Stima dei parametri del trasformatore elettrico con riferimento al comportamento di saturazione mediante ottimizzatore di colibrì artificiale

Scientific Reports volume 12, numero articolo: 19623 (2022) Citare questo articolo

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Questo documento offre uno strumento efficiente per definire i parametri sconosciuti dei trasformatori elettrici. La metodologia proposta è sviluppata sulla base dell'ottimizzatore di colibrì artificiale (AHO) per generare i migliori valori dei parametri sconosciuti del trasformatore. Nella fase iniziale, l'estrazione dei parametri dell'equivalente elettrico del trasformatore viene adattata come funzione di ottimizzazione insieme ai vincoli di disuguaglianza operativa associati. In cui si decide di ridurre al minimo la somma degli errori assoluti (SAE) tra molte variabili dai dati di targa dei trasformatori. Vengono dimostrati due casi di test con valori nominali di trasformatori da 4 kVA e 15 kVA per indicare la capacità dell'AHO rispetto ad altri ottimizzatori recenti e impegnativi. L'AHO proposto raggiunge il valore SAE più basso rispetto ad altri algoritmi concorrenti. Nella fase avanzata di questo sforzo, viene accertata la cattura della percentuale di carico per ottenere la massima efficienza. Nella fase successiva, vengono effettuate le prestazioni dei trasformatori utilizzando i parametri estratti ritagliati dall'AHO per indagare il comportamento principale all'eccitazione di queste unità di trasformazione. Alla fine, si può confermare che l'AHO produce i migliori valori dei parametri del trasformatore che aiutano molto a ottenere simulazioni accurate per i comportamenti in stato stazionario e di spunto.

I trasformatori di potenza sono una delle apparecchiature essenziali e principali nei sistemi di alimentazione. I trasformatori possono trasferire energia dagli impianti di generazione alle aree di distribuzione tramite linee di trasmissione con un'efficienza elevata che raggiunge il 99% in base ai suoi parametri e alle relative perdite1. Sono state introdotte numerose ricerche per prevedere i parametri del trasformatore in modo da minimizzarne le perdite, migliorarne le prestazioni e minimizzare i costi operativi. I parametri sconosciuti del trasformatore non sono lineari a causa della loro dipendenza dalla frequenza, il che rende più complessa la precisione della modellazione del trasformatore2. La stima dei parametri del trasformatore è diventata una sfida immensa e obbligatoria per la progettazione ottimale del trasformatore al fine di realizzare standard e specifiche obbligatorie3,4. Le prestazioni non lineari del trasformatore sono state affrontate come in2,5. La determinazione dei parametri sconosciuti del trasformatore è influenzata dallo stato del suo funzionamento; condizioni stazionarie o transitorie5,6. Questi parametri possono essere stimati utilizzando diversi metodi: i noti test; prove a vuoto e di cortocircuito7,8, dimensionamento fisico del trasformatore9, dati del produttore10 e varie informazioni sul carico7. Principalmente, i metodi analitici sono stati utilizzati per una rapida valutazione del dimensionamento fisico del trasformatore basato sull'analisi degli elementi finiti (FEA). Recentemente sono stati applicati algoritmi di calcolo esplorativi e/o evolutivi non convenzionali11. Gli algoritmi evolutivi hanno un'elevata capacità di risolvere i problemi di ottimizzazione poiché possono raggiungere l'obiettivo in modo casuale7. I metodi di ottimizzazione sono stati utilizzati per estrarre parametri sconosciuti del trasformatore e di altri dispositivi elettrici come motori elettrici, celle a combustibile e unità di stoccaggio, oltre a scoprire i parametri di funzionamento elettrico come flussi di carico ottimali e sistemi di gestione della distribuzione12,13,14,15 . L'accuratezza degli algoritmi di ottimizzazione viene testata confrontando i valori dei parametri estratti con quelli effettivi16,17,18. È stato proposto un modello a scatola grigia per stimare i parametri del trasformatore e studiare il comportamento dei suoi terminali a frequenze comprese tra 20 kHz e 1 MHz tramite l'ottimizzazione dello sciame di particelle (PSO). Questo metodo dipende dalla valutazione delle dimensioni fisiche per definire i parametri di induttanza, capacità e perdita dell'avvolgimento6. I dati ricavati dalle prove di carico sono stati utilizzati per estrarre i parametri del trasformatore di potenza monofase e trifase tramite PSO12 e l'algoritmo forense1 è stato applicato solo per il trasformatore monofase (SPT). Inoltre, l'ottimizzatore delle muffe melmose è stato applicato alla stima dei parametri dei trasformatori monofase e trifase e confrontato con altri ottimizzatori19. I parametri SPT da 4 kVA sono stati estratti utilizzando i dati guidati dai test di carico tramite indagini forensi e algoritmi PSO1 e foraggiamento batterico20 e mediante dati di input attraverso l'ottimizzazione caotica7. Le perdite a vuoto sono state incluse nella funzione obiettivo (OF) utilizzando l'ottimizzatore del foraggiamento delle mante (MRFO) e il caotico MRFO3. Sono stati proposti altri ottimizzatori per valutare i parametri del trasformatore e condotto test pratici per la conferma come ottimizzatore coyote per trasformatori tre e singoli21 e ottimizzatore di ricerca Jellyfish, algoritmo di ricerca gravitazionale (GSA) e approccio di apprendimento automatico per SPT con potenza nominale di 4 kVA in10,22,23 . L'ottimizzazione evolutiva multi-obiettivo è stata adattata per valutare i parametri del trasformatore, migliorata utilizzando la FEA e verificata confrontando i risultati con le misure e il comportamento effettivi11. Per ottenere risultati rapidi ed evitare la necessità di strumenti ad alta frequenza24, è stata applicata la valutazione online dei parametri del trasformatore utilizzando misurazioni pratiche, diverse frequenze lente e il rapporto spire del trasformatore. È stato introdotto un semplice algoritmo black-box attraverso un metodo di ottimizzazione con l'aiuto di funzioni di trasferimento stimate dai rapporti di tensione misurati per estrarre i parametri dei trasformatori di distribuzione a frequenze comprese tra 1 kHz e 1 MHz e nel dominio del tempo25.