Estimación paramétrica en transformadores monofásicos considerando medidas de tensión y corriente a través del método de optimización de distribución generalizada

Esta investigación aborda, desde una perspectiva de optimización metaheurística, el problema de la estimación paramétrica en transformadores monofásicos, teniendo en cuenta las medidas de tensión y corriente en los terminales del transformador y considerando cargas lineales. La estimación paramétric...

Full description

Autores:
Camelo Daza, Juan David
Betancourt Alonso, Diego Noel
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/40340
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/40340
Palabra clave:
Optimización no lineal
Algoritmos de optimización metaheurística
Optimizador generalizado de distribución normal
Estimación de parámetros
Transformadores monofásicos
Medidas de tensión y corriente
Ingeniería Eléctrica -- Tesis y disertaciones académicas
Optimización matemática
Transformadores eléctricos
Maquinaria eléctrica
Perdidas eléctricas
Nonlinear optimization
Metaheuristic optimization algorithms
Generalized normal distribution optimizer
Parameter estimation
Single-phase transformers
Voltage and current measurements
Rights
License
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Description
Summary:Esta investigación aborda, desde una perspectiva de optimización metaheurística, el problema de la estimación paramétrica en transformadores monofásicos, teniendo en cuenta las medidas de tensión y corriente en los terminales del transformador y considerando cargas lineales. La estimación paramétrica del transformador se modela como un problema no lineal con el fin de minimizar el error cuadrático medio entre las variables de tensión y corriente calculadas y las medidas tomadas. Las no linealidades están asociadas con las leyes de Kirchhoff aplicadas al circuito eléctrico equivalente del transformador monofásico. El problema de optimización no lineal se resuelve aplicando un algoritmo de optimización metaheurístico conocido como el optimizador de distribución normal generalizada (GNDO), que utiliza reglas de evolución que permiten explorar y explotar el espacio de solución a través de la función de probabilidad clásica basada en distribuciones normales. Los resultados numéricos en tres transformadores de prueba de 20, 45 y 112,5 kVA demuestran la efectividad y robustez del enfoque GNDO propuesto en comparación con otros optimizadores reportados en la literatura, como el algoritmo de búsqueda de cuervos, el algoritmo de optimización de coyotes y la solución exacta del modelo de optimización no lineal utilizando el solucionador fmincon del software MATLAB. Todas las simulaciones numéricas confirman el potencial del enfoque GNDO para abordar problemas complejos de optimización en ingeniería y ciencia con resultados prometedores y bajo esfuerzo computacional.