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 5 ,   No .   1 Ma r ch   20 2 6 ,   p p .   2 3 8 ~ 2 4 7   I SS N:  2252 - 8 7 9 2 DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijap e . v 1 5 . i 1 . pp 238 - 247           238       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : // ija p e. ia esco r e. co m/   Artif i cia l neural  network - o p timize d bridgeles L a nd sm a co nv erte for enh a nced power  f a ct o r correction i n el ectr ic   v ehicle applica tio ns       P o dil a   P urna   Cha nd ra   Ra o 1, 2 ,   Ra dh a k rish na n   Ana nd ha k um a r 1 , T .   Vij a y   M un i 3 L .   S ha nm uk ha   Ra o 4   1 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   E n g i n e e r i n g   a n d   Te c h n o l o g y ,   A n n a m a l a i   U n i v e r si t y ,   C h i d a mb a r a m,  I n d i a   2 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   a n d   El e c t r o n i c s E n g i n e e r i n g ,   S a s i   I n st i t u t e   o f   Te c h n o l o g y   a n d   E n g i n e e r i n g ,   Ta d e p a l l i g u d e m,   I n d i a   3 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   a n d   El e c t r o n i c s E n g i n e e r i n g ,   K o n e r u   L a k sh m a i a h   E d u c a t i o n   F o u n d a t i o n ,   V a d d e sw a r a m,  I n d i a   4 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   a n d   El e c t r o n i c s E n g i n e e r i n g ,   K a l l a m H a r a n a d h a r e d d y   I n st i t u t e   o f   Te c h n o l o g y ,   D a sar i p a l e m ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma r   3 1 ,   2 0 2 5   R ev is ed   No v   1 3 ,   2 0 2 5   Acc ep ted   No v   2 8 ,   2 0 2 5       El e c tri c   v e h icle (EVs)   a re   g a in i n g   p o p u larity   g l o b a ll y   d u e   to   t h e ir  e n e rg y - e fficie n b a tt e ry   st o ra g e   sy ste m s,  lo c a rb o n   e m issio n s,  a n d   e c o - frien d ly   o p e ra ti o n .   By   tran sfo rm i n g   b o t h   th e   tran sp o rtatio n   a n d   e lec tri c a se c to rs,  EVs  c o u l d   c re a te  a   sy n e rg isti c   r e latio n sh i p   th a t   re d u c e fo ss il   fu e u se   a n d   imp ro v e re n e wa b le  e n e r g y   i n teg ra ti o n .   H o we v e r,   t h is  c o n v e rg e n c e   e m p h a siz e th e   n e c e ss it y   fo r   a p p r o p riate   p o we fa c to c o rre c ti o n   ( P F C )   m e th o d s,  e sp e c iall y   i n   EV  b a tt e r y   c h a rg i n g   sy ste m s,  t o   a ll e v iate   s u p p ly - e n d   P c o n c e rn s.  Us e   o f   a   b ri d g e les L a n d sm a n   c o n v e rter  (BLC),   n o ted   fo it e fficie n c y   a n d   l in k   v o l tag e   m o n it o rin g ,   is   in n o v a ti v e   in   t h is   re se a rc h .     p ro p o r ti o n a l - in te g ra (P I)   c o n t ro ll e t u n e d   b y   a n   a rti ficia l   n e u ra n e two r k   (AN N)  imp ro v e p re d ictio n   a n d   c las sifica ti o n ,   e sp e c ially   re sp o n se   ti m e .   Th e   ANN - b a se d   P c o n tr o ll e o p t imis e sy ste m   p e rfo rm a n c e   in   re a t ime   u sin g   a d a p ti v e   c o n tro l .   Us in g   a   h y ste re sis  c o n tro ll e a tt a c h e d   t o   a   p u lse   wid th   m o d u lati o n   ( P WM g e n e ra to r   re g u late th e   c o n v e rter' ste a d y - sta te  sw it c h in g   fre q u e n c y   f o a c c u ra te  a n d   c o n siste n o u t p u t .   Th e   p ro p o se d   a p p ro a c h   re d u c e h a rm o n ic  d ist o rti o n a n d   imp ro v e o p e ra ti n g   e fficie n c y .   Th is  c o m p re h e n si v e   a rc h it e c tu r e   imp ro v e p o we fa c to r   a n d   a d d re ss e s   sig n ifi c a n P c o n c e rn in   EV  c h a rg in g   i n fra stru c tu re .   In teg ra ti n g   imp ro v e d   c o n tro tac ti c a n d   c o n v e rter  d e sig n   s h o ws   t h a th is  a p p r o a c h   m a y   su p p o r t   e lec tri c   c a r   tec h n o lo g y   d e v e lo p m e n ts.   M ATLAB  sim u latio n s h o th a t   p o we fa c to r   c o rre c ti o n   ( P F C)   c h a rg e EV  b a tt e ries   q u ick ly   a n d   e f fe c ti v e ly .   F in d in g su g g e st   th e   tec h n iq u e   c o u l d   in c re a se   p o we r   q u a li t y ,   s y ste m   e fficie n c y ,   a n d   EV  u p tak e .   K ey w o r d s :   A r tific ial  n eu r al  n etwo r k   B r id g eless   L an d s m an   co n v e r ter   Hy s ter esis   co n tr o ller   PI  c o n tr o ller   Po wer   q u ality   im p r o v em e n t   P u ls wid th   m o d u latio n   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 :   Po d ila  Pu r n C h an d r R ao   Dep ar tm en t o f   E lectr ical  E n g i n ee r in g ,   Facu lty   o f   E n g in ee r in g   an d   T ec h n o l o g y ,   An n am alai   Un iv er s ity   C h id am b ar am ,   I n d ia   E m ail:  p u r n ac h an d r a r ao . p h d @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   E lectr ic  v eh icle s   ( E Vs)  p lay   p iv o tal  r o le   in   f o s ter in g   s u s tain ab le  an d   ef f icien tr a n s p o r tatio n   b y   ad d r ess in g   g l o b al  c h allen g es  s u ch   as  g lo b al  war m i n g ,   r is in g   em is s io n s ,   d win d lin g   f o s s il  f u el  r eser v es,  a n d   s u r g in g   f u el  p r ices  [ 1 ] .   B y   in teg r atin g   r en ewa b le  en e r g y - b a s ed   p o wer   g en er atio n   an d   E V   tech n o lo g y ,   th ese  v eh icles  p r esen p r o m is in g   s o lu tio n   to   th ese  p r ess in g   is s u es.  A s   v iab le  an d   s u s tain ab le  m o d o f   tr an s p o r tatio n ,   E Vs  h av e   g ar n er ed   s ig n if ica n atten tio n   d u to   th eir   alig n m e n with   th e   g o als  o f   r ed u cin g   ca r b o n   f o o t p r in ts   an d   a d v an ci n g   b atter y   tech n o l o g y   [ 2 ] .   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       A r tifi cia l n eu r a l n etw o r k - o p timiz ed   b r id g eless   L a n d s ma n   co n ve r ter fo r     ( P o d ila   P u r n a   C h a n d r a   R a o )   239   T h q u ality   o f   in p u an d   o u tp u p o wer   in   E s y s tem s   is   m an ag ed   th r o u g h   p o wer   f ac to r   co r r ec tio n   ( PF C )   tech n iq u es.  Ho wev er ,   co n v en tio n al  PF C   m eth o d s   ar h in d er e d   b y   p o wer   lo s s es  an d   in ad eq u ate  h an d lin g   o f   lar g e   lo ad   tr an s ien ts   [ 3 ] .   T h ese  lim itatio n s   c an   b e   ef f ec tiv ely   ad d r ess ed   b y   in teg r atin g   PF C   tech n iq u es with   ad v a n ce d   c o n v er ter   s y s tem s   [ 4 ] .   T r ad itio n al  b o o s co n v er ter s ,   wh ile  o f f er i n g   h i g h   b o o s tin g   r atio s   in   id ea c o n d itio n s ,   ar o f ten   im p r ac tical  d u to   v o ltag s tr ess   an d   d y n am ic  in s tab ilit y   [ 5 ] .   T h ese  ch allen g es  n ec es s itate  h ig h er - r ated   s witch es  f o r   r eliab le  o p er atio n   [ 6 ] .   B u ck - b o o s co n v e r ter s   o v er c o m s o m e   lim itatio n s   b y   s u p p o r tin g   b o th   v o ltag b u ck in g   a n d   b o o s tin g ,   b u t   th eir   d is co n tin u o u s   in p u cu r r en t   r estricts  th eir   u s ab ilit y   [ 6 ] [ 7 ] .   T h C uk   co n v er ter   im p r o v es  v o ltag g a in   with   r ed u ce d   s witch in g   l o s s es  an d   en h an ce d   v o ltag r eg u l atio n h o wev er ,   its   s tatic  g ain   is   in ad eq u ate  f o r   l o w - v o ltag PV  s y s tem s ,   an d   its   in v er ted   o u tp u lim its   its   ap p licatio n   [ 8 ] [ 9 ] .   Similar ly ,   th s in g le - en d ed   p r im ar y - in d u cto r   c o n v er te r   ( SEPI C )   co n v er ter   o f f er s   h ig h   g ain   an d   n o n - in v er te d   o u tp u t,  y et  its   p er f o r m an ce   is   im p ed ed   b y   s ig n i f ican cu r r e n r ip p les,  m ak i n g   it  u n s u itab le  f o r   h i g h - p o wer   in ter leav ed   E ch a r g er s   [ 1 0 ] - [ 1 5 ] .   T h L an d s m an   co n v er ter ,   d er iv ativ o f   th SEPI C   an d   C u k   c o n v e r ter s ,   o f f er s   b etter   v o ltag e   co n v er s io n   r atio s   wh ile  m ain tain in g   co n tin u o u s   in p u an d   o u tp u cu r r e n ts ,   wh ich   is   id ea f o r   E b atter y   ch ar g in g   w h er v o ltag s tab ili ty   an d   lo cu r r e n r ip p le  ar c r itical  [ 1 6 ] .   T h o u g h   th L an d s m an   co n v e r ter   is   f o u r th - o r d e r   n o n lin ea r   s y s te m ,   th is   co m p lex ity   is   ad v a n tag eo u s   wh en   u s in g   ar tific i al  n eu r al  n etwo r k s     ( ANNs)   [ 1 7 ] .   ANNs  ca n   lear n   an d   a d ap to   c o m p lex   d y n am ics  m o r ef f ec tiv el y   th an   tr ad itio n al  co n tr o l   m eth o d s ,   th u s   m ak in g   th e   h i g h er - o r d er   d y n am ics  m an a g e ab le  an d   o p tim izab le.   W h ile  2 n d   o r   3 r d   o r d er   co n v er ter s   a r s im p ler   a n d   m ay   h a v lo wer   s witch in g   l o s s es,  th ey   lack   th e   f lex ib ili ty   an d   p er f o r m a n ce     r an g th at  th L an d s m an   co n v er ter   o f f er s   u n d e r   d y n am ic  in p u t/o u tp u co n d itio n s   ty p ical  in   E V     en v ir o n m en ts   [ 1 8 ] - [ 2 0 ] .   I ts   o p er atio n   is   o p tim ized   u s in g   a   clo s ed - lo o p   p r o p o r tio n al - in te g r al  ( PI)   co n tr o ller ,   wh ich   en s u r es  o u tp u s tab ilit y   b y   m an a g in g   th o n - o f f   s witch in g   tim es  an d   im p r o v i n g   b o th   s tatic  an d   d y n am ic  s y s tem   ch ar ac ter is tics   [ 2 1 ] [ 2 2 ] .   T h in te g r atio n   o f   ANNs  au g m en ts   th s y s tem 's  p r ed ictiv ca p ab ilit ies,  lev er ag in g   h u m an   in tellig en ce   to   en h an ce   d etec t io n   an d   class if icatio n   ef f icien c y   [ 2 3 ] .   I n   th is   r esear ch ,   a   b r id g eless   L an d s m an   c o n v er ter   is   im p lem en ted   to   ac h iev ef f ec tiv a n d   n o is eless   o p er atio n .   T h co n v e r ter ' s   p er f o r m a n ce   is   r eg u lated   b y   an   ANN - b ased   PI  co n tr o ller ,   wh ich   aid s   in   o p er atio n al  d etec tio n   an d   cla s s if icatio n .   Ad d itio n ally ,   h y s ter esis   co n tr o ller   co u p led   with   p u ls wid th   m o d u latio n   ( PW M)   cir cu it  en s u r es  p r ec is s w itch in g   f r eq u en cy   r eg u latio n ,   lead in g   to   e n h an ce d   ef f icien cy   an d   r ed u ce d   p o wer   q u ality   i s s u es.  T h is   f r am ewo r k   u n d e r s co r es  th p o ten tial  o f   ad v an ce d   co n v e r ter   an d   co n tr o l stra teg ies to   ad d r ess   cr itical  ch allen g es in   E ch ar g i n g   s y s tem s .       2.   M E T H O D   T h is   p ap er   in tr o d u ce s   a   n o v el  ch ar g i n g   tec h n iq u e   with   im p r o v ed   PF C   tailo r ed   f o r   b atter y - o p er ated   elec tr ic  v eh icles  ( B E Vs).   T h p r o p o s ed   m eth o d   em p lo y s   b r id g eless   L an d s m an   c o n v er ter   d esig n e d   to   m in im ize  lo s s es,  en h an ce   ef f i cien cy ,   an d   ac h iev h ig h er   v o ltag g ain .   T h in teg r atio n   o f   an   ANN - b ased   PI   co n tr o ller   f ac ilit ates  ef f ec tiv co n v er te r   co n tr o an d   en s u r es  th tr an s f er   o f   m ax i m u m   p o wer   [ 2 4 ] Ad d itio n ally ,   t h co n tr o ller   a id s   in   p o wer   d etec tio n   a n d   o p er atio n al  class if icatio n   [ 2 5 ] .   T o   p r ed ict   s tead y - s tate  s witch in g   f r eq u e n cies  an d   en s u r r eliab le   o u tp u g e n er atio n ,   a   h y s ter esis - r eg u lated   PW g en er ato r   is   u tili ze d .   T h b asic sch em atic  d iag r am   o f   th p r o p o s ed   m eth o d o lo g y   is   p r esen ted   i n   Fig u r e   1 .           Fig u r 1 .   ANN  b ased   b r id g ele s s   L an d s m an   co n v e r ter   f o r   PF C   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 5 ,   No .   1 ,   Ma r ch   20 2 6 :   238 - 2 4 7   240   T h p r o p o s ed   ANN  b ased   co n tr o ller s   co m p ar t h co n v er t er ' s   v o ltag to   r ef er en ce   v o ltag an d   p r o ce s s   it.  r e f er en ce   cu r r en is   o u tp u t   b y   th c o n tr o ller   a n d   co m p ar e d   to   th c o n v e r ter ' s   cu r r en t   [ 2 6 ] .   T h h y s ter esis   co n tr o ller   r ec eiv es  t h is   co m p ar is o n   r esu lt.  T h L a n d s m an   c o n v er te r ' s   o p er atio n   is   r eg u lated   b y   th e   h y s ter esis   co n tr o ller ' s   o u tp u t,  ass u r in g   s tead y   v o ltag e .     2 . 1 .     B ridg eless   L a nd s m a c o nv er t er   T h s u g g ested   m eth o d   s u p p lie s   AC   m ain s   p o wer   to   th b r id g eless   L an d s m an   c o n v e r ter   at   UPF.  T h co n v er ter   h as  th r ee   m o d es.  T h v o ltag es  ac r o s s   s witch es  S 1   an d   S 2   ar d en o ted   as  V s1   an d   V s2 ,   r esp ec tiv ely .   T h cu r r e n ts   th r o u g h   i n d u cto r s   L I1   an d   L I2   a r r ep r esen ted   as  I LI1   an d   I LI2 ,   wh ile  th cu r r en ts   th r o u g h   t h e   o u tp u t in d u cto r s   L O1   an d   L O2   a r d en o ted   as I LO1   an d   I LO2 ,   r es p ec tiv ely .   Fig u r 2   illu s tr ates th cir cu it d iag r am   o f   th b r id g eless   L an d s m an   c o n v er ter .     Mo d 1 :   I n   th is   m o d e,   s witch   S 1   is   tu r n ed   ON,   ca u s in g   ca p a cito r   C 1   to   d is ch ar g an d   tr an s f er   its   en er g y   t o   ch ar g in d u ct o r   L I1 .   Du r in g   m o d 1 ,   in d u ct o r   L O1   d is ch ar g e s ,   co n tr ib u tin g   to   an   in cr ea s in   V DC   an d   I LI1 wh ile  th v o ltag ac r o s s   ca p ac ito r   C 1   d ec r ea s es.  Fig u r 3   s h o ws th b r id g eless   L an d s m an   c o n v er ter   ci r cu it  in   m o d 1 .     Mo d 2 I n   th is   m o d e,   b o th   s witch es  ar in   th OFF  s tat e,   allo win g   th e   ch ar g i n g   o f   i n d u cto r   L O1   an d   ca p ac ito r   C 1   to   o cc u r .   Ad d itio n ally ,   d u r in g   m o d 2 ,   th in p u in d u cto r   L I1   d is ch ar g es,  r esu ltin g   in   r is in   th v o ltag ac r o s s   ca p ac ito r   C 1 .   Fig u r 4   d ep icts   th cir cu it  co n f ig u r atio n   o f   th b r id g eless   L an d s m an   co n v er ter   d u r i n g   m o d 2   o f   o p er atio n .     Mo d 3 I n   m o d 3 ,   d is co n tin u o u s   co n d u ctio n   ca u s es  in d u cto r   cu r r e n d is co n tin u ity .   T h cu r r en I L I 1   d r o p s   to   ze r o   wh e n   th in d u ct o r   L I 1   d is ch ar g es  f u lly .   I n   th e   m ea n tim e,   ca p ac ito r   C 1 ' s   v o l tag d r o p s   an d   th o u tp u t in d u ct o r ' s   cu r r en t r i s es.  Fig u r 5   s h o ws th b r id g e less   L an d s m an   co n v er te r   cir cu it in   m o d 3 .             Fig u r 2 .   C ir cu it d iag r am   o f   L an d s m an   co n v er ter         Fig u r 3 .   C o n v er ter   o p er atio n   in   m o d 1             Fig u r 4 .   C o n v er ter   o p er atio n   in   m o d 2     Fig u r 5 C o n v er ter   o p er atio n   in   m o d 3     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       A r tifi cia l n eu r a l n etw o r k - o p timiz ed   b r id g eless   L a n d s ma n   co n ve r ter fo r     ( P o d ila   P u r n a   C h a n d r a   R a o )   241   T h b r id g eless   L an d s m an   co n v er ter ' s   in p u v o ltag is   as  ( 1 ) .   Her e,   m ax im u m   s u p p ly   v o l tag as     an d   f r e q u en c y   is   s p ec if ied   b y   .     ( ) =  ( )     =   s in   ( 2 )   ( 1 )      = 2 2     ( 2 )     T h d u ty   cy cle  o f   th co n v er te r   is   ca lcu lated   as ( 3 ) .     =   +  =  | s i n   (  ) | +          ( 3 )     T h v alu o f   in d u cto r s   1   an d   2   is   g iv en   as   ( 4 )   an d   ( 5 ) .     1 = 2 = ( 2 ) = ( 2 ) (   +  )     ( 4 )     =   (  2 ) ( 2 +  )   ( 5 )     T h v alu o f   in d u cto r s    1   an d    2   is   as ( 6 ) .      1 =    2 =   (  2 ) 2 2 ( 2 + )   ( 6 )     T h v alu o f   ca p ac itan ce   1   an d   2   is   g iv en   as   ( 7 ) .     1 , 2 =  {  +  } (  2 / ) (   +  )   ( 7 )     T h v alu o f   ca p ac itan ce     is   g iv en   as   ( 8 ) .     = 2 2     ( 8 )     B r id g eless   L an d s m an   co n v e r ter s   k ee p   th PF   n ea r   u n ity ,   ass u r in g   s y s tem   s tab ilit y .     2. 2 .     ANN  ba s ed   P I   co ntr o ller   T h in tr o d u ctio n   o f   a n   ar tific i al  n eu r al  n etwo r k   ( ANN)   ef f e ctiv ely   ad d r ess es  th ch allen g es  o f   n o n - lin ea r   s y s tem s ,   en ab lin g   th g en er atio n   o f   ess en tial  s witch in g   s ig n als  f o r   th b r id g eless   L an d s m an   co n v e r ter .   I ts   s elf - ad ap tiv n atu r e   m ak es  it  h ig h ly   s u itab le  f o r   m a n ag in g   u n ce r tain ties ,   p ar am e ter   v ar iatio n s ,   an d   n o n lin ea r ities .   ANN  is   ty p ically   u tili ze d   f o r   s y s tem   id en tific atio n   d u to   its   lear n in g   an d   g en e r aliza tio n   ca p ab ilit ies.  I n   th is   s etu p ,   th r ef er en ce   cu r r en r eq u ir ed   f o r   th o p e r atio n   o f   th h y s t er esis   co n tr o ller   is   g en er ated   b y   th e   ANN - b ased   PI  co n tr o ller .   Fig u r 6   illu s tr ates  th s tr u ctu r o f   th ANN - b ased   PI  co n tr o ller ,   wh er th s tate  g en er ato r   is   p r o v id ed   with   a   v o ltag i n p u t.     = [  ,        , ]   ( 9 )     State  x 1   an d   x 2   f r o m   th e   g en e r ato r   ar e   in   ( 1 0 ) .     1 = ( ) , 2 = 1      ( 1 0 )     E q u atio n   f o r   o u tp u t e r r o r   is   ca lcu lated   as ( 1 1 ) .     ( ) =   ( ) ( 1 )   ( 1 1 )     C o n tr o llin g   s ig n als ar cr ea ted   b y   n e u r o n   ce lls   in   lin k ed   g r o u p s .     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 5 ,   No .   1 ,   Ma r ch   20 2 6 :   238 - 2 4 7   242   ( ) = ( 1 ) +  = ( ) ( )     ( 1 2 )     Sy s tem   weig h t is  .   Heb b ' s   r u le  u p d ates th n e u r o n ' s   weig h t,  wh ich   is   in   ( 1 3 ) .     ( ) = ( ( ) , ( ) )   ( 1 3 )     Fo r     m o m e n t,  th ch a n g in   weig h t is g iv en   as ( 1 4 ) .     ( ) =  ( ) ( )   ( 1 4 )     Op tim izatio n   tu n es PI   co n tr o ller   s ettin g s   o f     ( ) .     <   , 3     ( 1 5 )     2 +   ( 1 6 )     T h s o u r ce   v o ltag a n d   cu r r e n ar d en o ted   b y     an d   ,   wh er ea s   th p r o p o r tio n al  an d   i n teg r al  g ain   ar d en o ted   b y       an d   T h PI  c o n tr o ller   o u tp u ts   h y s ter esis   co n tr o ller   r ef er en ce   c u r r e n t.           Fig u r 6 .   ANN  b ased   c o n tr o ll er   s tr u ctu r e       2. 3 .     H y s t er esis   c o ntr o lled P WM   c ircuit   Hy s ter esis   P W co n tr o u s es  in d u cto r   cu r r en f ee d b ac k   s ig n als  f o r   ex ac o u tc o m es.  I n s tead   o f   ad d in g   an   in d u cto r   win d in g ,   t h n ew  h y s ter esis - r eg u lated   P W cir cu it  u s es  s im p le  R C   n etwo r k   b etwe en   th co m p ar ato r   an d   c o n v e r ter   o u tp u ts .   T h R C   in teg r al  cir c u it  cr ea tes  tr ian g le  v o ltag f r o m   th co m p ar ato r   o u tp u w h en   its   AC   co m p o n e n is   ad d ed   as  th co m p ar ato r   in p u t.   No tab ly ,   co n v er ter   in p u v o ltag e   d o es  n o af f ec t switch in g   f r eq u en cy .   T h co n tr o ller ' s   tr an s f er   p r o ce s s   ex h ib its   d er iv ativ e   ch ar ac ter is tics ,   wh er th e   co ef f icien t   i s   d ir ec tly   p r o p o r tio n al  to   th tim co n s t an t o f   th R C   in teg r al  cir cu it.  At  th s witch in g   f r eq u en cy   f s ,   if   th im p ed an ce   o f   th ca p ac ito r   is   lo wer   co m p ar e d   to   th r esis tan ce   R 2 ,   th c o n tr o ller   ac h iev es im p r o v ed   p er f o r m an ce .     1 2 1 2     ( 1 7 )     T h s witch in g   f r e q u en c y   is   g iv en   as   ( 1 8 ) .     =    ( 1 8 )     T h h y s ter esis   v o ltag ,   d u ty   c y cle  ( D) ,   an d   tim co n s tan     ar s u p p lied .     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       A r tifi cia l n eu r a l n etw o r k - o p timiz ed   b r id g eless   L a n d s ma n   co n ve r ter fo r     ( P o d ila   P u r n a   C h a n d r a   R a o )   243   3.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   T h is   r esear ch   p r o p o s es  n ew  ch ar g in g   tec h n iq u f o r   b atter y - o p e r ated   elec tr ic  v eh icle  ( B E V)   with   im p r o v e d   PF C .   T h is   tech n iq u co m p r is es  b r id g eless   L an d s m an   c o n v e r ter ,   ANN  b a s ed   PI  co n tr o ller   in   ad d itio n   t o   h y s ter esis   co n tr o ll er   b ased   PW g en e r ato r .   T h en tire   tech n iq u e   is   s im u lated   u s in g   MA T L AB .   T h p ar am eter   s p ec if icatio n s   f o r   th b r id g eless   L an d s m an   c o n v er ter   ar e   g iv en   in   T ab le  1 .   C u r r en an d   v o ltag wav ef o r m s   o f   an   AC   s o u r ce   ar d ep ict ed   in   Fig u r 7 .   T h in p u AC   cu r r en f ir s v ar ies  f r o m   +2 . 5   A   to   - 2 . 5   A   an d   th en   s tab ilizes  b etwe en   +2   to   - 2   A.   AC   v o ltag w av ef o r m s   a r s tab le   ab o u 7 0   V.   Fig u r e   8   s h o ws   th in p u AC   s u p p l y   p o wer   wav ef o r m .   T h b r id g eless   L an d s m an   co n v er ter   r ec eiv es  5 0   W   to   7 0   W   f r o m   0 . 6   s.   T h v o ltag e   ac r o s s   ca p a cito r   1   an d   2   is   g iv e n   in   Fig u r e s   9 ( a)   an d   9 ( b ) .   T h lo ad   cu r r e n is   s h o wn   in   Fig u r 1 0 ( a) ,   an d   th lo ad   v o ltag wav ef o r m   is   g iv en   in   Fig u r 1 0 ( b ) .   As   illu s tr ated   in   Fig u r 1 1 ,   th p r o p o s ed   co n tr o ap p r o ac h   u s in g   an   ANN - b ased   b r id g eless   L an d s m an   co n v er ter   ac h iev es a   u n ity   p o wer   f ac t o r ,   th er eb y   e n ab lin g   e f f icien t a n d   r ap id   ch a r g in g   o f   elec tr ic  v eh i cle  ( E V)   b atter ies.       T ab le  1 .   P ar am eter   s p ec if icati o n s   f o r   t h b r id g eless   L an d s m an   co n v er ter   P a r a me t e r s   V a l u e s   P o w e r   r a t i n g   1      I n p u t   A C   v o l t a g e   r a n g e   (  )   180   to   270     O u t p u t   D C   v o l t a g e   r a n g e   (  )   270   to   330     1 , 2   1      01 , 2   3 . 7      1 , 2   47        570              ( a)   ( b )     Fig u r 7 .   I n p u t A C   s o u r ce :   ( a)   c u r r en t w a v ef o r m   an d   ( b )   v o l tag wav ef o r m           Fig u r 8 .   I n p u p o wer   wa v ef o r m   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 5 ,   No .   1 ,   Ma r ch   20 2 6 :   238 - 2 4 7   244     ( a)     ( b )     Fig u r 9 .   Vo ltag e   wav ef o r m s   ac r o s s   th ca p ac ito r s : ( a)   v o ltag ac r o s s   ca p ac ito r   1 ,   an d   ( b )   v o ltag ac r o s s   ca p ac ito r   2         ( a)     ( b )     Fig u r 1 0 .   C o n v er ter   l o ad   wav ef o r m s : ( a)   lo a d   cu r r en t a n d   ( b )   lo ad   v o ltag e           Fig u r 1 1 Po wer   f ac to r   wav ef o r m   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       A r tifi cia l n eu r a l n etw o r k - o p timiz ed   b r id g eless   L a n d s ma n   co n ve r ter fo r     ( P o d ila   P u r n a   C h a n d r a   R a o )   245   4.   CO NCLU SI O N   E lectr ic  v eh icles  ( E Vs)  ar e   g ain in g   wid esp r ea d   a d o p ti o n   d u t o   th eir   n u m er o u s   ad v an tag es,  in clu d in g   ad v an ce d   b atter y   s to r ag s y s tem s ,   lo ca r b o n   e m is s io n s ,   an d   en v ir o n m e n tally   f r ien d ly   o p er atio n s .   T h is   s tu d y   p r o p o s es  r ap id   an d   ef f icien E b atter y   ch a r g in g   s y s tem   u tili zin g   B L C .   T h in clu s io n   o f   in d u cto r s   at   b o th   th e   in p u t   an d   o u t p u s id es  o f   th e   co n v er t er   s ig n if ican tly   r ed u ce s   cu r r e n r ip p les,  en s u r in g   s tab le  an d   n o is eless   o p er atio n .   T o   en h an ce   s y s tem   p er f o r m a n ce ,   an   a r tific ial  ANN - b ased   PI   co n tr o ller   is   in teg r ated ,   e n ab lin g   q u ick   esti m atio n   an d   p r ec is m an a g em en t o f   th r ef er e n ce   v o ltag e .   T h is   h y b r i d   co n tr o l stra teg y   i m p r o v es p r ed ictio n   an d   class if icatio n   p r o ce s s es,  co n tr ib u tin g   to   m o r r eliab le   co n v er ter   o p e r atio n .   Ad d itio n ally ,   h y s ter esis   co n tr o ller   is   im p lem en ted   t o   a cc u r ately   esti m ate  th s tead y - s tate  s wi tch in g   f r eq u e n cy ,   f u r th er   o p tim izin g   t h co n v er ter s   p er f o r m an ce .   T h p r o p o s ed   PF C   tech n iq u is   v alid ated   th r o u g h   MA T L AB   s im u latio n s ,   d em o n s tr atin g   its   ef f ec tiv en es s   in   ac h iev in g   f ast an d   ef f icien t E b atter y   ch ar g in g .   T h r es u lts   u n d er s co r th e   p o ten tial  o f   th e   p r o p o s ed   ap p r o ac h   to   m in im ize  p o wer   q u ali ty   is s u es,  en h an ce   s y s tem   ef f i cien cy ,   an d   s u p p o r th r ap id   a d o p tio n   o f   E tech n o lo g y .       F UNDING   I NF O R M A T I O N   T h is   r esear ch   was  s u p p o r t ed   b y   Ko n er u   L ak s h m aiah   E d u ca tio n   Fo u n d atio n ,   SERB ,   DS T   ( E E Q/2 0 2 3 / 0 0 0 7 4 4 ) .       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 tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT )   to   r ec o g n ize  in d iv id 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   Po d ila  Pu r n C h an d r R ao                               R ad h ak r is h n an   An an d h ak u m ar                               T .   Vijay   Mu n i                               L.   Sh an m u k h R ao                                 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         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT     Au th o r s   d ec lar th at  t h ey   d o   n o t h av a n y   co n f lict o f   i n ter est.       DATA AV AI L AB I L I T Y   Data   a v aila b i lit y   is   n o t   a p p li ca b le   t o   t h is   p ap er   as   n o   n e d a t w er cr ea te d   o r   an al y z e d   i n   t h is   s t u d y .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   R .   K u sh w a h a   a n d   B .   S i n g h ,   P o w e r   f a c t o r   i mp r o v e me n t   i n   m o d i f i e d   b r i d g e l e ss  L a n d sm a n   c o n v e r t e r   f e d   e v   b a t t e r y   c h a r g e r ,   I EE E   T ra n s a c t i o n o n   Ve h i c u l a r T e c h n o l o g y ,   v o l .   6 8 ,   n o .   4 ,   p p .   3 3 2 5 3 3 3 6 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TV T . 2 0 1 9 . 2 8 9 7 1 1 8 .     [ 2 ]   S .   M .   S h a r i f f ,   M .   S .   A l a m ,   F .   A h m a d ,   Y .   R a f a t ,   M .   S .   J .   A sg h a r ,   a n d   S .   K h a n ,   S y st e d e s i g n   a n d   r e a l i z a t i o n   o f   a   s o l a r - p o w e r e d   e l e c t r i c   v e h i c l e   c h a r g i n g   s t a t i o n ,   I EEE   S y st e m J o u r n a l ,   v o l .   1 4 ,   n o .   2 ,   p p .   2 7 4 8 2 7 5 8 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JS Y S T. 2 0 1 9 . 2 9 3 1 8 8 0 .   [ 3 ]   A .   M a l l i k ,   J.  L u ,   a n d   A .   K h a l i g h ,   S l i d i n g   m o d e   c o n t r o l   o f   si n g l e - p h a s e   i n t e r l e a v e d   t o t e m - p o l e   P F C   f o r   e l e c t r i c   v e h i c l e   o n b o a r d   c h a r g e r s ,   I E EE  T r a n sa c t i o n o n   V e h i c u l a r   T e c h n o l o g y ,   v o l .   6 7 ,   n o .   9 ,   p p .   8 1 0 0 8 1 0 9 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TV T. 2 0 1 8 . 2 8 4 8 2 3 8 .   [ 4 ]   S .   G .   K u mar ,   P .   M u h i l a n ,   a n d   M .   S .   K u m a r ,   B r i d g e l e ss  L a n d sm a n   c o n v e r t e r   f o r   e l e c t r i c   v e h i c l e ,   1 3 t h   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   S m a rt   G ri d ,   i c S m a rt G ri d   2 0 2 5 ,   2 0 2 5 ,   p p .   7 5 7 7 6 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C S M A R TG R I D 6 6 1 3 8 . 2 0 2 5 . 1 1 0 7 1 8 1 4 .     [ 5 ]   J.  Li u ,   K .   W .   C h a n ,   C .   Y .   C h u n g ,   N .   H .   L.   C h a n ,   M .   Li u ,   a n d   W .   X u ,   S i n g l e - s t a g e   w i r e l e ss - p o w e r - t r a n sf e r   r e so n a n t   c o n v e r t e r   w i t h   b o o s t   b r i d g e l e s p o w e r - f a c t o r - c o r r e c t i o n   r e c t i f i e r ,   I EE T ra n s a c t i o n o n   I n d u st r i a l   E l e c t r o n i c s ,   v o l .   6 5 ,   n o .   3 ,   p p .   2 1 4 5 2 1 5 5 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI E. 2 0 1 7 . 2 7 4 5 4 7 1 .   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 5 ,   No .   1 ,   Ma r ch   20 2 6 :   238 - 2 4 7   246   [ 6 ]   T .   V M u n i   a n d   S .   V .   N .   L .   L a l i t h a ,   I mp l e me n t a t i o n   o f   c o n t r o l   s t r a t e g i e s   f o r   o p t i mu m   u t i l i z a t i o n   o f   s o l a r   p h o t o v o l t a i c   sy s t e ms   w i t h   e n e r g y   st o r a g e   sy s t e ms ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   R e n e w a b l e   E n e r g y   Re se a rc h v o l .   1 0 ,   n o .   2 ,   2 0 2 0 .   [ 7 ]   B .   C h a n d r a se k a r   e t   a l . ,   N o n - i s o l a t e d   h i g h - g a i n   t r i p l e   p o r t   D C - D C   b u c k - b o o st   c o n v e r t e r   w i t h   p o s i t i v e   o u t p u t   v o l t a g e   f o r   p h o t o v o l t a i c   a p p l i c a t i o n s,   I EE A c c e ss ,   v o l .   8 ,   p p .   1 1 3 6 4 9 1 1 3 6 6 6 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 0 . 3 0 0 3 1 9 2 .   [ 8 ]   Q .   H u a n g ,   A .   Q .   H u a n g ,   R .   Y u ,   P .   L i u ,   a n d   W .   Y u ,   H i g h - e f f i c i e n c y   a n d   h i g h - d e n s i t y   si n g l e - p h a s e   d u a l - mo d e   c a sc a d e d   b u c k - b o o s t   m u l t i l e v e l   t r a n sf o r m e r l e ss   P V   i n v e r t e r   w i t h   G a N   A C   sw i t c h e s,   I E E T r a n s a c t i o n o n   P o w e r   El e c t ro n i c s ,   v o l .   3 4 ,   n o .   8 ,   p p .   7 4 7 4 7 4 8 8 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T P EL. 2 0 1 8 . 2 8 7 8 5 8 6 .   [ 9 ]   J.  C .   D .   S .   D e   M o r a i s,   J.   L .   D .   S .   D e   M o r a i s,   a n d   R .   G u l e s ,   P h o t o v o l t a i c   A C   m o d u l e   b a se d   o n   a   c u k   c o n v e r t e r   w i t h   a   sw i t c h e d - i n d u c t o r   st r u c t u r e ,   I E EE  T r a n s a c t i o n o n   I n d u st r i a l   E l e c t r o n i c s ,   v o l .   6 6 ,   n o .   5 ,   p p .   3 8 8 1 3 8 9 0 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI E. 2 0 1 8 . 2 8 5 6 2 0 2 .   [ 1 0 ]   S .   K o l l a t i ,   D .   R .   K i s h o r e ,   D .   B .   S a i ,   K .   A .   D a n i e ,   a n d   P .   S .   K o u s h i k ,   F u z z y   M P P T   c o n t r o l l e d   L a n d sm a n   c o n v e r t e r   f o r   g r i d   t i e d   P M B LD C   b a s e d   w a t e r   p u m p i n g   s y s t e m,   in   2 0 2 4   1 st   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   I n n o v a t i v e   S u s t a i n a b l e   T e c h n o l o g i e s   f o r   En e r g y ,   Me c h a t r o n i c s ,   a n d   S m a r t   S y s t e m ( I S T EM S ) D e h r a d u n ,   I n d i a ,   2 0 2 4 ,   p p .   1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I S TEM S 6 0 1 8 1 . 2 0 2 4 . 1 0 5 6 0 2 0 4 .   [ 1 1 ]   P .   K .   I n a mp u d i ,   C .   P e r u m a l ,   V .   R .   G u n t r e d d i ,   a n d   T .   V .   M u n i ,   A   n o v e l   D C - D C   b o o st   c o n v e r t e r   w i t h   c o u p l e d   i n d u c t o r f o r   h i g h   g a i n   a n d   sm o o t h   sw i t c h i n g ,   J o u r n a l   o f   Ad v a n c e d   R e se a rc h   i n   A p p l i e d   S c i e n c e a n d   E n g i n e e r i n g   T e c h n o l o g y ,   v o l .   4 8 ,   n o .   2 ,   p p .   92 1 0 4 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 3 7 9 3 4 / a r a se t . 4 8 . 2 . 9 2 1 0 4 .   [ 1 2 ]   N .   K a l a i a r a si   a n d   R .   M .   A b d u l l a h ,   P o w e r   f a c t o r   e n h a n c e m e n t   u si n g   a   mo d i f i e d   b r i d g e l e ss  L a n d sm a n   c o n v e r t e r   d r i v e n   EV   b a t t e r y   c h a r g e r ,   S AE   T e c h n i c a l   P a p e rs ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 4 2 7 1 / 2 0 2 3 - 28 - 0 0 9 8 .   [ 1 3 ]   S .   P a d m a n a b a n ,   N .   P r i y a d a r s h i ,   M .   S .   B h a sk a r ,   J.  B .   H o l m - N i e l se n ,   E .   H o s sai n ,   a n d   F .   A z a m ,   A   h y b r i d   p h o t o v o l t a i c - f u e l   c e l l   f o r   g r i d   i n t e g r a t i o n   w i t h   j a y a - b a se d   ma x i mu p o w e r   p o i n t   t r a c k i n g :   e x p e r i m e n t a l   p e r f o r m a n c e   e v a l u a t i o n ,   I EEE  A c c e ss ,   v o l .   7 ,   p p .   8 2 9 7 8 8 2 9 9 0 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 1 9 . 2 9 2 4 2 6 4 .   [ 1 4 ]   P .   I n a mp u d i ,   P .   C h a n d r a se k a r ,   a n d   T .   V .   M u n i ,   E v a l u a t i n g   a   n o v e l   b i d i r e c t i o n a l   s o f t - sw i t c h i n g   D C - D C   c o n v e r t e r   f o r   e l e c t r i c   v e h i c l e s,”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   A p p l i e d   P o w e E n g i n e e ri n g ,   v o l .   1 3 ,   n o .   4 ,   p p .   8 2 5 8 3 4 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j a p e . v 1 3 . i 4 . p p 8 2 5 - 8 3 4 .   [ 1 5 ]   K .   S .   T e y ,   S .   M e k h i l e f ,   M .   S e y e d ma h mo u d i a n ,   B .   H o r a n ,   A .   T.   O o ,   a n d   A .   S t o j c e v s k i ,   I mp r o v e d   d i f f e r e n t i a l   e v o l u t i o n - b a se d   M P P a l g o r i t h u s i n g   S EPI C   f o r   P V   sy st e ms  u n d e r   p a r t i a l   s h a d i n g   c o n d i t i o n a n d   l o a d   v a r i a t i o n ,   I EE E   T ra n sa c t i o n s   o n   I n d u st r i a l   I n f o rm a t i c s ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 0 ,   p p .   4 3 2 2 4 3 3 3 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T I I . 2 0 1 8 . 2 7 9 3 2 1 0 .   [ 1 6 ]   T.   V .   M u n i ,   S .   V .   N .   L .   La l i t h a ,   B .   R .   R e d d y ,   T.   S .   P r a s a d ,   a n d   K .   S .   M a h e sh ,   P o w e r   ma n a g e me n t   s y st e i n   P V   sy st e ms  w i t h   d u a l   b a t t e r y ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   A p p l i e d   E n g i n e e r i n g   Re s e a r c h ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 ,   p p .   5 2 3 5 2 9 ,   2 0 1 7 .   [ 1 7 ]   K .   B a i g ,   K .   P .   R a j ,   G .   G .   R .   S e k h a r ,   T.   V .   M u n i ,   a n d   M .   K .   K u mar,   P o w e r   q u a l i t y   e n c h a n c e me n t   w i t h   a c t i v e   p o w e r   c o n t r o l ,   J o u rn a l   o f   C ri t i c a l   Re v i e w s ,   v o l .   7 ,   n o .   9 ,   p p .   7 3 9 7 4 1 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 1 8 3 8 / j c r . 0 7 . 0 9 . 1 4 3 .   [ 1 8 ]   Z.   M o r a d i - S h a h r b a b a k   a n d   A .   Ta b e sh ,   Ef f e c t s   o f   f r o n t - e n d   c o n v e r t e r   a n d   D C - l i n k   o f   a   u t i l i t y - sc a l e   P V   e n e r g y   s y st e o n   d y n a mi c   s t a b i l i t y   o f   a   p o w e r   sy s t e m ,   I EEE   T ra n s a c t i o n o n   I n d u s t ri a l   El e c t r o n i c s ,   v o l .   6 5 ,   n o .   1 ,   p p .   4 0 3 4 1 1 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI E. 2 0 1 7 . 2 7 2 1 9 0 2 .   [ 1 9 ]   B .   T.   K a r i m ,   A .   A l l a l i ,   H .   M .   B o u l o u i h a ,   a n d   M .   D e n a i ,   V o l t a g e   p r o f i l e   a n d   p o w e r   q u a l i t y   i m p r o v e me n t   u si n g   mu l t i c e l l   d y n a m i c   v o l t a g e   r e st o r e r ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   P o w e E l e c t r o n i c a n d   D ri v e   S y st e m ( I J PED S ) ,   v o l .   1 3 ,   n o .   4 ,   p p .   2 2 1 6 2 2 2 5 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j p e d s. v 1 3 . i 4 . p p 2 2 1 6 - 2 2 2 5 .   [ 2 0 ]   K .   N a t h a n ,   S .   G h o s h ,   Y .   S i w a k o t i ,   a n d   T.   L o n g ,   A   n e w   DC - DC   c o n v e r t e r   f o r   p h o t o v o l t a i c   s y s t e ms :   c o u p l e d - i n d u c t o r s c o m b i n e d   c u k - se p i c   c o n v e r t e r ,   I EE T ra n sa c t i o n o n   E n e r g y   C o n v e rs i o n ,   v o l .   3 4 ,   n o .   1 ,   p p .   1 9 1 2 0 1 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TE C . 2 0 1 8 . 2 8 7 6 4 5 4 .   [ 2 1 ]   R .   K u s h w a h a   a n d   B .   S i n g h ,   I n t e r l e a v e d   L a n d sma n   c o n v e r t e r   f e d   EV   b a t t e r y   c h a r g e r   w i t h   p o w e r   f a c t o r   c o r r e c t i o n ,   i n   2 0 1 8   I EE E   8 t h   P o w e r I n d i a   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   ( PI I C O N ) ,   2 0 1 8 ,   p p .   1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / P O W E R I . 2 0 1 8 . 8 7 0 4 4 1 8 .   [ 2 2 ]   R .   G a r r i d o   a n d   A .   D í a z ,   C a sc a d e   c l o se d - l o o p   c o n t r o l   o f   s o l a r   t r a c k e r a p p l i e d   t o   H C P V   s y s t e ms,   R e n e w a b l e   En e r g y ,   v o l .   9 7 ,   p p .   6 8 9 6 9 6 ,   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r e n e n e . 2 0 1 6 . 0 6 . 0 2 2 .   [ 2 3 ]   S .   Jad h a v ,   N .   D e v d a s ,   S .   N i sar ,   a n d   V .   B a j p a i ,   B i d i r e c t i o n a l   D C - D C   c o n v e r t e r   i n   s o l a r   P V   sy st e f o r   b a t t e r y   c h a r g i n g   a p p l i c a t i o n ,   i n   2 0 1 8   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   S m a r t   C i t y   a n d   Em e r g i n g   T e c h n o l o g y   ( I C S C ET) ,   M u m b a i ,   I n d i a ,   2 0 1 8 ,   p p .     1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C S C ET . 2 0 1 8 . 8 5 3 7 3 9 1   [ 2 4 ]   K .   N i s h a   a n d   R .   B e n i w a l ,   C o m p a r i so n   o f   e f f i c i e n c y   o f   v a r i o u s   D C - D C   c o n v e r t e r s   c o n n e c t e d   t o   so l a r   p h o t o v o l t a i c   m o d u l e ,   En v i r o n m e n t a l   S c i e n c e   a n d   P o l l u t i o n   Re se a rc h ,   v o l .   3 0 ,   n o .   3 0 ,   p p .   7 5 7 2 0 7 5 7 3 4 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 1 3 5 6 - 0 2 3 - 2 7 7 6 1 - 0.   [ 2 5 ]   W .   Z h i f u ,   W .   Y u p u ,   a n d   R .   Y i n a n ,   D e si g n   o f   c l o se d - l o o p   c o n t r o l   s y st e f o r   a   b i d i r e c t i o n a l   f u l l   b r i d g e   D C / D C   c o n v e r t e r ,   Ap p l i e d   E n e r g y ,   v o l .   1 9 4 ,   p p .   6 1 7 6 2 5 ,   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a p e n e r g y . 2 0 1 6 . 1 1 . 1 1 3 .   [ 2 6 ]   L.   B o u s e l h a m ,   M .   H a j j i ,   B .   H a j j i ,   a n d   H .   B o u a l i ,   A   n e w   M P P T - b a s e d   A N N   f o r   p h o t o v o l t a i c   s y st e u n d e r   p a r t i a l   sh a d i n g   c o n d i t i o n s ,   En e rg y   Pr o c e d i a ,   v o l .   1 1 1 ,   p p .   9 2 4 9 3 3 ,   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e g y p r o . 2 0 1 7 . 0 3 . 2 5 5 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       P o d il a   Pu r n a   Ch a n d r a   Ra o           c o m p lete d   B. T e c h .   a n d   M . T ech .   fro m   JN Un iv e rsity ,   An d h ra   P ra d e sh .   He   is  p u rs u in g   P h . D.  at   An n a m a lai  Un iv e rsity .   His  a re a   o f   in tere st  is  p o we e lec tro n ic  c o n v e rters   a n d   e lec tri c   v e h icle s.  He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il :   p u r n a c h a n d ra ra o . p h d @g m a il . c o m .   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       A r tifi cia l n eu r a l n etw o r k - o p timiz ed   b r id g eless   L a n d s ma n   co n ve r ter fo r     ( P o d ila   P u r n a   C h a n d r a   R a o )   247     Dr .   Ra d h a k r ish n a n   Ana n d h a k u m a r           is  wo r k i n g   a a n   a ss istan p ro fe ss o r   in   th e   D e p a rtme n o El e c tri c a E n g i n e e rin g ,   F a c u lt y   o En g in e e rin g   a n d   Tec h n o l o g y ,   A n n a m a lai   Un iv e rsity ,   A n n a m a lai  Na g a r,   T a m il   Na d u ,   In d ia.   His  a re a   o i n tere st  in c lu d e o p ti m iza ti o n   tec h n iq u e in   th e   p o we sy ste m s   a n d   p o we sy ste m   re li a b il it y .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il a n a n d _ r 1 9 7 9 @ y a h o o . c o m .         T .   Vija y   M u n i           is  a n   a ss istan p ro fe ss o a n d   re se a rc h e with   m o re   th a n   1 4   y e a rs  o f   e x p e rien c e   in   t h e   De p a rtme n o El e c tri c a a n d   El e c tro n ics   En g in e e rin g   a t   L   De e m e d   to   b e   Un iv e rsity .   He   re c e iv e d   h is  B. T e c h .   d e g re e   in   e lec tri c a a n d   e l e c tro n ics   e n g i n e e rin g   fr o m   JN TU  Hy d e ra b a d ,   M . Tec h .   d e g re e   in   p o we a n d   i n d u strial  d ri v e fro m   JN TUK,  Ka k in a d a ,   a n d   d o c to ra d e g re e   fro m   De e m e d   to   b e   Un i v e rsity .   He   h a a u th o r e d   6   tex tb o o k s   o n   e lec tri c a l   d isc ip li n e .   He   h a p u b li s h e d   o v e 6 1   S c o p u s - in d e x e d   a rti c les ,   1 5   Web   o S c ien c e - in d e x e d   a rti c les ,   a n d   o v e 1 5   a rti c les   i n   p e e r - re v iew e d   jo u r n a ls,  a n d   h a a l so   p u b li s h e d   6   p a te n ts  with   two   g ra n ts.   His  a re a o f   re se a rc h   i n c lu d e   p o we e lec tro n ic  c o n v e rters ,   e n e rg y   m a n a g e m e n t   sy ste m s ,   c o n tr o o e lec tri c   p o we g ri d s,  re n e wa b le   e n e rg y   sy ste m s ,   a n d   m icr o g ri d .   He   is  a n   a c ti v e   s e n io m e m b e o I EE E.   H e   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il v ij a y m u n i1 9 8 6 @g m a il . c o m .         Dr .   L.   S h a n m u k h a   Ra o           is  a   re se a rc h   c o - g u id e   a n d   p r o fe ss o i n   th e   De p a rtme n t   o El e c tri c a a n d   El e c tro n ics   En g in e e rin g ,   Ka ll a m   Ha ra n a d h a re d d y   I n stit u te  o Tec h n o lo g y ,   Ch o wd a v a ra m ,   G u n tu r,   A n d h ra   P ra d e sh ,   I n d ia.   His  a re a   o i n tere st  in c lu d e F ACTS   d e v ice s,   p o we q u a li ty ,   d e re g u late d   p o w e sy ste m s ,   a n d   re n e wa b le  e n e rg y   re so u rc e s .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il lsrli n g i n e n i@ y a h o o . c o . in .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.