Dağıtım transformatörlerinin metasezgisel algoritmalarla tasarım optimizasyonu

Dünyadaki pek çok ekonomi, yüksek verimli transformatörlerin kullanımını zorunlu kılan veya teşvik eden enerji verimliliği yönetmelikleri veya teşvik programları kabul etmiştir. Öte yandan, transformatör verimliliğindeki artışlar, transformatör ağırlık ve boyutunda bazen % 50 hatta daha fazla bir artışı gerektirmektedir. Transformatör endüstrisi bu nedenle gerçekten en iyi tasarımları geliştirme uğraşısı ile karşı karşıyadır. Transformatör tasarım optimizasyonu (TDO) problemi, karmaşık ve süreksiz amaç fonksiyonlu ve kısıtlı karma-tamsayılı bir doğrusal olmayan programlama problemidir. TDO'nun amacı, ulusal ve/veya ulusal standartlar ve müşteri şartnameleri uyarıca, mevcut malzemeleri ekonomik olarak kullanarak daha düşük boyut, ağırlık ve maliyet ve daha yüksek işletme performansı elde etmek üzere transformatörün tüm bileşenlerinin niteliklerinin detaylı olarak hesaplanmasıdır. Bu çalışmada TDO probleminin çözümü için beş modern metasezgisel optimizasyon algoritması uygulamasının ayrıntılı karşılaştırmalı analizi üç test vakası üzerinde gösterilmiş ve iki algoritma önerilmiştir; önerilen bu algoritmaların, rassal özelliklerine rağmen, garanti edilmiş küresel yakınsama özelliklerine sahip oldukları doğrulanmıştır. Algoritmaların karşılaştırılması için pragmatik bir kıyaslama yöntemi geliştirilmiştir. Literatürde sunulan TDO yöntemleri nadiren üretimde doğrudan uygulanabilir çözümler üretir; tasarım mühendisinin genellikle teorik çözümü pratik olarak uygulanabilir bir hale dönüştürmek için ek çaba harcaması gerekir. Bu problem bu çalışmada ele alınmış ve piyasada mevcut veya üretime uygun boyutlara sahip çözümler üreten bir ayrık transformatör tasarım optimizasyon yöntemi önerilmiştir Ayrıca, amaç fonksiyonu ve kısıt hesaplamalarını azaltmak için basit bir yöntem önerilmiştir. Yöntem, önbellekleme tekniği kullanılarak arama işlemi sırasında yinelenen tasarım vektörleri için hesaplamaların atlanması esasına dayanmaktadır. Performans testleri, teorik TDO için Rekabetçi-Uyarlamalı Diferansiyel Gelişim ve Guguk Kuşu Arama, Pratik TDO için de Guguk Kuşu Arama ve Çiçek Tozlaşma algoritmaları kullanıldığında küresel optimum ve ona çok yakın sonuçlar elde edildiğini göstermiştir.