Estimación paramétrica en transformadores monofásicos considerando medidas de tensión y corriente a través del método de optimización de distribución generalizada (2024)
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.