I nte rna t io na l J o urna l o f   Rec o nfig ura ble a nd   E m be dd e d Sy s t e m s   ( I J R E S)   Vo l.  15 ,   No .   1 Ma r ch   20 26 ,   p p .   1 70 ~ 1 82   I SS N:  2089 - 4864 DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j r es . v 1 5 . i 1 . p p 1 70 - 1 82          170     J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij r es.ia esco r e. co m   Desig n of a  so la sy ste m  w ith  a  P I co ntroller  bas e d on the   Ty ra nno sa urus  o pti m i z a tion a lg o ri th m       K a dh i m   Sa ba h Ra hi m a h 1 , 2 , 3 ,   I s s a   Ah m ed  Abe d 4 ,   Af ra h Abo o d Abdu l K a dh i m 1   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   T e c h n o l o g y ,   B a sr a h   E n g i n e e r i n g   T e c h n i c a l   C o l l e g e ,   S o u t h e r n   T e c h n i c a l   U n i v e r si t y ,   B a sr a I r a q   2 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   En g i n e e r i n g   T e c h n o l o g y S h a t t   A l - A r a b   U n i v e r si t y   C o l l e g e ,   B a sr a ,   I r a q   3 M i n i st r y   o f   o i l - so u t h   R e f i n e r i e s C o m p a n y ,   B a sr a ,   I r a q   4 D e p a r t me n t   o f   C o n t r o l   a n d   A u t o ma t i o n   E n g i n e e r i n g   T e c h n o l o g y ,   B a sr a h   E n g i n e e r i n g   T e c h n i c a l   C o l l e g e ,   S o u t h e r n   T e c h n i c a l   U n i v e r si t y ,   B a sr a ,   I r a q       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Dec   7 ,   2 0 2 4   R ev i s ed   Feb   3 ,   2 0 2 6   A cc ep ted   Feb   1 7 ,   2 0 2 6       A lt h o u g h   p h o t o v o lt a ic  ( P V p o w e g e n e ra ti o n   sy ste m a re   a n   e ff i c ien w a y   to   u se   so lar  e n e rg y ,   th e ir  c o n v e rsio n   e ff icie n c y   is  v e r y   lo w .   Ke e p in g   th e   DC   o u t p u p o w e f ro m   th e   p a n e c o n siste n is  th e   k e y   c h a ll e n g e   w it h   so lar  P s y ste m s.  Ra d iatio n   a n d   tem p e ra tu re   a re   tw o   v a riab les   t h a c a n   im p a c a   p a n e l' o u tp u p o w e r.   T h is  s tu d y   p ro p o se a   u n iq u e   h u n t in g - b a se d   o p ti m iza ti o n   tec h n iq u e   c a ll e d   th e   Ty ra n n o sa u ru o p t im iza ti o n   a lg o rit h m   (T RO A ).   It  is d e m o n stra ted   t h a t h e   T ROA   c a n   b e   u se d   t o   a c h iev e   m a x i m u m   p o w e p o i n t   trac k in g   ( M P P T )   f o l it h i u m - io n   b a tt e ry   c h a rg in g   w it h   so lar   p a n e ls.  T y r a n n o sa u ru s   Re x   h u n ti n g   tec h n i q u e se rv e d   a th e   m o d e f o th is   a p p ro a c h .   M P P T   is u se d   to   re g u late   th e   so lar arra y ' s o u tp u i n   P V   s y ste m s.  b u c k   c o n v e rter  is  u se d   b y   th e   c h a rg e   c o n tr o ll e t o   c o n v e rt  DC  t o   DC.  T o   p ro v id e   t h e   m o st  p o w e r,   it   is  u ti l ize d   to   b a lan c e   t h e   im p e d a n c e   o f   b a tt e ries   a n d   so lar  p a n e ls.  T o   m a x i m iz e   p o w e tran sfe r,   th e   a lg o rit h m   m o d if ies   th e   g a ti n g   sig n a l' d u ty   c y c le  b a se d   o n   t h e   v o lt a g e   a n d   c u rre n t   d e tec ted   b y   th e   so lar  p a n e l.   T h re e   w e ll - k n o w n   o p ti m iza ti o n   m e th o d a re   c o n tras ted   w it h   T RO A' p e r f o rm a n c e g o ril la  tro o p o p ti m iza ti o n   (G T O)   a lg o rit h m p e rti c le  sw a r m   o p ti m iz a ti o n   ( P S O),  a n d   c u lt u ra a lg o rit h m   (C A ).   In   c o n tras to   c u rre n a p p ro a c h e s,  t h e   p r o p o se d   a p p ro a c h   h a s y ield e d   su p e rio r   re su lt s.   K ey w o r d s :   C o n v er ter   Ma x i m u m   p o w er   p o in t tr ac k i n g   Op ti m izatio n   P r o p o r tio n al  in teg r al  d er iv ati v e   So lar   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 :   I s s A h m ed   A b ed   Dep ar t m en t o f   C o n tr o l a n d   Au to m atio n   E n g in ee r i n g   T ec h n o l o g y   B asra h   E n g in ee r i n g   T ec h n ical   C o lleg e So u th er n   T ec h n ical  Un i v er s it y   B asra ,   I r aq   E m ail:  i s s aa h m ed ab ed @ s tu . ed u . iq       1.   I NT RO D UCT I O N   T h p r e d o m i n an ce   f o r   s o lar   tech n o lo g y   w o r ld w id e   in   th f u tu r i s   r esu lt  o f   it s   s tr i k in g   q u alitie s   an d   o n g o in g   q u e s f o r   n e w   s o u r ce s   o f   e n er g y .   T o   m ee t   its   p r ese n n ee d s ,   ev er y   co u n tr y   h a s   s tar ted   to   p r o g r ess iv el y   co n s tr u ct  p h o to v o ltaic  ( P V)   p lan ts   [ 1 ] ,   [ 2 ] .   B e ca u s o f   t h eir   e n o r m o u s   p o w e r   n ee d s ,   d ev e lo p in g   n atio n s   li k I n d ia  w ill  n ee d   to   d ep en d   o n   s u s tai n ab le  e n e r g y   s o u r ce s   li k w i n d   an d   s o lar   p o w er .   A r ctic  iceb er g s   m elt  as  r es u lt  o f   cli m ate  ch a n g b r o u g h o n   b y   r is in g   g lo b al  te m p er atu r es.   As  r esu lt,  ev er y   n atio n   b eg an   lo o k i n g   f o r   alter n ate  m eth o d s   to   r ed u ce   p o llu tio n   [ 3 ] .   T h er ar v er y   f e w   o b s tacle s   in   t h w a y   o f   t h e   g r id 's  in te g r atio n   an d   co n v er s io n   [ 4 ] .   W h en   o n s y s te m   is   co n v er ted   to   an o th er ,   s u ch   as  w h e n   DC   to   DC   o r   DC   to   A C   is   co n v er ted ,   th co n v er s io n   p r o ce s s   u s u all y   o cc u r s .   T h m o s s ig n i f ica n t   co n v er s io n   s y s te m   a m o n g   th e m   is   DC   to   DC   [ 5 ] - [ 7 ] .   L ea d   ac i d   b atter ies  a r s till   p o p u lar   b u ex p er im e n ts   w i th   lit h i u m - io n   b atter ies  ar also   u n d er w a y t h k e y   asp ec h er is   p r ice.   s ta n d - a lo n e   P s y s te m   u s e s   s o lar   en er g y .   So la r   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       Desig n   o f a   s o la r   s ystem  w ith   a   P I co n tr o ller   b a s ed   o n   th e   Tyr a n n o s a u r u s     ( K a d h im  S a b a h   R a h ima h )   171   en er g y   is   tr an s f o r m ed   i n to   ele ctr ical  en er g y   b y   P p an e ls .   No n li n ea r   in ter n al  c h ar ac ter is tics   ar s ee n   i n   P s y s te m s .   A   s o lar   P s y s te m 's  v o ltag a n d   p o w er   ch ar ac ter is tics   ar in f lu e n ce d   b y   te m p er a tu r an d   r ad iatio n .   T o   m o n ito r   m a x i m u m   o u tp u p o w er ,   m a x i m u m   p o w er   p o in t   tr ac k in g   ( MP P T )   is   n ec ess ar y   s in ce   s o lar   p an els   ar ex p en s iv b atter ies  t h at  ar in ter f ac ed   w it h   DC - to - D C   co n v er ter T h m aj o r   r ea s o n s   w h y   lead   ac id   b atter ies  ar u tili ze d   ar e   th eir   ex ten d ed   s er v ice  l i f e,   lo w   s el f - d is c h ar g e,   b r o ad   w o r k i n g   te m p er at u r r an g e,   an d   lack   o f   m ai n te n a n ce   r eq u ir e m en ts .   W h en   co m p ar ed   to   th P p an el,   th b atter y   in s tallat io n   co s ts   ar lo w er .   Ho w e v er ,   o w in g   to   its   s h o r s er v ice  l if e,   th e   b atter y   h as   a   h i g h er   li f eti m co s t   th a n   a   P s y s te m .   L o n g er   p er io d s   o f   lo w   P e n er g y   a v ai lab ilit y   o r   i n co r r ec t c h ar g i n g   a n d   d is ch ar g i n g   s h o r ten   b atter y   lif e.   T h c h ar g i n g   p r o ce s s   n ee d s   to   b e   co n tr o lled   in   o r d e r   to   g et  h ig h   s tate   o f   ch ar g ( SOC )   an d   in cr ea s b atter y   li f e.   T o   ex ten d   t h lif o f   b atter ies ,   th e y   m u s b p r o p er ly   ch ar g ed I n   f r ee s tan d i n g   P s y s te m ,   th b atter y   ch ar g i n g   co n tr o ller   is   p r in cip ally   i n   ch a r g o f   h alti n g   r ev er s cu r r en f lo w ,   p r ev en ti n g   d ee p   d is ch ar g w h e n   th s y s te m   is   u n d er   lo ad ,   an d   f u ll y   ch ar g in g   th e   b atter y   w i th o u g o in g   o v er b o ar d .   T h b atter y   m o d el,   P m o d el,   an d   b atter y   c h ar g in g   s y s te m   w it h   b u ck   co n v er ter   ar all  in c lu d ed   in   th i s   p r o p o s ed   s y s te m .   A   b u ck   co n v er ter ,   w h ic h   i s   also   u s ed   f o r   b atter y   ch ar g i n g ,   co n tr o ls   th e   f lo w   o f   elec tr icit y   f r o m   t h P p an e to   th e   b atter y   a n d   lo ad .   T h P p an el' s   p o w er   m u s b m ea s u r ed   u s in g   a n   MP PT   c o n tr o alg o r ith m .   T h T y r an n o s a u r u s   o p tim izatio n   al g o r ith m   ( T R OA )   is   u s ed   i n   MP P   tr ac k in g .   T h co m p lete  s y s te m   i s   m o d eled   u s i n g   M A T L A B /S i m u li n k ,   an d   th o u tco m es  ar d is p l a y ed .   T h b atter y   c h ar g i n g   cu r r en m o n it o r in g   tec h n iq u u s ed   in   th is   wo r k   is   d ep icted   in   Fig u r 1.   T o   in cr ea s th s o lar   p an el's  m ax i m u m   p o w er   p r o d u ctio n ,   MP PT   s y s te m s   a r u ti lized .   Desp ite  c h a n g e s   in   lo ad   f ac to r s ,   te m p er atu r e,   an d   ir r ad ian ce ,   th s o lar   P p an el's  o u tp u r e m ain s   co n s tan t.  I n   o r d er   f o r   s o lar   p an els  to   g en er ate  e lectr icit y   m o r e f f ec tiv el y ,   b u c k   co n v er ter s   ar e   u s ed   to   co n v er D C   to   D C   elec tr icit y   [ 8 ] .   I n   s tan d alo n e   P s y s te m s ,   b u c k   co n v er ter s   ar u ti lized   f o r   D C - D C   s tep - d o w n   a n d   b atter y   s t o r ag e   [ 9 ] .   Dio d es,  th y r i s to r s ,   p o w er   m eta l o x id e s e m ico n d u cto r   f ie ld - e f f ec tr an s i s to r s   ( MO S FET s ) ,   an d   o th er   co m p o n e n ts   ar e   f r eq u en tl y   u s ed   in   e x ch a n g a p p licatio n s .   B y   o p er atin g   th DC - DC   co n v er ter   i n   clo s ed   l o o p   an d   alter in g   t h e   MO SF E T s '   g ate  s i g n a l,  th e   o u tp u t   v o lta g i s   li m ited   [ 1 0 ] Fo r   m o n i to r in g   s o lar   o u tp u f r o m   P p an el s ,   a   v ar iet y   o f   MP PT   alg o r ith m s   ar av ailab le,   Fo r   b atter y   ch a r g in g   ap p licatio n s ,   s tep - d o w n   co n v er ter s   p r o v id e   g r ea ter   ef f icie n c y .   T R O A   is   f lex ib le  a n d   ef f icie n m e th o d   f o r   s o lv in g   te m p er atu r a n d   is o latio n   i s s u es I n s o latio n ,   s h o r f o r   in cid en o r   in co m in g   s o lar   r ad iatio n ,   is   m et h o d   th at  m ea s u r es  th to tal  q u an tit y   o f   s o lar   r ad iatio n   en er g y   r ec eiv ed   b y   a   r eg io n   o v er   g i v e n   ti m p er i o d .   T h m ea s u r e m e n o f   r ad iatio n   is   i n   w att s   p er   s q u ar m eter   o r   W / m 2 .   T h am o u n o f   r ad iatio n   th a is   r ef lecte d   o r   a b s o r b ed   in   P s y s te m s   d ep en d s   o n   an   o b j ec t' s   r ef lecti v it y .   T h a m o u n o f   i n s o latio n   t h at  en ter s   s u r f ac is   lar g es w h e n   it  f ac es  t h S u n   d ir ec tl y .   A s   t h an g le  b et w ee n   th d ir ec tio n   o f   th s u n 's  b ea m s   at  r ig h an g le  to   th s u r f ac a n d   th at  d ir ec tio n   r is es,  th e   i n s o latio n   f alls   ac co r d in g   to   th co s in o f   t h a n g le   [ 9 ] .   T h b u ck   co n v er ter   u s e s   b u c k   o p er atio n ,   w h ich   s tep s   d o w n   t h v o lta g an d   is   u s ef u f o r   ch ar g i n g   b atter ies  an d   lo w - p o w er   ap p licatio n s .   T h p u r p o s o f   th is   s t u d y   w a s   to   e m p lo y   t h MP P T   a n d   T R OA   to   i m p r o v th e f f icie n c y   o f   b atter y   c h ar g i n g   w it h   s o lar   en er g y .   Si m u li n k   w as  u tili ze d   to   ass e s s   th i n q u ir y 's e f f icac y .   T h s y s te m   d escr ip tio n   th at  t h MP PT   b lo ck   is   m o s tl y   co n ce r n ed   w i th   i s   s h o w n   in   F ig u r e   1   o f   th e   cu r r en w o r k .   Usi n g   r ec en t l y   d ev elo p ed   o p tim izatio n   tech n iq u ca lled   T R OA ,   th p r o p o r ti o n al  in te g r al   d er iv ativ ( P I D )   co n tr o ller ' s   g ain   s ett in g s   ar ad j u s ted   to   o p ti m ize  t h p o w er   o u tp u f r o m   th m o d el  P V.   T h e   p u ls w id t h   m o d u la tio n   ( P W M )   tech n iq u is   u tili ze d   to   s u p p ly   t h c h o p p er ' s   g ate  w ith   t h e   p r o p e r   p u ls es.           Fig u r 1 .   T h p lan n ed   P p o w er   s y s te m 's   b lo ck   d iag r a m   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  15 ,   No .   1 Ma r c h   202 6 1 7 0 - 182   172   2.   RE S E ARCH   M E T H O D   2 . 1 .   B uck   co nv er t er   DC - DC   A   co n v er s io n   o f   b u c k s   i n   es s en ce ,   DC - D C   co n s is t s   o f   p o w er   s w itc h es  t h at  co n tr o p u ls e s ,   lik e   b ip o lar   j u n ctio n   tr an s i s to r s   ( B J T s )   o r   MO SF E T s .   Fig u r 2   s h o w s   t h cir cu it  co n f ig u r atio n b y   lo w er in g   th e   h ig h - le v el  DC   v o lta g to   th lo w - lev e DC   v o lta g e,   th MO SF E T   ac ts   as  a   p o w er   s w itc h .   T h o u tp u v o ltag e   o f   th i s   cir cu it  n e v er   r is es  ab o v th i n p u v o lta g e   [ 1 1 ] T h is   cir cu it 's  o b j ec tiv is   to   p r o d u ce   co m p lete  DC   o u tp u t.   T h DC   o u tp u v o lta g in   t h b asic  cir cu i w as  p r o d u ce d   u s in g   an   L C   lo w - p a s s   f ilter .   T h d io d e   r ev er s es  b iases   a n d   b eg in s   s u p p ly i n g   en er g y   to   th lo ad   an d   in d u cto r   o n ce   th s w itc h   is   ac tiv ated On ce   th e   s w itc h   is   d ea ctiv ated ,   th d io d w ill  co n d u ct  i n d u cto r   cu r r en an d   b ec o m f o r w ar d - b iased .   T o   p o w er   th lo ad ,   s o m o f   it s   e n er g y   r eser v e s   w i ll b u s ed .   T h is   cir cu it d esi g n   ca n   b ap p lied   as a   h i g h - le v el  v o ltag e   co n n ec tio n   to   lo w   lo ad   an d   as  h i g h - r an g s tep - d o w n   co n v er ter   [ 1 2 ] - [ 15] .   T h b u ck   co n v er ter ' s   p r im ar y   p ar a m eter s   ar s h o w n   i n   T ab le  1 .           Fig u r 2 .   B u ck   co n v er ter   to p o lo g y       T ab le  1 .   T h b u ck   co n v er ter ' s   p r im ar y   p ar a m eter s   T y p e     S w i t c h i n g   f r e q u e n c y     1 0   k H Z   L o a d       12   V   I n d u c t a n c e     2 . 6 3 e - 4   H   C a p a c i t a n c e   1   2   33   µ F ,   3 0 9   µF       T h co n n ec tio n   b et w ee n   i n p u v o ltag e   ( )   an d   d u t y   c y cle  ca u s e s   lo w   o u tp u v o lta g r el ated   to   b u ck   co n v er ter s .   T h o u tp u v o ltag e 's  v a lu ( ) ,   t h d u t y   c y cle  h as  a n   i m p ac t   o n T h ( 1 )   ca n   b u s ed   to   ca lcu late  t h o u tp u t   v o lta g e   b ased   o n   t h d u t y   c y cle ,   D.   W h en   co n s tr u cti n g   t h b u c k   co n v er ter ,   th i n d u cto r   v alu i s   d eter m i n ed   u s in g   ( 2 )   an d   ( 3 ) .   T o   g u ar an tee  th cir c u it ' s   co n ti n u o u s   o p er atio n ,   th e   in d u cto r ' s   v a lu e,   as   d eter m in ed   b y   ( 2 ) ,   m u s t b 2 5 m o r th a n   it s   m in i m u m   v al u e,   .   I n   ad d itio n ,   th m a x i m u m   an d   m i n i m u m   in d u cto r   cu r r en ts   (   an d   )   ca n   b f o u n d   u s i n g   ( 4 ) ( 5 ) ( 7 ) ,   an d   to   m ai n tai n   co n s tan c u r r en f lo w ,   t h e     v alu m u s b g r ea ter   th an   ze r o ,   an d   th o u tp u r ip p le  v o lta g e,   w h ic h   ca n   b ex p r ess ed   as   p er ce n tag o f   th o u tp u t v o lta g e,   ca n   b u s e d   to   d eter m in t h v alu o f   th e   ca p ac ito r ,   C   u s in g   ( 7 ) .     =   ( 1 )     = ( 1 R ) 2f   ( 2 )     L =1 . 2 5   ( 3 )     =   ( 4 )     = +  2   ( 5 )     =  2   ( 6 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       Desig n   o f a   s o la r   s ystem  w ith   a   P I co n tr o ller   b a s ed   o n   th e   Tyr a n n o s a u r u s     ( K a d h im  S a b a h   R a h ima h )   173   = ( 1 D ) 8L (   )   2     ( 7 )     2 . 2 .   T he  m a x i m u m   po w er   po int  t ra ck ing   a lg o rit h m   utili zing   p ro po rt io na l int eg ra l der iv a t iv e   On t y p o f   f ee d b ac k   co n tr o lo o p   tech n o lo g y   i s   P I co n tr o ller   th at  co m b i n es  d er iv ativ e,   in te g r ato r ,   an d   p r o p o r tio n al   co n tr o l.  T y p icall y ,   i co n s ta n tl y   ca lcu lates  th e r r o r   v alu e,   e( t ) .   T h er r o r   v alu is   th d is cr ep an c y   b et w ee n   t h i n ten d ed   v a lu a n d   th p r o ce s s ed   o u tp u t.   P I co n tr o ller s   r ea ct  f ast,  d eli v er   th e   d esire d   o u tp u as  e f f ec t iv el y   as  f ea s ib le,   an d   a v o id   o v er s h o o tin g   o r   p r o ce s s   d ela y s .   A s   r esu lt,  a u to m a tic   co n tr o is   p o s s ib le.   Fig u r 3   d is p la y s   th P I co n tr o ller ' s   b lo ck   d iag r a m .   T h co n tr o o u t p u w i ll  lik e w is b e   h ig h   if   th e   er r o r   is   h ig h .   T h p r esen er r o r   v al u es   ar h an d led   b y   t h p r o p o r tio n al  g ain     .   T h ti m e - in te g r ated   p ast  v alu es  o f   er r o r   ar e   in teg r ated   u s i n g   an   i n teg r ato r   in   th in te g r al  g ai n     .   B ec au s o f   th is   in te g r al  ter m ,   er r o r   is   eli m i n at ed   b y   t h co n tr o o u tp u t,  w h ic h   is   r elia n o n   th er r o r 's  c u r r en c u m u lati v er r o r   v alu e.   T h d er iv ati v g ai n   in   d if f er e n tiato r   r e m o v e s   er r o r   b y   g e n er ati n g   co n tr o s i g n al  i n   r ea ctio n   to   a   s u d d en   c h an g i n   cu r r en t.   I t h as a   m at h e m atica l e x p r es s io n   i n   ( 8 ) .     ( ) =   ( ) +   ( )    0 +   ( )   ( 8 )     I n   th L ap lace   d o m ain ,   it s   co r r esp o n d in g   L ap lace   tr a n s f o r m   i s   ex p r ess ed   as i n   ( 9 ) .     ( ) =   ( ) +       ( ) +     ( )   ( 9 )     T h p r o p o r tio n al  g ain   co n s ta n is   d e n o ted   b y     ,   th i n te g r al  g ai n   co n s ta n b y     ,   th d if f er en tial  g a i n   co n s ta n t b y   ,   th co n tr o l v ar ia b le  b y   u ( t) ,   an d   t h er r o r   v alu e   b y   e( t) .           Fig u r 3 .   T h PID   co n tr o ller ' s   d esig n       T h DC   lo ad   v o lta g r e f er en ce   v al u ( ) .   T h is   ex tr i n p u is   u s ed   b y   th T R O A - tu n ed   MP PT   co n tr o ller   to   in cr ea s e   th e   d u t y   c y cle  o f   t h D C - DC   b o o s t c o n v er ter   f o r   t h b est   p o w er   p o in t   tr ac k i n g .   Fi g u r 4   s h o w s   t h ar ch i tectu r o f   t h c o n tr o l .           Fig u r 4 .   P I co n tr o l       2 . 3 .     M a x i m u m   po w er   po int  t ra ck ing   al g o rit h m   T h j u n ctio n   o f   P m o d u le 's  I - V   cu r v a n d   t h lo ad   li n e,   o r   th lo ad 's  I - r elatio n s h ip ,   d ef in e s   t h e   m o d u le ' s   o p er atio n al  p o in w h en   it  i s   d ir ec tl y   co n n ec ted   to   a   lo ad .   A   P m o d u le ' s   o u tp u i s   t y p ical l y   b o o s ted   to   m a k u p   f o r   its   lo w   p o w e r   y ield   d u r i n g   t h w i n ter .   T h is   m i s m atch   b et w ee n   P m o d u le  an d   lo ad   n ec es s itates  th u s o f   lar g e r   P m o d u le,   i n cr ea s i n g   t h t o tal  co s o f   t h s y s te m .   A   m a x i m u m   p o w er   p o in t   tr ac k er   ca n   ass is alle v iate  t h i s   p r o b lem   b y   m ai n tai n in g   t h P m o d u le 's  o p er atin g   p o in a th MP P .   M P PT s   ca n   ca tc h   o v er   9 7 o f   P e lectr icit y   w h e n   s et  co r r ec tl y   [ 1 6 ] [ 1 7 ] .   T h te m p er atu r a n d   r ad iatio n   at   th e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  15 ,   No .   1 Ma r c h   202 6 1 7 0 - 182   174   MP P ' s   lo ca tio n   i n   t h I - p la n ar al w a y s   f l u ct u ati n g .   T h MP PT   co n tr o ller ' s   tr ac k i n g   alg o r ith m   is   w h at   m ak e s   it  p o s s ib le  f o r   it  to   lo ca te  th MP P .   T h v o ltag m u s th en   b r aised   to   th p r o p er   lev el  an d   m ai n tai n ed   th er u s i n g   an   MP PT   c o n tr o ller .   T h MPPT ' s   m ea s u r e m e n t s   o f   P V   v o ltag an d   cu r r en s h o u ld   b f o llo w ed   b y   th P o p er atin g   v o ltag e.   T h e   v o lta g i s   r ed u ce d   to   lev el  a p p r o p r iate  f o r   b atter y   c h ar g i n g   b y   s y n ch r o n o u s   b u ck   m o d D C - DC   co n v er ter   o n ce   it   r ec eiv e s   t h m o d u le ' s   o u tp u t.  T o   is o late  t h m o d u l f r o m   th e   b atter y ,   th MP PT   alg o r ith m   m o d if ies   th P W to   th DC - D C   co n v er ter   to   g r ad u all y   alter   th d u t y   c y cle.   T h PV   m o d u le ' s   o p er atio n al  p ar a m ete r   is   s u itab l y   o p ti m ized   i n   th c u r r en t r esear ch   e m p lo y i n g   th T R OA .     2 . 4 .   O ptim iza t io n a lg o rit h m   I is   p o s s ib le  to   d ef in m an y   r ea l - w o r ld   is s u es  as  o p ti m izat i o n   p r o b lem s   w it h   s e v er al  p ar a m eter s   t h at   n ee d   to   b ad d r ess ed .   Fin d in g   s o lu tio n   o r   s o lu t io n s   to   r ed u ce   o r   m a x i m ize  t h v al u es  o f   o n o r   m o r o b j ec tiv es  is   t h m a th e m atica l   d ef in itio n   o f   o p ti m iz a tio n .   M o r eo v er ,   an   o p tim izatio n   p r o b le m   is   r ef er r ed   to   as  r estricte d   w h en   i t c alls   f o r   ce r tain   p ar a m eter s   to   s ati s f y   o n o r   m o r r estrictio n s .     2 . 4 . 1 .   T y ra nn o s a urus   o pti m i za t io n a lg o ri t h m   a.   I ns pira t io n   T h ese  d in o s au r s ,   a n d   p ar ticu l ar l y   th T y r a n n o s a u r u s   R e x ,   w er p r esen i n   w e s ter n   No r t h   Am er ica  ar o u n d   6 6   m il lio n   y ea r s   ag o .   T h T y r an n o s a u r u s   r ei g n s   s u p r e m a m o n g   t h d in o s a u r   s p ec ies.  I n   p o p u lar   cu lt u r e,   th T y r an n o s a u r u s   R e x   is   r ef er r ed   to   as   T .   r ex   o r   T - R e x ,   is   o n o f   th m o s w ell - k n o w n   d i n o s au r s R ex   m ea n s   " k in g "   in   L at in .   M e m b er s   o f   g e n u s ,   th e s m a s s iv th er o p o d   d in o s au r s   w er 3 . 6 6   to   3 . 9 6   m eter s   tall,  1 2 . 3   to   1 2 . 4   m eter s   lo n g ,   i t t y p icall y   w eig h ed   b et w ee n   8 . 4   an d   1 4   m etr ic  to n s .   P eo p le  ass u m t h at  t y r an n o s a u r u s   r ex ,   li k lio n s ,   w o l v e s ,   an d   o th er   an i m a ls ,   ar ap ex   p r ed ato r s   s in ce   th e y   ar a m o n g   th lar g est  ca r n iv o r es  o n   E ar th .   T h e   T - R ex   w as  s ca v e n g er ,   ac co r d in g   to   o th er   r esear ch er s   [ 1 0 ] .   Ma n y   s cie n tis ts   n o w   co n cu r   th at  th T .   R ex   w as  b o th   a n   ac tiv h u n ter   an d   s ca v e n g er ,   d esp ite  th f ac th at  it  w as  o n ce   u n ce r tai n   if   it  w a s   an   ap ex   p r ed ato r   o r   a   s ca v en g er   [ 1 8 ] .   Am o n g   o th er   d in o s au r s   o f   its   k i n d ,   it  is   r en o w n ed   f o r   its   h u n tin g   b e h av io r   d u to   its   p o w er f u l b iti n g   f o r ce   Fig u r 5 .           Fig u r 5 .   T y r an n o s au r u s   [ 1 9 ]       b.   S ug g este d a lg o rit h m   T h is   s ec tio n   s tar ts   b y   d escr ib in g   t h in s p ir atio n   b eh i n d   th r ec o m m e n d ed   s tr ateg y .   Nex t,  an   alg o r ith m   a n d   f lo w c h ar ar p r esen ted   w i th   th m ath e m at ica m o d el.   T h T R OA   s i m u late s   T y r an n o s au r u s   r ex   h u n ti n g   to   u p d ate  p o p u latio n   p o s itio n s .   P r ey   s elec tio n ,   w h ich   f i n all y   s elec ts   t h b est  o p tio n ,   h u n tin g   an d   p u r s u i t,  an d   p o p u latio n   in itiat io n   ar th th r ee   p r i m ar y   s te p s   o f   t h e   p r o ce s s   [ 1 9 ] - [2 2 ] .   Fig u r 6   d is p la y s   a   d iag r a m   t h at  ill u s tr ates  t h T R OA   al g o r ith m ,   a n d   th a lg o r ith m   d escr ib es  t h s p ec i f ic  p h a s es  o f   t h i s   m ec h a n i s m 's p r o ce d u r e .     I n itializatio n     Hu n ti n g     Selectio n   L et  u s   s ee   t h s tep s   i n   d etail :     i)   I nitia liza t io n   T R OA   b eg i n s   b y   e m p lo y i n g   r an d o m n es s   t o   g en er ate  an   in itial  p o p u latio n ,   w h er e ac h   p r ey 's   lo ca tio n   co r r elate s   to   an   o p tim izatio n   p r o b lem   s o lu t io n ,   m u c h   lik an y   o t h er   h eu r i s tic  tech n iq u e T h ( 1 0 )   ca n   b u s ed   to   ex p r ess   th s to ch a s t ic  to talit y .       =    (  ,  )   (     ) +    ( 1 0 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       Desig n   o f a   s o la r   s ystem  w ith   a   P I co n tr o ller   b a s ed   o n   th e   Tyr a n n o s a u r u s     ( K a d h im  S a b a h   R a h ima h )   175   W h er   in d icate s   t h e   lo ca tio n   o f   th i - th   p r e y ,   =[ 1 2 , . . . . . ,   ]   w it h in   t h u p p er   an d   lo w er   b o u n d ar ies,     is   cr ea ted   at  r an d o m ,   w it h     b ein g   th d i m en s io n w h er t h p o p u latio n   s ize  is   d e n o ted   b y   n p ,   t h u p p er   an d   lo w er   b o u n d ar ies  o f   t h s ea r ch   s p ac b y      an d    ,   r esp ec tiv el y ,   a n d   th s ea r ch   s p ac e ' s   d i m en s io n   b y    .     ii)  H un t er   a nd   pu rsu ing   As  w it h   w o lv e s ,   lio n s ,   a n d   o th er   ap ex   p r ed ato r s ,   T - R ex   p u r s u es  it s   v icti m .   Up o n   s p o ttin g   it s   clo s est  tar g et,   th T - R ex   attem p ts   to   h u n t.  P r ey   m a y   atte m p to   f lee  o r   p r o tect  its elf   f r o m   p r ed ato r s   o n   o cc asio n .   W h en   T - R ex   ar y o u n g ,   t h e y   h u n t a t r an d o m   b ec a u s t h e y   ar ch a s i n g   a n d   ca p tu r in g   p r e y .     = [       (   ) <         ]   ( 1 1 )     T h er ef o r e,   as  ( 1 1 )   illu s tr ates,  w h e n   t h T - R ex   s tar ts   h u n ti n g ,   t h p r e y   s tar ts   to   d i s in teg r ate,   an d   t h T - R ex   tr ac k s   it b y   u p d atin g   its   lo ca ti o n .   W h er    is   th e s ti m ated   ch an ce   o f   r ea ch i n g   th s c atter ed   p r ey .     = +  (   )    ( tp o s       )   ( 1 2 )     W h en   t h h u n ti n g   s u cc e s s   r at e,   d en o ted   b y    ,   f alls   b et w ee n   [ 0 . 1 ,   1 ] h u n ti n g   is   u n s u cc ess f u if   s r   is   0 ,   an d   th p o s itio n   o f   t h as s o ciate d   p r ey   m u s t   b ch a n g ed t h T y r an n o s a u r u s   r ex 's  r u n n i n g   s p e ed ,    ,   is   m ea s u r ed   b et w ee n   [ 0 ,   1 ] ,   w h ile  t h p r e y 's  r u n n in g   s p ee d ,    is   r ec o r d ed   b et w ee n   [ 0 ,   1 ]   as  w ell.   T h m i n i m u m   d i s tan c e   th p r e y   m u s t g o   to   av o i d   th r ex   is   k n o w n   as t h tar g et.     iii)  Select io n   T h p o s itio n   o f   th p r e y t h at  is ,   th p r esen a n d   p r ev io u s   lo ca tio n s   o f   t h i n ten d ed   p r e y i s   th e   b asis   f o r   th s elec tio n   p r o ce s s .   I f   th p r e y   r u n s   a w a y   o r   p r o t ec ts   its el f   f r o m   th p r ed ato r ,   t h p r e y   p o s itio n   i s   ze r o ,   w h ich   p r ev e n ts   th T - R ex   f r o m   h u n ti n g .   T h co m p ar ativ f it n ess   f u n ctio n ,   w h ich   is   p r o d u ce d   b y   co m p ar i n g   t h f it n ess   f u n c tio n ,   is   d is p la y ed   in   ( 1 3 )   [ 1 9 ] ,   [ 2 1 ] .     + 1 = {                  ( ) < ( )                   ( 13)     A   r ep r esen tatio n   o f   t h u p d ated   p r ey 's  f i tn e s s   f u n ctio n   b y   (   ) w h er ea s   t h in it ial  r an d o m   p r e y   p o s itio n ' s   f it n es s   f u n ctio n   i s   r e p r esen ted   by   ( ) .   T y r an n o s a u r u s   R ex   ca n n o h u n ( ) < ( ) ,   as  s h o wn   b y   ( 1 3 ) ,   if   th p r e y   p o s itio n   b ec o m e s   0 .   T h e   s u g g e s ted   o p tim izatio n   p r o ce d u r is   o r g an ized   ac co r d in g   to   t h T - R ex ' s   p r ed ato r y   b eh a v io r .   A l g o r ith m   1   d escr ib es  t h m et h o d ical  s tep s   o f   t h T y r an n o s a u r u s   o p ti m is atio n   alg o r ith m   ( T OA ) .   T h e   p r o ce d u r s tar ts   w it h   t h r an d o m   i n itializat io n   o f   t h p r e y ' s   p o s itio n   an d   t h a s s e s s m e n t o f   its   f it n es s   b ased   o n   th s p ec i f ied   o b j ec tiv f u n cti o n .   T h alg o r ith m   t h e n   d eter m i n es  t h p o s itio n   t h at  is   cl o s est  to   th tar g e t,   d ir ec tin g   t h T - R ex 's  h u n ti n g   m o v e m en t h r o u g h   s eq u e n ce   o f   m a th e m atica u p d ates.  T h iter ativ cy c le  m ak e s   s u r t h at  t h p r e y ' s   p o s itio n   i s   r e f in ed   b y   co m p ar in g   f itn e s s   v al u es,  e v e n tu a ll y   a r r iv in g   at  t h b es t   s o lu tio n .     A l g o r ith m   1 .   T - R ex   h u n ti n g   o p ti m izatio n   s tr ate g y   f o r   p r ey   c ap tu r e   I n p u t: P o p u latio n   s ize,   m a x i m u m   i ter atio n s ,   a n d   o b j ec tiv f u n ctio n   ( ) .   O ut put :   t he op t i m al  po si t i o n of  t he  t ar g et .   1 -   B eg in   2 -   Usi n g   E q u a tio n   ( 1 0 ) ,   r an d o m l y   in i tialize  t h p r e y ' s   p o s iti o n .   3 -   Use E q u atio n   ( 1 0 )   to   c o m p u te  f itn e s s .   4 -   Dete r m i n t h p r e y ' s   clo s es t lo ca tio n   an d   s et  t h T - R ex   to   p u r s u it .   5 -   Use E q u atio n s   ( 1 1 )   an d   ( 1 2 )   to   b eg in   th T - R ex   h u n ti n g   p r o ce d u r e.   6 -   A s s es s   th s u itab il it y   o f   th p r ey 's n e w   h ab itat .   7 -   Up d ate  th p r ey 's p o s itio n   i f   th ( ) < ( ) .   8 -   T h g o al  eq u als ze r o   if   th co n d itio n   f a ils .   9 -   s to p     P s eu d o   co d e   1   s u m m ar izes   th p r o ce d u r al  lo g ic  o f   t h T OA   to   m a k it s   co m p u tatio n a l   i m p le m en ta tio n   m o r u n d er s t an d ab le.   In   ( 1 0 )   is   u s ed   to   d eter m i n th p r e y 's  s tar ti n g   p o s itio n .   I ts   f it n es s   is   th en   a s s es s ed   to   ch o o s th m a in   tar g et.   T h m o v e m e n o f   t h T - R ex   i s   co n tr o lled   b y   s t o ch asti p ar a m eter   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  15 ,   No .   1 Ma r c h   202 6 1 7 0 - 182   176     in s id t h iter ati v w h ile - lo o p .   In   ( 1 1 )   is   u s ed   to   u p d ate  th p r e y ' s   lo ca tio n   i f   th co n d itio n   (  (   ) < )   is   m et;  i f   n o t,  r an d o m   u p d at is   ca r r ied   o u t.  Af ter   ca lcu lat i n g   t h n e w   f i tn e s s   u s i n g   ( 1 2 ) ,   th s y s te m   u s e s   co n d itio n al  lo g ic  to   eith er   r eset  th o b j ec tiv o r   u p d ate   th tar g et's  lo ca tio n .   Un til  th id ea v alu is   d is co v er ed ,   an d   th ter m i n atio n   r eq u ir e m e n t s   ar s atis f ied ,   t h is   c y cle  k ee p s   g o in g .     P s eu d o   co d e   1.   T - R ex   al g o r ith m   First, use Equation (10) to determine the prey's position.   Determine the prey's minimum position and compute its fitness.   Look at the intended prey   The start of the while loop    Ma ke the T - Rex move at random.      (   ) <   Use equation (11) to update the prey's position.   else   Randomly update the prey's location.   End the if   Use Equation (12) to determine the new fitness   If  ( ) < (  )   Update the target's and prey's  locations.   else   The objective is zero.     Close the if   Search for the best value.   = + 1   Complete while   Go back           Fig u r 6 .   Diag r a m   r ep r esen tin g   th T R O A   al g o r ith m         Star t   Set th p r ey ' s   lo ca tio n   to   s tar t D eter m in th Pre y ' s   Fit n ess   ( F1 )   Det er m ine t he  f it nes s   o f   t he  prey   ( F 1 )   I f   ra nd (   )   <   E r   R andom l y u p dat e t he p r ey' s   l oca t i on   NO   Yes   Det er m ine t he  f it nes s   o f   t he  prey   (F 2 )     Yes   NO   F ind t he  T - R e x's mi nim a l posi ti on whe n it  c omes to pre y.    U t i l i z i ng e qua t i on  ( 2 ) , upd a t t he p r ey' l oca t i on.   if   F 1   <   F2   Tar ge t  i s z e r o   U pdat t he  f i t ne ss  v al u e, t a r get and T - R ex pos i t i on.   S top   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       Desig n   o f a   s o la r   s ystem  w ith   a   P I co n tr o ller   b a s ed   o n   th e   Tyr a n n o s a u r u s     ( K a d h im  S a b a h   R a h ima h )   177   2 . 5 .   T he  T y ra nn o s a urus   o pt i m iza t io n a lg o rit h m - ba s e d M P P T   a lg o rit h m   w it h v a ria ble  s t ep  s ize   As  s ee n ,   w h en   t h s tep   s iz is   f ix ed ,   th co n v e n tio n al   MPPT   alg o r ith m s   p er f o r m   ad m ir ab ly .   Ho w e v er ,   th m o s p r o b le m at ic  is s u es  i n clu d t h in ab ili t y   to   ad h er to   th MPP   p o in w h e n   at m o s p h er ic   co n d itio n s   c h an g q u ic k l y ,   t h e   d elay ed   co n v er g en ce ,   a n d   o s cillatio n s   ar o u n d   th MP P   p o i n t.   T r ac k in g   ca n   b f i n is h ed   q u ic k l y   b y   ac co u n ti n g   f o r   lar g er   p h ase s .   Slo w er   d y n a m ic s   o s cillat io n s   ca n   b atten u a ted   b y   u s in g   a   s m al ler   s tep   s ize.   Ma n y   co n tr i b u tio n s   t h at  to o k   ad v an ta g o f   v ar iab le  s tep   s ize  h a v m ad s ig n i f ica n t p r o g r es s   in   s o l v i n g   t h ese  p r o b le m s .   W ith   t h is   m et h o d ,   th s y s te m   u s es  th attr ib u tes  o f   th P V   ar r a y   to   au to m atica ll y   d eter m in th s tep   s ize.   Dep en d in g   o n   ea ch   o p er atin g   s itu a t io n ,   th s tep   s ize  m u s s tr i k s atis f y i n g   b alan ce   b et w ee n   o s cillat io n s   a n d   d y n a m is m .   A   n o v el  v ar iab le  s t ep   s ize  MP PT  alg o r ith m   w it h   les s   o s cilla tio n s ,   q u ick er   r esp o n s ti m e s ,   an d   e asier   co m p r eh e n s io n   i s   p r esen ted   in   t h i s   s t u d y   [ 2 3 ] - [ 26] .   Fig u r 7   d i s p la y s   t h e   v ar iab le  s tep   MP PT   th at  Si m u lin k   g e n er ated .           Fig u r e   7 .   I m p le m e n tatio n   o f   MP PT   v ar iab le  s tep   T R OA   M A T L A B /Si m u li n k       3.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   W u tili ze   th e   So lar   P m o n o - cr y s talli n 3 1 5 . 0 1 6   W   m o d u l f r o m   Z n s h i n P V - T ec h   Z XP 6 - 72 - 315 - P   to   s im u late  a n d   ev al u ate  t h e   s u g g e s ted   ap p r o ac h .   T ab le   2   lis ts   te  Z n s h i n P V - T ec h   P m o d u le ' s   tec h n ical  s p ec if icatio n s .       T ab le  2 .   P r esen ts   th tec h n ical   p ar am eter s   o f   th Z n s h i n P V - T ec h   3 1 5 . 0 1 6 W   P m o d u le   T y p e   Z X P 6 - 72 - 315 - P   T h e   v o l t a g e   i n   a   c i r c u i t   t h a t   i n o t   p l u g g e d      4 5 . 2 2   V   T h e   c u r r e n t   o f   a   sh o r t   c i r c u i t      8 . 9 5   A   M a x i m u m   v o l t a g e      3 7 . 2 8   V   M a x i m u m   c u r r e n t      8 . 4 5   A   M a x i m u m   p o w e r     3 1 5 . 0 1 6   W   I t   d e t e r mi n e s h o w   man y   c e l l s t h e r e   a r e   i n   a   se r i e s      72   I t   d e t e r mi n e s h o w   man y   c e l l s t h e r e   a r e   i n   a   p a r a l l e l      1   P a r a l l e l   r e si st a n c e     2 5 2 . 2 6 1 6     S e r i e s re si st a n c e     0 . 2 7 0 2         A   P m o d u le  m o d el  m ad w i th   MA T L A B / Si m u l in k   v er s io n   R 2 0 1 9 a,   T h P C   h as  an   I n tel( R )   C o r e   ( T M)   i 5 - 2410M   C P an d   6   G B   o f   R A M.   An al y ze   th r ela ti o n s h ip   b et w ee n   tr ac k in g   t h l ar g est  p o w er   p o in t   an d   e m p lo y i n g   ar ti f icial   i n tell ig en ce   tec h n iq u e s   to   p r o d u ce   th m a x i m u m   p o w er .   A   co m p ar ativ s i m u lat io n   an al y s is   s h o w s   t h ef f icac y   o f   t h p r o p o s ed   M P PT   alg o r it h m s .   B y   b u i ld in g   t h s i m u lati o n s   u n d er   id en tica l   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  15 ,   No .   1 Ma r c h   202 6 1 7 0 - 182   178   m eteo r o lo g ical  co n d itio n s ,   th s i m u latio n   in v es tig a tio n s   w er f i n is h ed   in   s tead y - s ta te   s ettin g s .   T h s o lar   en er g y   s y s te m   i s   s u b j ec ted   to   th ap p licatio n   o f   p ar ticle  s w a r m   o p ti m izatio n   ( P SO) ,   cu ltu r al  alg o r ith m   ( C A ) ,   g o r illa  tr o o p s   o p tim i za tio n   ( GT O) ,   an d   T R OA .   T h ese  alg o r ith m s   w er in itiall y   p u to   th test   b y   v ar y i n g   ea c h   tech n iq u e ' s   s et tin g s   a n d   m o n i to r in g   th s y s te m 's  r ea ctio n .   T h m ai n   e m p h a s is   is   o n   h o w   q u ic k l y   t h p o w er   r ip p le  p r o d u ce d   b y   T h MP P   is   f o llo w ed   b y   s tead y - s tate   o s cillat io n s   s u r r o u n d i n g   it.   T h p o p u latio n   s ize   an d   d i m en s io n   f o r   all   o f   t h ap p r o ac h es  u s ed   in   th is   w o r k   w er s et  at  ( 1 0 ,   2 0 ,   3 0 )   an d   ( 5 0 ,   1 0 0 , 1 5 0 ) .   T esti n g   w as   d o n o n   f o u r   alg o r ith m s th e   f ir s w as  t h CA ,   w h ich   h a d   th f o llo w in g   v al u e s alp h a= 0 . 3 ,   b eta= 5 ,   an d   ac ce p tan ce   r atio   ac ce p t=0 . 3 5 .   T h s ec o n d   w as  P SO,  w h er th in er tia  w eig h t s   w er e    =0 . 7 ,    =0 . 4 ,   an d   1 = 2 = 1 . 4 9 4 4 5 .   I n   GT O,   th t h i r d   is   =0 . 0 3 , et a =3 ,   an d   w =7 .   I n   T R OA ,   t h f o u r t h   i s    =0 . 7 ,      =0 . 2 ,   an d    =0 . 1 5 ,   r esp ec tiv el y .   T h P I co n tr o ller   w a s   ev alu ated   w it h   th e s m e th o d s   i n   th r ee   d if f er e n t   iter atio n s   a n d   s ea r ch   a g en co n d itio n s .   T h f itn e s s   f u n ct io n   is   d eter m i n ed   b y   tak i n g   th ab s o lu te  er r o r   b y   ti m e   ( I T A E )   p er f o r m an ce   i n d ex .     3 . 1 .     c o m pa riso s t ud y   o f   t he  T y ra nn o s a uru s   o pti m iza t io n a lg o rit h m   T h is   s ec tio n   co m p ar e s   th s u g g es ted   ap p r o ac h   w it h   t h r ee   o th er   o p ti m izatio n   a lg o r it h m s P SO cu lt u r al  ap p r o ac h ,   an d   GT O .   I is   clea r   f r o m   T ab le  3   th at  T R OA  p er f o r m ed   b etter   in   ter m s   o f   ex p lo r ati o n   a n d   ex p lo itatio n   w h e n   it  ca m to   s o lv in g   th b en ch m ar k   tes is s u es  th a n   th o th er   tech n iq u es.  Fo r   s am p le   s i m u lat io n   r u n ,   th f i tn e s s   v al u c h an g a s   f u n ct io n   o f   ite r atio n s   i s   s h o w n   b y   th e   co n v e r g en ce   c u r v e.   T h test   r es u lt  o b tain ed   f o r   co m p ar is o n   w i t h   alter n ati v al g o r ith m s   a n d   th r ec o m m e n d ed   m et h o d   is   s h o w n   in   T ab le   3 .   T h is   s u g g es ts   th at  T R OA   w o r k s   m o r ef f ec tiv e l y   th a n   alter n ati v alg o r ith m s .   T h c o n v er g e n ce   cu r v e s   d e m o n s tr ate  t h at   T R OA  t y p ical l y   ad v an ce s   i n   lar g er   s tep s   a n d   h its   n ea r - o p tim a v alu e s   i n   co m p ar ati v el y   ea r l y   r ep etitio n s .   P SO,  h o w e v er ,   ex p er ien ce s   s lo w er   co n v er g e n ce s .   O n   t h o th er   h an d ,   T A O w a s   ab le  to   p r o d u ce   f i n d in g s   w i th   g r ea ter   p r ec is io n   th r o u g h   t h is   s ea r ch   p r o ce d u r as  o p p o s ed   to   u s in g   t h e   s tan d ar d   C A ,   GT O,   an d   P SO.   T h is   p h en o m e n o n   m a y   b s e en   in   t h T R O A   cu r v e s ,   w h ic h   in d icate   t h at  m o s t   f it n es s   f u n ct io n s   ca n   b ac h iev ed   at  r elativ el y   lo w er   lev el s .   T R OA   is   h e n ce   m o r s tab le.   I is   ev id en f r o m   Fig u r 8   co n v er g e n ce   cu r v co m p ar is o n   an al y s is ,   Fi g u r e   8 ( a)   co n v er g e n ce   cu r v il lu s tr at i o n   o f   th o p ti m a l   v alu e s   at  iter atio n   5 0 ,   Fig u r e   8 ( b )   co n v er g en ce   c u r v ill u s tr atio n   o f   th o p ti m al  v al u e s   at  iter atio n   1 0 0 ,   an d   Fig u r e   8 ( c)   co n v er g en ce   cu r v r ep r esen tatio n   o f   b es v alu e s   at  I ter atio n   1 5 0 ,   th at   t h T R OA  co n v er g e s   m o r e   q u ick l y   t h a n   o t h er   alg o r it h m s .   On   a n   ar it h m etic  s ca le,   t h f it n es s   v alu e   is   r ep r esen ted   b y   t h y - ax i s .   T h is   lo g ar ith m ic  s ca le  aid s   in   d ete r m in in g   h o w   t h f itn e s s   c u r v v al u es  o f   t h v ar io u s   m et h o d s   d if f er   f r o m   o n e   an o th er .   W h en   co m p ar ed   to   al ter n ati v m et h o d s ,   th e   f itn e s s   v al u o f   t h s u g g e s ted   al g o r ith m   v ar ie s   s ig n i f ica n tl y .   T h tar g et  p r e y 's  d y n a m ic  p o s itio n - u p d atin g   a p p r o ac h   is   to   b lam f o r   th i s .   B ec au s th T R O co v er s   th e n tire   s ea r ch   s p ac w it h   f e w er   iter atio n s   th a n   o th e r   m e th o d s ,   it p er f o r m s   b etter .       T ab le  3 .   O u tco m e s   o f   T R O A   an d   o th er   alg o r ith m s   f o llo w i n g   1 0   r u n s ,   ( 5 0 ,   1 0 0 ,   1 5 0 )   iter at io n s ,   as  w ell  a s   p o p u latio n   ( 1 0 ,   2 0 ,   3 0 )   R e sp o n se   p a r a me t e r s   PSO   G T O   CA   T R O A   N o .   o f   i t e r a t i o n   50   1 0 0   1 5 0   50   1 0 0   1 5 0   50   1 0 0   1 5 0   50   1 0 0   1 5 0     1 0 . 5 7   1 1 . 0 3   1 5 0   1 4 6 . 2 7   2 0 . 2 9   2 9 . 8 0   1 5 . 4 3   1 5 . 0 8   1 5 . 1 5   1 1 . 8 5 5   9 . 9 1   3 0 . 7 7     2 5 0   2 5 0   1 2 9 . 4 6   2 4 8 . 3 0   2 3 3 . 2 9   2 3 3 . 6 4   2 5 0   2 5 0   2 5 0   6 7 . 5 5   3 3 . 6 9   9 0 . 0 1     2 0 . 3 1   1 9 . 2 7   7 . 1 8   1 0 . 0 3   1 8 . 5 9   3 2 . 8 4   1 3 . 8 7   1 3 . 9 9   1 4 . 0 0   2 8 . 8 6   2 8 . 5 5   7 2 . 3 6   F i t n e ss  f u n c t i o n   0 . 0 5 6 4   0 . 0 3 5 2   0 . 0 3 5 2   0 . 0 0 1 2   0 . 0 0 1 7   0 . 0 0 1 3   0 . 0 0 1 1   0 . 0 0 1 1   0 . 0 0 1 1   1 . 9 1 e - 07   1 . 5 3 e - 07   7 . 8 2 e - 08   S e t t l i n g   t i me   9 . 3 6   ms   9 . 0 6   ms   8 . 7 4   ms   8 . 5 5   ms   9 . 0 6   ms   1 0 . 1 3 ms   9 . 0 6   ms   9 . 0 9   ms   9 . 0 6   ms   4 . 2 9   ms   4 . 4 8   ms   4 . 2 9   ms   O v e r sh o o t   0 . 9 0 9 0%   0 . 9 0 9 %   0 . 9 0 9 %   0 . 9 0 9 %   0 . 9 0 9 %   0 . 9 0 9 %   0 . 9 0 9 %   0 . 9 0 9 %   0 . 9 0 9 %   0 . 8 1 9 %   0 . 8 1 9 %   0 . 8 1 9 %   R i se   t i me   1 9 . 7 2 ms   1 9 . 7 0 ms   1 9 . 6 2 ms   1 9 . 4 6 ms   1 8 . 9 1 ms   1 9 . 9 9 ms   1 9 . 5 2 ms   1 9 . 5 2 ms   1 9 . 5 3 ms   1 . 7 6   ms   1 . 8 7   ms   1 . 7 6   ms   N o .   o f   se a r c h   a g e n t   1 0   2 0   3 0   1 0   2 0   3 0   1 0   2 0   3 0   1 0   2 0   3 0       T ab le  1   d is p lay s   P V   p an el's  elec tr ical  p r o p er ties .   Fig u r es  9   to   1 1   d ep ict  th P V   m o d u le ' s   p er f o r m a n ce ,   ac co r d in g l y A   P V   p an el's p o w er   is   d is p la y ed   u s in g   t h T R O A - P I C o n tr o m et h o d   in   Fi g u r 9 .   Fig u r 1 0   d is p lay s   th v o ltag es  o f   P V   p an el  u s in g   T R OA - P I co n tr o an d   b u ck   co n v er ter .   T o   k ee p   th Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       Desig n   o f a   s o la r   s ystem  w ith   a   P I co n tr o ller   b a s ed   o n   th e   Tyr a n n o s a u r u s     ( K a d h im  S a b a h   R a h ima h )   179   v o ltag a n d   c u r r en co n s ta n t,  th T R OA - P I co n tr o ller   ad ju s t s   t h p u l s w id t h .   T h T R OA - P I ap p r o ac h   is   u s ed   b y   a   b u c k   co n v er ter   to   s u p p l y   co n s ta n v o ltag a n d   cu r r en to   t h lo ad .   Fi g u r e s   1 2   an d   1 3   s h o w   t h e   v o ltag a n d   lo ad   cu r r e n t,  r es p ec tiv el y .   F ig u r 1 4   s h o w s   a   b u ck   co n v er ter ' s   lo ad   p o w er   u n d er   T R OA - P I co n tr o l .   T h d ata  m ak e s   it  clea r   th at  T R OA - b ased   MP PT   p r o v id es  ac cu r ate  tr ac k i n g   f o r   b o th   ch an g ea b le  an d   co n s ta n t e n v ir o n m e n tal  co n d it io n s   i n   th co n v er ter s .           ( a)   ( b )         ( c)     Fig u r 8 .   C o n v er g e n ce   cu r v co m p ar is o n   an al y s is ; ( a)   c o n v er g en ce   cu r v i llu s tr atio n   o f   th o p tim al  v al u es a iter atio n   5 0 ( b )   c o n v er g en ce   c u r v ill u s tr atio n   o f   t h o p ti m al   v alu e s   at  iter atio n   1 0 0 an d   ( c)   c o n v er g en ce   cu r v r ep r esen tat io n   o f   b est  v a lu es a t I ter atio n   1 5 0             Fig u r 9 .   P V   p o w er   u s i n g   T R OA - P I co n tr o l M P PT     Fig u r 1 0 .   PV   v o ltag u s in g   T R O A - P I co n tr o MP PT   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.