o n o m o u p h o t o v o l t a i c / w i n d   t u r b i n e / b a t t e r y   sy st e m   w i t h   M P P u s i n g   a d a p t a t i v e   f u z z y   l o g i c   c o n t r o l l e r ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   Ap p l i e d   P o w e En g i n e e ri n g ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 ,   p p .   9 0 1 0 1 ,   M a r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j a p e . v 1 2 . i 1 . p p 9 0 - 1 0 1 .   [ 2 1 ]   M .   S .   I sl a m,  S .   R a h ma n ,   a n d   S .   C h o w d h u r y ,   I n v e st i g a t i o n   o f   h y b r i d   p o w e r   p e r f o r ma n c e   w i t h   so l a r   m o d u l e   w i n d   t u r b i n e   i n   M A TLA B ,   i n   2 0 2 3   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t e r,   E l e c t ri c a l   &   C o m m u n i c a t i o n   E n g i n e e r i n g   ( I C C E C E) ,   J a n .   2 0 2 3 ,   p p .   1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C C E C E 5 1 0 4 9 . 2 0 2 3 . 1 0 0 8 5 4 5 5 .   [ 2 2 ]   F .   B l a a b j e r g   a n d   K .   M a ,   W i n d   e n e r g y   s y st e ms ,   Pr o c e e d i n g o f   t h e   I EE E ,   v o l .   1 0 5 ,   n o .   1 1 ,   p p .   2 1 1 6 2 1 3 1 ,   N o v .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JP R O C . 2 0 1 7 . 2 6 9 5 4 8 5 .   [ 2 3 ]   F .   H .   K h a n ,   T.   P a l ,   B .   K u n d u ,   a n d   R .   R o y ,   W i n d   e n e r g y :   a   p r a c t i c a l   p o w e r   a n a l y s i s   a p p r o a c h ,   i n   2 0 2 1   I n n o v a t i o n s   i n   E n e r g y   Ma n a g e m e n t   a n d   Re n e w a b l e   Re s o u rc e s   ( 5 2 0 4 2 ) ,   F e b .   2 0 2 1 ,   p p .   1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I EM R E5 2 0 4 2 . 2 0 2 1 . 9 3 8 6 7 5 4 .   [ 2 4 ]   S .   D a s,  D .   M a z u m d e r ,   N .   M i a ,   a n d   S .   R a h m a n ,   A   r e v i e w   o n   p o w e r   g e n e r a t i o n   f r o w i n d   p o w e r   c r e a t e d   b y   f a st   m o v i n g   t r a i n   p e r s p e c t i v e   B a n g l a d e sh ,   i n   2 0 2 0   I E EE  I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   T e c h n o l o g y ,   E n g i n e e ri n g ,   M a n a g e m e n t   f o S o c i e t a l   i m p a c t   u si n g   M a rk e t i n g ,   E n t r e p r e n e u rsh i p   a n d   T a l e n t   ( T EM S ME T ) ,   D e c .   2 0 2 0 ,   p p .   1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TE M S M ET 5 1 6 1 8 . 2 0 2 0 . 9 5 5 7 4 4 8 .   [ 2 5 ]   M .   H a s a n ,   P .   D e y ,   I .   J.   K h a n ,   a n d   N . - U. - R .   C h o w d h u r y ,   A ssess me n t   o f   p r o mi s i n g   w i n d   e n e r g y   p r o d u c t i o n   s i t e i n   B a n g l a d e s h   u si n g   e n e r g y   p a t t e r n   f a c t o r   m e t h o d ,   i n   2 0 2 2   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   En e r g y   a n d   P o w e E n g i n e e ri n g   ( I C E PE) ,   N o v .   2 0 2 2 ,   p p .   1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C EPE 5 6 6 2 9 . 2 0 2 2 . 1 0 0 4 4 8 9 5 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J Ap p l Po wer   E n g Vo l.  1 4 ,   No .   2 J u n e   20 2 5 :   432 - 44 0   440   B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Na im u r   Ra h m a n   Tu sha r           h a d o n e   h is  B. S c .   i n   El e c tri c a a nd  El e c tro n ic   En g i n e e rin g   fr o m   I n tern a ti o n a l   Un iv e rsit y   o B u sin e ss   A g ricu lt u re   a n d   Tec h n o l o g y   ( IUBA T) Uttara ,   Dh a k a ,   Ba n g lad e sh   (ww w.i u b a t. e d u ).   He   h a su c c e ss fu ll y   c o m p lete d   h is  B . S c .   t h e sis  u n d e t h e   su p e rv isi o n   o M r.   S u m a n   Ch o wd h u ry -   a ss istan p r o fe ss o r.   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :   n a imu r2 1 tu sa r@g m a il . c o m .         Md .   Ta n v ir  Ah m e d   S h u v o           h a d o n e   h is  B. S c .   in   El e c tri c a a n d   El e c tro n ic   En g i n e e rin g   fr o m   I n tern a ti o n a l   Un iv e rsit y   o B u sin e ss   A g ricu lt u re   a n d   Tec h n o l o g y   ( IUBA T) Uttara ,   Dh a k a ,   Ba n g lad e sh   (ww w.i u b a t. e d u ).   He   h a su c c e ss fu ll y   c o m p lete d   h is  B . S c .   t h e sis  u n d e t h e   su p e rv isi o n   o M r.   S u m a n   Ch o wd h u ry -   a ss istan p r o fe ss o r.   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il tsh u v o 0 @ g m a il . c o m .         Dili p   K u m a r   Da s           h a j o in e d   i n   IUBA T - In ter n a ti o n a Un iv e rsit y   o f   Bu si n e ss   a n d   Ag ricu lt u re   in   S e p tem b e 2 0 0 7   a a   fa c u lt y   m e m b e in   th e   M a th e m a ti c De p a rtm e n t.   Be fo re   th a t ,   h e   wa se rv in g   in   Th e   U n iv e rsity   o f   Cu m il la   a a   lec tu re r.   He   o b tai n e d   h is  B . S c .   (H o n ’s )   in   M a t h e m a ti c a n d   M . S c .   ( Ap p li e d   M a t h e m a ti c s fro m   Dh a k a   Un iv e rsity .   He   o b tai n e d   a n   M . P h i l.   d e g re e   fro m   Ba n g lad e s h   Un iv e rsit y   o E n g in e e rin g   a n d   Tec h n o lo g y   (BUET) .   His  re se a rc h   in tere sts  a r e   re n e wa b l e   e n e rg y ,   m a th e m a ti c a m o d e li n g ,   m a c h in e   lea rn i n g ,   a n d   sta ti stica a n a ly sis.  He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il d il i p k d a s@ iu b a t. e d u .         S u m a n   Ch o wdh u r y           is  a n   a ss i sta n p r o fe ss o in   th e   D e p a rtme n t   o El e c tri c a a n d   El e c tro n ic  En g in e e ri n g ,   IUBA T - In tern a ti o n a Un i v e rsity   o Bu sin e ss   Ag ricu lt u re   a n d   Tec h n o l o g y ,   Uttara ,   D h a k a ,   Ba n g lad e sh   (ww w.i u b a t. e d u ) .   He   wa b o r n   in   Ch it tag o n g .   S u m a n   Ch o wd h u r y   c o m p lete d   h is  S S i n   th e   y e a o 2 0 0 5   fro m   Ch it tag o n g   M u n icip a M o d e Hig h   S c h o o a n d   HSC  i n   2 0 0 7   fro m   Ch it tag o n g   G o v t.   Cit y   C o ll e g e ,   a n d   th e n   h e   p u rsu e d   h is   B a c h e lo o f   S c ien c e   in   E lec tri c a a n d   E lec tro n ic  E n g in e e rin g   f ro m   Kh u ln a   Un i v e rsity   o f   En g i n e e rin g   a n d   Tec h n o lo g y   (K UET)   i n   2 0 1 2 .   He   a c h iev e d   M e r it /T e c h n ica l   S c h o lars h ip   i n   se v e ra ti m e fro m   KU ET   a n d   o th e rs  e d u c a ti o n a l   in sti tu ti o n .   H e   a lso   c o m p lete d   M a ste o f   S c ien c e   (M . S c . in   El e c tri c a l   a n d   El e c tro n ic  En g in e e rin g   fro m   Dh a k a   Un iv e rsit y   o f   En g i n e e rin g   a n d   Tec h n o l o g y   (DU ET in   2 0 2 0 .   He   h a su p e rv ise d   a   g o o d   n u m b e o st u d e n ts   in   p ra c ti c u m   a n d   th e sis .   He   h a p u b li s h e d   o v e 2 0   re se a rc h   p a p e rs  in   i n tern a ti o n a c o n fe re n c e s   a n d   jo u rn a ls .   His  re se a rc h   a re a in c lu d e   b u i ld i n g   i n teg ra ted   p h o t o v o lt a ic,  re n e wa b le  e n e rg y ,   b io m e d ica e n g i n e e rin g ,   d i g it a si g n a p r o c e ss in g ,   a n d   ima g e   p ro c e ss in g .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il su m a n @iu b a t. e d u .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.