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

Sara Yulieth Bocanegra, Oscar Danilo Montoya Giraldo, Alexander Molina Cabrera

• español

  En este artículo se presenta una metodología para la estimación de parámetros en transformadores de distribución considerando medidas de tensión y corriente mediante un modelo matemático de programación no lineal (PNL). Este modelo de programación es desarrollado a través de la aplicación de las leyes de Kirchhoff al modelo del circuito equivalente del transformador. Para resolver el modelo de PNL resultante se emplea el sistema de modelado algebraico general conocido como GAMS. La metodología de optimización propuesta se desarrolla a manera de tutorial con un ejemplo de implementación el cual corresponde a un transformador monofásico de 20 kVA y una relación de transformación de 8000/240 V. Los resultados numéricos muestran que la estimación paramétrica en transformadores mediante el modelo de PNL propuesto representa adecuadamente el comportamiento eléctrico de estos dispositivos en relación con su funcionamiento para diferentes escenarios de carga a los que se encuentren sometidos. Todas las simulaciones fueron realizadas con la versión 25.1.3 de GAMS licenciado por la Universidad Tecnológica de Bolívar.

• English

  In this article a methodology for estimating electrical parameters in distribution transformer is presented by considering voltage and current measures through the formulation of a nonlinear programming (NLP). This mathematical optimization model is developed by applying the Kirchhoff’s laws to the equivalent electric circuit of the transformer. To solve the NLP model the general algebraic modeling system widely known as GAMS is used. The proposed methodology is developed in a tutorial sense by presenting a numerical example that corresponds to a single-phase transformer with 20 kVA and a transformation ratio about 8000/240 V. Numerical results show that the parametric estimation in the transformers with the proposed NLP model represents the electrical behavior of these devices adequately considering different load scenarios. All the simulations were carried-out in GAMS version 25.1.3 licensed by Universidad Tecnológica de Bolívar.