IRTUM – Institutional Repository of the Technical University of Moldova

Unified Power Flow Controller for PV systems using AI-driven Power Quality improvement using Coupled Inductor Dual Boost converter

Show simple item record

dc.contributor.author CHINDAM, A.
dc.contributor.author ILANJI AKILANDAM, C.
dc.contributor.author DUGYALA, V.
dc.date.accessioned 2025-11-25T20:14:11Z
dc.date.available 2025-11-25T20:14:11Z
dc.date.issued 2025
dc.identifier.citation CHINDAM, A.; C. ILANJI AKILANDAM and V. DUGYALA. Unified Power Flow Controller for PV systems using AI-driven Power Quality improvement using Coupled Inductor Dual Boost converter. Problemele energeticii regionale. 2025, vol. 67, nr 3, pp. 187-204. ISSN 1857-0070, eISSN 3082-1614. en_US
dc.identifier.issn 1857-0070
dc.identifier.issn 3082-1614
dc.identifier.uri https://www.doi.org/10.52254/1857-0070.2025.3-67.16
dc.identifier.uri https://repository.utm.md/handle/5014/33765
dc.description.abstract Voltage stability, power flow regulation, and Power Quality have become major issues as a result of the increasing integration of renewable energy sources, especially photovoltaic (PV) systems, into power transmission networks.The main objective of this research is to improve the power quality (PQ) in power system utilizing Renewable Energy Sources (RESs), notably by eliminating the harmonic content in voltage and current that arise from power electronics interfaces. To address this, a Unified Power Flow Controller (UPFC),is proposed comprisingboth series and shunt converters interlinked with DC-link capacitor. In addition, a Photovoltaic (PV) system is integrated with a Coupled Inductor Dual Boost (CIDB) converter to ensure a stable and continuous energy supply. To accomplish theseobjectives,a Coyote Optimized Radial Basis Function Neural Network (COA-RBFNN) based Maximum Power Point Tracking (MPPT) is adopted for ensuring efficient energy extraction from PV system. Furthermore, a Decoupled Neural Network (DNN) based control technique is integrated to manage UPFC efficiently. The research is modelled and simulated in Matlab. The most important results of the study demonstrate a significant improvement in improving PQ, even under changing load conditions. Moreover, the converter ranks with improved efficiency of 88%, with improved voltage and current characteristics. The significance of the results is found in the ability to integrate renewable energy with contemporary power control technologies while guaranteeing dependable and high-quality power delivery. en_US
dc.description.abstract Stabilitatea tensiunii, reglarea fluxului de putere și calitatea energiei electrice au devenit probleme majore ca urmare a integrării tot mai mari a surselor de energie regenerabilă, în special a sistemelor fotovoltaice (PV), în rețelele de transport al energiei electrice. Obiectivul principal al acestei cercetări este de a îmbunătăți calitatea energiei electrice (PQ) în sistemul energetic care utilizează Surse de Energie Regenerabilă (RES), în special prin eliminarea conținutului armonic de tensiune și curent care apare de la interfețele electronicii de putere.Pentru a aborda acest lucru, se propune un Controler Unificat al Fluxului de Putere (UPFC), care cuprinde atât convertoare serie, cât și convertoare shunt interconectate cu un condensator de curent continuu.În plus, un sistem fotovoltaic (PV) este integrat cu un convertor Coupled Inductor Dual Boost (CIDB) pentru a asigura o alimentare cu energie stabilă și continuă.Pentru a atinge acest obiectiv, se adoptă o rețea neuronală cu funcții de bază radiale optimizate Coyote (COA-RBFNN) bazată pe urmărirea punctului de putere maximă (MPPT) pentru a asigura extragerea eficientă a energiei din sistemul fotovoltaic.În plus, este integrată o tehnică de control bazată pe o rețea neuronală decuplată (DNN) pentru a gestiona eficient UPFC.Cercetarea este modelată și simulată în Matlab.Cele mai importante rezultate ale studiului demonstrează o îmbunătățire semnificativă a calității energiei generate (PQ), chiar și în condiții de sarcină variabile.Mai mult, convertorul se clasează cu o eficiență îmbunătățită de 88%, cu caracteristici de tensiune și curent îmbunătățite.Semnificația rezultatelor constă în capacitatea de a integra energia regenerabilă cu tehnologiile contemporane de control al puterii, garantând în același timp o furnizare de energie fiabilă și de înaltă calitate. en_US
dc.description.abstract Стабильность напряжения, регулирование потока мощности и качество электроэнергии стали основными проблемами в результате растущей интеграции возобновляемых источников энергии, особенно фотоэлектрических (PV) систем, в сети передачи электроэнергии. Основной целью данного исследования является повышениекачества электроэнергии (PQ) в энергосистеме, использующей возобновляемые источники энергии (ВИЭ), в частности, путем устранения гармонических составляющих напряжения и тока, возникающих в интерфейсах силовой электроники.Для решения этой проблемы предлагается унифицированный контроллер потока мощности (UPFC), включающий как последовательные, так и шунтирующие преобразователи, соединенные с конденсатором звена постоянного тока.Кроме того, фотоэлектрическая (PV) система интегрирована с преобразователем со связанными индукторами с двойным повышающим преобразователем (CIDB) для обеспечения стабильной и непрерывной подачи энергии.Для достижения этих целей используется отслеживание точки максимальной мощности (MPPT) на основе оптимизированной радиальной базисной функции нейронной сети Coyote (COA-RBFNN) для обеспечения эффективного извлечения энергии из фотоэлектрической системы.Кроме того, интегрирован метод управления на основе развязанной нейронной сети (DNN) для эффективного управления UPFC.Исследование смоделировано и смоделировано в среде Matlab.Наиболее важные результаты исследования демонстрируют значительное улучшение качества электроэнергии даже при изменении нагрузки.Более того, преобразователь имеет повышенный КПД на 88% и улучшенные характеристики напряжения и тока.Значимость результатов заключается в возможности интеграции возобновляемой энергии с современными технологиями управления электропитанием, гарантируя при этом надежную и высококачественную подачу электроэнергии. en_US
dc.language.iso en en_US
dc.publisher Institutul de Energetica en_US
dc.relation.ispartofseries Problemele Energeticii Regionale, Nr. 3(67), 2025;
dc.rights Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States *
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ *
dc.subject power quality en_US
dc.subject coupled inductor dual boost converter en_US
dc.subject calitatea energiei en_US
dc.subject fotovoltaica en_US
dc.subject convertor elevatorcu inductor cuplat en_US
dc.subject algotitm de optimizare coyote en_US
dc.subject rețea neuronală en_US
dc.subject качество мощности en_US
dc.subject фотовольтаика en_US
dc.subject двойной повышающий преобразователь со связанными индукторами en_US
dc.title Unified Power Flow Controller for PV systems using AI-driven Power Quality improvement using Coupled Inductor Dual Boost converter en_US
dc.title.alternative Controler unificat al fluxului de putere pentru sisteme fotoelectrice care utilizează IA pentru a îmbunătăți calitatea energiei electrice folosind un convertor dublu elevator cu inductor conectat en_US
dc.title.alternative Унифицированный контроллер потока мощности для фотоэлектрических систем с использованием ИИ для повышения качества электроэнергии с использованием двойного повышающего преобразователя со связанным индуктором en_US
dc.type Article en_US


Files in this item

The following license files are associated with this item:

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States Except where otherwise noted, this item's license is described as Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States

Search DSpace


Browse

My Account