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

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