Parameter estimation of electric power transformers using Coyote Optimization Algorithm with experimental verification

In this work, the Coyote Optimization Algorithm (COA) is implemented for estimating the parameters of single and three-phase power transformers. The estimation process is employed on the basis of the manufacturer's operation reports. The COA is assessed with the aid of the deviation between the actual and the estimated parameters as the main objective function. Further, the COA is compared with well-known optimization algorithms i.e. particle swarm and Jaya optimization algorithms. Moreover, experimental verifications are carried out on 4 kVA, 380/380 V, three-phase transformer and 1 kVA, 230/230 V, single-phase transformer. The obtained results prove the effectiveness and capability of the proposed COA. According to the obtained results, COA has the ability and stability to identify the accurate optimal parameters in case of both single phase and three phase transformers; thus accurate performance of the transformers is achieved. The estimated parameters using COA lead to the highest closeness to the experimental measured parameters that realizes the best agreements between the estimated parameters and the actual parameters compared with other optimization algorithms

Algoritmo de optimización por senos y cosenos aplicado al problema de estimación paramétrica en transformadores monofásicos considerando medidas de tensión y corriente

In this article, a combinatorial optimization approach for estimating the electrical parameters in single-phase distribution transformers by considering voltage and current measures is presented. A nonlinear programming model was formulated to represent the parametric estimation problem. This mathematical optimization model was developed by applying Kirchhoff’s laws to the equivalent electric circuit of the transformer. To solve the NLP model is employed the sine-cosine algorithm, which corresponds to a combinatorial optimization methodology from the family of metaheuristics that has the ability for finding good solutions with minimum computational requirements, easily implementable at any programming language. Numerical results show that the parametric estimation in the transformers using the proposed NLP model represents the electrical behavior of these devices adequately, considering different load scenarios. All the simulations were carried out using MATLAB software and compared with the GAMS optimization package.En este artículo un enfoque de optimización combinatorial para la estimación paramétrica en transformadores monofásicos considerando medidas de tensión y corriente es propuesto. El problema de estimación paramétrica es formulado mediante un modelo de programación no lineal. Este modelo matemático se desarrolla mediante la aplicación de las leyes de Kirchhoff al modelo equivalente del transformador monofásico. Para resolver este modelo se emplea el algoritmo de senos y cosenos, el cual corresponde a una técnica de optimización combinatorial de dominio continuo, la cual pertenece a la familia de las técnicas de optimización metaheurística que tiene la habilidad de encontrar soluciones de buena calidad con mínimo esfuerzo computacional, siendo fácilmente implementable en cualquier lenguaje de programación. Los resultados numéricos muestran que el modelo de estimación paramétrica no lineal que se propone representa adecuadamente el comportamiento del transformador ante diferentes escenarios de demanda. Todas las simulaciones se desarrollan en el ambiente de programación de MATLAB y son comparadas con la implementación del modelo no lineal en el software de optimización GAM

Black-Hole Optimization Applied to the Parametric Estimation in Distribution Transformers Considering Voltage and Current Measures

The problem of parametric estimation in single-phase transformers is addressed in this research from the point of view of metaheuristic optimization. The parameters of interest are the series resistance and reactance as well as the magnetization resistance and reactance. To obtain these parameters considering only the voltage and the currents measured in the terminals of the transformer, a nonlinear optimization model that deals with the minimization of the mean square error among the measured and calculated voltage and current variables is formulated. The nonlinear programming model is solved through the implementation of a simple but efficient metaheuristic optimization technique known as the black-hole optimizer. Numerical simulations demonstrate that the proposed optimization method allows for the reduction in the estimation error among the measured and calculated variables when compared with methods that are well established in the literature such as particle swarm optimization and genetic algorithms, among others. All the simulations were carried out in the MATLAB programming environment

Black-hole optimization applied to the parametric estimation in distribution transformers onsidering voltage and current measures

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.The problem of parametric estimation in single-phase transformers is addressed in this research from the point of view of metaheuristic optimization. The parameters of interest are the series resistance and reactance as well as the magnetization resistance and reactance. To obtain these parameters considering only the voltage and the currents measured in the terminals of the transformer, a nonlinear optimization model that deals with the minimization of the mean square error among the measured and calculated voltage and current variables is formulated. The nonlinear programming model is solved through the implementation of a simple but efficient metaheuristic optimization technique known as the black-hole optimizer. Numerical simulations demonstrate that the proposed optimization method allows for the reduction in the estimation error among the measured and calculated variables when compared with methods that are well established in the literature such as particle swarm optimization and genetic algorithms, among others. All the simulations were carried out in the MATLAB programming environment

Застосування нейронної мережі для визначення параметрів схеми заміщення трансформатора в умовах неінвазійного моніторингу

Purpose. Application of a specially constructed neural network with the task of identifying the parameter substitution scheme in non-invasive monitoring conditions. Methodology. Use of electrical measurement methods by non-invasive monitoring, methods of identification and training of neural networks based on anterior and back propagation error, NARX networks. Findings. The power transformer is an important object of the power system of the electric shop substation. At the same time, frequent transitions from underload to partial overload mode are possible, which creates preconditions for the development of undesirable phenomena in transformers. Monitoring of the power transformer based on control of its substitution scheme, allows to pass to control of its basic parameters irrespective of an operating mode. Non-invasive monitoring works well in the context of the task, because research shows that the parameters of voltage and current, which it operates well reflect the dependence on changes in the parameters of the substitution scheme. Based on T equivalent the substitution scheme can detect and predict changes in parameters substitution schemes according to the parameters of the current and voltage regime flowing in this system. Many neural networks will work out the calculation of electrical and electrotechnical  equivalent circuits as a task of identifying the parameters of electrical circuits in static conditions. In the process of identification, the ability of neural networks of different designs to identify one of the substitution scheme parameters, to resist damage was tested, which corrected the value of an unknown parameter. The experiment made it possible to obtain data for comparing the effectiveness of various architectures of neural networks in relation to the real parameters of the equivalent circuit. Concretizing the obtained results, we say that the NARX architecture is able to identify parameters in standard modes for all elements of the substitution circuit, which further opens up opportunities for its improvement in the calculation of nonlinear elements of the transformer when operating in a saturated state. Originality. It is established that the neural boundaries studied in the work are able to determine the parameters of the replacement circuit of a transformer or electric machine in static operating modes, which allows in the future to monitor the state of windings and magnetic circuit according to their values. Practical value. Using a neural network in the monitoring system allows you to get clear values of the equivalent circuit parameters, regardless of the mode, the proposed method significantly reduces the amount of time spent on monitoring the transformer parameters, allows you to control the power level, and, if necessary, reduce the amount of information required for the transformer monitoring.Цель работы. Применение аппарата специально построенной нейросети с задачей идентификации схемы замещения параметров в условиях неинвазивного мониторинга.. Методы исследования. Использование методов электрических измерений методом неинвазивного мониторинга, методов идентификации и обучения нейронных сетей, основанных на погрешности переднего и обратного распространения, сетей типа NARX.. Полученные результаты. Силовой трансформатор важный объект энергетической системы электрической цеховой подстанции. При этом возможны частые переходы от режима недогрузки к частичной перегрузке, что создает предпосылки к развитию нежелательных явлений в трансформаторах. Мониторинг силового трансформатора базируясь на контроле его схемы замещения, позволяет перейти к контролю его основных параметров в независимости от рабочего режима. Неинвазивный мониторинг хорошо справляется в контексте поставленной задачи, ведь как показывают исследования параметры напряжения и тока, которым оперирует хорошо отражающие в себе зависимость от изменения параметров схемы замещения. Опираясь на Т эквивалентную схему замещения можно выявить и спрогнозировать изменения параметров схемы замещения в соответствии с параметрами режима токов и напряжений, протекающих в этой системе. многие нейронные сети отрабатывают расчет электрических и элетротехнических эквивалентных схем как задачу идентификации параметров электрических цепей в условиях статических режимов. Проведенный эксперимент позволил получить данные для сравнения эффективности различных архитектур нейросетей по отношению с реальными параметрами схемы замещения. Конкретизируя полученные результаты говорим, что архитектура NARX способна к идентификации параметров в стандартных режимах для всех элементов схемы замещения, что в дальнейшем открывает возможности для ее совершенствования в расчете нелинейных элементов трансформатора при работе в состоянии насыщения.. Научна новизна. Установлено, что нейроcети исследованные в работе способны определять параметры схемы замещения трансформатора или электрической машины в статических рабочих режимах, что позволяет в дальнейшем контролировать состояние обмоток и магнитопровода в соответствии с их значениями.. Практическая ценность. Применяя в системе мониторинга нейронной сети позволяет получить четкие значения параметров схемы замещения независимо от режима, предложенный метод значительно уменьшает количество времени затраченной на мониторинг параметров трансформатора, позволяет контролировать уровень мощности, а также при необходимости уменьшить количество необходимой информации для мониторинга трансформатора.Мета роботи. Застосування апарату спеціально побудованої нейромережі із задачею ідентифікації схеми заміщення параметрів у мовах неінвазійного моніторингу. Методи дослідження. Використання методів електричних вимірювань методом неінвазійного моніторингу, методів ідентифікації та навчання нейронних мереж базованих на похибці попереднього та зворотного поширення, мереж типу NARX Отримані результати. Силовий трансформатор важливий об’єкт енергетичної системи електричної цехової підстанції.. При цьому можливі часті переходи від режиму недовантаження до часткового перевантаження, що створює передумови до розвитку небажаних явищ у трансформаторах . Моніторинг силового трансформатора базуючись на контролі його схеми заміщення, дозволяє перейти до контролю його основних параметрів в незалежності від робочого режиму. Неінвазійний моніторинг добре справляється в контексті поставленої задачі, адже як показують дослідження параметри напруги та струму, яким оперує добре відображують в собі залежність від зміни параметрів схеми заміщення Спираючись на Т еквівалентну схему заміщення можна виявити та спрогнозувати зміни параметрів схеми заміщення відповідно до параметрів режиму струмів та напруг протікаючих в цій системі. багато нейронних мереж відпрацюють розрахунок електричних та електротехнічних еквівалентних схем як задачу ідентифікації параметрів електричних кіл в умовах статичних режимів В процесі ідентифікації перевірялося здатність нейромереж різних конструкцій ідентифікувати один із параметрів схеми заміщення, протистояти пошкодженню, що корегувало значення невідомого параметру. Проведений експеримент дав можливість отримати дані для порівняння ефективності різних архітектур нейромереж по відношенню з реальними параметрами схеми заміщення. Конкретизуючи отримані результати говоримо що архітектура NARX здатна до ідентифікації параметрів в стандартних режимах для всіх елементів схеми заміщення, що в подальшому відкриває можливість для її вдосконалення для розрахунків нелінійних елементів трансформатора при роботі що в стані насичення Наукова новизна. Встановлено, що нейромережі досліджені у роботі здатні визначати параметри схеми заміщення трансформатора чи електричної машини в статичних робочих режимах , що дозволяє в подальшому контролювати стан обмоток та магнітопроводу відповідно до їх значень Практична цінність. Застосовуючи в системі моніторингу нейронної мережі дозволяє отримати чіткі значення параметрів схеми заміщення незалежно від режиму, запропонований метод значно зменшує кількість часу затраченої на моніторинг параметрів трансформатора, дозволяє контролювати рівень потужності, а також, за необхідності, зменшити кількість необхідної інформації для моніторингу трансформатор

Application of salp swarm optimization algorithm to estimate parameters in single-phase transformers considering voltage and current measures

This article presents a solution methodology for the estimation of parameters of single-phase transformers considering the measurements of voltage and current, for which a non-linear optimization model is used. This model is based on minimizing the mean square error between the measured and calculated voltage and current variables. This nonlinear programming model is solved by implementing the Salp swarm optimization algorithm. The results obtained show that the proposed optimization method allows reducing the error between the estimation of the measured and calculated variables; in addition, the proposed optimization method improves the results presented by other optimization methods reported in the specialized literature. All the simulations were performed in the MATLAB programming environment.En este artículo se presenta una metodología de solución para la estimación de parámetros de transformadores monofásicos considerando las mediciones de tensión y corriente; para ello se emplea un modelo de optimización no lineal. Este modelo se basa en minimizar el error cuadrático medio entre las variables de tensión y corriente medidas y calculadas. Este modelo de programación no lineal se resuelve mediante la implementación del algoritmo de optimización de las salpas. Los resultados obtenidos demuestran que el método de optimización propuesto permite reducir el error entre la estimación de las variables medidas y calculadas; además, el método de optimización propuesto mejora los resultados presentados por otros métodos de optimización reportados en la literatura especializada. Todas las simulaciones se realizaron en el entorno de programación MATLAB

Estimación de parámetros en transformadores monofásicos empleando medidas de tensión y corriente.

En el presente trabajo de investigación se aborda el problema de estimación de parámetros en transformadores monofásicos de media tensión. El problema de estimación paramétrica se aborda mediante un modelo de optimización matemática que minimiza el error entre las variables de tensión y corriente medidas y calculadas. Para representar el transformador se emplea un modelo compuesto de la rama de magnetización en paralelo con la fuente (rama que modela el comportamiento del núcleo) y la rama serie equivalente (rama que modela las perdidas en el cobre y la dispersión del flujo). Con este circuito equivalente del transformador, se obtiene un modelo de optimización equivalente con cuatro variables de interés. Como metodologías de solución se consideran dos enfoques. El primer enfoque corresponde a la obtención de un modelo de programación no lineal equivalente en variable real, el cual es implementado en el software de optimización GAMS. El segundo enfoque considera la aplicación de la técnica meta heurística de optimización de senos y cosenos, la cual es aplicada sobre el modelo de optimización en variable compleja e implementada en el entorno de programación de MATLAB. Los resultados numéricos demuestran que ambas metodologías de solución son adecuadas para la estimación paramétrica en transformadores de distribución monofásicos, ya que, con los parámetros encontrados en cada caso, el comportamiento eléctrico esperado del transformador ante variaciones de la potencia de entrada tiene errores menores al 2% cuando se compara con los valores de placa del transformador.MaestríaMagíster en Ingeniería EléctricaTabla de contenido 1 Introduccion 7 1.1 Definicion del problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.2 Justificacion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.3 Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.3.1 Objetivo general . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.3.2 Objetivos espec´ıficos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.4 Estado del arte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.5 Contribuciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.6 Estructura del documento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2 Formulacion matem ´ atica ´ 15 2.1 Formulacion en variable compleja ´ . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.2 Formulacion en variable real ´ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 3 Metodolog´ıa de solucion´ 20 3.1 Solucion del modelo matem ´ atico en variable real ´ . . . . . . . . . 20 3.1.1 Ejemplo de implementacion´ . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 3.2 Solucion del modelo matem ´ atico en variable compleja ´ . . . . . . 23 3.2.1 Metodolog´ıa del algoritmo de senos y cosenos . . . . . . . 23 4 Sistemas de prueba 28 4.1 Transformadores empleados para la validacion num ´ ´erica . . . . . 28 4.1.1 Transformador de 45 kVA . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 4.1.2 Transformador de 112.5 kVA . . . . . . . . . . . . . . . . 29 5 Resultados 30 5.1 Resultados para el ejemplo de implementacion mostrado en el ´ Cap´ıtulo 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 5.2 Resultados para el sistema de prueba 1 . . . . . . . . . . . . . . . 32 5.3 Resultados para el sistema de prueba 2 . . . . . . . . . . . . . . . 34 5.4 Analisis comparativo del modelo real y el modelo estimado ´ . . . . 35 6 Conclusiones 38 4 Lista de figuras 2.1 Transformador monofasico de 25 kVA, t ´ ´ıpico en media tension. ´ . 15 2.2 Circuito equivalente del transformador [1]. . . . . . . . . . . . . 16 2.3 Modelo equivalente del transformador referido al lado primario. . 17 3.1 Resultados de implementacion del Algoritmo ´ 1 en el sistema de ejemplo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 5.1 Comportamiento de la potencia de entrada en funcion de la re- ´ sistencia de carga RL. a) Sistema de ejemplo del cap´ıtulo 3, b) Sistema de prueba 1 y c) Sistema de prueba 2. . . . . . . . . . . . 36 5 Lista de tablas 1.1 Principales metodolog´ıas de optimizacion metaheur ´ ´ıstica aplicadas al problema de estimacion param ´ ´etrica en transformadores de distribucion. ´ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 3.1 Parametros medidos para el ejemplo de implementaci ´ on y valores ´ de la carga (tomado de [1]). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 3.2 Rangos de las variables param´etricas para sistema del ejemplo. . 21 4.1 Parametros medidos y valores de carga para el sistema de prueba ´ 1. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 4.2 Rangos de las variables param´etricas para sistema de prueba 1. . 29 4.3 Parametros medidos y valores de carga para el sistema de prueba ´ 2. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 4.4 Rangos de las variables param´etricas para el sistema de prueba 2. 29 5.1 Resultados del problema de estimacion param ´ ´etrica en transfor madores de distribucion en MATLAB. ´ . . . . . . . . . . . . . . . . 31 5.2 Resultados del SCA para el ejemplo de implementacion. ´ . . . . . 32 5.3 Resultados del problema de estimacion param ´ ´etrica en transfor madores de distribucion en MATLAB. Sistema de prueba 1. ´ . . . . 32 5.4 Resultados del SCA para el sistema de prueba 1. . . . . . . . . . . 33 5.5 Resultados del problema de estimacion param ´ ´etrica en transfor madores de distribucion en MATLAB. Sistema de prueba 2. ´ . . . . 34 5.6 Resultados del SCA para el sistema de prueba 2. . . . . . . . . . . 3

Situation Awareness for Smart Distribution Systems

In recent years, the global climate has become variable due to intensification of the greenhouse effect, and natural disasters are frequently occurring, which poses challenges to the situation awareness of intelligent distribution networks. Aside from the continuous grid connection of distributed generation, energy storage and new energy generation not only reduces the power supply pressure of distribution network to a certain extent but also brings new consumption pressure and load impact. Situation awareness is a technology based on the overall dynamic insight of environment and covering perception, understanding, and prediction. Such means have been widely used in security, intelligence, justice, intelligent transportation, and other fields and gradually become the research direction of digitization and informatization in the future. We hope this Special Issue represents a useful contribution. We present 10 interesting papers that cover a wide range of topics all focused on problems and solutions related to situation awareness for smart distribution systems. We sincerely hope the papers included in this Special Issue will inspire more researchers to further develop situation awareness for smart distribution systems. We strongly believe that there is a need for more work to be carried out, and we hope this issue provides a useful open-access platform for the dissemination of new ideas

Advanced Operation and Maintenance in Solar Plants, Wind Farms and Microgrids

This reprint presents advances in operation and maintenance in solar plants, wind farms and microgrids. This compendium of scientific articles will help clarify the current advances in this subject, so it is expected that it will please the reader

Applied Metaheuristic Computing

For decades, Applied Metaheuristic Computing (AMC) has been a prevailing optimization technique for tackling perplexing engineering and business problems, such as scheduling, routing, ordering, bin packing, assignment, facility layout planning, among others. This is partly because the classic exact methods are constrained with prior assumptions, and partly due to the heuristics being problem-dependent and lacking generalization. AMC, on the contrary, guides the course of low-level heuristics to search beyond the local optimality, which impairs the capability of traditional computation methods. This topic series has collected quality papers proposing cutting-edge methodology and innovative applications which drive the advances of AMC