Estimación de parámetros de un transformador de distribución a través de medidas de tensión y corriente con base en el método de optimización por agujero negros

En esta investigación se aborda el problema de la estimación paramétrica en transformadores monofásicos desde el punto de vista de la optimización metaheurística. Los parámetros de interés son la resistencia y reactancia en serie, así como la resistencia y reactancia de magnetización. Para obtener estos parámetros considerando únicamente la tensión y las corrientes medidas en los terminales del transformador, se formula un modelo de optimización no lineal que trata de la minimización del error cuadrático medio entre las variables de tensión y corriente medidas y calculadas. El modelo de programación no lineal se resuelve mediante la implementación de una técnica de optimización metaheurística simple pero eficiente conocida como optimizador de agujero negro. Las simulaciones numéricas demuestran que el método de optimización propuesto permite reducir el error de estimación entre las variables medidas y calculadas cuando se compara con métodos bien establecidos en la literatura como la optimización por enjambre de partículas y los algoritmos genéticos, entre otros. Todas las simulaciones se realizaron en el entorno de programación MATLAB.

• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/29412
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/29412
• Palabra clave: Optimización por agujeros negros; Estimación de parámetros; Transformadores monofásicos; Minimización del error cuadrático; Modelo de programación no lineal; Ingeniería Eléctrica - Tesis y disertaciones académicas; Estimación de paramétros; Distribución de energía eléctrica; Abastecimiento de energía eléctrica; Transformadores monofásicos; Programación no-lineal; Agujeros negros; Black-hole optimization; Parameter stimation; Single-phase transformers; Square error minimization; Nonlinear programming model
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