Buck, boost and buck-boost converter designs with various metaheuristic methods

Abstract

One of the basic circuit structures in the field of power electronics is DC-DC converters. As these design steps require many mathematical operations, these problems are hard to solve by hand. In addition, choosing the proper component values is always curial when adopting the computer-based designs to the real-world. In this study, the software is developed for the designs of buck, boost and buckboost DC-DC converters via metaheuristic algorithms that calculate the parameters of the circuits. The components of the specified DC-DC converters are selected via the software with a user-friendly interface, under the desired criteria from the industrial series (E12, E24 and E96), by using eight different metaheuristic algorithms (artificial bee colony, differential evolution, genetic algorithm, particle swarm optimization, cuckoo search, harmony search, lightning search and gray wolf optimizer). The designs and analyses of DC-DC converters that are chosen according to the type and features (determining/selecting the components in accordance with the specified industrial series) can perform easily, fast and effectively through the software developed for this purpose.

Güç elektroniği alanındaki temel devre yapılarından birisi DA-DA (DC-DC) dönüştürücüleridir. Farklı türleri olan bu devrelerin tasarım aşamalarında, elle çözümü zor olan birçok matematiksel işlemler gerekmektedir. Ayrıca bilgisayar tabanlı tasarımları; gerçek dünyaya uyarlarken, uygun bileşen değerlerinin seçilmesi her zaman çok önemlidir. Gerçekleştirilen çalışmada; alçaltan, yükselten ve alçaltan-yükselten DA-DA dönüştürücü devrelerin tasarımı için metasezgisel algoritmalarla hesaplamaları gerçekleştiren yazılım geliştirilmiştir. Kullanıcı dostu arayüze sahip yazılım ile seçilen türdeki DA-DA dönüştürücü devre elemanları, istenilen endüstriyel serilere (E12, E24 ve E96) uygun olarak sekiz farklı metasezgisel algoritma (yapay arı kolonisi, diferansiyel gelişim, genetik algoritma, parçacık sürü optimizasyonu, guguk kuşu arama, harmoni arama, yıldırım arama ve gri kurt optimizasyonu) ile kolay, hızlı ve etkin bir şekilde elde edilmektedir.