I AE S In t er na t io na l J o urna l o f   Art if icia l In t ellig ence   ( I J - AI )   Vo l.   15 ,   No .   1 Feb r u ar y   2 0 2 6 ,   p p .   399 ~ 411   I SS N:  2 2 5 2 - 8 9 3 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijai.v 15 .i 1 . p p 3 9 9 - 4 1 1          399     J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij a i . ia esco r e. co m   O ptimi za tion o ma x imum  powe po int  tracki ng  in  wind en ergy   sy stems: a co mpa ra tive study  of  ant colo ny  and g ene tic  a lg o rithms       Na j o ua   M ra bet 1 ,   Chirine Be nza za h 1, 2 ,   M o hs s ine C ha k ib 3 ,   Adil Z ira o ui 4 ,   Ahm ed  E l A k ka ry 1 ,   Na j m a   L a a ro us s i 5   1 La b o r a t o r y   o f   S y st e ms A n a l y s i s I n f o r mat i o n   P r o c e ss i n g   a n d   I n d u s t r i a l   M a n a g e m e n t   ( LA S TI M I ) ,   H i g h e r   S c h o o l   o f   T e c h n o l o g y ,   M o h a mm e d   V   U n i v e r s i t y ,   R a b a t ,   M o r o c c o   2 La b o r a t o r y   o f   F u n d a me n t a l   a n d   A p p l i e d   P h y s i c s ( LPF A S ) ,   P o l y d i sci p l i n a r y   F a c u l t y   o f   S a f i ,   C a d i   A y y a d   U n i v e r si t y ,     M a r r a k e c h ,   M o r o c c o   3 D e p a r t me n t   o f   E l e c t r i c a l   En g i n e e r i n g ,   H i g h   S c h o o l   o f   Te c h n i c a l   E d u c a t i o n ,   M o h a mm e d   V   U n i v e r si t y ,   R a b a t ,   M o r o c c o   4 N a t i o n a l   S c h o o l   o f   A r t a n d   C r a f t ,   H a ssa n   I I   U n i v e r si t y ,   C a sa b l a n c a ,   M o r o c c o   5 M a t e r i a l s   E n e r g y   a n d   A c o u s t i c s T e a m (M EA T) ,   D e p a r t me n t   o f   U r b a n   a n d   En v i r o n me n t a l   En g i n e e r i n g ,   H i g h e r   S c h o o l   o f   T e c h n o l o g y ,   M o h a mm e d   V   U n i v e r s i t y ,   R a b a t ,   M o r o c c o       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma y   1 9 ,   2 0 2 4   R ev is ed   No v   8 ,   2 0 2 5   Acc ep ted   J an   1 0 ,   2 0 2 6       Th is r e se a rc h   fo c u se s o n   o p ti m izi n g   m a x imu m   p o we p o in trac k in g   (M P P T)   in   win d   e n e rg y   c o n v e rsio n   sy ste m (W ECS u sin g   a n t   c o lo n y   o p ti m iza ti o n   (ACO a n d   g e n e ti c   a lg o r it h m   (G A).  Th e   st u d y   e v a l u a tes   th e se   two   m e tah e u risti c   tec h n iq u e to   o p t imiz e   th e   p a ra m e ters   o a   p ro p o rti o n a l - in teg ra l - d e ri v a ti v e   ( P ID)  c o n tr o ll e in   o r d e to   m a x imiz e   p o we o u tp u i n   a   p e rm a n e n m a g n e sy n c h ro n o u g e n e ra to (P M S G ) - b a se d   sy ste m .   S imu latio n c o n d u c ted   i n   M ATL AB/S imu li n k   sh o th a b o th   AC a n d   G A   e ffe c ti v e ly   e n h a n c e   M P P p e rfo r m a n c e   b y   imp ro v i n g   p o we o u tp u t,   DC  b u s   v o lt a g e   re g u lati o n ,   a n d   t o rq u e   sta b il it y .   T h e   re su lt d e m o n stra te  th e   p o ten ti a l   o m e tah e u risti c   a lg o rit h m to   o p ti m ize   win d   e n e rg y   c o n v e rsio n   e fficie n c y   a n d   su p p o rt  su sta i n a b le en e r g y   d e v e lo p m e n t .   K ey w o r d s :   An t c o lo n y   Gen etic  alg o r ith m     Ma x im u m   p o wer   p o i n t tr ac k in g   Per m an en m a g n et   s y n ch r o n o u s   g en er ato r   PID   co n tr o ller     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 :   Najo u Mr ab et    L ab o r ato r y   o f   Sy s tem s   An aly s is   I n f o r m atio n   Pro ce s s in g   an d   I n d u s tr ial  Ma n ag e m en t ( L AS T I MI )   Hig h er   Sch o o o f   T ec h n o lo g y Mo h am m ed   Un iv er s ity   Av en u d es Na tio n s   Un ies,  A g d al  R ab at,   Ma r o B . P,  8 0 0 7   N. U. ,   Mo r o cc o   E m ail: n ajo u am r a b et2 @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   T h is   s tu d y   ex am in es  an   im p ac f o r   win d   en e r g y   d ev elo p m en o n   en v ir o n m en tal  s u s tain ab ilit y ,   f o cu s in g   o n   p o llu tio n   r ed u cti o n   a n d   e n er g y   e f f icien cy   [ 1 ] .   W ith   th r is i n   win d   en e r g y   d em a n d ,   tu r b in es,  esp ec ially   th o s u s in g   p er m a n en m ag n et  s y n ch r o n o u s   g e n er ato r s   ( PMSGs ) ,   o f f er   h ig h   p er f o r m an ce ,   l o m ain ten an ce ,   an d   g ea r less   o p er atio n .   Ho we v er ,   o p tim izin g   m ax im u m   p o wer   p o i n tr ac k i n g   ( MPPT)   r em ain s   k ey   ch allen g e .   As  win d   s p ee d s   f lu ctu ate,   it’s  ess en tial  to   ad a p tu r b in p ar am eter s   f o r   m ax im u m   p o wer   ex tr ac tio n .   E f f icie n MPPT  i s   cr u cial  f o r   im p r o v in g   en e r g y   ef f icien cy ,   r ed u ci n g   lo s s es,  an d   en h an cin g   s u s tain ab ilit y   in   win d   en er g y   s y s tem s   [ 2 ] ,   [ 3 ] .   Var iatio n s   in   win d   s p ee d   af f e ct  th r o to r   s p ee d   o f   tu r b in es,  n ec ess itatin g   ef f ec tiv MPPT  tech n iq u es   to   o p tim ize  p o wer   p o in ts   a n d   en h a n ce   s y s tem   p e r f o r m an ce .   Sev er al  m eth o d s   h a v b e en   u s ed   f o r   MPPT   o p tim izatio n ,   i n clu d in g   in c r e m en tal  co n d u ctan ce   ( I NC )   an d   p er tu r b   an d   o b s er v e   ( P & O) .   W h ile  th ese  tech n iq u es  ar ex ten s iv ely   u tili ze d ,   it  co m with   lim itat io n s ,   lik s lo r esp o n s tim es  an d   d ec r ea s ed   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,   Vo l.  15 ,   No .   1 Feb r u ar y   2 0 2 6 399 - 4 1 1   400   ef f ec tiv en ess   u n d er   q u ick ly   e v o lv in g   win d   co n d itio n s .   T h i s   s tu d y   s u g g ests   em p lo y in g   t h I NC   ap p r o ac h   to   MPPT  in   win d   en er g y   co n v er s io n   s y s tem s   ( W E C S),   wh ich   ad d r ess es  s o m o f   th ese  lim itatio n s   b y   im p r o v in g   tr ac k in g   ac cu r ac y   u n d er   v ar y in g   win d   s p ee d s .   T h p a p er   c o m p ar es   two   d is t in ct  m etah eu r is tic  m eth o d s   f o r   o p tim izin g   MPPT  in   W E C S:  g en etic  alg o r ith m s   ( GA)   an d   an co l o n y   o p tim izatio n   ( AC O)   [ 4 ] .   An ts '   f o r ag in g   h ab its   s er v a s   an   in s p ir atio n   f o r   AC O,   wh ich   d is co v er   an d   u tili ze   p ath s   f r o m   th eir   co lo n y   to   f o o d   s o u r ce s .   Ap p lied   to   MPPT,   A C ca n   ex p lo r v ar io u s   p a r am eter   co m b in atio n s   to   m a x im ize  p o w er   p r o d u ctio n   a n d   id e n tify   a n   o p tim al  o p e r atin g   p o in f o r   win d   tu r b in e.   GA  em p lo y s   g en etic  o p er ato r s   lik to   e v o lv e   to war d   th e   b est  o p tio n ,   u s e   cr o s s o v er ,   m u tatio n ,   an d   s elec tio n   f r o m   p o p u latio n   o f   p o te n tial  s o lu tio n s ,   r ep r esen tin g   p o s s ib le   tu r b in o p er atin g   p o in ts   [ 5 ] .   GA,   wh en   u s ed   with   MPPT,   ca n   co n tin u o u s ly   en h an ce   t h tu r b in e' s   o p er atin g   p ar a m eter s   f o r   ef f ec tiv MPPT .   co m p ar ati v an aly s is   o f   th ese  m u lti - o b j ec tiv m etah eu r is tic  tech n iq u e s ,   s u ch   as  AC an d   GA,   ty p ically   f o c u s es  o n   th e ir   im p o r tan ce   an d   ef f ec tiv e n e s s   in   o p tim izin g   MPPT  co n tr o in   W E C S.  Ou r   r esear ch   in tr o d u ce s   n ew  m eth o d   f o r   p r e d ictin g   th s tab i lity   r eg io n   o f   p r o p o r tio n al - in teg r al - d er iv ati v ( PID )   co n tr o ller   u s in g   its   p ar a m eter s   [ 6 ] .   T h e   aim   is   to   o p ti m ize  th PID   c o n tr o ller ' s   s ettin g s   u s in g   AC an d   GA,   r esu ltin g   in   f aster   s etu p   ti m es a n d   en h a n ce d   v o ltag e,   c u r r en t,  to r q u e,   a n d   p o wer   r esp o n s es.   T h is   s tu d y   p r o p o s es  o p tim izin g   PID   co n tr o ller   s ettin g s   u s in g   GA  an d   AC tech n iq u es,  o f f er in g   in n o v ativ e   s o lu tio n s   t o   im p r o v MPPT  o p tim izatio n   in   W E C S.  Un lik co n v en tio n al   m e th o d s   lik e   I NC   an d   P& O,   AC an d   GA  ca n   ex p lo r lar g e r   s o lu tio n   s p ac es  an d   ad a p m o r e   ef f ec tiv ely   to   ch an g in g   win d   co n d itio n s ,   lead i n g   to   f aster   a n d   m o r ac cu r ate  MPPT .   An   ap p r o ac h   is   ev alu ated   u s in g   MA T L AB /S im u lin k   to   m an ag e   DC - DC   b o o s c o n v er ter   f o r   o p tim al  v o ltag i n   W E C [ 7 ] .   T h is   wo r k   aim s   to   ad v an ce   MPPT   o p tim izatio n   b y   u tili zin g   AC an d   GA  f o r   en h an ce   an   e c o n o m ic   f ea s ib ilit y ,   r eliab ilit y ,   an d   ef f icien c y   f o r   win d   en er g y   s y s tem s   [ 8 ] .   r em ain d er   f o r   s tr u ctu r e   o f   th p ap er   is   as  f o llo ws:   s ec tio n   2   o f f er s   th o r o u g h   s u m m ar y ,   f o r   a n   I NC   ap p r o ac h ,   t h DC - DC   b o o s co n v er ter ,   th e   W E C s y s tem ,   an d   th PID   co n tr o ller .   Sectio n   3   d is cu s s es   th co n tr o s tr ateg y ,   em p h asizin g   h o AC an d   GA  tech n iq u es  ar u s ed   to   s wif tly   m o d if y   PID   co n tr o ller   s ettin g s .   Fin ally ,   s ec tio n   4   p r e s en ts   m ain   o u tco m e   o f   M AT L AB   s im u latio n ,   co m p a r in g   o u r   f i n d in g s   with   tr ad itio n al  tech n iq u es  a n d   h ig h lig h tin g   th b en ef its   o f   o u r   in n o v ativ e   ap p r o ac h .   T h e   liter at u r a p p lied   is   lis ted   in   T ab le  1 .       T ab le  1 .   L iter atu r r ev iew   O p t i mi z a t i o n   me t h o d   A d v a n t a g e s   Li mi t a t i o n s   C o m p a r i so n   t o   A C O   a n d   G A   P a r t i c l e   sw a r o p t i m i z a t i o n   (PSO)   i)   S i mp l e   t o   i mp l e m e n t   ii)   F a st   c o n v e r g e n c e   f o r   si n g l e   o b j e c t i v e   p r o b l e ms   i)   S u sce p t i b l e   t o   l o c a l   mi n i ma   ii)   M a y   s t r u g g l e   i n   c o m p l e x   d y n a m i c   sy st e ms   A C O   a n d   G A   g e n e r a l l y   o u t p e r f o r P S O   i n   c o mp l e x   d y n a m i c   s y st e ms  d u e   t o   b e t t e r   e x p l o r a t i o n   a n d   a v o i d a n c e   o f   l o c a l   mi n i ma.   S i mu l a t e d   a n n e a l i n g   ( S A )   i)   Ef f e c t i v e   i n   g l o b a l   o p t i m i z a t i o n   ii)   G o o d   f o r   l a r g e   se a r c h   sp a c e s   i)   S l o w e r   c o n v e r g e n c e   ii)   M a y   b e   c o m p u t a t i o n a l l y   e x p e n si v e   i n   d y n a mi c   c o n d i t i o n s   A C O   a n d   G A   o f f e r   f a st e r   c o n v e r g e n c e   a n d   a r e   m o r e   c o mp u t a t i o n a l l y   e f f i c i e n t .   D i f f e r e n t i a l   e v o l u t i o n   ( D E)   i)   R o b u st   a g a i n s t   l o c a l   mi n i ma   ii)   G o o d   f o r   m u l t i - d i m e n s i o n a l   o p t i mi z a t i o n   i)   S l o w e r   c o n v e r g e n c e   r a t e   ii)   M a y   r e q u i r e   a   l o n g   c o m p u t a t i o n   t i m e   i n   c o m p l e x   sy st e ms   A C O   a n d   G A   a r e   m o r e   a d a p t i v e   t o   d y n a mi c   c h a n g e s ,   p r o v i d i n g   b e t t e r   c o n v e r g e n c e   a n d   e f f i c i e n c y   i n   r e a l - t i me   sy st e ms.   A C O   i)   Ex c e l l e n t   f o r   l a r g e   s e a r c h   sp a c e s   ii)   A d a p t a b l e   t o   d y n a m i c   c o n d i t i o n s   i)   M a y   r e q u i r e   mo r e   c o m p u t a t i o n a l   r e so u r c e s   ii)   S l o w e r   c o n v e r g e n c e   i n   si m p l e r   c a ses   A C O   o f f e r s u p e r i o r   a d a p t a b i l i t y   t o   c h a n g i n g   w i n d   c o n d i t i o n a n d   e f f i c i e n t   e x p l o r a t i o n .   GA   i)   B a l a n c e d   b e t w e e n   e x p l o r a t i o n   a n d   e x p l o i t a t i o n   ii)   Le ss  p r o n e   t o   l o c a l   mi n i ma   i)   C o m p u t a t i o n a l l y   i n t e n si v e   ii)   M a y   n e e d   c a r e f u l   p a r a m e t e r   t u n i n g   G A   o u t p e r f o r m s   t r a d i t i o n a l   m e t h o d s   a n d   o t h e r   a l g o r i t h m s   i n   c o m p l e x   d y n a m i c   c o n d i t i o n s   b y   m a i n t a i n i n g   s o l u t i o n   d i v e r s i t y .       2.   T H E   SY ST E M   P RO P O SE D   A   win d   tu r b in tr an s f o r m s   win d   s p ee d   f o r   m ec h an ical  p o w er .   W ith   k ee p in g   b est  s tead y   v o ltag e   th r o u g h o u t h lo ad ,   MPPT  tech n iq u ca n   g et  ac clim ated   f o r   o b tain in g   th g r ea test   p o wer   p r o d u ctio n   f r o m   a n   av ailab le  win d .   Sev er al  MP PT  tech n iq u es  was  u tili ze d   with   W E C in   p r ev io u s   p u b licatio n s .   DC /D C   co n v er ter s   s er v as  a   m a x i m u m   p o wer   p o i n ( MPP)   m o n ito r ,   c o n n ec tin g   W E C S   with   v ar io u s   lo ad   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       Op timiz a tio n   o f m a ximu p o w er p o in t tra ck in g   in   w in d   en e r g s ystem s :   a   co mp a r a tive     ( N a jo u a   Mr a b et )   401   r eq u ir em e n ts .   B u ck - b o o s an d   b u ck - b o o s co n v er ter s   ar m ajo r ity   o f ten   u tili ze d .   Nu m er o u s   s tu d ies  h av e   en h an ce d   th e   ef f icien c y   o f   W E C tr ac k in g   s tr u ctu r es.  C h o o s in g   a   h ig h est  MPPT  f o r   g iv en   j o b   d em an d s   th o r o u g h   ev alu atio n   o f   n u m b er   o f   asp ec ts ,   in clu d in g   ac cu r ac y ,   co s t,  co n v e r g en ce   s p ee d ,   an d   s en s itiv ity .   Nev er   m atter   h o g r ea d e al  th lo ad   o r   i n p u v o ltag s win g s ,   co n tr o ller   s h o u ld   co n s tan tly   m ain tain   a   v o ltag s tab le  [ 9 ] .   Fig u r e   1   i llu s tr ates  win d   p o wer   s y s tem   ar ch itectu r p r o p o s ed   in   th at  p ap er .   win d   tu r b in h as  in s tan tly   co n n ec te d   with   PMSG  an d   r ec tifie r s ,   wh er co n v e r g en er at o r ' s   AC   to   D C .   Af ter   ac q u is itio n ,   DC   v o ltag a n d   cu r r en s ig n als  ar e   co n n ec ted   o f   DC - DC   b o o s co n v er ter .   An   MPPT  r eg u lates  p u ls wid th   m o d u latio n   ( PW M)   d u ty   cy cles  an d   r eg u late  s ig n als.  At  last ,   co n n ec lo ad   to   DC - D C   b o o s co n v er ter   an d   m ea s u r s y s tem   o u tp u t p o wer   [ 1 0 ] .           Fig u r 1 .   Desig n   f o r   m a x im u m   p o wer   c o n tr o f o r   W E C S       2 . 1 .     Desig nin g   a   wind   t urbin   T h win d   tu r b in e' s   ( W T )   m e ch an ical  p o wer   g en e r ated   as  s elec ted   with   ( 1 ) ,   wh en   ρ air   d en s ity   ( k g /m 3 ) ,   A:  s wep a r ea   ( m 2 ) ,   cp p er f o r m a n ce   c o ef f icien o f   tu r b in e   wh er is   a   f u n ctio n   f o r   a   p itch   an g le   o f   r o to r   b lad es  β  ( i n   d e g r ee s )   a n d   v win d   s p ee d   ( in   m /s ) .   λ a   tip - s p ee d   r atio .   b est  r o to r   s p ee d   in   th at  tu r b in e   wo r k s   at  m ax im u m   p o wer   s y m b o lized   in   ( 2 )   [ 1 1 ] ,   wh e n   R   an d   ω m   ar b lad len g th   ( in   m )   an d   WT   r o to r   s p ee d   ( in   r a d /s ec ) ,   ac co r d in g ly ,   W T   m ec h an ical  to r q u o u t p u t T m   g i v en   with   ( 3 )   [ 1 2 ] .     = 1 2  ( λ , ) 3     ( 1 )     λ = ω m R / v     ( 2 )     T m = 1 2 ( ρ A C P ( λ , β ) v 3 ) ω m     ( 3 )     B ec au s o f   d esig n in g   tu r b i n p r o p er ty   d escr ib ed   [ 1 3 ] ,   a   co ef f icien o f   p o wer   c o n v e r s io n   cp =( λ ,   β)  h as  d ep en d i n g   em p lo y in g   an   a p p ly in g   f u n d a m en tal  ex p r es s io n m ec h an ical  o u tp u p o wer   tu r b in h as  r ep r esen ted   in   Fig u r 2   lik an   o u tco m f o r   t u r b in s p ee d   to   m u ltip le  win d   s p ee d s ,   as in   ( 4 )   an d   ( 5 )   [ 1 4 ] .     c p = 1 2 ( 116 λ i 0 . 5 ) e ( 21 λ i )     ( 4 )     1 λ i = 1 λ + 0 . 08β 0 . 035 β 3     ( 5 )     As  well,   Fig u r 2   f e atu r es   d em o n s tr ate  th er e   is   a   s p ec if ic   tu r b i n s p ee d   at  s u c h   p o in t   g r ea test   p o wer   co u ld   p o s s ib ly   cr ea te   with   ev er y   win d   s p ee d .   As  an   e x am p le,   ju s wh er th tu r b i n e   s p ee d   h as  r etain ed   in   1 . 2   p u   c o u ld   m ax im u m   p o wer   g et  ex tr ac te d   f o r   win d   s p ee d   o f   1 2   m /s .   As  r esu lt,  a   o n ab o v s ce n ar i o   s h o ws  th at  C p   m a y   ju s g et  h eld   at  a n   elev ate d   lev el   if   t h r o to r   s p ee d   h as  ad ju s ted   f o r   a n   id ea l   f u n ctio n in g   p o in to   d i v er s win d   s p ee d s .   g r ea test   ef f icien cy   f o r   p o s s ib le  win d   tu r b in h as  1 6 /2 7 ,   wh ich   e q u als  5 9 . 2 5 % .   T o   f o r   p r ac tical  u s es,  p er f o r m an ce   d if f e r s   f r o m   2 5 to   4 5 %.  T ab le  2   s h o ws  m ea s u r em en with   a   win d   tu r b in e .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,   Vo l.  15 ,   No .   1 Feb r u ar y   2 0 2 6 399 - 4 1 1   402       Fig u r 2 .   T u r b in e   p o wer   p r o f iles       T ab le  2 .   W in d   tu r b in a n d   PM SG simu latio n s   p ar am eter s   S . L.   M e a su r e me n t s   V a l u e   S . L.   M e a su r e me n t s   V a l u e   1   M i n i m a l   me c h a n i c a l   p o w e r   o u t p u t   1 2 . 3   k w   1   R e si st a n c e   s t a t o r   R s   0 . 4 5 5 7 2   ( )   2   I n i t i a l   w i n d   s p e e d     1 2   m/ s   2   I n d u c t a n c e s [L d ,   Lq ]   [ 0 . 3 9 5   mH ,   0 . 3 9 5   mH ]   3   M a x i m a l   me c h a n i c a l   p o w e r   ( p u )   0 . 8 5   p u   3   N u mb e r   o f   p o l e s   3   4   M i n i m u m   r o t o r   s p e e d   1 . 2   4   R o t o r   i n e r t i a   0 . 0 0 2 6   J   5   B e t a   f r e q u e n c y   a n g l e     5   F l u i d   d a mp i n g   F   0 . 0 0 4 9 2 5   N ,   m,   s         6   F l u x   l i n k a g e     0 . 1 1 9 3   w b       2 . 2 .     M o delin g   P M SG   T h is   is   d - q   co r r esp o n d in g   cir cu it’s  f u n ctio n   as  m o d el  with   PMSG.  T h s y n ch r o n o u s   d - co o r d in ates,  a n   ex te r io r   atta ch ed   PMSG' s   eq u atio n s   ar co m p o s ed   as  ( 6 )   an d   ( 7 )   [ 1 5 ] ,   wh e n   L s   is   an   in d u ctan ce   f o r   s tato r   win d i n g ,   R s   is   r esis tan ce   f o r   s tato r   win d in g ,   Vd s ,   Vq s ,   iq s ,   an d   iq s   ar e   d - co m p o n en ts   f o r   s tato r   v o lta g an d   cu r r en t,  r esp ec tiv ely ,     is   m ag n etic  f lu x ,   a n d     h as  elec tr ical  an g u lar   s p ee d   f o r   g en e r ato r .   An   g en er ato r ' s   o u tp u p o wer   an d   ele ctr o m ag n etic  to r q u ar o f f er ed   as  in   ( 8 )   an d   ( 9 )   [ 1 6 ] P is   g en e r ato r ' s   p o le  n u m b er .   T a b le  1   co n tain s   an   am o u n t f o r   an   PMSG .     V ds = R s +    e L s i qs     ( 6 )     V qs = R s i qs + L s di qs dt + ω e L s i qs + ω e     ( 7 )     T e = 3 2 P 2 ψ i qs     ( 8 )     = 3 2 2  3 2  2 3 2  2     ( 9 )     2 . 3 .     DC - DC  co nv er t er   f o r   bo o s t   DC - DC  bo o s t   a n IGBT   a nti - pa ra llel   co n v er te r   d u r in g   s tu d y   co m p r is es  f o r   a n   I GB T   an ti - p a r allel  d io d t r an s is to r ,   an   u ltra f ast   d io d e,   th e   ca p ac ito r ,   a n d   a n   in d u cto r .   B ased   o n   Fig u r 1 ,   a   MPPT  d ep en d in g   co n tr o ller   s en d s   a   PW s ig n al  to   m a n ag e   th e   s witch in g   I GB T   co n v er ter s   b o o s t .   C alcu latin g   an   o p tim u m   d u ty   cy cle  is   cr itical  f o r   r eg u latin g   th is     DC - DC   co n v er ter   in   b o o s t c ir cu it.  Fo r   co m p u te  PW M,   an   I NC   m eth o d   h as  u tili ze d   [ 1 7 ] .     2 . 4 .     Co nv er t er   t hree   ph a s AC - DC   An   u n r eg u lated   r ec tifie r   is   b est  s im p le,   co s t - ef f ec tiv e,   an d   lo n g - last in g   g r a p h ic  em p lo y ed   in   p o wer   elec tr o n ics  p r o g r am s .   Sin ce   it  is n ' t   r eq u ir ed   in   o u r   ca s e,   th d io d r ec tifie r ' s   in ca p ac ity   o f   wo r k   at  b id ir ec tio n al  p o wer   f lo win g   i s   d is ad v an tag e.   b o o s ter   c o n v er ter   an d   r ec tifie r   ci r cu its   ar co n n ec ted   o f   a   g en er ato r .   T h at’ s   h as  ass u m e d   th at  d io d b r id g r ec tifie r   cir cu its   ar u s ed   to   co n v er AC   en er g y   s o u r ce   g en er ato r   f o r   DC   p o wer .   Av er ag DC   v o ltag an d   cu r r e n t v a lu es o f   th th r ee - p h ase  d i o d r ec tifie r   [ 1 8 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       Op timiz a tio n   o f m a ximu p o w er p o in t tra ck in g   in   w in d   en e r g s ystem s :   a   co mp a r a tive     ( N a jo u a   Mr a b et )   403   2 . 5 .     I ncre m ent a l c o nd uct a nce  M P P T   t ec hn i qu e   An   in cr em en tal  ap p r o ac h   h as   ess en tial  f o r   m ax im ize   th eir   av ailab le  p o wer   e n er g y   at  an y   tim es.    T o   win d   tu r b in es  u s in g   p ar a m eter s   o r   s tead y   s p ee d s ,   an   ap p r o ac h   s h o ws  we  ar en cir clin g   th is   tar g et   o p er atin g   p o in t.  An   im m ed iat co n d u cta n ce   I /V  an d   I NC   d I /d ar esp ec ially   with   co m p ar is o n   with   an   I NC   ap p r o ac h   f o r   d eter m in e   an   M PP .   An   MPP  is   d is co v er e d   em p lo y in g   an   I NC   tech n i q u e.   Ac co r d in g   to   f ac t,  a   p ea k   to   P - cu r v is   ze r o   at   MPP   wh ich   ca n   b ex p r ess ed   as  ( 1 0 ) .   W h er e   th e   o p e r atin g   p o in h as  f ar   f r o m   th MPP,  th g et   s ize  h as  lar g f o r   r ap id   tr ac k in g ,   b u it  is   l ess   wh er tu r n in g   p o in t   h as  clo s o f   a   MPP  o f   r ed u ce   s tead y   s tate  o s cillatio n .   wr iter s   d escr ib t h u n iq u ap p r o ac h   to   u s in g   th I NC   tech n iq u e   with   th e   PMSG  g en er ato r   [ 1 9 ] T h at  I NC   tech n iq u r eq u i r es  th DC /DC   co n v er s io n   s tep   f o r   h av im p lem en ted .   Sin ce   PMSG ' s   o u tp u p o wer   is   alter n atin g   cu r r en t,  t h liter atu r r ev iew  em p lo y s   v ar iety   o f   to p o lo g ies  to   co n v er t   it  to   d ir e ct  cu r r en t.   W E C u s es  th r ee - p h ase  AC - DC   r ec ti f ier   an d   a   DC - DC   b o o s co n v er ter p ast  r esear c h   s ay s   th is   s tr u ctu r in clu d es  a n   ad d e d   g ai n   o win g   f o r   a n   in ter m ed iate  b o o s t - im p r o v ed   c o n v er ter ' s   r eliab ilit y ,   g iv in g   it  a   f in est  b ac k - to - b ac k   co n v er ter   o p tio n .   wr iter s   in v esti g ated   an d   ass ess ed   s ev er al  MPPT  ap p r o ac h es  b ef o r co n d em n in g   th eir   r elea s e.   T h ey   co n clu d e d   th is   d ep en d s   in   ef f icac y ,   it  is   ad v is ed   f o r   u tili ze   o n f r o m   ea ch   s tr ateg y ,   a n   I NC   tech n iq u with   d ir ec t   co n tr o l,  s in ce   o p tim al  p o wer   o cc u r s   at  p o in wh ic h   a   v ar io u s   v a r iatio n   f o r   d P/d V= 0 MPPT  co n tr o ller   e v alu ates  v o ltag e   an d   cu r r en o f   th e   PV  m o d u le   wh ich   an   I NC   tech n iq u e   em p lo y s   f o r   i d en tify   a n   MPP.  I f   ( 1 1 )   h as  p leased ,   r ed u ce   a   d u t y   cy cle   to   c o n v er te r   h as   p leased .   d u ty   cy cle  s h o u ld   b elev ated   wh e n   co n d itio n   ( 1 2 )   h as  p leased .   A   d u ty   cy cle  s h o u ld n ' b alter ed   if   ( 1 3 )   is   attain ed   [ 2 0 ]     dI dV = I V     ( 1 0 )     dI dV > I V     ( 1 1 )     dI dV < I V       ( 1 2 )     dP dV = 0     ( 1 3 )     2 . 6 .     P I co ntr o ller  des ig n   PID   co n tr o ller   h as  a   m ajo r i ty   ex ten s iv ely   u tili ze d   co n tr o l ler s   in   b u s in ess ,   m ee tin g   o v er   9 0 o f   in d u s tr ial  co n tr o r eq u ir e m en ts .   I is   ef f ec tiv an d   s im p le .   Acc o u n tin g   to   its   s u p r em a cy   [ 2 1 ] .   T h d elay   s y s tem s   in co r p o r ate  t h s y s tem   m en tio n e d   in   p r ev io u s   p ar ag r a p h .   T h d elay   n o o n l y   d ep icts   p h y s ical  r ea lity ,   b u also   s im p lifie s   th ex p lan atio n   o f   s y s tem   d y n am i cs  co m p ar ed   to   m o r e   d etailed   d escr ip tio n .   T h is   ar ticle  d is cu s s es  h o to   d eter m in th wh o le  s tab ilit y   r an g o f   s y s tem ' s   PID   r eg u lato r   f ac to r s .   W h er e   d esig n in g   an d   f in e - tu n in g   PI co n tr o ller s ,   th at   s tep   h as  cr itical.   So m r esear ch   s tu d i es  h av e   id en tifie d   m u ltip le  co n f ig u r atio n s   f o r   th PID   r eg u lato r   [ 2 2 ] .   C ( s )   h as  PID   co n tr o ller ,   G( s )   h as  a   c o n tr o lled   p lan t,  an d   y c,   e,   u ,   an d   y   r e p r esen an   ex p ec ted   o u t p u s ig n als,  co m m an d s ,   an d   er r o r s ,   an d   ap p r o p r iately ,   L ap lace   tr an s f o r m   en ab les  s u b s eq u e n co n s tr u ctio n   f o r   PID   r eg u lato r ' s   co n tr o law,   as  in   ( 1 4 ) ,   wh er KP,  Ki  an d   KD  ar e,   ap p r o p r iately ,   a   p r o p o r tio n al,   in teg r al ,   an d   d er iv ativ g ain s   o f   PID   c o n tr o ller .     ( ) = ( ) ( ) = + +   ( 1 4 )       3.   P RO P O SE M U L T I - O B J E CT I V E   M E T AH E U RIS T I T E CH N I Q UE S   3 . 1 .     G enet ic  a lg o rit h m   a pp ro a ch    GA  ar p o p u lar   o p tim izatio n   tech n i q u es,  id ea l   f o r   s o l v in g   c o m p lex   p r o b lem s   th a in v o lv e   ap p r o x im atio n s   an d   u n ce r tai n ty .   Dev elo p ed   b y   J o h n   Ho llan d   in   1 9 7 5 ,   GA  u s es  h eu r is tic - b ased   ap p r o ac h   th at  m im ics  n atu r al  s elec tio n .   I n   th is   s tu d y ,   GA  is   u tili ze d   f o r   m ax im ize   PID   co n tr o ller   p a r am eter s     ( Kp ,   Ki,   an d   Kd )   in   W E C S.  An   GA  wo r k s   b y   iter ativ ely   s elec tin g   s o lu tio n s   b ased   o n   t h eir   f itn ess ,   wh ich   r ef lects th eir   ab ilit y   to   ac h iev e   o p tim al  p o wer   o u tp u t.   T h GA  p r o ce s s   b eg in s   b y   i n itializin g   r an d o m   p o p u latio n   o f   p o te n tial  PID   p ar a m eter   s ets  with in   d ef in ed   s ea r ch   s p ac es.  E ac h   s et  is   ev alu ated   f o r   its   ab ilit y   f o r   d i r ec tio n   a   m ax im u m   p o wer   p o in u n d e r   v ar y in g   win d   s p ee d s .   T h r o u g h   s elec tio n ,   a   b est  s o lu tio n   i s   s elec ted   as  p ar en ts   o f   a   n e x g en e r atio n .   T h e   cr o s s o v er   o p er atio n   co m b in es  p ar en t   s o lu tio n s ,   an d   m u tatio n   in tr o d u ce s   r an d o m n ess   to   m ain tain   d iv e r s ity .   T h p r o ce s s   co n tin u es  u n til  th f itn ess   f u n ctio n   s h o ws  n o   s ig n if ican im p r o v em e n t,  i n d icatin g   th at  th e   o p tim al  PID   p ar am eter s   h a v b ee n   f o u n d   [ 2 3 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,   Vo l.  15 ,   No .   1 Feb r u ar y   2 0 2 6 399 - 4 1 1   404   Per f o r m an ce   is   ev alu ate d   u s in g   s tan d ar d   m et r ics  s u ch   as  I SE,   I AE ,   I T AE ,   a n d   I T SE,   wh ich   ass es s   er r o r   m in im izatio n   an d   s tab ilit y .   T h GA  is   co m p ar ed   with   AC O   in   th ex p er im en tal  s et u p ,   u s in g   v ar y in g   win d   s p ee d   p r o f iles   to   ev alu ate  r o b u s tn ess   an d   co m p u t atio n al  ef f icien cy .   T h r esu l ts   ar co m p ar ed   to   d eter m in th b est  alg o r ith m   f o r   o p tim izin g   PID   p ar a m eter s   in   W E C S.  F ig u r 3   d is p lay s   W E C S ' s   im p lem en ted   GA.   An   GA  t ak es  in to   co n s id er atio n   th f itn ess   f u n ctio n   o f   ea ch   p ar am eter   as  it  co d es,   r ep r o d u ce s ,   an d   e v alu ates  th PID   co n t r o ller s '   p ar am eter s   ( Kp ,   Ki,   an d   Kd )   in   o u r   o p tim izatio n   d esig n   p r o ce s s .   On ly   th ch o s en   p eo p le  ar m er g ed   to   cr ea te  n ew  g en er atio n ,   a n d   th ev alu atio n   cy cle  is   co n tin u ed   u n til th alg o r ith m   p r o d u ce s   t h b est s o lu tio n   f o r   th s y s tem   with   th b est f itn ess   f u n ctio n .           Fig u r 3 .   Sch em atic  f o r   g en eti alg o r ith m   tech n iq u e       3 . 2 .     Ant   c o lo ny   o pti m iza t io n   a pp ro a ch    AC is   th s o r o f   m eta - h eu r i s tic  o p tim izatio n   th is   is   b ased   o n   th ac tiv ities   o f   an ts   th i n itial  n o tio n   h as  g r o wn   f o r   s o lv lar g er   v ar iety   o f   is s u es,  an d   n ew  alg o r ith m s   af f ec ted   with   d if f er en f ea tu r es  f o r   an t   b eh av io r   h av ev o lv e d .   An   an t s   u s p h er o m o n tr ac k s   f o r   tr a ce   th eir   m o v em en ts   to   s o u r ce   i to   s o u r ce   j,  f o r   an   ex p ec tatio n   th is   c o lo n y   will  s elec q u ick est  p ath   f o r   o r i g in   j.  p r o b a b ilit y   th at  an is   g o in g   to   f o llo w   f r o m   city   i t o   city   j: Ɐϵ ,   as in   ( 1 5 ) .      = [  ] [  ] [  ] [  ]     ( 1 5 )     AC i s   m etah eu r is tic  th at  d r aws  in s p ir atio n   f r o m   an t s '   f o r ag in g   h ab its ,   wh er an ts   d ep o s it   p h er o m o n es  o n   th p ath s   th e y   tak e.   Oth er   a n ts   f o llo th ese  p h er o m o n tr ails ,   lead in g   th em   to   th m o s o p tim al  p ath s   o v er   tim e.   AC is   u tili ze d   to   m ax im ize  a n   PID   co n tr o ller   p ar a m eter s   ( K p ,   Ki,   a n d   Kd )   i n   a   W E C S.  m o v em en o f   an ts   b etwe en   s o lu tio n s   is   in f lu en c ed   b y   p h er o m o n e   in ten s ity   an d   h eu r is tic  v alu e,   co n tr o lled   b y   s ettin g s   α   an d   β,  wh ich   ascer tain   th im p ac th at  p h er o m o n es  an d   h e u r is tics .   T h AC O   o p tim izatio n   p r o ce s s es in v o lv th r ee   k ey   s tep s :   i)   So lu tio n   cr ea tio n : e ac h   an g e n er ates a   p o ten tial so lu tio n   f o r   th PID   p ar am eter s .   ii)   Alg o r ith m   s etu p p ar a m eter s   s u ch   as  th n u m e r ic  o f   a n ts ,   p h er o m o n e   in ten s ity ,   ev ap o r atio n   r ate,   an d   t h e   n u m er ic  th iter atio n s   ar d e f in ed .   iii)   Ph er o m o n e   u p d ate:  f o llo win g   ass ess in g   th s o lu tio n s ,   p h er o m o n e   lev els  ar ch an g ed   b ased   o n   t h e   p er f o r m an ce   o f   th s o lu tio n s ,   g u id in g   f u tu r an ts   to war d   b et ter   PID   s ettin g s .   T h r o u g h   m u ltip le  iter atio n s ,   t h o p tim izatio n   p r o ce s s   ad ju s ts   th PID   p ar am eter s   u n til  t h s y s tem   r ea ch es  o p tim al  tr ac k in g   p er f o r m an ce   m a x im u m   p o wer   p o in b elo v ar y in g   win d   co n d itio n .   T h is   m eth o d   en s u r es  th at  th e   s y s tem   is   c o n tin u o u s ly   f in e - tu n ed   f o r   e f f icien cy   a n d   s tab ilit y   [ 2 4 ] .   F ig u r 4   s h o ws  t h f lo wch ar f o r   AC ap p r o ac h .   I n   f ac t,   as  illu s tr ated   in   Fig u r e   4 ,   t h er a r th r ee   f u n d am e n tal  s tag es  to   th e   b asic   alg o r ith m : i n itializatio n ,   an t s o lu tio n   co n s tr u ctio n ,   a n d   p h er o m o n u p d atin g .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       Op timiz a tio n   o f m a ximu p o w er p o in t tra ck in g   in   w in d   en e r g s ystem s :   a   co mp a r a tive     ( N a jo u a   Mr a b et )   405       Fig u r 4 .   I ll u s tr atio n   o f   PID   tu n in g   with   AC O       3 . 3 .     O bje c t iv f un ct io ns   co s t   v a lue   B ef o r em p lo y i n g   an   AC O,   g o al  f u n cti o n   co s t v alu s h o u l d   b d eter m i n ed .   Sev er al  a r ticles em p lo y   an   in teg r al  o f   a b s o lu te  m ag n itu d o f   er r o r   ( I AE ) ,   I T AE ,   in t eg r al  to   a   s q u ar ed   er r o r   ( I SE) ,   an d   i n teg r al  tim e   m u ltip lied   b y   s q u a r ed   er r o r   ( I T SE)   f o r   o p tim ize   PID   co n tr o ller   [ 2 5 ] .   C alcu latin g   an   o b jectiv f u n ctio n s   y ield   as in   ( 1 6 ) .     ITAE = t | e ( t ) | t m ax 0 , ISE = e ( ) 2 t m ax 0 IA E = | ( ) | t m ax 0   ITS E = te ( ) 2 t m ax 0     ( 1 6 )       4.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   Ou r   s tu d y   r ev ea le d   th at   in teg r atin g   MA T L AB /Si m u lin k   s o f twar to   m o d el  a   r ec o m m en d ed   W E C S   with   AC an d   GA  s ig n if ican tly   en h an ce s   s y s tem   p er f o r m an ce .   T h p r o p o s ed   m et h o d   c o n s is ten tly   ac h iev ed   h ig h er   p r o p o r tio n   o f   o p tim iz ed   p ar am eter s   co m p ar e d   to   co n v en tio n al  ap p r o ac h es.  G was  em p lo y ed   to   g en er ate  co d f o r   f o u r   f itn ess   f u n ctio n   s p ec if icatio n s ,   wh ic h   wer th en   i n teg r ated   i n to   a n   o p tim izatio n   t o o l.  T ab le  3   d is p lay   f ir s p ar am eter s   co m m o n ly   u tili ze d   in   s im u latio n s   em p lo y i n g   GA  m et h o d s .   Ad d itio n ally ,   we  u s ed   s im u latio n s   to   ev alu ate  th ef f icac y   o f   cl o s ed - lo o p   s y s tem   in co r p o r atin g   a n   AC O - PID   co n tr o ller .   T h r esu lts   d em o n s tr ated   clo s ed - lo o p   s y s tem ' s   ef f icien cy   o f   ev alu atin g   it  ag ain s f o u r   m u lti - o b jectiv p er f o r m an ce   in d icato r s .   Ou r   s tu d y   ex p lo r ed   c o m p r eh en s iv PID   co n tr o ller   o p tim izati o n   ap p r o ac h   u s in g   AC an d   GA  alg o r ith m s .   H o wev er ,   f u r th er   in - d ep th   s tu d ies  ar n ec ess ar y   to   co n f ir m   its   ap p licab ilit y ,   esp ec ially   r eg ar d in g   d y n a m ic  b eh av io r   u n d e r   v ar y in g   win d   co n d itio n s .   T h PID   co n tr o ll er   aim s   to   s tab ilize  v o ltag e,   p o wer   lev els,  cu r r en t ,   an d   to r q u i n   win d   t u r b in s y s tem s .   T h AC an d   GA  ap p r o ac h es  o p tim ize  PID   s ettin g s   b y   an aly zin g   r e f er en ce s   an d   o u tp u ts   with in   M AT L AB .   Desig n   o p tim izatio n   s tr ateg ies  ty p ically   r ely   o n   m eth o d s   th at  ass ess   s y s tem   p er f o r m a n ce   u s in g   d is tin ct  in p u p ar am eter s ,   ad j u s tin g   th em   to   m ax im ize  an   o b jectiv f u n ctio n .   Su b s eq u en s ec tio n s   o u tlin o p tim iza tio n   f ac to r s ,   with   o p tim al  PID   v alu es  d eter m in ed   u s in g   AC an d   GA  ap p r o ac h es  b ased   o n   cr iter ia  lik I T AE ,   I AE ,   I SE,   an d   I T SE,   all  im p lem en ted   at  MA T L AB .   Fo r   as s ess   s y s te m ' s   d y n am ic  b eh av io r   u n d er   a   u n it  s tep   r esp o n s e,   v ar io u s   s tan d ar d   p e r f o r m an ce   in d icato r s   wer s elec ted   f o r   th eir   r ele v an ce   t o   win d   tu r b in m o d els.  T h ese  in d icato r s   g iv a   th o r o u g h   ass es s m en f o r   s y s tem ' s   p e r f o r m a n ce ,   en s u r in g   th at  th o p tim ized   PID   co n tr o ller   s ettin g s   h elp   m ain tain   s tab ilit y   an d   ef f ec tiv en ess   f o r   W E C S u n d er   d if f er e n t o p er a tin g   co n d itio n s .       T ab le  3 .   GA  an d   AC alg o r ith m s   in p u t m ea s u r e m en ts   S . L.   M e a su r e me n t s   V a l u e   M e a su r e me n t s   V a l u e   1   G e n e r a t i o n   1 5 0   N u mb e r   o f   a n t s   60   2   P o p u l a t i o n   s i z e   N   60   C o n st a n t   v a l u e s   α=0 . 7   3   R e d u c e d   b o u n d   [ - 3 0   3 0 0 ]   C o n st a n t   v a l u e s   β=0 . 4   4   U p p e r   l i mi t   [ 3 0   3 0 0 ]   Ev a p o r a t i o n   r a t e   = 0 . 8   5   S e l e c t i o n   p r o c e ss   S t o c h a st i c   u n i f o r m   N u mb e r   o f   i t e r a t i o n s   N i = 2 0 0   6   El i t e   c o u n t   0 . 0 8   N u mb e r   o f   n o d e s   N = 2 0 0 0 0     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,   Vo l.  15 ,   No .   1 Feb r u ar y   2 0 2 6 399 - 4 1 1   406   Fig u r 5   s h o ws  MA T L AB /Si m u lin k   p r o g r am m in g   ar c h itectu r to   GA  f o r   PID   co n tr o ller .   T h e   p r o p o s al  s u g g ests   1 2 . 3   k W   g en er ated   W E C ce n ter ed   p o wer ,   DC - DC   b u s   co n v er ter   v o ltag e,   lo ad   cu r r en t,   o u tp u p o wer ,   an d   t o r q u elec tr o m ag n etic   f o r   m o d el.   T h is   s ec tio n   d escr ib es  h o to   d esig n   PMSG  u n d er   ce r tain   n ee d s   a n d   co n s tr ain ts ,   in clu d in g   tim m ea s u r e m en ts   an d   ` p o wer   o p tim izatio n .   to o ls et  to   GA   wr itten   in   MA T L AB   was e m p lo y ed   f o r   f in is h ed   it.           Fig u r 5 .   Simu lin k   d ep ictio n   o f   th W E C S sy s tem   A C an d   GA       T h i s   s e c t i o n   c o m p a r e s   t h o u tc o m e s   o f   t h p l an n e d   PI D   co n t r o l le r   w i th   M P P T   e m p l o y i n g   G A   an d   A C O .   T h e   s t u d y   a n d   co m p a r is o n   o f   t e s t   r e s u l t s   i l lu s t r a t e   th e   c o n t r a s t s   a m o n g   b o th   o f   t h em   m e th o d o lo g i e s .   F i g u r 6   s h o w s   a   D C   b u s   v o lt a g e x am i n ed   f o r   a   m o d e wh e n   G A   a n d   A C o p t i m i z e   P I c o n t r o l l e r   i n   t h e   w i n d   s p e ed   t o   1 2   m / s .   A   s y s t e m 's   p l a n n ed   r ef e r en c e   DC   b u s   v o l t ag e   i s   1 7 7 . 1 9   V A   s y s t e m   s u c c e s s f u l l y   a t t a i n ed   th D C   b u s   r e f e r en c v o l t a g e   u s i n g   th P I c o n t r o l l e r   a n d   A C O .   O n   t h e   o t h e r   h a n d ,   s y s t em   d o e s   n o t   a ch i ev e   t h e   D C   b u s   r e f e r en c e   v o l t ag e ,   in d i ca t i n g   a   q u i ck e r   r e a c t io n .   H o w ev e r ,   t h o p t i m i z e d   c o n t r o l le r   w i t h   A C O   e x h i b i t s   s u b s t an t ia l   v o l t a g o v e r s h o o t   in   co m p a r i s o n   w i th   m o d e w i t h   G A .   T h e   b e n ef i t s   o f   o v er s h o o t ,   a   m o d e l   w i t h   A C O   o p t i m i za t i o n   r eg u l a t e   ac c o m p l i s h e s   a   s t a n d a r d   1 7 7 . 1 9   V   D C   b u s   v o l t ag f a s t e r   a n d   s t a b i l iz e s   w i t h   n o   t h e   m o r e   o s c i l l a t i o n .   A   r e c o m m e n d e d   m o d e l   i m p r o v e s   W E C S   s e c u r i t y   o u t co m e s .   A s   s e en   a t   a   cu r r e n t   ( F i g u r 7 ) ,   p h a s e   c u r r en t s   t o   P I D - c o n t r o l l e d   o r g an i z w i t h   A C O   ar e   h i g h e r   th an   th o s e   to   P I D - co n t r o l l ed   o r g a n i z a t io n   o p t i m iz e d   b y   G A .   S t i l l ,   an   en d   o u tco m e   c l e a r ly   s h o w s   t h a t   th r e s p o n s t i m e   o f   W E C S   s y s t e m   co n tr o l l ed   b y   P I o p t i m i z ed   b y   A C O   i s   f a s t e r   th a n   t h a t   o f   W E C S   s y s t e m   c o n t r o l l e d   b y   P I D   w i t h   G A   o p t i m i z ed .   T h e   p r i m ar y   c h ar a c t er i s t i c s   i n v e s ti g a t e d   a t   t h a t   s t u d y   w e r e   p o w e r   o u tp u t ,   r e s p o n s e   t i m e ,   e l e c tr o m a g n e t i c   t o r q u e ,   an d   cu r r e n t s .   T h e   o p p o s i t i o n   an d   s t u d y   f o r   t h o s e   v ar i a b l e s   d em o n s t r a t e s   a   b e n e f i f o r   a   s u g g e s t e d   G A   a n d   A C O   te c h n i q u e   f o r   o p t i m i z in g   a   PI D   c o n tr o l l er   a a   W E C S   s tu d y   o f   r esp o n s to   co u p l ( T em )   f o r   s u g g ested   s y s tem   was a ls o   co n d u cted   at  p er s p ec tiv o f   th elec tr o m ag n etic  co u p le,   a s   d em o n s tr ated   in   Fig u r 8 .   An   AC O - o p tim ized   PID   co n t r o ller   h as  im p r o v ed   ef f icien cy   in   ter m s   f o r   r esp o n s tim a n d   f aster   tr ac k in g   f o r   r ef er en ce   v alu es,  w h ich   c o n tr ib u tes  f o r   an   o v er all   p er f o r m an ce   im p r o v em en t   o f   an   en e r g y   co n v er s io n   s y s tem .   Fig u r 9   d e p icts   th PMSG  m ac h in e' s   b eg in n in g   o p er atio n   in   m o to r   m o d e.   T h i s   ch ar s h o ws  t h at  th e   s u g g est ed   AC to   o p tim ize   t h PID   co n tr o ller   u s es  o n l y   1 0 . 2 0   k W   o f   elec tr icity   at  its   p ea k ,   wh ile  PID   co n tr o ller   s y s tem   with   GA  co n s u m es  9 . 2 0   k W .   T h en ,   th two   s y s tem s   b eg in   p r o d u cin g   p o w er .   m o d el   s h o u ld   p r o d u ce   1 0 . 2 0   k W   to   p o wer   in   th e   m o d est  win d   s p ee d   o f     1 2   m /s .   DC   b u s   v o ltag es   o f   th is   p lan n ed   m o d el  wer also   in v esti g ated .   T h e   f ig u r es  in clu d e   d etails   r eg ar d in g   f o r   r is in g   tim e,   s ettlin g   tim e,   o v er s h o o t,  an d   s tead y - s tate  er r o r   n u m b er s ,   th at  was  p r esen ted   at   T ab le  3 .   m u lti - o b jectiv g e n etic  alg o r ith m   ( MO GA )   tech n iq u e’ s   ef f icien cy   is   ap p ar e n o f   s tep   r esp o n s e,   s h o win g   p r o g r ess   r eg u late  a n d   m o d el  ev e n ts   o n   win d   en er g y   co n v er s io n   m o d el.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       Op timiz a tio n   o f m a ximu p o w er p o in t tra ck in g   in   w in d   en e r g s ystem s :   a   co mp a r a tive     ( N a jo u a   Mr a b et )   407       Fig u r 6 .   Vo ltag e   r esu lts   o f   f o u r   f itn ess   f ac to r s   o f   AC an d   GA           Fig u r 7 .   C u r r e n t r esu lts   o f   f o u r   f itn ess   f ac to r s   o f   AC an d   GA           Fig u r 8 .   T o r q u r esu lts   o f   f o u r   f itn ess   f ac to r s   o f   AC an d   G A   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,   Vo l.  15 ,   No .   1 Feb r u ar y   2 0 2 6 399 - 4 1 1   408       Fig u r 9 .   Po wer   r esu lts   o f   f o u r   f itn ess   f ac to r s   o f   AC an d   G A       T ab le  3   s h o ws  th is   r is in g   an d   s ettlin g   tim es  p r o d u ce d   u tili zin g   an   I T AE   o b jectiv e   f u n ctio n   ar e   co m p ar ativ ely   s h o r ter   th an   t h o s d er iv ed   u tili zin g   an   I A E ,   I SE,   an d   I T SE  cr iter ia.   An   o v er r u n   r ate  h as   s o m ewh at  g r ea ter   wer u s in g   I T AE   cr iter ia,   b u an   I AE   f u n ctio n   p r o d u ce s   s u b s tan tially   ex ce llen r esu lt.  Ou r   s tu d y   s u g g ests   th at  h ig h er   "I T AE v alu es  ar n o ass o ciate d   with   p o o r   p er f o r m an ce   in   win d   en er g y   ex tr ac tio n   s y s tem s .   T h e   p r o p o s ed   m eth o d   m a y   b en ef it  f r o m   GA  an d   AC alg o r ith m s   with o u ad v e r s ely   im p ac tin g   s y s tem   s tab ilit y   o r   co n tr o p er f o r m an ce .   W h en   co m p ar in g   o u r   ap p r o ac h   to   o th er   m eth o d s   in   th e   liter atu r e,   it  b ec o m es  e v id en t   th at  GA  an d   AC alg o r ith m s ,   p ar ticu lar ly   wh e n   g u id ed   b y   t h I T AE   o b jectiv e   f u n ctio n ,   e x ce in   ac h iev in g   r ed u ce d   r is in g   an d   s ettlin g   tim es.  T h is   im p r o v em en in   R esp o n s tim o f   th s y s tem   is   im p o r tan to   e n h a n cin g   an   o v e r all  ef f icien c y   f o r   W E C S .   I n   s u m m ar y ,   f r o m   co m p a r in g   a n d   d is cu s s in g   th ese  r esu lts   with   e x is tin g   liter atu r e,   we   ca n   em p h asize  th s tr en g th s   f o r   o u r   m eth o d s ,   p a r ticu lar ly   in   ter m s   f o r   en h an ce d   s y s tem   r ea ctio n   tim e,   s tab ilit y ,   a n d   co n tr o p e r f o r m an ce   i n   W E C S   [ 2 5 ] .   I n   t h is   s ec tio n ,   we  co m p ar th p er f o r m a n ce   o f   AC an d   GA  with   tr ad iti o n al  MPPT  m eth o d s   lik I NC ,   f o cu s in g   o n   k e y   m etr ics  s u ch   as  p o wer   o u tp u t ,   v o ltag e,   to r q u e,   an d   cu r r en u n d er   d if f er en win d   co n d itio n s .   T h r esu lts   ar s u m m ar ized   in   th T a b le  4 ,   wh ich   in clu d es  p er f o r m a n ce   m etr ics  ( I SE,   I AE ,   I T A E ,   an d   I T SE)   a n d   co n v er g en ce   tim es f o r   ea ch   al g o r ith m .       T a b l e   4 .   N u m e r i c   e v al u a t i o n s   ca l c u l a t e d   f o r   a   cl o s e d   l o o p   r e s p o n s e   f o r   f o u r   o b j e c t i v e   f u n c t i o n s   o f   A C O   a n d   G A     S . L.   C r i t e r i o n   (GA)   I S E   I TA E   I A E   I TSE   C r i t e r i o n   ( A C O )   I S E   I TA E   I A E   I TSE   V o l t a g e   1   Kp   3 . 0 7 7 5   0 . 2 1 2 3   0 . 4 2 2 0   2 1 . 0 9 9 1   Kp   1 . 0 0 2 1   0 . 0 2 5 7   0 . 0 5 5 1   2 . 0 2 2 2     2   Ki   2 . 0 6 7 2   0 . 1 1 1 2   0 . 3 5 5 4   1 8 . 0 8 7 1   Ki   0 . 7 8 8 4   0 . 0 0 4 2   0 . 0 1 1 1   2 . 0 0 0 1     3   Kd   2 . 7 7 8 9   0 . 1 5 5 2   0 . 3 9 9 0   1 8 . 2 7 8 8   Kd   0 . 9 2 2 1   0 . 0 1 0 9   0 . 0 2 2 3   2 . 4 0 8 8     4   S e t t l i n g   t i m e   ( ms)   7 . 5 2 0 1   0 . 1 9 8 8   0 . 4 4 2 2   1 0 . 1 0 0 1   S e t t l i n g   t i m e   ( ms)   2 . 9 9 1 0   0 . 0 0 1 2   0 . 0 6 6 9   1 . 5 0 4 2     5   R i se   t i me   ( ms)   0 . 0 7 1 1   0 . 0 7 0 0   0 . 7 0 0 9   0 . 0 7 2 8   R i se   t i me   ( ms)   0 . 0 0 8 6   0 . 0 0 4 1   0 . 0 0 6 6   0 . 0 0 9 9     6   O v e r sh o o t   ( %)   0 . 0 1 0 7   0 . 0 0 2 3   0 . 0 0 5 4   0 . 0 1 1 0   O v e r sh o o t   ( %)   0 . 0 0 3 3   0 . 0 0 1 1   0 . 0 0 1 8   0 . 0 0 4 1     7   Th e   s t e a d y   st a t e   e r r o r   0 . 0 5 0 5   0 . 0 1 5 0   0 . 0 1 7 1   0 . 0 7 1 2   Th e   s t e a d y   st a t e   e r r o r   0 . 0 3 0 0   0 . 0 1 4 0   0 . 0 1 3 5   0 . 0 6 7 4   P o w e r   1   S e t t l i n g   t i m e   ( ms)   0 . 0 2 7 5   0 . 0 2 3 0   0 . 0 2 5 0   0 . 0 2 8 4   S e t t l i n g   t i m e   ( ms)   0 . 0 1 1 9   0 . 0 1 0 6   0 . 0 1 1 2   0 . 0 1 3 2     2   R i se   t i me   ( ms)   0 . 0 0 7 3   0 . 0 0 4 7   0 . 0 0 5 2   0 . 0 0 7 6   R i se   t i me   ( ms)   0 . 0 0 5 1   0 . 0 0 2 0   0 . 0 0 3 1   0 . 0 0 6 6     3   O v e r sh o o t   ( %)   1 . 6 7 7 1   1 . 2 5 7 2   1 . 2 6 6 0   1 . 8 0 0 1   O v e r sh o o t   ( %)   1 . 0 6 6 1   1 . 0 0 8 3   1 . 0 1 0 6   1 . 0 7 9 0     4   Th e   s t e a d y   st a t e   e r r o r   0 . 5 7 8 8   0 . 3 4 4 1   0 . 3 9 1 9   0 . 6 0 0 9   Th e   s t e a d y   st a t e   e r r o r   0 . 2 3 0 2   0 . 2 0 6 4   0 . 2 1 9 7   0 . 2 5 5 4       5.   CO NCLU SI O N   T h is   s tu d y   d em o n s tr ates  th at  AC an d   GA   ar ef f ec tiv o f   o p tim izin g   MPPT  f o r   W E C S.  B y   u tili zin g   th ese  tech n iq u es  to   t u n PID   co n tr o ller   p ar am eter s ,   we  ac h iev en h an ce d   s y s tem   f u n ctio n ality   in   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.