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Dieses Buch befasst sich mit dem energieeffizienten kaskadierten Solar-Multilevel-Inverter (CHMLI) unter Verwendung von MPPT-Techniken. Verschiedene konventionelle MPPT-Algorithmen wie die Perturb and Observe (P&O)-Methode und die Incremental Conductance (INC)-Methode werden untersucht und mit den auf künstlicher Intelligenz basierenden Algorithmen wie Artificial Neural Networks (ANN) und Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) verglichen. Die Technik der selektiven Oberschwingungseliminierung (SHE), die auf der Grundschwingungsschaltstrategie basiert, wurde verwendet, um selektiv die 5., 7., 11. und 13. Oberschwingungen des CHMLI zu eliminieren, um den THD unter den empfohlenen Grenzwert von 5 % und auch den individuellen Oberschwingungsgehalt unter den empfohlenen Grenzwert von 3 % gemäß der Norm IEEE 519 zu senken. Die Simulationsergebnisse wurden anhand eines experimentellen Modells von CHMLI mit einem Xilinx Spartan®-3A DSP FPGA-basierten Controller validiert. Darüber hinaus wurde eine vergleichende Analyse all dieser Techniken zusammengefasst und mit Hilfe von Inferenzstatistiken validiert, um die beobachteten Unterschiede bei den THD-Werten zu überprüfen, die mit den experimentellen Ergebnissen der NR-SHE-, GA-SHE- und PSO-SHE-Techniken erzielt wurden.