I nte rna t io na l J o urna l o f   P o wer   E lect ro nics   a nd   Driv S y s t em   ( I J P E DS)   Vo l.  1 7 ,   No .   1 Ma r ch   20 2 6 ,   p p .   7 7 7 ~ 7 8 5   I SS N:  2 0 8 8 - 8 6 9 4 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijp ed s . v 1 7 . i 1 . p p 7 9 2 - 785           777       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij p e d s . ia esco r e. co m   Enha nced ada pti v e re co nfigura tio n f o r optimi zing   po wer  g eneratio n and  s witching e ff i cienc y  in  PV  arra y s un der P S C       D.   M a nim eg a la i,  K a nd a da Na g a ra t na m   Srini v a s ,   G a y a t hri Mo nick a   Su ba rna n   D e p a r t m e n t   o f   E l e c t r i c a l   a n d   E l e c t r o n i c s   E n 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   T e c h n o l o g y ,   S R M   I n s t i t u t e   o f   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   C h e n n a i ,   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   J u n   1 2 ,   2 0 2 5   R ev is ed   No v   3 ,   2 0 2 5   Acc ep ted   Dec   1 1 ,   2 0 2 5       P h o t o v o lt a ic  ( P V)  a rra y s   su ffe sig n ifi c a n t   p o we lo ss e u n d e p a rti a sh a d in g   c o n d it i o n (P S C),   wh ich   c a n   d e g ra d e   sy ste m   p e rf o rm a n c e .   Th is   p a p e p ro p o se a   n o v e we ig h te d   o b jec ti v e   fu n c ti o n   t h a b a lan c e p o we o u t p u m a x imiz a ti o n   with   sw it c h i n g   a c ti o n   m in imiz a ti o n   d u ri n g   d y n a m ic P a rra y   re c o n fig u ra t io n .   An   e n h a n c e d   fireb u g   sw a rm   o p ti m iza ti o n   (F S O)   a lg o rit h m   is  e m p lo y e d   to   o p ti m ize   th is  fu n c ti o n   e fficie n tl y .   S imu latio n   re su lt u n d e fiv e   sh a d i n g   p a tt e rn d e m o n stra te  a p p r o x ima tely   6 %   imp ro v e m e n in   p o we o u t p u t   o v e c o n v e n ti o n a m e th o d s,   wh il e   a lso   re d u c in g   t h e   n u m b e o f   sw it c h   o p e ra ti o n s.   T h e   p r o p o se d   a p p r o a c h   e n h a n c e e n e rg y   y iel d   a n d   e x ten d d e v ice   li fe sp a n ,   o ffe rin g   a   ro b u st  so l u ti o n   fo re a l - ti m e   P V o p t imiz a ti o n   u n d e P S C .   K ey w o r d s :   Dy n am ic  r ec o n f ig u r atio n   Fire b u g   s war m   o p tim izatio n   Par tial sh ad in g   PV  a r r ay s   Switch   m atr ix   o p tim izatio n   Switch in g   ac tio n   m in im izatio 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 :   D.   Ma n im eg alai   Dep ar tm en t o f   E lectr ical  an d   E lectr o n ics E n g in ee r i n g ,   Facu lty   o f   E n g in ee r in g   an d   T ec h n o lo g y   SR I n s titu te  o f   Scien ce   an d   T ec h n o lo g y   R am ap u r am   C am p u s ,   R am ap u r am C h en n ai  6 0 0 0 8 9 ,   I n d ia   E m ail: m an im eg alaig u r u n ath a n @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   I n   r ec en t   y ea r s ,   th e   in cr ea s in g   co s o f   f o s s il  f u els  an d   g r o win g   en v ir o n m en tal  co n ce r n s   h a v d r iv e n   s ig n if ican ad v a n ce m en ts   in   s o lar   en er g y   tec h n o lo g ies.  As  r esu lt,  p h o to v o ltaic  ( PV)   s y s tem s   h av em er g e d   as  v ital  co m p o n e n o f   m o d er n   p o we r   g r id s ,   o f f er in g   clea n   an d   r e n ewa b le  en e r g y   s o u r c [ 1 ] .   Ho wev er ,   th e   p er f o r m an ce   o f   PV  ar r ay s   is   h ig h ly   s en s itiv to   en v ir o n m e n t al  f ac to r s .   On o f   th m o s cr i tical  ch allen g es  is   p ar tial  s h ad in g   co n d itio n s   ( PS C ) ,   ca u s ed   b y   d u s ac cu m u latio n ,   p ass in g   clo u d s ,   b u ild in g s ,   o r   o th er   o b s tr u ctio n s   [ 2 ] .   T h ese  co n d it io n s   r ed u ce   s o lar   i r r ad iatio n   o n   af f ec ted   PV  ce lls ,   lead in g   t o   s u b s tan tial  en er g y   lo s s es a n d   th f o r m atio n   o f   h o ts p o ts ,   wh ich   ca n   d am a g ce ll s   an d   r ed u c s y s tem   life s p an   [ 3 ] .   W h ile  b y p ass   d io d es  ar e   co m m o n ly   in teg r ate d   to   p r ev e n d am a g b y   r er o u tin g   cu r r en ar o u n d   s h ad ed   ce lls ,   th ey   in tr o d u ce   t h eir   o wn   d r awb ac k s p r im ar ily   r ed u ctio n   i n   th o v er all   p o wer   o u t p u an d   ef f icien cy   o f   th a r r ay .   Ad d it io n ally ,   PS C   ca u s es  m u ltip le   p ea k s   i n   th e   p o we r - v o ltag e   ( P V)   an d   cu r r en t - v o ltag ( I V)   cu r v es,  m ak in g   it d if f icu lt to   ac cu r ately   tr ac k   t h g lo b al  m ax im u m   p o wer   p o i n t ( MPP)   [ 4 ] .   Sev er al  s tr ateg ies  h av b ee n   e x p lo r ed   to   m itig ate  PS C   ef f ec ts ,   in clu d in g   im p r o v e d   m ax im u m   p o wer   p o in tr ac k in g   ( MPPT) ,   u s o f   ad v a n ce d   c o n v e r ter s   an d   i n v er ter s ,   an d   PV  ar r ay   r ec o n f ig u r atio n .   Am o n g   th ese,   ar r ay   r ec o n f ig u r atio n   h as  p r o v en   p ar ticu lar ly   e f f e ctiv e,   as  it  r ed is tr ib u tes  s h a d ed   an d   u n s h ad e d   m o d u les  ac r o s s   th elec tr ical  n etwo r k   to   b alan ce   th r o w   cu r r en ts ,   r ed u ce   m is m atch   l o s s es,  an d   en h an ce   en er g y   o u tp u t [ 5 ] .   R ec o n f ig u r atio n   m eth o d s   ar ty p ically   cla s s if ied   in to   s tatic  an d   d y n am ic   ap p r o ac h es.   Static  r ec o n f ig u r atio n   in v o l v es  r ea r r an g in g   PV  m o d u les  b ased   o n   f ix ed   elec tr ical  o r   p h y s ical   lay o u ts .   T ec h n i q u es  s u ch   as  th Su Do Ku   [ 6 ] ,   o p tim ized   Su Do Ku   [ 7 ] ,   m ag ic  s q u ar [ 8 ] ,   an d   d o m in an c e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 6 9 4   I n t J Po E lec  &   Dr i Sy s t Vo l.  1 7 ,   No .   1 Ma r c h   20 2 6 :   777 - 785   778   s q u ar e   [ 9 ]   co n f ig u r atio n s   h av s h o wn   im p r o v e d   p er f o r m a n ce   o v er   tr ad itio n al  s er ies - p ar a llel  an d   to tal  cr o s s - tied   ( T C T )   ar r a n g em en ts   [ 10 ] .   Ho wev er ,   s tatic  m eth o d s   ar e   b est  s u ited   f o r   p r e d ictab le,   u n if o r m   s h a d in g   an d   o f ten   r e q u ir co m p lex   wir in g   an d   lack   a d ap tab ilit y   in   r ea l - tim s h ad in g   v ar iatio n s   [ 1 1 ] .   I n   co n tr ast,  d y n am ic  r ec o n f ig u r atio n   m o d if ies  th e   elec tr ica co n n ec tio n s   o f   PV  ce lls   in   r ea tim u s in g   s witch   m atr ix ,   with o u alter in g   th eir   p h y s ical  p o s itio n s .   T h is   allo w s   th s y s tem   to   r esp o n d   to   ch an g in g   s h ad in g   co n d itio n s   an d   m ain tain   o p tim al  p er f o r m a n ce   [ 1 2 ] .   Var io u s   alg o r ith m s   h av b ee n   p r o p o s e d   f o r   d y n am ic   r ec o n f ig u r atio n ,   in clu d in g   r u le - b ased   s y s tem s   ( e. g . ,   f u zz y   lo g ic  [ 1 3 ] ,   r o u g h   s et  th eo r y   [ 1 4 ] ) ,   o p tim izatio n   alg o r ith m s   ( e. g . ,   d y n am ic  p r o g r am m in g   [ 1 5 ] ,   g r ee d y   alg o r ith m s   [ 1 6 ] ) ,   an d   m eta h eu r is tic  tech n iq u es  lik e   g en etic  al g o r i th m   ( GA)   [ 1 7 ] ,   g r ass h o p p er   o p tim izatio n   alg o r ith m   ( GOA)   [ 1 8 ] ,   an d   p ar ticle   s war m   o p tim izatio n   ( PS O)   [ 1 9 ] .   T h ese  m eth o d s   p r im ar il y   f o c u s   o n   m ax im izin g   p o w er   o u tp u t,  b u o f te n   n eg lect  th im p ac o f   f r eq u en s witch in g ,   wh ich   ca n   in cr ea s co n tr o co m p le x ity   an d   r e d u ce   th life s p an   o f   s witch in g   co m p o n en ts .   R ec en r esear ch   h as  p r o p o s ed   m u lti - o b jectiv o p tim izatio n   f r am e wo r k s   th at  co n s id er   b o th   p o wer   o u tp u an d   s witch in g   ac tio n   m in im izatio n   [ 2 0 ] ,   [ 2 1 ] .   Ho we v er ,   a d d in g   m o r o p tim izatio n   p ar am eter s   ty p ically   in c r ea s es c o m p u tatio n al  tim an d   al g o r i th m ic  co m p lex ity .   T o   ad d r ess   th is   ch allen g e,   th p r esen s tu d y   in t r o d u ce s   n o v el  weig h te d   o b jectiv f u n ctio n   th at   co m b in es  th g o als  o f   m ax im izin g   p o wer   o u tp u an d   m in i m izin g   th n u m b e r   o f   s witch in g   o p er atio n s .   T h ap p r o ac h   p r io r itizes r ec o n f i g u r in g   PV c ells   w ith   h ig h er   s h ad in g   v alu es,  th er eb y   im p r o v i n g   en er g y   y ield   wh ile   r ed u cin g   s witch in g   s tr ess .   T o   o p tim ize  th is   o b jectiv f u n ctio n ,   an   en h an ce d   f ir eb u g   s war m   o p tim izatio n   ( FS O)   alg o r ith m   is   em p lo y ed .   T h is   im p r o v e d   FS r e d u ce s   d is cr etiza tio n   co m p lex ity ,   o p er ates  with   f ewe r   p ar am eter s ,   an d   f ac ilit ates  ef f icien co n v er g en ce o f f er in g   an   ad v an ta g o v er   ex is tin g   tech n iq u es  s u ch   as   th o s d escr ib ed   in   [ 2 2 ] - [ 2 4 ] .   T h p r o p o s ed   m eth o d   is   ev alu ated   u n d er   f i v r ep r esen tativ s h ad in g   p atter n s lef t - d o w n ,   lef t - to p ,   r ig h t - to p ,   r ig h t - d o wn ,   an d   ce n ter   s h ad in g to   v alid ate  its   r o b u s tn ess   [ 2 5 ] .   Simu latio n   r esu lts   d em o n s tr ate   n o tab le  im p r o v e m en ts   in   p o wer   o u tp u t,  f ill  f ac to r ,   an d   r ed u ce d   m is m atch   lo s s es,  wh ile  also   ac h iev in g   a   r ed u ctio n   in   s witch in g   ac tio n s .   T h ese  f i n d in g s   co n f i r m   th e   p o ten tial  o f   th e   p r o p o s ed   s tr ateg y   to   im p r o v e   PV  s y s tem   ef f icien cy   an d   p r o l o n g   d ev ice  life s p an   u n d er   p ar tial sh ad in g   c o n d itio n s .       2.   M O DE L L I NG   O F   P ARR AY  M E T H O D   T h to tal  cr o s s - tied   ( T C T )   c o n f ig u r atio n   is   wid ely   a d o p t ed   ap p r o ac h   f o r   a r r an g in g   p h o to v o ltaic  ( PV)   ar r ay s   to   m itig ate  m is m a tch   lo s s es c au s ed   b y   p ar tial sh ad in g .   T h is   s ec tio n   o u tlin es th m ath em atica l a n d   co m p u tatio n al  m o d elin g   o f   a   PV  ar r ay   in   th T C T   co n f ig u r atio n ,   wh ich   en s u r es  u n if o r m   cu r r en s h ar in g   am o n g   p ar allel  r o ws  an d   e n h an ce s   th o v er all  p e r f o r m a n ce   o f   th s y s tem   u n d er   d iv er s en v ir o n m en tal  co n d itio n s .   PV  ce ll  is   r ep r esen ted   u s in g   th o n e - d io d m o d el,   wh ich   p r o v id es  d etailed   ch ar ac ter izatio n   o f   its   elec tr ical  b eh av io r ,   as in   ( 1 ) .     = 0 ( ( + )  1 ) +   ( 1 )     W h er e:       is   th o u tp u cu r r en t,    is   th e   o u tp u v o ltag e,     is   th p h o to g en er ated   cu r r en t,  an d   0   is   th e   r ev er s s atu r atio n   cu r r e n t.       an d     r ep r esen t th s er ies an d   s h u n t r esis tan ce s ,   r esp ec tiv ely .       is   the   te mpe r a tur e   in   Ke l vin ,   is   the   B ol tzma n n   c on s ta n t   ( 1 . 38 × 10 23   J / K ) ,         is   th elec tr o n   ch ar g ( 1 . 6 × 1 0 −1 9   C ) ,   an d     is   th id ea lity   f ac to r .   T h is   eq u atio n   f o r m s   th f o u n d atio n   f o r   m o d elin g   th elec tr ic al  ch ar ac ter is tics   o f   in d iv id u al  PV c ells .   T o   attain   th e   r eq u ir ed   v o ltag e   an d   cu r r e n lev els,  a   PV  m o d u le  co n s is ts   o f   m a n y   ce lls   co n n ec ted   in   p ar allel  o r   s er ies.  Fo r   m o d u l e,   th r elatio n s h ip s   ar e x p r ess ed   as   ( 2 ) .      = . ,            =   ( 2 )     W h er   is   th n u m b e r   o f   ce lls   co n n ec ted   i n   s er ies with in   th m o d u le.   PV  m o d u les  ar e   s et  u p   in   a   m atr ix   lay o u with   m   r o ws  a n d   n   co lu m n s   in   th T C T   c o n f ig u r atio n .   I n   o r d er   to   b alan ce   th e   d is tr ib u t io n   o f   c u r r e n th r o u g h o u t   th e   ar r a y ,   m o d u les  with in   a   r o ar c o n n ec te d   in   p ar allel,   an d   r o ws  ar e   co n n ec t ed   b y   h o r izo n tal  cr o s s - ties .   R ed u ce d   m is m atch   lo s s es  an d   i m p r o v e d   r esis tan ce   to   s h ad in g   ef f ec ts   ar g u ar an t ee d   b y   th is   ar r an g em e n t.  T h e   o v er all  cu r r en an d   v o ltag o f   th ar r ay   in   T C T   co n f ig u r atio n   ar e   g iv en   b y   ( 3 ) .     =  . ,         = = 1   ( 3 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Po E lec  &   Dr i Sy s t     I SS N:   2088 - 8 6 9 4       E n h a n ce d   a d a p tive  r ec o n fig u r a tio n   fo r   o p timiz in g   p o w er g en era tio n   a n d     ( D.   Ma n imeg a la i )   779   Par tial  s h ad in g   i n tr o d u ce s   v a r iab ilit y   in   t h c u r r en t   g e n er a ted   b y   in d iv id u al   m o d u les.  I n   o r d er   to   av o id   s h ad e d   m o d u les  f r o m   n eg ativ ely   im p ac tin g   th s tr in g ' s   o v er all  p er f o r m an ce ,   b y p ass   d io d es  ar e   in teg r ated   in to   th ar r a y   ar c h itectu r e.   T h p o wer   o u tp u t   o f   in d iv id u al  m o d u les  an d   th en tire   ar r ay   is   ca lcu lated   as   ( 4 ) .      =  . ,           =  ( , ) = 1 = 1   ( 4 )     I n   r esp o n s to   s h ad in g   cir c u m s tan ce s ,   d y n am ic  r ec o n f i g u r at io n   u s es  s witch   m atr ix   t o   ch an g th elec tr ical   co n n ec tio n s   in s id th PV  ar r ay .   T h s witch in g   s tate  o f   ea ch   m o d u le  is   r ep r esen ted   b y   b in ar y   m atr ix    wh er ea s   ca lcu lated   in   ( 5 ) .      = { 1 ,                            0 ,                          ( 5 )     T h to tal  p o wer   o u tp u t a n d   cu r r en t o f   th ar r a y   ar d y n a m ically   u p d ated   b ased   o n   th s witch   m atr ix ,   as ( 6 ) .      =  .  ( , ) = 1 = 1   ( 6 )       3.   DYNA M I RE CO NF I G U RATI O O F   P ARRA YS  USI NG   F I RE B U G   SWARM   O P T I M I Z AT I O WI T H   NO VE L   O B J E C T I V E   F UN CT I O N   Par tial  s h ad in g   s ig n if ican tly   r ed u ce s   th en er g y   o u t p u o f   P s y s tem s   b y   ca u s in g   m is m atch   lo s s es.   T h ese  ef f ec ts ca u s ed   b y   clo u d s ,   n ea r b y   o b s tr u ctio n s ,   o r   d ir t lim it  ar r ay   p er f o r m a n ce ,   as  s h ad ed   m o d u les  r estrict  th o v er all  cu r r en f lo w.   T r ad itio n al  m eth o d s ,   s u ch   as b y p ass   d io d es a n d   T C T   co n f ig u r atio n s ,   m itig ate  th ese  ef f ec ts   b u t la ck   ad a p tab i lity   to   r ea l - tim s h ad in g   v ar iat io n s .   Dy n am ic  r ec o n f ig u r atio n   a d d r ess es  th is   lim itat io n   b y   a d ju s tin g   th elec tr ical  co n n ec tio n s   b etwe en   PV  m o d u les  th r o u g h   a   s witch   m atr ix .   Ho wev er ,   m an y   e x is tin g   tech n iq u es  f o cu s   o n ly   o n   m ax im izin g   p o wer   o u tp u t,  o v er lo o k in g   th o p er atio n al  co m p lex ity   an d   h ar d war d eg r ad atio n   ca u s ed   b y   f r eq u e n s witch in g   ac tio n s .   T o   o v e r co m t h ese  is s u es,  th is   s tu d y   p r o p o s es  weig h ted   o b jectiv f u n ctio n   t h at  s im u ltan eo u s ly   o p tim izes  p o wer   o u tp u an d   m in im izes  s witch in g   o p er atio n s .   An   en h an ce d   FS alg o r it h m   is   u s ed   t o   s o lv e   th is   d u al - o b jectiv p r o b lem ,   im p r o v in g   b o th   en e r g y   y ield   an d   s y s tem   r eliab ilit y   u n d er   d y n am ic  s h a d in g   co n d itio n s .     3 . 1 .     P r o po s ed  no v el  o bje ct iv f un ct io n   T h p r o p o s ed   o b jectiv f u n ctio n   f o r m s   th co r e   o f   th e   d y n a m ic  r ec o n f i g u r atio n   s tr ateg y ,   o p tim izin g   th tr ad e - o f f   b etwe en   two   co n f lictin g   o b jectiv es:     Ma x im izin g   p o wer   o u tp u t T h PV  s y s tem   m u s p r o d u ce   th e   h ig h est  p o wer   p o s s ib le  u n d er   p ar tial  s h ad in g   co n d itio n s .     Min im izin g   s witch in g   ac tio n s R ed u cin g   f r eq u en r ec o n f i g u r atio n s   h elp s   e x ten d   s witch   lif esp an ,   s im p lify   co n tr o l,  a n d   r e d u ce   m ai n ten an ce .   T h o b jectiv f u n ctio n   is   ex p r ess ed   as   ( 7 ) .   W h er e,   th o v er all  f itn ess   v alu o f   g iv en   PV  ar r ay   co n f ig u r atio n ,   p o wer   o u tp u t   o f   th e   cu r r en c o n f ig u r atio n ,    m ax im u m   ac h iev ab le   p o wer   o u tp u t   f o r   g iv e n   s h ad in g   s ce n ar io ,     t h n u m b e r   o f   s witch   ch an g es r eq u ir ed   f o r   th c u r r e n t r ec o n f ig u r atio n ,    t h to tal   p o s s ib le  n u m b e r   o f   s witch   ch an g es  in   th e   s y s tem ,   1   an d   2 w eig h f ac to r s   r e p r esen t in g   th e   r elativ im p o r tan ce   o f   p o wer   o p tim izatio n   an d   s witch in g   m i n im izatio n .     = 1 . 2 .   ( 7 )     T h ese  weig h ts   ca n   b d y n am ically   ad ju s ted   b ased   o n   s y s tem   r eq u ir em en ts p r io r iti zin g   1   d u r in g   h ig h   en er g y   d em an d   an d   2   d u r in g   m ain ten an ce - s en s itiv co n d itio n s .     3 . 2 .     I m pro v ed  f irebug   s wa rm   o ptim iz a t io a lg o rit hm   T h FS alg o r ith m   is   m etah eu r is tic  in s p ir ed   b y   t h m o v em en an d   co m m u n icatio n   b e h av io r s   o f   f ir eb u g s .   I n   th is   s tu d y ,   it  is   en h an ce d   to   ef f ec tiv ely   o p tim ize  th p r o p o s ed   d u al - o b je ctiv f u n ctio n   u n d e r   d if f er en p ar tial sh ad in g   s ce n a r io s .   T h k e y   im p r o v em e n ts   ar as f o llo ws:     Dy n am ic  weig h ad j u s tm en t Ma in tain s   b alan ce   b etwe en   ex p lo r atio n   an d   e x p lo itatio n   t o   en s u r ef f icien t   co n v er g en ce .     Prio r ity - b ased   m o d u le  r ec o n f i g u r atio n : Pr io r itizes m o d u les  with   h ig h er   s h ad i n g   lev els f o r   r ec o n f ig u r atio n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 6 9 4   I n t J Po E lec  &   Dr i Sy s t Vo l.  1 7 ,   No .   1 Ma r c h   20 2 6 :   777 - 785   780     E n h an ce d   f itn ess   ev alu atio n Uses   th n o v el  o b jectiv f u n c tio n   to   ev alu ate  c o n f ig u r atio n s   b ased   o n   b o t h   p o wer   an d   s witch in g   cr iter ia.     I m p r o v ed   lo ca l se ar c h : Pr ev en ts   th alg o r ith m   f r o m   b ein g   tr a p p ed   in   lo ca l o p tim a.     Velo city - b ased   u p d ate  m ec h a n is m : E n h an ce s   s o lu tio n   d iv er s ity   an d   ac ce ler ates c o n v e r g en ce .     3 . 2 . 1 .   F it nes s   e v a lua t io n   E ac h   f ir eb u g   ( ca n d id ate  s o lu ti o n )   is   ev alu ated   u s in g   th wei g h ted   o b jectiv f u n ctio n   as ( 8 ) .     = 1 . ( ) 2 . ( )   ( 8 )     W h er   is   th f itn ess   o f   th   f ir eb u g ,   a n d   o t h er   ter m s   ar e   as d ef in ed   p r ev io u s ly .     3 . 2 . 2 .   M o v em ent   a nd   up da t m ec ha nis m   Fire b u g s   u p d ate  t h eir   p o s itio n s   b ased   o n   th b est lo ca l a n d   g lo b al  s o lu tio n s   as ( 9 ) .     ( + 1 ) = ( ) + . (  ( ) ) + . (  ( ) )   ( 9 )     W h er ( )   is   th p o s itio n   o f   t h e     f ir eb u g   at  tim ,   an d   ,   co n tr o th in f lu e n ce   o f   l o ca an d   g lo b al  s o lu tio n s .     3 . 2 . 3 .   Ada ptiv weig ht  a djustm ent   T o   im p r o v co n v er g en ce   b e h a v io r ,   weig h v alu es c h an g d y n am ically   in   ( 1 0 )   a n d   ( 1 1 ) .     1 ( ) = 1 ( 0 ) . ( 1 )   ( 1 0 )     2 ( ) = 2 ( 0 ) . ( )   ( 1 1 )     T h is   m ec h an is m   p r io r itizes  p o wer   o p tim izatio n   in   ea r ly   iter atio n s   an d   s witch in g   m i n im izatio n   in   later     s tag es.     3 . 2 . 4 .   F irebug   up da t rule  wit h v elo cit y   T o   en h a n ce   ex p l o r atio n ,   f ir eb u g   m o v em en t is also   g o v er n e d   b y   v elo city   u p d ate   ( 1 2 )   a n d   ( 1 3 ) .     ( + 1 ) = . ( ) + . (  ( ) ) + . (  ( ) )   ( 1 2 )     ( + 1 ) = ( ) + ( + 1 )   ( 1 3 )     W h er   is   th in er tia  weig h t,  c o n tr o llin g   m o m en t u m   an d   h el p in g   f ir e b u g s   escap lo ca m in im a.     3 . 2 . 5 .   Co nv er g ence   c rit er ia   T h alg o r ith m   te r m in ates  w h en   o n o f   th f o llo win g   c o n d itio n s   is   m et:   m ax im u m   n u m b er   o f   iter atio n s      is   r ea ch ed ,   an d   t h ch an g in   f itn ess   b etwe en   co n s ec u tiv iter atio n s   is   n eg lig ib le   as in   ( 1 4 ) .            :       |  ( + 1 )  ( ) | <     ( 1 4 )     W h er e     is   s m all  th r esh o ld   in d icatin g   co n v e r g en ce .   T h en h a n ce d   FS alg o r ith m   in teg r ates  a   n o v el  o b jectiv f u n ctio n   with   a d ap ti v co n tr o l   m ec h an is m s   to   p r o v i d a   r o b u s an d   e f f icien d y n a m ic  r ec o n f ig u r atio n   s tr ateg y   f o r   PV  ar r ay s   u n d er   p ar tial  s h ad in g .   T h e   alg o r ith m   b ala n ce s   en er g y   o p tim izatio n   with   o p e r atio n al  e f f icien cy   b y   m i n im izin g   s witch in g   ac tio n s ,   m ak in g   it su itab le  f o r   b o th   r ea l - tim a p p licatio n s   an d   lo n g - ter m   d e p lo y m e n t.       4.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   4 . 1 .     P o wer   o ptim iz a t io n und er   v a rio us   s ha din g   co nd it io n s   T h is   s ec tio n   ev alu ates  th ef f ec tiv en ess   o f   th p r o p o s ed   FS alg o r ith m   co m b in ed   with   th n o v el   o b jectiv f u n ctio n   f o r   o p tim izin g   PV a r r ay   p er f o r m an ce   u n d er   p ar tial sh ad in g .   Simu latio n s   wer co n d u cted   i n   MA T L AB   ( Ver s io n   9 . 1 3 )   ac r o s s   f iv s h ad in g   s ce n ar i o s r i g h t - d o w n ,   lef t - d o wn ,   r ig h t - to p ,   lef t - to p   d iag o n al,   an d   ce n ter   s h a d in g .   T h ese  p atter n s   r ef lect  r ea l - wo r ld   c o n d itio n s   u s ed   to   ass ess   th b en ef its   o f   d y n am ic  r ec o n f ig u r atio n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Po E lec  &   Dr i Sy s t     I SS N:   2088 - 8 6 9 4       E n h a n ce d   a d a p tive  r ec o n fig u r a tio n   fo r   o p timiz in g   p o w er g en era tio n   a n d     ( D.   Ma n imeg a la i )   781   T h p r o p o s ed   m eth o d   was  co m p ar ed   with   co n v en tio n al  o p t im izatio n   tech n iq u es,  f o cu s in g   o n   p o wer   o u tp u t,   f ill  f ac to r ,   a n d   m is m atch   lo s s .   R esu lts   co n s is ten tl y   s h o wed   im p r o v ed   p er f o r m an ce ,   v alid atin g   th e   r o b u s tn ess   o f   th n ew  ap p r o a ch .   Fo r   s im u latio n ,   th FS alg o r ith m   u s ed   p o p u latio n   s ize  o f   2 5   an d   1 0 0   iter atio n s   to   b alan ce   ac cu r ac y   an d   ef f icien c y .   T h PV  ar r a y   was  ass u m ed   to   o p er ate  at  s tan d ar d   tem p er atu r e   o f   2 5   °C .   I n itially ,   th weig h p ar am eter   α   in   ( 6 )   was  s et  to   0 ,   p r io r itizin g   o n ly   p o wer   o p tim izatio n .   T h ese  f in d in g s   h ig h lig h th e   p o ten tial  o f   th p r o p o s ed   d y n am ic  r ec o n f ig u r atio n   m eth o d   to   en h an ce   p o wer   o u tp u t   an d   s y s tem   ef f icien cy   in   v ar y i n g   s h ad in g   co n d itio n s .   T h ef f ec tiv en ess   o f   th p r o p o s ed   ap p r o ac h   is   ev alu ated   u s in g   th r ee   k ey   p er f o r m an c m etr ics:   m is m atch   lo s s   ( ML ) ,   f ill  f ac t o r   ( FF ) ,   an d   ef f ic ien c y   ( η ) .   Mism atch   lo s s   q u an tifie s   th p o wer   lo s s   d u e   to   u n ev en   s h ad i n g   an d   is   ca lcu lated   as  th d if f er en ce   b etwe en   th g lo b al  m ax im u m   p o wer   p o in ( GM PP )   u n d er   s tan d ar d   test   co n d itio n s   ( STC )   an d   u n d er   p ar tial  s h ad in g   co n d itio n s   ( PS C ) ,   with   GM PP ST C   f ix ed   at  9 8 0 0   W   ( i.e . ,   2 8 0   W   ×  5   ×  7 ) .   T h e   f ill  f ac to r ,   wh ich   r ef lects  th e   q u a lity   o f   t h PV  ar r ay ,   is   d ef in e d   as  th e   r atio   o f   th e   m ax im u m   p o wer   o u tp u u n d e r   PS C   to   th r ated   p o wer   o f   th e   ar r ay .   E f f icien cy   is   co m p u ted   as  th r atio   o f   th e   m ax im u m   o u tp u p o wer   to   th e   p r o d u ct  o f   ir r ad ian ce   ( 1 0 0 0   W /m ²)   an d   th e   to tal  PV  ar r ay   ar ea   ( 1 . 5 6   m   ×   1 . 5 6   m   ×  5   ×   7 ) ,   as  s p ec if ied   i n   T ab le   1 .   T h ese  m etr ics  p r o v id e   c o m p r e h en s iv ass ess m en o f   s y s tem   p er f o r m an ce   u n d er   v ar y i n g   s h ad in g   co n d itio n s .       T ab le  1 .   PV p an el  s p ec if icatio n s   Ty p i c a l   t y p e   S p e c i f i c a t i o n s   M a x i m u m   p o w e r   (  )   2 8 0   W   M a x i m u m   p o w e r   v o l t a g e   (  )   3 1 . 7   V   M a x i m u m   p o w e r   c u r r e n t   (  )   8 . 8 3   A   S h o r t   c i r c u i t   c u r r e n t   (  )   9 . 5 4   A   O p e n   c i r c u i t   v o l t a g e   (  )   3 8 . 5   V   D i me n si o n s   1 5 6 x 1 5 6   mm   N u mb e r   o f   c e l l s   6 0   c e l l s   i n   s e r i e s       4 . 2 .     P r o po s ed  s wit ching - ba s ed  re co nfig ura t io n str a t eg y   f o a   5 x 7   P a rr a y   T o   v alid ate  th p r o p o s ed   m e th o d ,   5 × 7   u n s y m m etr ical  P ar r ay   co n f i g u r atio n   was  s e lecte d   f o r   an aly s is .   T h p er f o r m an ce   o f   th en h an ce d   FS alg o r ith m   was  test ed   u n d e r   f iv e   d is tin ct  p ar tial  s h ad in g   p atter n s lef t - d o wn   d iag o n al  ( Fig u r 1 ( a) ) ,   r i g h t - d o wn   d iag o n al  ( Fig u r e   1 ( b ) ) ,   lef t - to p   d iag o n al  ( Fig u r 1 ( c) ) ,   r ig h t - to p   d iag o n al  ( Fig u r e   1 ( d ) ) ,   an d   ce n ter   s h ad in g   ( Fig u r 1 ( e ) ) .   T h ese  p atter n s   wer ch o s en   to   r ep r esen t   co m m o n   r ea l - wo r l d   s h ad in g   co n d itio n s   th at  ca n   s ig n if ica n tly   af f ec th e   p er f o r m a n ce   o f   PV  ar r ay s .   T h co r r esp o n d in g   P c h ar ac ter i s tics   f o r   ea ch   o f   th ese   s h ad in g   s ce n ar io s   ar illu s tr ated   in   Fig u r e s   2 ( a) - 2 ( e ) .   T h ese  p lo ts   p r o v id v is u al  co m p ar is o n   o f   th p o wer   o u tp u p er f o r m a n ce   o f   th FS alg o r ith m   ag ain s o th er   m etah eu r is tic  alg o r ith m s .   T h s im u latio n   r esu lts ,   s u m m ar ized   in   T ab le  2 ,   d em o n s tr ate   th s u p er io r ity   o f   th FS alg o r ith m   in   m ax im izin g   p o wer   o u tp u a cr o s s   all  test ed   s h ad in g   s ce n ar io s   wh en   co m p ar ed   to   t h GOA,   g r ey   wo lf   o p tim izatio n   ( GW O) ,   an d   PS O.     Un d er   th lef t - d o wn   d iag o n al  s h ad in g   p atter n   ( Fig u r 1 ( a) ) ,   th FS m eth o d   ac h iev ed   an   o u tp u p o wer   o f   5 1 4 2 . 9 2   W ,   o u tp er f o r m in g   G OA  ( 4 9 5 8 . 4 8   W ) ,   GW ( 5 0 1 8 . 3 6   W ) ,   an d   PS ( 4 8 9 8 . 2 4   W ) .     Fo r   th r ig h t - d o w n   d iag o n al  p atter n   ( Fig u r 1 ( b ) ) ,   FS d eliv er ed   5 0 1 6 . 5 4   W ,   ex ce e d in g   th o u tp u ts   o f   GOA  ( 4 8 3 4 . 8 6   W ) ,   GW ( 4 8 8 3 . 1 9   W ) ,   an d   PS ( 4 8 0 4 . 6 8   W ) .     Un d er   th lef t - to p   d iag o n al  p atter n   ( Fig u r 1 ( c) ) ,   FS ag ain   led   with   5 2 9 2 . 3 2   W ,   co m p ar ed   to   GOA   ( 5 1 1 5 . 6 4   W ) ,   GW ( 5 1 7 8 . 8 8   W ) ,   an d   PS ( 5 0 5 6 . 4 2   W ) .     I n   th ca s o f   th r ig h t - to p   d i ag o n al  p atter n   ( Fig u r 1 ( d ) ) ,   FS ac h iev ed   5 2 4 8 . 5 6   W ,   wh ile  GOA,   GW O,   an d   PS p r o d u ce d   5 0 6 7 . 3 8   W ,   5 1 3 6 . 1 4   W ,   an d   5 0 0 8 . 7 2   W ,   r esp ec tiv ely .     Fin ally ,   u n d e r   th e   ce n ter   s h ad in g   s ce n ar i o   ( Fig u r 1 ( e) ) ,   FS d eliv er ed   its   h ig h est  p er f o r m an ce   o f   5 3 9 5 . 2 6   W ,   s ig n if ican tly   o u tp er f o r m in g   GOA  ( 5 1 7 2 . 8 6   W ) ,   GW ( 5 2 3 8 . 6 4   W ) ,   an d   PS ( 5 0 8 6 . 4 2   W ) .   I n   t e r m s   o f   m i s m a t c h   l o s s es ,   th e   F S O   m e t h o d   c o n s is t e n tl y   d e m o n s t r a t e d   l o w e r   v a l u es   u n d e r   a l l   f i v e   c o n d i ti o n s 4 6 5 7 . 0 8   W ,   4 7 8 3 . 4 6   W ,   4 5 0 7 . 6 8   W ,   4 5 5 1 . 4 4   W ,   a n d   4 4 0 4 . 7 4   W ,   r e s p e c t i v e l y   f o r   t h e   p a t t e r n s   s h o w n   i n   F i g u r e s   1 ( a ) - 1 ( e ) .   T h es e   v a lu e s   w e r e   c o n s i d e r a b l y   b e tt e r   t h a n   t h o s e   o b t a i n e d   u s i n g   G OA ,   G W O ,   a n d   P SO .   Fu r th er m o r e ,   th e   FS O - b ased   m eth o d   s h o wed   a   co n s is ten tly   h ig h er   f ill  f ac to r   ( FF )   in   ea ch   s h ad in g   s ce n ar io ,   f u r th er   u n d er s co r in g   its   ab ilit y   to   o p tim ize  th e   ele ctr ical  p er f o r m an ce   o f   th PV   ar r ay .   Ov er all,   th r esu lts v is u alize d   in   Fig u r es   2 ( a) - 2 ( e)   an d   q u an tifie d   in   T ab le  2 h ig h lig h th ef f icien cy ,   r o b u s tn ess ,   an d   r ea l - wo r ld   a p p licab ilit y   o f   th e   p r o p o s ed   FS O - b ased   d y n am i r ec o n f ig u r atio n   s tr ateg y .   I ts   ab ilit y   to   e n h an c e   p o wer   o u tp u t,  r e d u ce   m is m a tch   lo s s es,  an d   m ain tain   a   h ig h   f ill  f ac to r   u n d er   v a r io u s   s h ad in g   p atter n s   estab lis h es it a s   s u p er io r   s o l u tio n   co m p ar ed   t o   ex is tin g   m e tah eu r is tic  tech n iq u es.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 6 9 4   I n t J Po E lec  &   Dr i Sy s t Vo l.  1 7 ,   No .   1 Ma r c h   20 2 6 :   777 - 785   782       ( a)   ( b )       ( c)   ( d )       ( e )     Fig u r 1 .   5 X7   PV a r r ay   s ize  u n d er   ( a )   lef t - d o wn   d iag o n al ,   ( b )   r ig h t - d o wn   d iag o n al ,   ( c)   lef t - to p   d iag o n al ,     ( d )   r ig h t - to p   d iag o n al ,   an d   ( e)   ce n tr p ar tial sh ad in g       T a b l e   2 .   P e r f o r m a n c e   c o m p a r is o n   o f   t h e   p r o p o s e d   F S O - b a s e d   r e c o n f i g u r a t i o n   m e t h o d   w i t h   GO A ,   GW O ,   a n d   P S O   S h a d i n g   P a t t e r n s   C o n f i g u r a t i o n s   G e n e r a t e d   o u t p u t   p o w e r   ( W )   M i sm a t c h   l o ss  ( M L)   i n   w a t t s   F i l l   f a c t o r   (FF)   Ef f i c i e n c y   ( η)   R u n t i me   ( sec )   C o n v e r g e n c e   i t e r a t i o n s   Le f t - d o w n   d i a g o n a l   GOA   4 9 5 8 . 4 8   4 8 4 1 . 5 2   0 . 5 0   5 . 8 2 %   4 . 8   79   G W O   5 0 1 8 . 3 6   4 7 8 1 . 6 4   0 . 5 1   5 . 8 9 %   4 . 2   68   PSO   4 8 9 8 . 2 4   4 9 0 1 . 7 6   0 . 4 9   5 . 7 5 %   3 . 7   62   FSO   5 1 4 2 . 9 2   4 6 5 7 . 0 8   0 . 5 2   6 . 0 3 %   2 . 9   48   R i g h t - d o w n   d i a g o n a l   GOA   4 8 3 4 . 8 6   4 9 6 5 . 1 4   0 . 4 9   5 . 6 7 %   4 . 7   81   G W O   4 8 8 3 . 1 9   4 9 1 6 . 8 1   0 . 5 0   5 . 7 3 %   4 . 1   70   PSO   4 8 0 4 . 6 8   4 9 9 5 . 3 2   0 . 4 9   5 . 6 4 %   3 . 6   65   FSO   5 0 1 6 . 5 4   4 7 8 3 . 4 6   0 . 5 1   5 . 8 8 %   2 . 8   52   Le f t - t o p   d i a g o n a l   GOA   5 0 8 9 . 6 5   4 7 1 0 . 3 5   0 . 5 2   5 . 9 7 %   5 . 0   77   G W O   5 0 9 8 . 9 7   4 7 0 1 . 0 3   0 . 5 2   5 . 9 8 %   4 . 3   66   PSO   4 9 3 4 . 1 5   4 8 6 5 . 8 5   0 . 5 0   5 . 7 9 %   3 . 9   60   FSO   5 2 9 2 . 3 2   4 5 0 7 . 6 8   0 . 5 4   6 . 2 1 %   3 . 0   47   R i g h t - t o p   d i a g o n a l   GOA   4 7 6 8 . 6 7   5 0 3 1 . 3 3   0 . 4 8   5 . 5 9 %   4 . 6   80   G W O   4 8 9 2 . 9 8   4 9 0 7 . 0 2   0 . 5 0   5 . 7 4 %   4 . 0   71   PSO   4 8 1 4 . 7 6   4 9 8 5 . 2 4   0 . 4 9   5 . 6 5 %   3 . 5   63   FSO   5 2 4 8 . 5 6   4 5 5 1 . 4 4   0 . 5 4   6 . 1 6 %   2 . 7   49   C e n t e r   GOA   5 2 0 7 . 6 8   4 5 9 2 . 3 2   0 . 5 3   6 . 1 1 %   5 . 1   83   G W O   5 1 5 8 . 5 6   4 6 4 1 . 1 1   0 . 5 2   6 . 0 5 %   4 . 4   73   PSO   5 0 5 8 . 4 8   4 7 4 1 . 5 2   0 . 5 1   5 . 9 3 %   3 . 8   66   FSO   5 3 9 5 . 2 6   4 4 0 4 . 7 4   0 . 5 5   6 . 3 3 %   3 . 1   45     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Po E lec  &   Dr i Sy s t     I SS N:   2088 - 8 6 9 4       E n h a n ce d   a d a p tive  r ec o n fig u r a tio n   fo r   o p timiz in g   p o w er g en era tio n   a n d     ( D.   Ma n imeg a la i )   783   ( a)     ( b )     ( c)     ( d )       ( e)       Fig u r 2   P - cu r v es o f   p r o p o s ed   5 x 7   PV a r r ay   u n d e r   PS C :   ( a)   lef t - d o wn   d iag o n al ,   ( b )   r ig h t - d o wn   d ia g o n al ,   ( c)   lef t - to p   d iag o n al ,   ( d )   r ig h t - to p   d iag o n al ,   an d   ( e)   ce n ter       5.   CO NCLU SI O N   T h is   s tu d y   p r esen ts   n o v el  d y n am ic  r ec o n f ig u r atio n   a p p r o ac h   f o r   PV  ar r ay s   u s in g   a   weig h ted   o b jectiv f u n ctio n   th at  s im u ltan eo u s ly   m ax im izes  p o wer   o u tp u an d   m in im izes  s witch in g   ac tio n s .   Op tim ized   th r o u g h   an   e n h an ce d   FS alg o r ith m ,   t h p r o p o s ed   m et h o d   d em o n s tr ates  s u p er io r   p er f o r m an ce   ac r o s s   f iv co m m o n   p ar tial   s h ad in g   s ce n a r io s   lef t - d o w n ,   r i g h t - d o wn ,   lef t - to p ,   r ig h t - to p ,   a n d   ce n ter   s h ad in g .   C o m p ar ed   to   co n v en tio n al  o p tim izatio n   tec h n iq u es  s u ch   as  PS O,   GOA,   an d   GW O,   th p r o p o s ed   ap p r o ac h   ac h iev es  u p   to   6 h ig h e r   p o wer   o u tp u t,  wit h   s ig n if ican r ed u ctio n   in   m is m atch   lo s s es  an d   lo wer   s witch in g   f r e q u en c y ,   co n tr ib u tin g   to   im p r o v ed   s y s tem   ef f icien cy   an d   ex ten d e d   h ar d war e   life s p an .   T h in te g r atio n   o f   m u ltip le  o b jectiv es  in to   s in g le,   wei g h ted   f u n ctio n   s tr ea m lin es  t h o p tim izatio n   p r o ce s s ,   r ed u ce s   co m p u tatio n al   co m p lex ity ,   an d   en h an ce s   ad a p tab ilit y   u n d er   v ar y i n g   e n v ir o n m en tal  co n d itio n s .   T o   s tr en g th en   th e   cr ed i b ilit y   an d   p r ac tical  im p ac o f   th m eth o d ,   f u tu r e   wo r k   will  f o cu s   o n   h a r d war im p lem en tatio n   o r   h ar d war e - in - th e - lo o p   ( H I L )   s im u latio n ,   wh ic h   will  v alid ate  its   r ea l - tim ef f ec tiv en ess .   Ad d itio n ally ,   c o m p ar ativ e   an aly s is   with   tr u m u lti - o b jectiv o p t im izer s   s u ch   as  NSGA - I I   o r   MO E A/D  i s   p r o p o s ed   to   as s ess   h o well  th e   m eth o d   b alan ce s   p o wer   g e n e r atio n   a n d   s witch in g   m i n im izatio n   co m p ar ed   to   estab lis h ed   m u lti - o b jectiv e   ap p r o ac h es.  Ov er all,   th is   wo r k   o f f e r s   p r a ctica an d   e f f ic ien r ec o n f ig u r atio n   s tr ateg y   f o r   im p r o v i n g   th e   p er f o r m an ce ,   r eliab ilit y ,   an d   s u s tain ab ilit y   o f   PV sy s tem s   o p er atin g   u n d er   p ar tial sh ad in g   c o n d itio n s .       F UNDING   I NF O R M A T I O N   Au th o r s   s tate  n o   f u n d in g   in v o lv ed .       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 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 6 9 4   I n t J Po E lec  &   Dr i Sy s t Vo l.  1 7 ,   No .   1 Ma r c h   20 2 6 :   777 - 785   784   Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   D.   Ma n im eg alai                               K an d ad ai   N ag ar atn a m   Srin iv as                               Gay ath r i M o n ick a   Su b ar n an                                   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   s tate  n o   co n f lict o f   in t er est.       DATA AV AI L AB I L I T Y   D a t a   a v a il a b i li t y   is   n o t   a p p l i ca b l e   t o   t h is   p a p e r   a s   n o   n e w   d at w e r e   c r e a t e d   o r   a n al y z e d   i n   t h is   s t u d y .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   S .   L i ,   Y .   L u ,   a n d   Y .   G e ,   S t a t i c   v o l t a g e   s t a b i l i t y   z o n i n g   a n a l y s i s   b a s e d   o n   a   s e n s i t i v i t y   i n d e x   r e f l e c t i n g   t h e   i n f l u e n c e   d e g r e e   o f   p h o t o v o l t a i c   p o w e r   o u t p u t   o n   v o l t a g e   s t a b i l i t y ,   E n e r g i e s ,   v o l .   1 6 ,   n o .   6 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e n 1 6 0 6 2 8 0 8 .   [ 2 ]   G .   S a i   K r i s h n a   a n d   T .   M o g e r ,   I m p r o v e d   S u D o K u   r e c o n f i g u r a t i o n   t e c h n i q u e   f o r   t o t a l - c r o s s - t i e d   P V   a r r a y   t o   e n h a n c e   m a x i m u m   p o w e r   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 s ,   R e n e w a b l e   a n d   S u s t a i n a b l e   E n e r g y   R e v i e w s ,   v o l .   1 0 9 ,   p p .   3 3 3 3 4 8 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r s e r . 2 0 1 9 . 0 4 . 0 3 7 .   [ 3 ]   Y .   C h a i b i ,   M .   M a l v o n i ,   A .   C h o u d e r ,   M .   B o u s s e t t a ,   a n d   M .   S a l h i ,   S i m p l e   a n d   e f f i c i e n t   a p p r o a c h   t o   d e t e c t   a n d   d i a g n o s e   e l e c t r i c a l   f a u l t s   a n d   p a r t i a l   s h a d i n g   i n   p h o t o v o l t a i c   s y s t e m s ,   E n e r g y   C o n v e r s i o n   a n d   M a n a g e m e n t ,   v o l .   1 9 6 ,   p p .   3 3 0 3 4 3 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n c o n m a n . 2 0 1 9 . 0 5 . 0 8 6 .   [ 4 ]   M .   B a k a ,   P .   M a n g a n i e l l o ,   D .   S o u d r i s ,   a n d   F .   C a t t h o o r ,   A   c o s t - b e n e f i t   a n a l y s i s   f o r   r e c o n f i g u r a b l e   P V   m o d u l e s   u n d e r   s h a d i n g ,   S o l a r   E n e r g y ,   v o l .   1 7 8 ,   p p .   6 9 7 8 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . s o l e n e r . 2 0 1 8 . 1 1 . 0 6 3 .   [ 5 ]   F .   B e l h a c h a t   a n d   C .   L a r b e s ,   P V   a r r a y   r e c o n f i g u r a t i o n   t e c h n i q u e s   f o r   m a x i m u m   p o w e r   o p t i m i z a t i o n   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 s :   A   r e v i e w ,   S o l a r   E n e r g y ,   v o l .   2 3 0 ,   p p .   5 5 8 5 8 2 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . s o l e n e r . 2 0 2 1 . 0 9 . 0 8 9 .   [ 6 ]   M .   H o r o u f i a n y   a n d   R .   G h a n d e h a r i ,   O p t i m i z a t i o n   o f   t h e   S u d o k u   b a s e d   r e c o n f i g u r a t i o n   t e c h n i q u e   f o r   P V   a r r a y s   p o w e r   e n h a n c e m e n t   u n d e r   m u t u a l   s h a d i n g   c o n d i t i o n s ,   S o l a r   E n e r g y ,   v o l .   1 5 9 ,   p p .   1 0 3 7 1 0 4 6 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . s o l e n e r . 2 0 1 7 . 0 5 . 0 5 9 .   [ 7 ]   S .   R .   P o t n u r u ,   D .   P a t t a b i r a m a n ,   S .   I .   G a n e s a n ,   a n d   N .   C h i l a k a p a t i ,   P o s i t i o n i n g   o f   P V   p a n e l s   f o r   r e d u c t i o n   i n   l i n e   l o s s e s   a n d   m i s m a t c h   l o s s e s   i n   P V   a r r a y ,   R e n e w a b l e   E n e r g y ,   v o l .   7 8 ,   p p .   2 6 4 2 7 5 ,   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r e n e n e . 2 0 1 4 . 1 2 . 0 5 5 .   [ 8 ]   N .   R a k e s h   a n d   T .   V .   M a d h a v a r a m ,   P e r f o r m a n c e   e n h a n c e m e n t   o f   p a r t i a l l y   s h a d e d   s o l a r   P V   a r r a y   u s i n g   n o v e l   s h a d e   d i s p e r s i o n   t e c h n i q u e ,   F r o n t i e r s   i n   E n e r g y ,   v o l .   1 0 ,   n o .   2 ,   p p .   2 2 7 2 3 9 ,   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 7 0 8 - 0 1 6 - 0 4 0 5 - y.   [ 9 ]   B .   D h a n a l a k s h m i   a n d   N .   R a j a s e k a r ,   D o m i n a n c e   s q u a r e   b a s e d   a r r a y   r e c o n f i g u r a t i o n   s c h e m e   f o r   p o w e r   l o s s   r e d u c t i o n   i n   s o l a r   P h o t o V o l t a i c   ( P V )   s y s t e m s ,   E n e r g y   C o n v e r s i o n   a n d   M a n a g e m e n t ,   v o l .   1 5 6 ,   p p .   8 4 1 0 2 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n c o n m a n . 2 0 1 7 . 1 0 . 0 8 0 .   [ 1 0 ]   S .   M a l a t h y   a n d   R .   R a m a p r a b h a ,   R e c o n f i g u r a t i o n   s t r a t e g i e s   t o   e x t r a c t   m a x i m u m   p o w e r   f r o m   p h o t o v o l t a i c   a r r a y   u n d e r   p a r t i a l l y   s h a d e d   c o n d i t i o n s ,   R e n e w a b l e   a n d   S u s t a i n a b l e   E n e r g y   R e v i e w s ,   v o l .   8 1 ,   p p .   2 9 2 2 2 9 3 4 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r s e r . 2 0 1 7 . 0 6 . 1 0 0 .   [ 1 1 ]   D .   S h a r m a ,   M .   F .   J a l i l ,   M .   S .   A n s a r i ,   a n d   R .   C .   B a n s a l ,   A   r e v i e w   o f   P V   a r r a y   r e c o n f i g u r a t i o n   t e c h n i q u e s   f o r   m a x i m u m   p o w e r   e x t r a c t i o n   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 s ,   O p t i k ,   v o l .   2 7 5 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i j l e o . 2 0 2 3 . 1 7 0 5 5 9 .   [ 1 2 ]   E .   R .   S a n s e v e r i n o   e t   a l . ,   D y n a m i c   p r o g r a m m i n g   a n d   M u n k r e s   a l g o r i t h m   f o r   o p t i m a l   p h o t o v o l t a i c   a r r a y s   r e c o n f i g u r a t i o n ,   S o l a r   E n e r g y ,   v o l .   1 2 2 ,   p p .   3 4 7 3 5 8 ,   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . s o l e n e r . 2 0 1 5 . 0 9 . 0 1 6 .   [ 1 3 ]   G .   V e l a s c o - Q u e s a d a ,   F .   G u i n j o a n - G i s p e r t ,   R .   P i q u é - L ó p e z ,   M .   R o m á n - L u m b r e r a s ,   a n d   A .   C o n e s a - R o c a ,   E l e c t r i c a l   P V   a r r a y   r e c o n f i g u r a t i o n   s t r a t e g y   f o r   e n e r g y   e x t r a c t i o n   i m p r o v e m e n t   i n   g r i d - c o n n e c t e d   P V   s y s t e m s ,   I E E E   T r a n s a c t i o n s   o n   I n d u s t r i a l   E l e c t r o n i c s ,   v o l .   5 6 ,   n o .   1 1 ,   p p .   4 3 1 9 4 3 3 1 ,   2 0 0 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T I E . 2 0 0 9 . 2 0 2 4 6 6 4 .   [ 1 4 ]   P .   D o s   S a n t o s ,   E .   M .   V i c e n t e ,   a n d   E .   R .   R i b e i r o ,   R e c o n f i g u r a t i o n   m e t h o d o l o g y   o f   s h a d e d   p h o t o v o l t a i c   p a n e l s   t o   m a x i m i z e   t h e   p r o d u c e d   e n e r g y ,   C O B E P   2 0 1 1   -   1 1 t h   B r a z i l i a n   P o w e r   E l e c t r o n i c s   C o n f e r e n c e ,   p p .   7 0 0 7 0 6 ,   2 0 1 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C O B E P . 2 0 1 1 . 6 0 8 5 2 6 6 .   [ 1 5 ]   N .   A .   K a d h i m ,   A .   A .   O b e d ,   A .   J .   A b i d ,   A .   L .   S a l e h ,   a n d   R .   J .   H a s s o o n ,   A   s y s t e m a t i c   r e v i e w   f o r   r e c o n f i g u r i n g   p h o t o v o l t a i c   a r r a y s   u n d e r   c o n d i t i o n s   o f   p a r t i a l   s h a d i n g ,   E l e c t r i c a l   E n g i n e e r i n g   T e c h n i c a l   J o u r n a l ,   v o l .   1 ,   n o .   1 ,   p p .   2 0 3 4 ,   2 0 2 4 .   [ 1 6 ]   Y .   M a h m o u d   a n d   E .   E l - S a a d a n y ,   F a s t   r e c o n f i g u r a t i o n   a l g o r i t h m   f o r   i m p r o v i n g   t h e   e f f i c i e n c y   o f   P V   s y s t e m s ,   i n   2 0 1 7   8 t h   I n t e r n a t i o n a l   R e n e w a b l e   E n e r g y   C o n g r e s s ,   I R E C   2 0 1 7 ,   2 0 1 7 ,   p p .   1 5 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I R E C . 2 0 1 7 . 7 9 2 5 9 9 3 .   [ 1 7 ]   S .   N .   D e s h k a r ,   S .   B .   D h a l e ,   J .   S .   M u k h e r j e e ,   T .   S .   B a b u ,   a n d   N .   R a j a s e k a r ,   S o l a r   P V   a r r a y   r e c o n f i g u r a t i o n   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 s   f o r   m a x i m u m   p o w e r   e x t r a c t i o n   u s i n g   g e n e t i c   a l g o r i t h m ,   R e n e w a b l e   a n d   S u s t a i n a b l e   E n e r g y   R e v i e w s ,   v o l .   4 3 ,   p p .   1 0 2 1 1 0 ,   M a r .   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r s e r . 2 0 1 4 . 1 0 . 0 9 8 .   [ 1 8 ]   A .   F a t h y ,   R e c e n t   m e t a - h e u r i s t i c   g r a s s h o p p e r   o p t i m i z a t i o n   a l g o r i t h m   f o r   o p t i m a l   r e c o n f i g u r a t i o n   o f   p a r t i a l l y   s h a d e d   P V   a r r a y ,   S o l a r   E n e r g y ,   v o l .   1 7 1 ,   p p .   6 3 8 6 5 1 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . s o l e n e r . 2 0 1 8 . 0 7 . 0 1 4 .   [ 1 9 ]   T .   S .   B a b u ,   J .   P .   R a m ,   T .   D r a g i č e v i ć ,   M .   M i y a t a k e ,   F .   B l a a b j e r g ,   a n d   N .   R a j a s e k a r ,   P a r t i c l e   s w a r m   o p t i m i z a t i o n   b a s e d   s o l a r   P V   a r r a y   r e c o n f i g u r a t i o n   o f   t h e   m a x i m u m   p o w e r   e x t r a c t i o n   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 s ,   I E E E   T r a n s a c t i o n s   o n   S u s t a i n a b l e   E n e r g y ,   v o l .   9 ,   n o .   1 ,   p p .   7 4 8 5 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T S T E . 2 0 1 7 . 2 7 1 4 9 0 5 .   [ 2 0 ]   D .   Y o u s r i ,   T .   S .   B a b u ,   E .   B e s h r ,   M .   B .   E t e i b a ,   a n d   D .   A l l a m ,   A   r o b u s t   s t r a t e g y   b a s e d   o n   m a r i n e   p r e d a t o r s   a l g o r i t h m   f o r   l a r g e   s c a l e   p h o t o v o l t a i c   a r r a y   r e c o n f i g u r a t i o n   t o   m i t i g a t e   t h e   p a r t i a l   s h a d i n g   e f f e c t   o n   t h e   p e r f o r m a n c e   o f   P V   s y s t e m ,   I E E E   A c c e s s ,   v o l .   8 ,   p p .   1 1 2 4 0 7 1 1 2 4 2 6 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C E S S . 2 0 2 0 . 3 0 0 0 4 2 0 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Po E lec  &   Dr i Sy s t     I SS N:   2088 - 8 6 9 4       E n h a n ce d   a d a p tive  r ec o n fig u r a tio n   fo r   o p timiz in g   p o w er g en era tio n   a n d     ( D.   Ma n imeg a la i )   785   [ 2 1 ]   X .   Z h a n g ,   D .   M e n g ,   W .   L i ,   T .   Y u ,   Z .   F a n ,   a n d   Z.   H a o ,   Ev o l u t i o n a r y   b a s e d   P a r e t o   o p t i mi z a t i o n   a l g o r i t h ms  f o r   b i - o b j e c t i v e   P V   a r r a y   r e c o n f i g u r a t i o n   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 r g y   C o n v e rsi o n   a n d   M a n a g e m e n t ,   v o l .   2 7 1 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n c o n ma n . 2 0 2 2 . 1 1 6 3 0 8 .   [ 2 2 ]   J .   X u e   a n d   B .   S h e n ,   D u n g   b e e t l e   o p t i m i z e r :   a   n e w   m e t a - h e u r i s t i c   a l g o r i t h m   f o r   g l o b a l   o p t i m i z a t i o n ,   T h e   J o u r n a l   o f   S u p e r c o m p u t i n g ,   v o l .   7 9 ,   n o .   7 ,   p p .   7 3 0 5 7 3 3 6 ,   N o v .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 2 2 7 - 0 2 2 - 0 4 9 5 9 - 6.   [ 2 3 ]   G .   M .   S u b a r n a n ,   M .   D a m o d a r a n ,   K .   M a d h u ,   a n d   G .   R e t h i n a m ,   O p t i m i z a t i o n   o f   i m a g e   p r o c e s s i n g   b a s e d   M P P T   a l g o r i t h m   u s i n g   F S O   a l g o r i t h m ,   E l e c t r i c   P o w e r   C o m p o n e n t s   a n d   S y s t e m s ,   v o l .   5 2 ,   n o .   3 ,   p p .   3 6 4 3 8 0 ,   J u l .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 1 5 3 2 5 0 0 8 . 2 0 2 3 . 2 2 2 0 3 3 6 .   [ 2 4 ]   K .   E s w a r a m o o r t h y ,   J .   V i s w a n a t h a   R a o ,   V .   B a b u ,   a n d   P .   M u k i l a n ,   E n h a n c e d   p o w e r   e x t r a c t i o n   i n   s h a d e d   p h o t o v o l t a i c   a r r a y s   u s i n g   d y n a m i c   r e c o n f i g u r a t i o n   w i t h   m u l t i - o b j e c t i v e   n u t c r a c k e r   o p t i m i z a t i o n   a l g o r i t h m ,   R e n e w a b l e   E n e r g y ,   v o l .   2 5 7 ,   p .   1 2 4 7 5 4 ,   F e b .   2 0 2 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r e n e n e . 2 0 2 5 . 1 2 4 7 5 4 .   [ 2 5 ]   S .   K . T .   a n d   B .   V .   R e d d y ,   A n   e f f e c t i v e   d u a l - o b j e c t i v e   o p t i m i z a t i o n   t o   e n h a n c e   p o w e r   g e n e r a t i o n   i n   a   t w o - s t a g e   g r i d - t i e d   P V   s y s t e m   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 s ,   E n e r g y ,   v o l .   3 0 5 ,   p .   1 3 2 2 5 9 ,   O c t .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n e r g y . 2 0 2 4 . 1 3 2 2 5 9 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       D .   M a n i m e g a l a i           i s   c u r r e n t l y   wo r k i n g   a s   a n   a s s i s t a n t   p r o f e s s o r   i n   t h e   D e p a r t m e n t   o f   E l e c t r ic a l   a n d   E l e c t r o n i c s   E n g i n e e r i n g   a t   R a ja l a k s h m i   E n g i n e e r i n g   C o l l e g e .   S h e   r e c e i v e d   h e r   B . E .   d e g r e e   i n   E l e c t r i c a l   a n d   E l e c t r o n i c s   E n g i n e e r i n g   f r o m   P r i y a d a r s h i n i   E n g i n e e r i n g   C o l l e g e ,   V a n i y a m b a d i ,   a n d   h e M.E .   d e g r e e   i n   A p p l i e d   E l e c t r o n i c s   f r o m   Ja y a m   C o l le g e   o f   E n g i n e e r i n g   a n d   T e c h n o l o g i e s ,   D h a rm a p u r i .   S h e   h a s   1 6 . 4   y e a rs   o f   e x p e r i e n c e   in   a c a d e m i a   a n d   2 . 6   y e a rs   i n   i n d u s t r y .   C u r r e n t l y ,   s h e   i s   p u r s u i n g   h e r   P h . D .   at   S R M   I n s t i t u t e   o f   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   C h e n n a i ,   I n d i a .   S h e   p u b l i s h e d   2 1   p a p e r s   i n   re p u t e d   j o u r n a l s .   He r   a r e a   o f   re s e a rc h   i n t e r e s i n c l u d e s   r e n e wa b l e   e n e r g y   a n d   s u s t a i n a b i l i t y   a n a l y t i c s ,   c o n t r o l   e n g i n e e r i n g ,   i m a g e   p r o c e s s i n g ,   a n d   o p t i m i z a t i o n   a l g o r i t h m s .   S h e   h a s   a   p r o f e ss i o n a l   m e m b e rs h i p   in   I S T E   a n d   I A E NG .   S h e   c a n   b e   c o n t a c t e d   a t   e m a i l :   m a n i m e g a lai g u r u n a t h a n @ g m a i l . c o m .         K a n d a d a i   N a g a r a tn a m   S r in i v a         re c e iv e d   th e   Di p lo m a   d e g re e   in   e lec tri c a a n d   e lec tro n ics   e n g in e e rin g   (EE E)   fr o m   Ch e n g a lv a ra y a n   P o l y tec h n ic,  Ch e n n a i,   in   1 9 8 5 ,   t h e   M . E.   d e g re e   in   p o we s y ste m fro m   An n a m a lai  Un iv e rsit y ,   i n   1 9 9 3 ,   a n d   th e   P h . D.  d e g re e   i n   e lec tri c a e n g in e e rin g   fro m   A n n a   Un iv e rsity ,   i n   2 0 0 4 .   Cu rre n t l y ,   h e   is  e m p l o y e d   a th e   HO D/EE o S RM   IS T,   Ra m a p u ra m   Ca m p u s,  Ch e n n a i.   He   h a a u th o re d   th re e   tex tb o o k f o r   e n g in e e rin g   st u d e n ts  o n   th e   fu n d a m e n tals  o e lec tri c a a n d   e lec tro n ics   e n g in e e rin g .   He   h a s   e x e c u ted   two   fu n d e d   p ro jec ts  fro m   TNS CS a n d   h a c o m p lete d   a   p ro jec o n   a   3 m a g n e ti c   field   se n so p r o jec fo DRD O,  a n   In d ia n   G o v e rn m e n De fe n se   Org a n iza ti o n .   He   h a a b o u t   1 2 0   in ter n a ti o n a jo u rn a ls  a n d   i n tern a ti o n a c o n fe re n c e   p u b li c a ti o n s.  His  re se a rc h   in tere sts   in c lu d e   p o we s y ste m   c o n t in g e n c y   a n a ly sis,   u n it   c o m m it m e n t ,   a n d   e c o n o m ic   d isp a tc h ,   m o d e li n g   o e lec tri c   d ri v e s,  a n d   f in it e   e lem e n t   a n a ly sis - b a se d   e lec tro m a g n e ti c   a n d   m e c h a n ica l   c h a ra c teriz a ti o n   o e lec tri c a m a c h in e s i n d i v id u a ll y   a n d   f o e lec tri c   v e h icle   a p p li c a ti o n s.  He   re c e iv e d   th e   AMI Ce rti fica te  fr o m   th e   El e c tri c a En g in e e ri n g   Br a n c h ,   I.   E. ,   I n d ia,   in   1 9 8 9 .   He   wa a   re c ip ien o f   t h e   IEE E   Be st  P a p e Aw a rd i n   t h e   IE E In ter n a ti o n a Co n fe re n c e IECON  2 0 0 0 ,   wh ich   wa s h e ld   in   Ja p a n ,   a n d   IECON 2 0 0 3 ,   w h ich   wa h e ld   i n   t h e   USA.   H e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il :   h o d . e e e . rm p . e t@srm ist. e d u . in .         Dr .   G a y a t h r M o n icka   S u b a r n a n           is  a n   a c a d e m icia n ,   re se a rc h e r,   re v iew e r,   e d it o r   a n d   i n n o v a t o r,   a n d   c o m p lete d   G ra d u a ti o n   i n   El e c tri c a a n d   E l e c tro n ics   En g i n e e rin g   fro m   M a d ra Un i v e rsity   in   th e   y e a 2 0 0 2 ,   P o st - G ra d u a ti o n   i n   P o we El e c tro n ics   a n d   Dri v e fro m   Bh a ra th   Un iv e rsit y   in   t h e   y e a 2 0 0 0 7   a n d   h a s rec e iv e d   Do c to ra te d e g re e   fro m   An n a   Un iv e rsity   in   2 0 1 5   i n   t h e   ti t le  o f   In v e st ig a ti o n   o n   As y m m e tri c   M u lt il e v e l   In v e rter”   with   h i g h l y   c o m m e n d e d   a n d   h a m a jo r   in te re st  in   d e sig n   a n d   e x p e rime n tal   wo rk wi th   1 9   y e a rs  o f   tea c h in g   a n d   1 2   y e a rs  o re se a rc h   e x p e rien c e   a n d   re c e iv e d   Yo u n g   Re se a rc h   Aw a rd   2 0 2 0 .   P u b l is h e d   2 3   I n tern a ti o n a l   Re se a rc h   Jo u r n a p a p e rs  a n d   1 5   In tern a ti o n a a n d   Na ti o n a l   C o n fe re n c e   P a p e rs .   S h e   h a d   a   2   P a ten to   h e c re d it   in   t h e   a re a   o An   El e c tri c   P o we re d   wh e e l - c h a ir  Tri c k   f o Diffe re n tl y   A b led   a n d   Dro n e .   Re v iew e d   3 6   re s e a rc h   a rti c les   fro m   lea d in g   jo u r n a ls  li k e   E lse v ier  j o u r n a ls,   Tu r k ish   Jo u rn a l   o f   El e c tri c a En g i n e e rin g   a n d   C o m p u ter   S c ien c e ,   M a teria ls  To d a y P ro c e e d in g s,   Jo u r n a o Am b ien In telli g e n c e   a n d   Hu m a n ize d   Co m p u ti n g ,   Jo u r n a o f   t h e   In sti tu te  o S c h o lars   a n d   S c o p u s ,   a n d   p u b li s h e d   4   b o o k   c h a p ters   in   El se v ier  a n d   Wi ley   P u b li c a ti o n s.   M o re   t h a n   1 5   g u e st   lec tu re s   de li v e re d   in   v a ri o u s   c o ll e g e s   a b o u t   ICT   to o ls,   LM S ,   a n d   d ri v e   sp e c ializa ti o n   a n d   d e sig n .   De v e l o p e d   so lar  p o we c a r,   b a tt e ry   p o we re d   tri k e ,   a n   Ard u c o p ter  wi th   n o ise les p ro p e ll e r,   a n   Arm b o t ,   a n d   m a c h in e   lea rn i n g   a p p ro a c h   to   m o n it o rin g   COV ID  p e rso n .   Ha b e e n   a   li fe   m e m b e in   IS T (In d ian   S o c iety   fo r   Tec h n ica Ed u c a ti o n ),   I n S c   Li fe   m e m b e r,   c u rre n tl y   wo r k in g   a p ro fe ss o in   th e   D e p a rtme n t   o EE E ,   Eas wa ri  E n g i n e e rin g   Co l leg e ,   Ra m a p u ra m   Ca m p u s,  a n d   g u id i n g   4   sc h o lars .   Cu rre n t ly   wo rk i n g   i n   t h e   field   o I o T,  e lec tr ic   v e h icle s,  d r o n e s,  a n d   m a c h in e   d riv e s .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il :   g a y a th rs@ srm ist. e d u . in .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.