I nte rna t io na l J o urna l o f   P o wer   E lect ro nics   a nd   Driv e  S y s t em   ( I J P E DS)   Vo l.  1 7 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   20 2 6 ,   p p .   1 9 1 4 ~ 1 9 2 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 3 . p p 1 9 1 4 - 1 9 2 5           1914       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij p e d s . ia esco r e. co m   Rea l - time  selec tive ha rmo nic elimi na tion in mul tilev el inverte rs  using  embedde d  metah euristi c opt imiza tion  o n P YN Q - Z2       T a ha   Ahm a d H us s ein 1 ,   Da ha m a n Is ha k 2   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   Te c h n i q u e s ,   N o r t h e r n   Te c h n i c a l   U n i v e r si t y ,   M o su l ,   I r a q   2 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 ,   P r i n c e   M o h a mm a d   B i n   F a h d   U n i v e r si t y ,   Ea s t e r n   P r o v i n c e ,   S a u d i   A r a b i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Dec   1 2 ,   2 0 2 5   R ev is ed   J u l 1 4 ,   2 0 2 6   Acc ep ted   J u l 2 1 ,   2 0 2 6       Th is  p a p e r  o ffe rs  a   stru c tu re d   m e th o d o l o g y   fo r  re g u latin g   o p ti m a l  c o n tro l   sw it c h in g   a n g les   i n   m u lt il e v e l   in v e rters   to   a c h iev e   se lec ti v e   h a rm o n ic   e li m in a ti o n   (S HE)  u sin g   e m b e d d e d   o p t imiz a ti o n   a l g o ri th m s   o n   th e   P YN Q‑Z2   F P G A  o p e ra ti n g   b a se .   Th e   p ro p o se d   a p p r o a c h   e m p lo y s   m e tah e u risti c   tec h n i q u e s  i n c lu d in g   p a rti c le  sw a rm   o p t imiz a ti o n   (P S O) ,   g e n e ti c   a lg o rit h m   (G A),  g ra y   wo lf  o p ti m iza ti o n   (G WO),   slim e   m o u ld   a lg o rit h m   (S M A),   a n d   wh a le  o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m   (W OA )  t o   g e n e ra te   c a n d id a te  sw it c h in g   a n g les   a c ro s s  a   wid e   ra n g e   o f   m o d u lati o n   i n d ice s.  F o r   e a c h   m o d u lati o n   in d e x ,   th e   m o st  e ffe c ti v e   so l u ti o n   t o wa rd s   h a rm o n ic   re d u c ti o n   a n d   wa v e fo rm   q u a li ty   is  se lec ted   a n d   im p lem e n ted   o n   t h e   F P G A  c o n tro ll e r,   e n a b li n g   re li a b le  re a l‑t ime   o p e ra ti o n   wit h   v e ry   l o w  d e lay .   Ex p e rime n tal  v a li d a ti o n   o f  a   3 1 ‑lev e l  sin g le‑p h a se   in v e rter  c o n firms   th e   e ffe c ti v e n e ss   o f  t h e   m e th o d   i n   e l imin a ti n g   se lec ted   h a rm o n ics   a n d   re fi n in g   th e   fu n d a m e n tal  o u tp u t.   Co m b i n i n g   c o m p a ra ti v e   a l g o ri th m ic  se lec ti o n   with   F P G A‑b a se d   c o n tro l  d e m o n stra t e s  a   sy ste m a ti c   a n d   e fficie n t  st ra teg y   fo r   a d v a n c e d   in v e rter  sy ste m s.  A  M ATLAB/S imu li n k   m o d e l   is  c o n s tru c ted   t o   re p re se n t  th e   3 1 - lev e l   i n v e rter  t o   e n h a n c e   th e   p ra c ti c a l  a sp e c t   a n d   stu d y   t h e   fre q u e n c y   s p e c tru m ,   wh e re   m a n y   h a rm o n ics   th a t  c o n tri b u te   t o   o b tai n in g   THD  with in   t h e   IEE E  sta n d a rd s  a re   e li m in a ted .   Also ,   th e   d iffere n t  ty p e s  o f   lo ss e s a re   c a lcu late d   b a se d   o n   th e   g o v e rn i n g   m a th e m a ti c a l  ra tes .   K ey w o r d s :   FP GA   MLI   Op tim izatio n     SHE    T HD   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   T ah a  Ah m ad   H u s s ein   Dep ar tm en t o f   E lectr ical  E n g i n ee r in g   T ec h n iq u es ,   No r th er n   T ec h n ical  Un iv er s ity   Mo s u l,  I r aq   E m ail: ta h a. h u s s ien @ n tu . ed u . i q       1.   I NT RO D UCT I O N    Mu ltil ev el  in v er ter s   ( ML I s )   h av e  b ec o m e  ce n tr al  to   m o d er n   p o wer   elec tr o n ics,  o f f e r i n g   s u p er io r   wav ef o r m   q u ality ,   r e d u ce d   s w itch in g   lo s s es,  an d   en h a n ce d   v o ltag e  ad ap tab ilit y   f o r   m e d iu m -   an d   h ig h - v o ltag e   ap p licatio n s   [ 1 ] - [ 3 ] .   T h ei r   ab i lity   to   s y n th esize  s tep p ed   v o lt ag e  wav ef o r m s   m ak es  th e m   i d ea l  f o r   r en ewa b le   en er g y   s y s tem s ,   m o to r   d r iv e s ,   an d   s m ar t  g r id   in te r f ac es  [ 4 ] .   Ho wev e r ,   as  th e  n u m b e r   o f   v o ltag e  lev els   in cr ea s es,  s o   d o es  th e  co m p l ex ity   o f   c o n tr o llin g   s witch in g   an g les  to   s u p p r ess   s p ec if ic  h ar m o n ics  wh ile  m ain tain in g   th e   d esire d   o u tp u t   v o ltag e.   Selectiv e   h ar m o n ic  e lim in atio n   ( SHE )   is   a  well - est ab lis h ed   tech n iq u e  f o r   m itig atin g   lo w - o r d e r   h ar m o n ics  b y   s o lv in g   n o n lin ea r   tr an s ce n d e n tal  eq u ati o n s   d e r iv ed   f r o m   Fo u r ie r   an aly s is   [ 5 ] - [9 ] .   T r ad itio n al  n u m er ical  m eth o d s   s u ch   as  New to n – R ap h s o n   an d   r esu lt - b ased   lo o k u p   tab les   o f ten   s tr u g g le  with   c o n v e r g e n ce   an d   ad ap ta b ilit y   u n d er   d y n am ic  co n d itio n s .   T o   a d d r e s s   th ese  lim itatio n s ,   r ec en t  r esear ch   h as  in cr ea s in g ly   tu r n ed   to   m etah eu r is tic  o p tim izatio n   alg o r ith m s ,   wh ich   o f f er   r o b u s t,  f lex ib le,   an d   s u s tain ab le  s o lu tio n s   f o r   s o lv in g   th e  SHE  p r o b lem .   R ec en t stu d ies h av e  d em o n s tr ated   t h e  ef f ec tiv en ess   o f   v ar io u s   m etah eu r is tics   in   SH E   ap p licatio n s   [ 1 0 ] .  Yiğ it   et  a l.   [ 11 ]   co n d u cted   a  co m p r eh e n s iv e  co m p ar is o n   o f   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Po w  E lec  &   Dr i Sy s t     I SS N:   2088 - 8 6 9 4         R ea l - time  s elec tive  h a r mo n ic  elimin a tio n   in   mu ltil ev el  in ve r ters   u s in g   emb ed d ed   …   ( Ta h a   A h ma d   Hu s s ein )   1915   2 2   alg o r ith m s   f o r   SHE  in   ML I s ,   h ig h lig h tin g   th e  s u p er io r   p er f o r m a n ce   o f   g e n etic  alg o r ith m   ( GA) ,  g r ay   wo lf   o p tim izatio n   ( GW O) ,   an d   SP SA  in   ter m s   o f   T HD  r e d u cti o n .   Sajid   et  a l.   [1 2 ]   in tr o d u c ed   th e  R u n g e – Ku tta   o p tim izatio n   ( R KO)   m eth o d   f o r   H - b r i d g e  in v er ter s ,   o u tp er f o r m in g   class ical  an d   m eta h eu r is tic  tech n iq u es  in   co n v er g en ce   s p ee d   a n d   h a r m o n ic  s u p p r ess io n .   Sad o u g h i  et  a l.   [1 3 ]   ap p lied   a  h y b r id   PS O  s tr ateg y   to   SHE  in   ca s ca d ed   H - b r id g e  in v er te r s ,   ac h iev in g   e n h an ce d   s tab ilit y   ac r o s s   m o d u latio n   in d ices.   B u ild in g   o n   th ese   ad v an ce m e n ts ,   th is   p ap er   p r esen ts   a  r ea l - tim e  SHE  p lat f o r m   f o r   a  3 1 - lev el  i n v er ter   u s in g   em b ed d e d   m etah eu r is tic  o p tim izatio n   o n   th e   PYNQ - Z 2   p latf o r m .   Fi v e  alg o r ith m s :  g en etic   alg o r i th m   ( GA) ,   p ar ticle   s war m   o p tim izatio n   ( PS O) ,   g r ey   wo lf   o p tim izer   ( GW O) ,   s lim e  m o u ld   alg o r ith m   ( SMA) ,   an d   wh ale   o p tim izatio n   alg o r ith m   ( W OA)   [1 4] - [ 1 7 ]   a r e  im p lem e n te d   an d   ev alu ated .   Fo r   ea ch   m o d u latio n   in d ex ,   th e  s y s tem   d y n am ically   s elec ts   th e  alg o r ith m   t h at  y ield s   t h e  m in im u m   t o tal  h ar m o n ic   d is to r tio n   ( T HD) .   T h e   o p tim izatio n   r o u tin es  ar e  s y n th esized   u s in g   Viv ad o   an d   d e p lo y ed   o n   th e  Z y n q - 7 0 0 0   So C   [ 1 8] ,  [ 1 9 ] ,   e n ab lin g   p ar allel  co m p u tatio n   an d   lo w - laten cy   co n tr o l.       2.   M E T H O D   T h is   wo r k   p r esen ts   a  r ea l - tim e  im p lem en tatio n   o f   SHE  f o r   a  3 1 - lev el  in v e r ter   u s in g   m et ah eu r is tic  o p tim izatio n   alg o r ith m s   s y n th esized   an d   d ep lo y ed   th r o u g h   th e  Viv ad o   Desig n   Su ite.   T h e  m eth o d o lo g y   is   s tr u ctu r ed   in t o   f o u r   s tag es:  h ar m o n ic  m o d ellin g ,   alg o r ith m   d esig n ,   HDL   in teg r atio n ,   an d   d y n am ic   T HD - b ased   alg o r ith m   s elec tio n .   I n   th e  h ar m o n ic  m o d ellin g   s tag e,   th e  in v e r ter   wav ef o r m   is   c o n s tr u cted   with   1 5   s witch in g   an g les  p er   q u ar te r   cy cle,   ex p l o itin g   s y m m etr y   to   r ed u ce   co m p u tatio n al   c o m p lex ity .   Fo u r ie r   an aly s is   y ield s   n o n lin ea r   tr an s ce n d en tal  eq u atio n s   tar g etin g   th e  elim in atio n   o f   f o u r tee n   lo w - o r d er   h ar m o n ics   ( 3 r d – 2 9 th )   wh ile  m ai n tain in g   th e  f u n d am en tal  v o ltag e.   T h e  m o d u latio n   in d ex   is   tr ea ted   as  a  co n tr o l   p ar am eter ,   with   s witch in g   a n g les  o p tim ized   ac c o r d in g ly .   T h e  alg o r ith m   d esig n   s tag e  im p lem en ts   f iv e   m etah eu r is tic  m eth o d s ,  GA   [ 2 0 ] ,   PS O   [ 2 1 ] ,   GW O   [ 2 2 ] ,   SMA   [ 2 3 ] ,   W OA   [ 2 4 ] ,   ad ap ted   f o r   f ix e d - p o in t  ar ith m etic  an d   p ar allel  co m p u tatio n   to   s u it  FP G A  d ep lo y m en t.  T h e  o p tim izatio n   p r o b lem   s p an s   a  1 5 - d im en s io n al  s ea r ch   s p ac e,   co n s tr ain ed   b y   a n g le   o r d e r in g   a n d   m o d u latio n   in d ex   b o u n d s ,   with   f itn ess   d ef in e d   b y   T HD  m in im izatio n   u n d e r   SHE  co n s tr ain ts .   I n   th e  HDL   in teg r atio n   s tag e,   alg o r ith m ic  co r es  ar e  m o d u lar ly   tr an s lated   in to   VHDL   an d   s y n th esized   o n   a   Z y n q - 7 0 0 0   So C   u s in g   Viv ad o .   Fin ally ,   d y n am ic  alg o r ith m   s elec tio n   is   p er f o r m ed :  f o r   ea ch   m o d u latio n   in d e x ,   all  f iv e  alg o r ith m s   ar e  ex ec u ted ,   an d   t h e  o n e  y ield i n g   th e   lo west  T HD  is   ch o s en   to   g en er ate  in v er ter   s witch in g   s i g n als.  T h is   ad ap tiv e  s elec tio n   en s u r es  o p tim al  h ar m o n ic  s u p p r ess io n   u n d er   v ar y in g   o p er atin g   co n d itio n s .     2. 1.    M a t hema t ica l f o rm ula t i o n o f   SH E   pro blem   SHE  tech n iq u e  is   f o r m u lated   b y   r ep r esen tin g   th e  o u tp u t  v o ltag e  o f   a  m u ltil ev el  in v er ter   as  a  Fo u r ier   s er ies.  T h e  p r im ar y   o b jectiv e  is   to   elim in ate  s p ec if ic  lo w - o r d er   o d d   h ar m o n ics,  ty p ically   th e  3 rd ,   5 th ,   7 th  u p   to   th e  2 9 th ,   wh ile  p r eser v in g   th e  f u n d am e n tal  co m p o n en t.  Fo r   a  g en er al  s tair ca s e  wav ef o r m ,   th e  o u tp u t  v o ltag e   ( )   ca n   b e  ex p r ess ed   as [ 25 ]:     ( ) = 0 +   ∑ ∞ = 1  ( ) + s in ( )   ( 1 )     wh er e:    is   th e  h ar m o n ic  o r d er ,   0 , ,      ar e  th e  Fo u r ier   co ef f icien ts ,     is   th e  an g u lar   f r e q u en c y .   Du e  to   th e  q u a r ter - s y m m etr y   ar o u n d   π/2   o f   th e  s tair ca s e  wav ef o r m ,   0 , ,   a n d   th e  s in e  ter m s   o f   e v en   h ar m o n ics  ar e  ca n ce led .   As a  r esu lt,  th e   ( 1 )   r ed u ce s   to   ( 2 ) .     ( ) =   ∑ 29 = 1 , 3 , 5 , 7 … . s in ( )   ( 2 )     I n   a  3 1 - lev el  th r ee - p h ase  in v er ter ,   f if teen   s witch in g   an g le s   p er   q u ar te r   cy cle  ar e  av ail ab le,   allo win g   th e   elim in atio n   o r   s ig n if ican t   r ed u ctio n   o f   u p   to   f o u r teen   h ar m o n ics:   3 rd ,   5 th ,   7 th ,   9 th ,  11 th , 1 3 th , 1 5 th , 1 7 th , 1 9 th , 2 1 st , 2 3 rd , 2 5 th , 2 7 th ,   an d   29 th .  T h is   is   wh y   th e  lef t  s id e  o f   (4 )   u p   to   ( 1 7 )   is   s et  to   ze r o   wh ile  k ee p in g   t h e  f u n d am e n tal  v o lt ag e  at  its   m ax im u m   v alu e  in   ( 3 )   b y   s ettin g   th e  lef t  s id e  to   its   m ax im u m   v alu e   ( i.e .   m × V 1(rms) ) .   T h e  o p tim al  f if teen   g atin g   an g les ,   ( 1 ,   2 , 3 , 4 ,     5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 10 , 11 , 12 , 13 , 14 ,    15 )   t h at  co n tr o l  t h e  in v e r ter   s witch es c an   b e  f o u n d   as  ( 3 ) .     1 = [    1 +  2 +  3 +  4 +  5 +  6 +  7 +  8 +  9 +  10 +  11 ,  12 +  3 13 +  14 +  15 ] = ∗ 1 ( )     ( 3 )     wh er e    is   th e  m o d u latio n   in d e x ,   an d   1   is   th e  f u n d am en tal  c o m p o n e n t :     3 = [    3 1 +  3 2 +  3 3 +  3 4 +  3 5 +  3 6 +  3 7 +  3 8 +  3 9 +  3 10 +  3 11 +  3 12 +  3 13 +  3 14 +  3 15 ] = 0   ( 4 )   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 w  E lec  &   Dr i Sy s t ,  Vo l.  1 7 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   20 2 6 :   1914 - 1 9 2 5   1916   5 = [    5 1 +  5 2 +  5 3 +  5 4 +  5 5 +  5 6 +  5 7 +  5 8 +  5 9 +  5 10 +  5 11 +  5 12 +  5 13 +  5 14 +  5 15 ] = 0   ( 5 )     7 = [    7 1 +  7 2 +  7 3 +  7 4 +  7 5 +  7 6 +  7 7 +  7 8 +  7 9 +  7 10 +  7 11 +  7 12 +  7 13 +  7 14 +  7 15 ] = 0   ( 6 )     9 = [    9 1 +  9 2 +  9 3 +  9 4 +  9 5 +  9 6 +  9 7 +  9 8 +  9 9 +  9 10 +  9 11 +  9 12 +  9 13 +  9 14 +  9 15 ] = 0   ( 7 )     11 = [    11 1 +  11 2 +  11 3 +  11 4 +  11 5 +  11 6 +  11 7 +  11 8 +  11 9 +  11 10 +  11 11 +  11 12 +  11 13 +  11 14 +  11 15 ] = 0   ( 8 )     13 = [    13 1 +  13 2 +  13 3 +  13 4 +  13 5 +  13 6 +  13 7 +  13 8 +  13 9 +  13 10 +  13 11 +  13 12 +  13 13 +  13 14 +  13 15 ] = 0   ( 9 )     15 = [    15 1 +  15 2 +  15 3 +  15 4 +  15 5 +  15 6 +  15 7 +  15 8 +  15 9 +  15 10 +  15 11 +  15 12 +  15 13 +  15 14 +  15 15 ] = 0   ( 1 0 )     17 = [    17 1 +  17 2 +  17 3 +  17 4 +  17 5 +  17 6 +  17 7 +  17 8 +  17 9 +  17 10 +  17 11 +  17 12 +  17 13 +  17 14 +  17 15 ] = 0   ( 1 1 )     19 = [    19 1 +  19 2 +  19 3 +  19 4 +  19 5 +  19 6 +  19 7 +  19 8 +  19 9 +  19 10 +  19 11 +  19 12 +  19 13 +  19 14 +  19 15 ] = 0   ( 1 2 )     21 = [    21 1 +  21 2 +  21 3 +  21 4 +  21 5 +  21 6 +  21 7 +  21 8 +  21 9 +  21 10 +  21 11 +  21 12 +  21 13 +  21 14 +  21 15 ] = 0   ( 1 3 )     23 = [    23 1 +  23 2 +  23 3 +  23 4 +  23 5 +  23 6 +  23 7 +  23 8 +  23 9 +  23 10 +  23 11 +  23 12 +  23 13 +  23 14 +  23 15 ] = 0   ( 1 4 )     25 = [    25 1 +  25 2 +  25 3 +  25 4 +  25 5 +  25 6 +  25 7 +  25 8 +  25 9 +  25 10 +  25 11 +  25 12 +  25 13 +  25 14 +  25 15 ] = 0   ( 1 5 )     27 = [    27 1 +  27 2 +  27 3 +  27 4 +  27 5 +  27 6 +  27 7 +  27 8 +  27 9 +  27 10 +  27 11 +  27 12 +  27 13 +  27 14 +  27 15 ] = 0   ( 1 6 )     29 = [    29 1 +  29 2 +  29 3 +  29 4 +  29 5 +  29 6 +  29 7 +  29 8 +  29 9 +  29 10 +  29 11 ,  29 12 +  29 13 +  29 14 +  29 15 ] = 0   ( 1 7 )     Pro v id ed   th at  0 < 1 < 2 < 3 < 4 < 5 < 6 < 7 < 8 < 9 < 10 < 11 < 12 < 13   < 14 < 15 < / 2   ( 1 8 )     So lv in g   th is   s y s tem   y ield s   th e  o p tim al  s et  o f   s witch in g   an g les  th at  s u p p r ess   th e  s p ec if ied   h ar m o n ics.  W h ile  h ig h er - o r d e r   h ar m o n ics  s u ch   as  th e  1 7 th ,   1 9 th ,   2 3 rd ,   2 5 th ,   2 7 th ,   an d   2 9 th   co n tr ib u te  less   to   o v er all  d is to r tio n   d u e  to   th eir   l o wer   am p litu d e,   t h eir   elim in atio n   f u r th er   im p r o v es  wav ef o r m   q u ality   an d   r ed u ce s   f ilter in g   r eq u ir em e n ts .     2 . 2 .    Co m pa ra t iv e  s elec t io n o f   o ptim a l  a ng les   Fo r   ea c h   m o d u lat io n   i n d e x   a n d   f o r   t h e   f i v e   al g o r i th m s   u s ed   i n   t h is   wo r k ,   t h e   s wi tc h i n g   a n g le   s et   y ie ld s   t h e  lo west   T H D,   as  s h o wn   f o r   G A,   P SO,   GW O,   W OA,   a n d   S MA   as  s h o wn   i n   Fi g u r es  1 ( a ) - 1 ( e ) ,   r es p e cti v e ly .   F o r   t h e  m o d u lati o n   i n d e x   ( m ) ,   wit h i n   t h e  r a n g e   f r o m   0   t o   1 0 ,   te n   m e asu r e m e n ts   w e r e  co n d u ct ed   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Po w  E lec  &   Dr i Sy s t     I SS N:   2088 - 8 6 9 4         R ea l - time  s elec tive  h a r mo n ic  elimin a tio n   in   mu ltil ev el  in ve r ters   u s in g   emb ed d ed   …   ( Ta h a   A h ma d   Hu s s ein )   1917   wit h   an   i n c r e m e n t al   s te p   o f   0 . 1   f o r   e ac h   r ea d i n g   ac r o s s   all   f i v e   al g o r it h m s .   T h e   m i n im u m   v al u e  o f   th e  T HD ,   as   o b tai n ed   f r o m   t h ese   a lg o r it h m s ,   was   ad o p t ed .   T h e   f in al   r es u lt   is   r e p r ese n t ed   b y   t h e   d o t te d   c u r v e   i n   F ig u r e   2 ,   wh i ch   ill u s t r ates  th e  o p ti m u m   v a lu es  o f   t h e  f i f t ee n   an g l es  co r r es p o n d i n g   t o   an y   s ele ct ed   v a lu e  o f   m .   T h is   co m p a r at iv e  s e le cti o n   e n s u r es  th a t  o n l y   t h e   m o s t   e f f ec t iv e  s o lu t io n ,   r e g a r d less   o f   al g o r it h m   o r i g i n ,   is   u s e d   f o r   h a r d wa r e   d e p l o y m e n t .   T h e   s e lect e d   a n g le   s ets   a r e   s to r e d   i n   l o o k u p   t ab les   i n d e x e d   b y   m o d u lat io n   l e v el .   F o r   in s t an ce ,   m o d u l ati o n   in d e x   m =  0 . 8 0   is   s el ec te d ,   a n d   t h e   o p ti m al   a n g les   we r e   e x t r a ct ed   f r o m   t h e   o p tim u m   T HD   cu r v e   as   f o l lo ws:       1 = 2° , 2 = 7 . 3° , 3 = 14 . 5° , 4 = 15 . 2° , 5 = 22 . 1° , 6 = 24 . 2° , 7 = 30 . 4° ,   8 = 35 . 9° , 9 = 38 . 7° , , 10 = 44 . 6° , 11 = 47 . 6° , 12 = 56 . 5° , 13 = 67 . 2° ,   14 = 76 . 1° ,    15 = 85° .           ( a)   ( b )       ( c)   ( d )     ( e)     Fig u r e  1 .   C o m p a r is o n   o f   T HD  v er s u s   m o d u latio n   in d e x   f o r   f iv e  o p tim izatio n   alg o r ith m s : ( a)   GA,   ( b )   PS O,   ( c)   GW O,   ( d )   W OA,   an d   ( e )   SMA           Fig u r e  2.   Op tim u m   ( d o tted )   T HD  cu r v 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 w  E lec  &   Dr i Sy s t ,  Vo l.  1 7 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   20 2 6 :   1914 - 1 9 2 5   1918   2 . 3 .   E m bedd ed  im plem ent a t io n o f   P YNQ - Z2   co ntr o ller   T h e  o p tim al  s witch in g   an g les  ar e  em b ed d e d   in t o   th e   PYNQ - Z 2   p latf o r m   u s in g   a   h y b r id   h ar d war e - s o f twar e  ar ch itectu r e.   T h e  s o f t war e   lay er   ( AR M  C o r tex - A9 )   h an d les  m o d u latio n   in d ex   in p u t,  an g le  s elec tio n ,   an d   wav ef o r m   m o n ito r in g ,   a n d   th e  h a r d war e  lay e r   ( FP GA)   ex ec u tes  PW M  g en er atio n   b ased   o n   s elec ted   s witch in g   an g les u s in g   c u s to m   VHDL   m o d u les  f o r   t h e  ten   M OSFET   s witch es  in   th e  ML I   d esig n ,   as  s h o wn   in   F ig u r e  3 ,   wh ich   d em o n s tr ates th e  o n   an d   o f f   s witch   s tatu s   p a tter n   f o r   th e  3 1   lev els d u r in g   o n e  co m p lete  cy cle.   Fig u r e  4   s h o ws th e  VHDL   d es ig n   co n s tr ain t th at  s elec ts   th e  t en   o u tp u t   p o r ts   f r o m   th e  PYN Q - Z 2   co n tr o ller ,   as  o b tain ed   f r o m   th e  r ef er e n ce   m an u al  [ 2 6 ] .   T ab le  1   s h o ws  th at  t h e  PYNQ - Z 2   b o ar d   p r o v id es  am p le  FP GA  r eso u r ce s ,   m ak in g   it  s u itab le  f o r   im p lem en tin g   an d   s ca lin g   a  3 1 - lev el  in v e r ter   with   ef f icien t  h ar d war e   u tili za tio n .             Fig u r e  3.   VHDL   r o u tin e  f o r   th e  ten s   s witch   s tatu s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Po w  E lec  &   Dr i Sy s t     I SS N:   2088 - 8 6 9 4         R ea l - time  s elec tive  h a r mo n ic  elimin a tio n   in   mu ltil ev el  in ve r ters   u s in g   emb ed d ed   …   ( Ta h a   A h ma d   Hu s s ein )   1919       Fig u r e  4.   VHDL   Desig n   co n s tr ain t  f ile  f o r   ten   s witch es       T ab le  1 .   FP GA  r eso u r ce s   o v e r v iew  o n   PYNQ - Z 2   u s ed   b y   3 1 - lev el  in v er ter   R e s o u r c e   t y p e   A v a i l a b l e   o n   P Y N Q - Z2   U sed   b y   t h e   3 1   - l e v e l   i n v e r t e r   U t i l i z a t i o n   ( %)   LU Ts   5 3 2 0 0   8 4 5 0   1 5 . 9 %   F l i p - F l o p s   1 0 6 4 0 0   1 2 3 0 0   1 1 . 6 %   D S P   sl i c e s   2 2 0   36   1 6 . 4 %   B l o c k   R A M   6 3 0   KB   72   KB   1 1 . 4 %       T h ese  f in d in g s   in d icate   th at  t h e  d esig n   u tili ze s   o n ly   a  s m all  p o r tio n   o f   th e  a v ailab le  FP GA   r eso u r ce s ,   th er eb y   co n f ir m in g   th e  p r ac ticality   o f   im p lem en tin g   c o m p l ex   m u ltil ev el  in v er ter   ar c h itec tu r es  o n   m id - r a n g e   d ev ices  wh ile  p r eser v in g   am p le  ca p ac ity   f o r   ad d itio n al  c o n t r o l  an d   m o n ito r in g   f u n ctio n s .   Viv ad o   an d   Xilin x   SDK  ar e  u s ed   f o r   h a r d war e  s y n th esis   an d   s o f twar e  in teg r a tio n .   T h e  s y s tem   s u p p o r ts   r ea l - tim e  m o d u latio n   in d ex   ad ju s tm en t  an d   d y n am i c  an g le  s elec tio n .   T h e  PYNQ - Z 2   o p er ates  with   a  clo ck   f r eq u en cy   o f   1 2 5   MH z,   wh ile  th e  tar g et  o u tp u t  f r eq u en cy   is   s et  to   5 0   Hz.   T h is   co n f ig u r atio n   y ield s   a  to tal  o f   2 , 5 0 0 , 0 0 0   clo c k   s eg m en ts   p er   o u tp u t c y cle.   T h e  n u m b er   o f   s eg m en ts   co r r esp o n d in g   to   ea c h   s witch in g   s tate   is   ca lcu lated   b ased   o n   th e   an g u lar   d u r atio n   o f   th a t  s tate.   Fo r   in s tan ce ,   at  t h e  f ir s t  v o ltag e  lev el,   t h e  s witch in g   p er io d   s p an s   f r o m   ( 2 − 1 ) = ( 7 . 3° − 2° ) = 5 . 3°   .   T h is   tr an s lates to   ( ( 2 , 5 0 0 , 0 0 0 /3 6 0 ) × 5 . 3 )   = 3 6 8 0 5   s eg m en ts .       3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N     3 . 1 .     P r a ct ica l r esu lt s   T h is   s ec tio n   p r esen ts   th e  o u tco m es  o f   th e   ex p er im e n tal  v alid atio n   f o r   th e  p r o p o s ed   S HE   s tr ateg y   ap p lied   to   a   3 1 - lev el  m u ltil ev el  in v e r ter .   T h e  s y s tem   u tili ze s   1 5   o p tim ized   s witch in g   an g les  p er   cy cle,   s elec ted   th r o u g h   a  co m p ar ati v e  ev alu atio n   o f   m u ltip le  m etah eu r is tic  alg o r ith m s .   T h e  r esu lts   ar e  o r g an ized   f o r   r ea l - tim e  im p lem en tatio n   o n   P YNQ - Z 2 .   Fig u r e  5   s h o ws th e  s tr u ctu r al  co n f ig u r atio n   o f   th e   3 1 - lev el  m u ltil ev el  in v er ter   a n d   h ig h lig h ts   th e  ar r an g em en t  o f   s witch es,  DC   s o u r ce s ,   an d   o u tp u t  ter m in als.  Fig u r e  6   d is p lay s   th e   tim in g   d iag r am   g en er ate d   b y   Viv ad o ’ s   b e h av io r al   s im u latio n   en v ir o n m e n t,  s h o wca s in g   th e  Viv ad o   s im u lato r   f o r   th e  g ate  tr ig g e r   s ig n als f o r   ten   MO SF E T   s witch es u s ed   in   th e  m u ltil ev el  in v e r ter .           Fig u r e  5 .   3 1 - lev el  ML I   to p o lo g y   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 w  E lec  &   Dr i Sy s t ,  Vo l.  1 7 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   20 2 6 :   1914 - 1 9 2 5   1920       Fig u r e  6.   Viv a d o   b e h av io r al   s im u latio n   f o r   th e  ten   MO SF E T s       Fig u r es  7   to   1 1   illu s tr ate  th e  g ate  s ig n als  g en er ated   f o r   ea c h   p air   o f   s witch es  b ased   o n   th e  o p tim ized   an g les.  E ac h   p u ls e  d iag r a m   r e f lects  th e  s elec tiv e  h ar m o n ic  elim in atio n   s tr ateg y ,   en s u r in g   m in im al  T HD  an d   p r ec is e  lev el  g en er atio n .   T h e   e x p er im en tal  s etu p   is   s h o wn   in   Fig u r e  1 2 .   F i g u r e   1 3   d is p l a y s   t h e   s t e p p e d   o u t p u t   w a v e f o r m   o f   t h e  in v e r t e r   a n d   d e m o n s t r a t es   t h e  s u c c ess f u l  s y n t h e s i s   o f   3 1   d is c r et e   v o l t ag e   l e v e ls .   Fi g u r e   1 4   p r e s e n ts   t h e   t o t al   h a r m o n i c   d is t o r ti o n   p e r c e n t a g e   ( T H D )   =  3 . 4 %   o f   t h e   o u t p u t   v o l t a g e   a n d   c o n f i r m s   t h e   h a r m o n i c   s u p p r e s s i o n   a c h i e v e d   t h r o u g h   t h e   o p t i m i z e d   S H E   a n g l es .   F i g u r e   1 5   s h o w s   t h e   i n v e r te r ’ s   o u t p u t   v o l t a g e   a n d   c u r r e n t   w a v e f o r m s   s u p p l y i n g   r e s i s t i v e   l o a d   R   = 2 0 0   Ω   a n d   h i g h l i g h t s   wa v e f o r m   s y m m e t r y ,   a m p l i t u d e ,   a n d   p h a s e   al i g n m en t .               Fig u r e  7.   P u ls es f o r   s witch es 1   an d   2   Fig u r e  8.   P u ls es f o r   s witch es 3   an d   4                   Fig u r e  9.   P u ls es f o r   s witch es 5   an d   6   Fig u r e  10.   P u ls es f o r   s witch es 7   an d   8   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Po w  E lec  &   Dr i Sy s t     I SS N:   2088 - 8 6 9 4         R ea l - time  s elec tive  h a r mo n ic  elimin a tio n   in   mu ltil ev el  in ve r ters   u s in g   emb ed d ed   …   ( Ta h a   A h ma d   Hu s s ein )   1921           Fig u r e  1 1 .   P u ls es f o r   s witch es 9   an d   1 0   Fig u r e  1 2.   31 - ML I   o u tp u t v o ltag e  ex p er im e n tal  s et             Fig u r e  1 3.   31 - ML I   v o ltag e     Fig u r e  1 4 .   T HD%  o u tp u t  v o lt ag e           Fig u r e  1 5.   O u tp u t  v o ltag e   an d   cu r r en t f o r   R 2 0 0   Ω       3 . 2 .     Sim ula t i o n r esu lt s   T o   ev alu ate  th e   p r o p o s ed   3 1 - lev el  in v e r ter ,   a   MA T L AB /Si m u lin k   m o d el   is   d ev elo p ed   to   in v esti g ate   its   d y n am ic   p er f o r m an c e  u n d e r   d if f er en t   lo ad   co n d itio n s .   T h e  s im u latio n   r esu lts   in   F ig u r e  1 6   d em o n s tr ate   th e   v o ltag e  an d   cu r r en t  ch ar ac te r is tics   at  th e  in v er ter   o u tp u t.   Fo r   th e  m o to r   lo ad   ( s in g le - p h ase   asy n ch r o n o u s   m ac h in e) ,   th e  s p ee d ,   v o ltag e ,   an d   m o to r   cu r r e n t  wav e f o r m s   ar e  s h o w n ,   with   two   ex te r n al   lo ad   d is tu r b an ce s   ap p lied   at  0 . 1   s   an d   0 . 2   s ;  th e  m o to r   cu r r e n t  is   s ca led   b y   a  f ac to r   o f   ten   f o r   clar ity .   I n   th e  ca s e  o f   th e  r esis t iv e  lo ad   (R   =   2   Ω) ,  th e  v o ltag e  a n d   cu r r e n t  wav ef o r m s   ar e  in   p h ase,   r ef lectin g   th e  ex p ec ted   b e h av io r   o f   a  p u r ely   r esis tiv e  elem en t.  Fo r   th e  in d u ctiv e  lo ad   ( R = 2   Ω,  L =1 0   m H) ,   th e  cu r r en t  wav e f o r m   lag s   b eh in d   th e  v o ltag e,   illu s tr atin g   th e  ch ar ac ter is tic  p h ase  s h if t  ass o ciate d   with   i n d u ctiv e  co m p o n e n ts .   T h ese  r esu lts   co n f ir m   th e   in v er ter ’ s   ca p a b ilit y   to   s u p p ly   d if f er en t  ty p es  o f   lo a d s   wh ile  m ain tain in g   d is tin ct  v o ltag e – cu r r e n t  r elatio n s h ip s ,   th er eb y   v alid ati n g   th e  m o d el  f o r   d y n am ic  p er f o r m an ce   a n aly s is .   SHE  r ed u ce s   lo w - o r d er   h ar m o n ics ,   wh ich   lo wer   s witch in g   lo s s es.  T h is   en h an ce s   PV   an d   win d   in v er ter s   an d   im p r o v es  ef f icien cy ,   wh ic h   im p r o v es   p o wer   q u ality   an d   ex ten d s   e q u ip m e n t  life s p an .   I t  e n ab les  r en ewa b le  e n er g y   in v er ter s   to   s atis f y   g r id - co d e   r eq u ir em en ts   wh ile  en s u r in g   ef f icien t   en er g y   e x tr ac tio n   f r o m   v ar iab le  in p u ts   s u ch   as  s o lar   ir r ad ian ce   an d   win d   v el o city .   Fo r   PV  an d   win d   s y s tem s ,   SHE  is   a  p r ac tical  m o d u latio n   s tr ateg y   th at   co n tr o ls   ef f icien cy ,   p o wer   q u ality ,   an d   g r id   co m p lian ce .   I t  is   esp ec ially   ef f ec tiv e   in   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 w  E lec  &   Dr i Sy s t ,  Vo l.  1 7 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   20 2 6 :   1914 - 1 9 2 5   1922   m u ltil ev el  in v er ter   d esig n s ,   wh er e  h ar m o n ic  co n tr o l  is   cr itical  to   s ca lab ilit y .   Fo r   ef f icien t  im p lem en tatio n ,   co m b in in g   SHE  with   o p tim iz atio n   alg o r ith m s   a n d   FP GA - b ased   co n tr o l  e n s u r es  r en ewa b l e  in v er ter s   o p e r ate  ef f icien tly   u n d er   v a r iab le  co n d itio n s .   T h e  co m p ar ativ e  a n aly s is   o f   th e  3 1 - le v el  in v er ter   d em o n s tr ates  a   m ar k ed   im p r o v e m en t  in   o u tp u t  q u ality   as  s h o wn   in   F ig u r e   1 7 .   I n   t h e  f ir s t  ca s e,   th e  f if te en   s witch in g   an g les  ar e  ch o s en   with   s tep s   o f   5   d e g r ee s   ( i.e .   5 , 1 0 , 1 5 ,   2 0 ,   25,   3 0 ,   35,   40,   4 5 ,   50,   5 5 ,   60,   6 5 ,   7 0 ,   an d   7 5   d e g r ee s ,   r esp ec tiv ely ,   p r o d u cin g   a   31 - lev el  in v er ter   with   a  to tal  h ar m o n ic  d is to r tio n   ( T HD)   o f   1 1 . 6 0 %,  in d icatin g   n o ticea b le  h ar m o n ic  p r esen ce .   I n   th e  s ec o n d   ca s e ,   wh en   th e  o p tim ized   an g les  ( i.e .   2 ,   7 . 3 ,   1 4 . 5 ,   1 5 . 2 ,   2 2 . 1 ,   2 4 . 2 ,   3 0 . 4 ,   3 5 . 9 ,   3 8 . 7 ,   4 4 . 6 ,   4 7 . 6 ,   5 6 . 5 ,   6 7 . 2 ,   7 6 . 1 ,   an d   8 5   d eg r ee s ,   r esp ec tiv ely )   a r e  u s ed   r esu lts   in   a  r ed u ctio n   o f   T HD  to   4 . 0 6 %.  T h is   r ed u ctio n   h ig h li g h ts   th e  ef f ec tiv en ess   o f   th e  ap p lied   m o d u latio n   s tr ateg y   in   s u p p r ess in g   h a r m o n ics  an d   e n h an cin g   wav e f o r m   p u r ity .   T h e  r esu lts   co n f ir m   th at   th e   p r o p o s ed   3 1 - lev el  in v er ter   ca n   d eliv er   s tab le  v o l tag e  with   s ig n if ican tly   im p r o v ed   h ar m o n ic  p e r f o r m an ce ,   m a k in g   it  s u itab le  f o r   h ig h - q u ality   p o we r   ap p licatio n s .       ( a)     ( b )       Fig u r e  1 6 .   Simu latio n   r esu lts   o f   th e  p r o p o s ed   s y s tem : ( a)   m o to r   s p ee d   r esp o n s e  u n d er   two   to r q u e  c h an g es   a n d   ( b )   o u tp u t v o ltag e  an d   cu r r en t  wav ef o r m s   f o r   th e  m o to r ,   r esis tiv e,   an d   in d u ctiv e  lo ad s       3. 3 .     T y pe  o f   lo s s es a nd   ef f iciency   T h e  lo s s es  in   a  m u lti - lev el  i n v er ter   ar e:   i )   C o n d u ctio n   lo s s es  ( s witch   o n - s tate  lo s s es) ,   wh er e  ea ch   s witch   h as  an   on - s tate  r esis ta n ce   R on .   T h e  s witch in g   tr an s is to r   u s ed   in   th is   wo r k   is   an   N - ch an n el  MO SF E T   FHF2 0 N6 0 A  r ated   as  6 0 0   V ,   2 0   A  with   R on   =   0 . 3 2   Ω .   T h e  co n d u ctio n   lo s s es  ar e   ca lcu lated   as  P con   =   I rms 2 .R on* N on ,   wh er e  N on  is   th e  n u m b er   o f   o n   s witch es  f o r   th e   co r r esp o n d in g   lev el.   T h e  to ta l  co n d u ctio n   lo s s es   ar e   th e  s u m   o f   all  co n d u ctin g   s witch es  in   ea ch   le v el ;   ii)  S witch in g   lo s s es  o cc u r   d u r i n g   tu r n - o n   an d   tu r n - o f f   tr an s itio n s .   T h e  ap p r o x im ate  f o r m u la  is   P sw =f sw . ( E on +E off ) ,   wh er e  f sw  is   th e  s witch in g   f r e q u en cy ,   E on ,   E off   ar e   en er g y   lo s s es  p er   tr an s itio n   ( d ep en d   o n   cu r r e n t  an d   v o ltag e  at  th e  s witch in g   in s tan t) ;   an d   i ii)  Dr iv er   an d   co n tr o l  lo s s es ,   wh ich   ar e   co n s u m ed   in   g ate  d r iv e  cir cu it s   an d   ar e   s m all  co m p ar e d   t o   co n d u ctio n   an d   s witch in g   lo s s es.   Fo r   illu s tr atio n   o f   p o wer   lo s s es  ca lcu latio n ,   a  r esis tiv e  lo ad   with   R   =   50   Ω   is   u s ed ,   a n d   t h e  cu r r en t   wav ef o r m   is   s h o wn   in   F ig u r e   1 8 .   T h e  lo a d   cu r r en t  r m s   v alu e  is   ca lcu lated   as  I rms   =   4 . 6 5   A.   T h e  ca lc u latio n   in   T ab le  2   is   f o r   th e  f ir s t  o u tp u t  lev el.   T h e  o th er   1 4   lev els  ca n   b e  esti m ated   with   th e  s am e  p r o ce d u r e ,   n o tin g   t h at   th e  n u m b er   o f   o n - s tate  s witch es v ar ies d ep en d in g   o n   th e  o u t p u t v o ltag e   lev el.     E f f icien cy   is   th e  r atio   o f   th e   o u tp u t p o wer   P out   to   th e  in p u t p o wer   P in .     =  ∗ 100%   ( 1 9 )     T h e  in p u t  p o wer   is   ca lcu late d   b y   m ea s u r in g   ea c h   DC   s o u r ce   v o ltag e   an d   c u r r e n t ,   th e n   m u ltip ly in g   an d   s u m m in g .  T h e   in v er ter   is   f ed   b y   f o u r   DC   s u p p lies :  1 2   V,   2 4   V,   6 0   V,   a n d   1 2 0   V.   T o tal  in p u t  p o we r   is   th e  s u m   o f   ea ch   s o u r ce ’ s   co n tr ib u t io n :      = ∑  ( ) ∗  ( ) 4 1   ( 2 0 )     T h is   r esu lts   in   P in =1 5 0 0   W .   T h e  lo s s es  ar e  ca lcu lated   ac co r d in g   to   T ab le  2   f o r   o n - s tate  s witch es  f o r   ea ch   in v er te r   o u tp u t  lev el   ( f r o m   lev el  1   t o   lev el  1 5 )   an d   th e n   s u m   all  1 5   lev el  l o s s es.  T h is   r esu lts   in   P losses   =   1 3 5   W .   T h e  o u tp u t p o wer   P out =Pin - P losses   =   1365   W .   Acc o r d in g   to   ( 20 ) ,   th e  3 1 - le v el  in v er t er   ef f icien cy   is   = 1365 1500 × 100 = 91% .   Fo r   r en ewa b le  en er g y   an d   g r id - co n n ec ted   s y s tem s ,   ef f icien cy   b elo w  8 5 %  is   u s u ally   n o t   ac ce p tab le.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Po w  E lec  &   Dr i Sy s t     I SS N:   2088 - 8 6 9 4         R ea l - time  s elec tive  h a r mo n ic  elimin a tio n   in   mu ltil ev el  in ve r ters   u s in g   emb ed d ed   …   ( Ta h a   A h ma d   Hu s s ein )   1923       ( a)   ( b )       ( c)   ( d )     Fig u r e  1 7 .   C o m p ar is o n   o f   th e  3 1 - lev el  in v er ter   p e r f o r m an ce   with   an d   with o u t  o p tim izatio n :    ( a)   o u t p u t v o ltag e  with o u t  o p ti m izatio n ,   ( b )   o u t p u t v o ltag e  w ith   o p tim izatio n ,     ( c)   T HD  with o u t o p tim izatio n ,   an d   ( d )   T HD  with   o p tim izatio n           Fig u r e  18.   I n v e r ter   cu r r en t f o r   r esis tiv e  lo ad   R =5 0   Ω       T ab le  2 .   E s tim ated   lo s s   co m p o n en ts   o f   th e  3 1 - lev el  s in g le - p h ase  in v er ter   Ty p e   o f   l o ss e s   P a r a me t e r s   Est i m a t e d   l o sses   (W)   O u t p u t   l e v e l   On - st a t e   sw i t c h e s   Est i m a t e d   l o sses   (W)   C o n d u c t i o n   l o ss e s     I rm s   =   4 . 6 5   A ,   R on   =   0 . 3 2   Ω    6 . 9 2   W   p e r   sw i t c h   1   5   3 4 . 6   S w i t c h i n g   l o ss e s    F sw   =   5 0   H z   E on +E o ff   =   0 . 5   mJ   0 . 0 2 5   W   p e r   sw i t c h   1   5   0 . 1 2 5   D r i v e r   l o sses   G a t e   d r i v e   c o n su m p t i o n   ~ 0 . 1   W   p e r   sw i t c h   1   5   0 . 5   To t a l   l o sses       3 5 . 2 2 5       4.   CO NCLU SI O N   T h is   s tu d y   in tr o d u ce s   an   e x p an d ab le  a n d   ef f icien t  m o d e l  f o r   im p lem en tin g   s elec tiv e  SHE  in   m u ltil ev el  in v er ter s   u s in g   em b ed d ed   o p tim izatio n   alg o r ith m s   o n   th e  PYNQ - Z 2   FP GA  p latf o r m .   A  r a n g e  o f   m etah eu r is tic  m eth o d s ,   PS O,   GA,   GW O,   S MA ,   an d   W OA ,   ar e  em p lo y e d   to   d y n am ically   d eter m in e  o p tim al   s witch in g   an g les  th at  m in im ize  T HD  wh ile  m ain tain in g   th e  f u n d am en tal   o u tp u t  v o ltag e.   T h e   ap p r o ac h   co m b in es  m ath em atica l  m o d ellin g ,   alg o r ith m ic  o p tim izatio n ,   co m p ar ativ e  ev al u atio n ,   an d   h ar d war e   d ep lo y m e n t,  r esu ltin g   in   a  r ea l - tim e  co n tr o l  s y s tem   d esig n e d   to   m itig ate  u p   to   f o u r tee n   lo w - o r d er   h ar m o n ics  in   a  3 1 - le v el  in v er ter   co n f ig u r atio n .   T h r o u g h   th e  co m p ar ativ e  s elec tio n   p r o ce s s ,   th e  FP GA  co n tr o ller   e m b ed s   th e  m o s t  ef f ec tiv e   s o lu tio n   f o r   ea ch   m o d u latio n   i n d ex ,   en s u r in g   f ast  ex ec u tio n ,   lo w  d e lay ,   an d   co n s is ten t   r eliab ilit y .   E x p er im e n tal  r esu lts   v alid ate  th e  s y s tem ’ s   ab il ity   to   r ed u ce   tar g eted   h ar m o n ics  an d   im p r o v e   wav ef o r m   q u ality .   Utilizin g   t h e  PYNQ - Z 2   p latf o r m   en ab les  h ar d war e - s o f twar e   co - d esig n ,   d eliv er in g   n o tab le   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.