Оценка параметров электрического трансформатора с учетом поведения насыщения с использованием искусственного оптимизатора колибри

Том 12 научных докладов, Номер статьи: 19623 (2022) Цитировать эту статью

1331 Доступов

2 цитаты

Подробности о метриках

Эта статья предлагает эффективный инструмент для определения неизвестных параметров электрических трансформаторов. Предлагаемая методология разработана на основе искусственного оптимизатора колибри (AHO) для генерации наилучших значений неизвестных параметров трансформатора. На начальном этапе извлечение параметров электрического эквивалента трансформатора адаптируется как функция оптимизации вместе с соответствующими ограничениями рабочего неравенства. При этом сумму абсолютных ошибок (SAE) среди многих переменных из паспортных данных трансформаторов решено минимизировать. Два тестовых примера с трансформаторами мощностью 4 кВА и 15 кВА демонстрируют возможности AHO по сравнению с другими недавними сложными оптимизаторами. Предлагаемый AHO достигает самого низкого значения SAE, чем другие конкурирующие алгоритмы. На продвинутом этапе этих усилий устанавливается процент загрузки для достижения максимальной эффективности. На более позднем этапе оцениваются характеристики трансформаторов с использованием извлеченных параметров, полученных AHO, для исследования основного поведения при включении этих трансформаторных блоков. В конце концов, можно подтвердить, что AHO обеспечивает наилучшие значения параметров трансформатора, что очень помогает в достижении точного моделирования установившегося режима и пускового режима.

Силовые трансформаторы являются одним из важнейших и важнейших устройств в энергосистемах. Трансформаторы могут передавать энергию от генерирующих станций к распределительным сетям по линиям электропередачи с высоким КПД, достигающим 99%, исходя из ее параметров и связанных с этим потерь1. Было проведено несколько исследований с целью определить параметры трансформатора, позволяющие минимизировать его потери, улучшить его характеристики и минимизировать эксплуатационные расходы. Неизвестные параметры трансформатора являются нелинейными из-за их частотной зависимости, что усложняет точность моделирования трансформатора2. Оценка параметров трансформатора стала огромной и обязательной задачей для оптимальной конструкции трансформатора для реализации обязательных стандартов и спецификаций3,4. Нелинейные характеристики трансформатора описаны в пункте 2,5. На определение неизвестных параметров трансформатора влияет состояние его работы; устойчивые или переходные состояния5,6. Эти параметры можно оценить различными методами: известными тестами; испытания на холостом ходу и при коротком замыкании7,8, физические размеры трансформатора9, данные производителя10 и информация о различных нагрузках7. В первую очередь аналитические методы использовались для быстрой оценки физических размеров трансформатора на основе анализа методом конечных элементов (FEA). В последнее время стали применяться нетрадиционные исследовательские и/или эволюционные алгоритмы вычислений11. Эволюционные алгоритмы обладают высокой способностью решать задачи оптимизации, поскольку они могут случайным образом достигать цели7. Методы оптимизации использовались для извлечения неизвестных параметров трансформатора, а также других электрических устройств, таких как электродвигатели, топливные элементы и накопители, а также для определения параметров электрической работы в качестве оптимальных систем управления потоком и распределением нагрузки12,13,14,15. . Точность алгоритмов оптимизации проверяется путем сравнения извлеченных значений параметров с фактическими16,17,18. Была предложена модель серого ящика для оценки параметров трансформатора и изучения поведения его клемм на частотах от 20 кГц до 1 МГц посредством оптимизации роя частиц (PSO). Этот метод зависит от оценки физических размеров для определения параметров индуктивности, емкости и потерь обмотки6. Данные, полученные в результате нагрузочного тестирования, использовались для извлечения параметров как однофазного, так и трехфазного силового трансформатора с помощью PSO12, а алгоритм судебно-медицинской экспертизы1 применялся только для однофазного трансформатора (SPT). Кроме того, оптимизатор шламовой плесени применялся для оценки параметров как однофазных, так и трехфазных трансформаторов и сравнивался с другими оптимизаторами19. Параметры SPT мощностью 4 кВА были извлечены с использованием данных, полученных в результате нагрузочного тестирования с помощью судебно-медицинских исследований и алгоритмов PSO1 и бактериального сбора20, а также с помощью входных данных посредством хаотической оптимизации7. Потери без нагрузки были включены в целевую функцию (OF) с использованием оптимизатора кормления скатов (MRFO) и хаотического MRFO3. Другие оптимизаторы были предложены для оценки параметров трансформатора и проведены практические испытания для подтверждения: оптимизатор «койот» для трех и одиночных трансформаторов21, а также поисковый оптимизатор «Медузы», алгоритм гравитационного поиска (GSA) и подход машинного обучения для SPT с номиналом 4 кВА в10,22,23 . Многокритериальная эволюционная оптимизация была адаптирована для оценки параметров трансформатора, улучшена с помощью FEA и проверена путем сравнения результатов с фактическими измерениями и поведением11. Онлайн-оценка параметров трансформатора с использованием практических измерений, различных медленных частот и коэффициента трансформации трансформатора была применена для получения быстрых результатов и устранения необходимости в высокочастотных приборах24. Для извлечения параметров распределительных трансформаторов на частоте от 1 кГц до 1 МГц и во временной области25 был введен простой алгоритм «черного ящика» с помощью метода оптимизации с помощью передаточных функций, оцениваемых по измеренным коэффициентам трансформации напряжений.