Weight optimization of power and distribution type transformer by Gray Wolf optimization algorithm

Murat Toren; Hakkı Mollahasanoğlu

Makale detayları

Weight optimization of power and distribution type transformer by Gray Wolf optimization algorithm

Yazarlar:

Murat Toren | Hakkı Mollahasanoğlu

Yayıncı:

Nigde Omer Halisdemir University

Ana Başlıklar:

Elektrik Mühendisliği

Dergi:

Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Vol.12 Issue 1, pp.96-103

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

1/2023

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001282495

pISSN:

2564-6605

Anahtar kelimeler:

Özet:

 Transformers operating according to the principle of transferring electrical energy through the electromagnetic field are electrical machines with high efficiency. Weight and size parameters that affect the efficiency of the transformer are important in the design of transformers. In this study, the weight values in the designs of transformers with different power levels 50 kVA, 100 kVA and 100 kVA, which are actively used in the transmission and distribution stages of electrical energy, are realized by heuristic method. By using the gray wolf algorithm, which is one of the current heuristics in the literature, the parameters of current density s and iron cross section conformity factor C affecting the transformer weight are optimized. As a result of the study, the weights of 50 kVA, 100 kVA and 1000 kVA transformers are reduced by 31, 21 and 9, respectively. Thus, a new approach has been developed to optimize transformer weights in distribution and transmission transformer types and transformer costs due to weight can be reduced.

 Transformers operating according to the principle of transferring electrical energy through the electromagnetic field are electrical machines with high efficiency. Weight and size parameters that affect the efficiency of the transformer are important in the design of transformers. In this study, the weight values in the designs of transformers with different power levels 50 kVA, 100 kVA and 100 kVA, which are actively used in the transmission and distribution stages of electrical energy, are realized by heuristic method. By using the gray wolf algorithm, which is one of the current heuristics in the literature, the parameters of current density s and iron cross section conformity factor C affecting the transformer weight are optimized. As a result of the study, the weights of 50 kVA, 100 kVA and 1000 kVA transformers are reduced by 31, 21 and 9, respectively. Thus, a new approach has been developed to optimize transformer weights in distribution and transmission transformer types and transformer costs due to weight can be reduced.

 Transformers operating according to the principle of transferring electrical energy through the electromagnetic field are electrical machines with high efficiency. Weight and size parameters that affect the efficiency of the transformer are important in the design of transformers. In this study, the weight values in the designs of transformers with different power levels 50 kVA, 100 kVA and 100 kVA, which are actively used in the transmission and distribution stages of electrical energy, are realized by heuristic method. By using the gray wolf algorithm, which is one of the current heuristics in the literature, the parameters of current density s and iron cross section conformity factor C affecting the transformer weight are optimized. As a result of the study, the weights of 50 kVA, 100 kVA and 1000 kVA transformers are reduced by 31, 21 and 9, respectively. Thus, a new approach has been developed to optimize transformer weights in distribution and transmission transformer types and transformer costs due to weight can be reduced.

 Elektromanyetik alan yoluyla elektrik enerjisinin aktarılması prensibine göre çalışan transformatörler, yüksek verimliliğe sahip elektrik makinalarıdır. Transformatörün verimliliğini etkileyen ağırlık ve boyut parametreleri, transformatörlerin tasarımında önemlidir. Bu çalışmada, elektrik enerjisinin iletimi ve dağıtımı aşamalarında aktif kullanılan ve farklı güç seviyelerine 50 kVA, 100 kVA ve 100 kVA sahip transformatörlerin tasarımlarındaki ağırlık değerleri, sezgisel yöntem ile gerçekleştirilmektedir. Literatürdeki güncel sezgisel yöntemlerden biri olan gri kurt algoritması kullanılarak, transformatör ağırlığına etki eden akım yoğunluğu s ve demir kesiti uygunluk faktörü C parametreleri optimize edilmektedir. Çalışma sonucunda, 50 kVA, 100 kVA ve 1000 kVA transformatörlerin ağırlıkları, sırasıyla, 31, 21 ve 9 oranında düşürülmektedir. Böylece dağıtım ve güç transformatörü türünde transformatör ağırlıklarının optimum değerlerle elde edilmesine yeni bir yaklaşım katılmakta ve ağırlıktan kaynaklı transformatör maliyetleri azaltılabilmektedir.

Makale detayları

Weight optimization of power and distribution type transformer by Gray Wolf optimization algorithm

Yazarlar:

Murat Toren | Hakkı Mollahasanoğlu

Yayıncı:

Nigde Omer Halisdemir University

Ana Başlıklar:

Elektrik Mühendisliği

Dergi:

Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Vol.12 Issue 1, pp.96-103

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

1/2023

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001282495

pISSN:

2564-6605

Weight optimization

Gray Wolf algorithm

Transformers

Efficiency

Transformatörler

Verimlilik

Ağırlık optimizasyonu

Gri Kurt algoritması

Transformatörler

Verimlilik

Sayı

Makale detayları

Yazarlar: Murat Toren | Hakkı Mollahasanoğlu

Yayıncı: Nigde Omer Halisdemir University

Ana Başlıklar: Elektrik Mühendisliği

Dergi: Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Vol.12 Issue 1, pp.96-103

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 1/2023

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2001282495

pISSN: 2564-6605

Sayı

Yazarlar:

Murat Toren | Hakkı Mollahasanoğlu

Yayıncı:

Nigde Omer Halisdemir University

Ana Başlıklar:

Elektrik Mühendisliği

Dergi:

Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Vol.12 Issue 1, pp.96-103

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

1/2023

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001282495

pISSN:

2564-6605