I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m pu t er   Science   Vo l.   25 ,   No .   2 Feb r u ar y   2 0 2 2 ,   p p .   639 ~ 647   I SS N:  2 5 0 2 - 4 7 5 2 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijeecs.v 25 .i 2 . pp 639 - 6 4 7          639       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ee cs.ia esco r e. co m   Es tima tion o t he  trans former  pa ra meters  from na m epla te  da ta  using  t urbul ent  fl o w of water  opti miza tion tec hniq ue       Am ir  Ya s s in   H a s s a n 1 ,   M o k h t a Sa id 2 Sa ber  M o ha m ed  Sa leh Sa lem 2   1 D e p a r t me n t   o f   P o w e r   El e c t r o n i c s a n d   E n e r g y   C o n v e r si o n ,   E l e c t r o n i c R e s e a r c h   I n st i t u t e ,   C a i r o ,   E g y p t   2 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   En g i n e e r i n g ,   F a c u l t y   o f   E n g i n e e r i n g ,   F a y o u m U n i v e r si t y ,   F a y o u m,  Eg y p t       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Mar   29 2 0 2 1   R ev is ed   Dec   13 2 0 2 1   Acc ep ted   Dec   27 2 0 2 1       Th e   m ism a tch   b e twe e n   th e   tran s fo rm e a n d   it m o d e lea d to   d e v iatio n   o f   th e   re su lt d u rin g   t h e   stu d y   o th e   d iffere n a b n o rm a p h e n o m e n a .   Th is  p a p e r   p re se n ts  a n   o p ti m iza ti o n   tec h n i q u e   u sin g   tran sf o rm e n a m e p late   d a ta  t o   m in imiz e   th e   d iffere n c e   in   th e   e stim a ti o n   o t h e   p a ra m e ters   b e twe e n   th e   m o d e a n d   t h e   a c tu a tran sf o rm e d a ta.  Th e   tu r b u len fl o o f   wa ter  th ro u g h   a   n a rro p a th   (TF WO)   in   a   c i rc u lar  fo rm   tec h n i q u e   is  u se d   fo r   th e   o p ti m iza ti o n   o t h e   tran sfo rm e p a ra m e ters .   Th e   o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m a re   u se d   in   e x trac ti n g   th e   p a ra m e ters   o th e   d iffere n ra ti n g   o tran sf o r m e rs,  th is  tec h n iq u e   n e e d a n   o b jec ti v e   f u n c ti o n   fo r   p e rf o rm in g   t h e   o p t imiz a ti o n   p ro c e ss .   M in imiz in g   t h e   su m   o s q u a re   e rro r   (S S E)  is  th e   o b jec ti v e   fu n c ti o n   o th e   o p t imiz e tec h n iq u e .   T h e   S S fu n c ti o n   i n c lu d e t h e   su m m a ti o n   o t h e   sq u a re   e rro fo th e   p rima ry   c u rre n a n d   se c o n d a ry   c u rre n a n d   v o lt a g e   re fe rrin g   t o   th e   p rima ry .   Th e   p r o p o se d   o p t imiz a ti o n   tra n sfo rm e p a ra m e ters   ev a lu a ti o n   b a se d   o n   th e   n a m e p la te  d a ta  is  a c c u ra te  a n d   fu l fil led   c o m p a re d   with   t h e   o t h e m e th o d s .   K ey w o r d s :   T u r b u le n t f lo o f   wate r   o p tim izatio n   Par am eter s   ex tr ac tio n   Po wer   tr an s f o r m er   Ob jectiv f u n ctio n   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Am ir   Yass in   Hass an   Dep ar tm en t o f   Po wer   E lectr o n ics an d   E n er g y   C o n v e r s io n E l ec tr o n ics R esear ch   I n s titu te   Stre et  o f   J o s ep h   T ito ,   Hu c k s tep ,   E l N o zh a ,   C air o ,   E g y p t   E m ail:  am ir @ er i.sci.e g       1.   I NT RO D UCT I O N   T h cu r r e n d ec r ea s es  to   lo v alu b y   in cr ea s in g   v o ltag to   th m ax im u m   to   r etain   t h p o wer   co n s tan t.  L in e   lo s s es  ar als o   d ec r e ased   in   th is   m an n er .   T h is   m ea n s   th at  less   p o we r   is   n ec ess ar y   f o r   tr an s m itti n g   elec tr icity   v ia  tr a n s f o r m er s   at  h ig h er   v o ltag es.  Fo r   th is   r ea s o n ,   p o wer   tr an s f o r m er s   ar th m o s s u itab le  ch o ice.   T h er ar m an y   ty p es  o f   tr an s f o r m e r s   an d   tr an s f o r m er s   h av m an y   u s es.  B u th b asic   p u r p o s o f   tr an s f o r m er s   is   to   r aise  th v o ltag at  th en d   o f   t h g en er atio n   an d   d ec r ea s th v o ltag at  th en d   o f   th co n s u m er   [ 1 ] ,   [ 2 ] .   T h m is m atch   b etwe en   th t r an s f o r m er   an d   its   m o d el  is   im p o r tan s p ec ially   d u r in g   f au lt  s tu d y .   Fau lts   ar k n o w n   as  in ter n al  an d   th r o u g h   f a u lts   in   th tr an s f o r m er .   I n ter n al  f au lts   ar f au lt s   th at  o cc u r   with in   th tr an s f o r m e r   th at  ca n   s er i o u s ly   d am a g th tr a n s f o r m e r ' s   in s u latio n   an d   ca u s th t r an s f o r m er   to   b r ea k   d o wn .   So ,   th e   tr an s f o r m er   s h o u ld   b p r o tecte d   f r o m   t h e s f au lts   im m ed iately .   Su c h   f au lts   ar s p lit  in to   elec tr ical  an d   m ec h an ical  f a u l ts   [ 1 ] - [ 1 1 ] .   T h m o d el  f o r   th tr an s f o r m er   is   o f   c r itical  im p o r tan ce   to   th s tu d y   o f   ab n o r m alities   p h en o m e n as  well  a s   th d esig n   p r o ce s s .   T h m o r ac cu r ate  th m o d e l,  th m o r r eliab le   an d   ac cu r ate  th r esu lts   [ 1 2 ] .   Var io u s   r esear ch er s   u s o p ti m izatio n   ap p r o ac h es  to   s o lv e   m an y   p r o b lem s   b y   esti m atin g   p ar am eter s   [ 1 3 ] - [ 1 6 ] .   Ma n y   tech n i q u es  ar u s ed   to   im p r o v th esti m atio n   o f   th tr an s f o r m e r ' s   p ar am eter s   b y   em p lo y i n g   v a r io u s   o p tim izatio n   s tr ateg ies  f o r   esti m atin g   th p ar a m eter s   f r o m   s ea r ch   s p ac e,   co n s tr ain ts ,   an d   o b jectiv f u n ctio n s   [ 1 7 ] - [ 1 9 ] .   T h esti m ated   co y o te  o p tim izatio n   alg o r ith m   ( C OA)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  25 ,   No .   2 Feb r u a r y   20 22 6 3 9 - 6 4 7   640   p ar am eter s   lead   to   h ig h   clo s en ess   to   th ex p er im en ts   th at  ac h iev th m o s ef f ec tiv e   p ar am eter s   co m p ar ed   to   o th er   o p tim izin g   alg o r ith m s   b etwe en   th p ar am eter s   esti m ated   an d   th ac tu al  p ar am eter s   [ 1 7 ] .   B y   m in im izin g   ce r tain   o b jectiv e   f u n ctio n s ,   p ar ticle  s war m   o p ti m izatio n ,   a n d   g en etic   alg o r ith m   ar e   u s ed   to   t r ac k   n am ep late  d ata.   T h f i n d in g s   s h o th at  tr a n s f o r m e r   eq u iv al en cir cu it   p ar am eter s   ca n   b p r ec is ely   d ef i n ed   b y   ev o lu tio n ar y   c o m p u tatio n   tec h n iq u es  [ 1 8 ] .   T h im p er ialis co m p etitiv e   alg o r ith m   ( I C A)   an d   g r av itatio n al   s ea r ch   alg o r ith m   ( GSA)   ar p r o p o s ed   f o r   esti m atin g   tr an s f o r m er   p a r am et er s   f r o m   n am ep late  d ata.   T h ese   tech n iq u es  ca n   g i v b etter   ac cu r ac y   in   esti m atin g   th p ar a m eter s   o f   p o wer   tr a n s f o r m e r s   [ 1 9 ] .   T h lo ad   test   d ata  is   ad eq u ate  to   esti m ate  th p ar am eter s   u s in g   g en etic   alg o r ith m   at  s p ec if ic  o p e r a tin g   p o in t:  v o ltag e,   lo ad   cu r r en ts ,   in p u t   p o we r ,   a n d   lo ad   im p e d an ce .   T h e   p r o ce s s   is   u s ed   f o r   th d eter m in atio n   o f   o u tp u t,   p o wer   s y s tem   lo ad   f lo w,   a n d   d esig n   o f   t h r ee   w in d in g   T r a n s f o r m er   p r o tectiv ci r cu its   [ 2 0 ] .   T h p ap er   d escr ib es  th e   m eth o d   f o r   d eter m in in g   th p ar am eter s   o f   th n o n - lin e ar   cu r r en t - f l o r elatio n   wh ich   ch ar ac ter izes  th e   s atu r atio n .   T h ey   s u it v er y   well  with   th an aly tical  r o le  f o r   m o d if y in g   th ex p e r im en tal  m ea s u r em en ts   [ 2 1 ] .   T o   o p tim ize  th tr an s f o r m er   p ar a m eter ,   th p r o p o s ed   alg o r ith m s   u s m an ta  r ay   o p tim izatio n   an d   ch ao tic  m an ta   r ay .   I n   c o n tr ast  with   th ap p r o ac h   s u g g ested   in   th p r e v io u s   ar ticle,   th p r o p o s ed   o b jectiv e   f u n ctio n   d o es  n o t   r eq u ir e   an y   lo s s   in   th e   esti m atio n   p r o ce s s .   T h e   ap p r o x i m ate  p ar am eter s   o b tain e d   th r o u g h   th e   p r o p o s e d   o p tim izatio n   an d   o b jectiv f u n ct io n   ar co m p ar ed   with   th e   v alu es  o b tain ed   u s in g   th cl ass ical  I n s ti tu te  o f   E lectr ical  an d   E lectr o n ics  E n g in ee r s   ( IEEE )   test   p r o to c o an d   th e   v alu es  d er iv ed   u s in g   th e   liter atu r e   p r ev io u s ly   i n tr o d u ce d .   T h m ea s u r em en ts   o f   t h ex p e r i m en tally   d ef in e d   tr an s f o r m er   p ar am eter s   s h all  b e   p er f o r m ed   to   d em o n s tr ate  th ef f ec ts   o f   th p r o p o s ed   p ar am eter   esti m atio n   alg o r ith m   an d   th co r r elatio n   s h all  b s tu d ied   [ 2 2 ] .   T h e   p r o p o s ed   tu r b u len f l o o f   wate r - b ased   o p tim izatio n   ( T FW O )   alg o r ith m   u s ed   to   esti m ate  th tr an s f o r m er   p ar a m eter s   o f   th e   p o wer   tr an s f o r m er   f r o m   its   n am e p late  d ata  a n d   th e   ac cu r ac y   an d   r eliab ilit y   o f   th p r o p o s ed   alg o r ith m   ar h ig h er   th an   th e   o th er   alg o r ith m s .   T h f o llo win g   is   h o th is   p a p er   is   s tr u ctu r e d s ec tio n   2   ex p lain s   th an al y s is   o f   o b jectiv f u n ctio n   th at  s o lv es  p r o b lem   f o r m u lati o n .   Sectio n   3   co n tain s   th e   d et ails   o f   th e   p r o p o s ed   T FW alg o r ith m s .   Sectio n   4   an aly s es  th r esu lts   o f   th ca s s tu d y   an d   th co n clu s io n   is   in   s ec tio n   5 .       2.   P RO B L E M   F O R M U L AT I O AND  O B J E C T I V E   F UN CT I O N   2 . 1 .     T ra ns f o rm er   mo del   T h eq u iv alen cir c u it  r ef er r e d   to   th p r im ar y   s id o f   s in g le - p h ase  two - win d in g   tr an s f o r m er   is   s h o wn   in   Fig u r e   1 .   T h c o n v en tio n al  m eth o d   o f   esti m atio n   o f   tr an s f o r m er   p ar a m eter s   r e q u ir es  u s u ally   o p e n   cir cu it  an d   s h o r cir c u it  test   ex p e r im en tal  d ata.   I n   th is   p ap er ,   th e   ch allen g e   is   to   e s tim ate  tr an s f o r m er   p ar am eter s   b y   o n ly   u s in g   th e   n am ep late  d ata  with o u p er f o r m in g   test s .   T h p r o p o s ed   a p p r o ac h   is   b ased   o n   a   r ed u ctio n   in   th s q u a r er r o r   o f   th n o m i n al  tr an s f o r m e r   n am ep late  p ar am eter s   an d   th co r r esp o n d in g   p ar am eter s   ca lcu lated   in   Fig u r e   1 .   Use  th cir cu it  laws   o f   Kir ch h o f f   b y   s o lv in g   s e v er al  m ath em atica eq u atio n s   [ 23 ] T h to tal  im p e d an ce   o f   tr an s f o r m er   is   as f o ll o ws:     = 1 + × ( ́ 2 + ́  ) + ́ 2 + ́    ( 1 )     w h er e :     1 = 1 + 1 ́ 2 = ́ 2 + ́ 2 ,   an d   = × +     f r o m   Fig u r e   1 ,   t h p r im a r y   cu r r en t is:     1 = 1     ( 2 )     a n d   th s ec o n d ar y   cu r r e n t is :     ́ 2 = + ́ 2 + ́  × 1   ( 3 )     t h s ec o n d ar y   v o ltag e   ca lcu lated   as:     ́ 2 = ́ 2 × ́    ( 4 )       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2       E s tima tio n   o f th tr a n s fo r mer p a r a mete r s   fr o n a mep la te  d a ta   u s in g   tu r b u len …  ( A mir   Ya s s in   Ha s s a n )   641   W h er e:   1 =          ́ 2 =                          1 =              ́ 2 =                           =                     =           1 =       ́ 2 =                    1 =                   ́ 2 =                          =         ́  =                 Fig u r e   1 .   R ef er r e d   to   th e   p r im ar y   s id tr an s f o r m er   eq u iv alen t c ir cu it [ 1 4 ]       2 . 2 .     T he  o bje ct iv f un ct io n o f   estim a t io n   T h o p tim izatio n   alg o r ith m s   ar u s ed   i n   ex t r ac tin g   t h p a r am eter s   o f   th d if f er e n r ati n g s   o f   th e   tr an s f o r m er   ( 4   k VA,   1 0   k VA,   an d   1 5   k VA) ,   th ese  tech n iq u es  n ee d   an   o b jectiv f u n ctio n   f o r   p er f o r m in g   th e   o p tim izatio n   p r o ce s s .   Min im i zin g   th e   s u m   o f   s q u ar e   er r o r   ( SS E )   is   th o b jectiv f u n ctio n   o f   th e   o p tim izer   tech n iq u e.   T h SS E   f u n ctio n   in clu d es  th s u m m atio n   o f   th s q u ar er r o r   f o r   th p r im ar y   cu r r en an d   s ec o n d ar y   cu r r en a n d   v o ltag r ef er r in g   to   th e   p r im ar y .   T h m ath em atica l   f o r m u la  to   co m p u te   SS E   is   as  f o l lo w:       = ( 1 .  1 .  ) 2 + ( 2 .  2 .  ) 2 + ( 2 .  2 .  ) 2     ( 5 )     w h er th f ir s ter m   i n   th SS E   is   th d if f er e n ce   b etwe en   t h p r im ar y   ac tu al  an d   esti m ated   cu r r e n t,  th s ec o n d   ter m   is   th d if f er en ce   b etwe en   th ac tu al  an d   esti m a ted   s ec o n d ar y   c u r r en t,  a n d   th th i r d   te r m   is   th d if f er en ce   b etwe en   th s ec o n d ar y   ac t u a an d   esti m ated   v o ltag e.   T h e   o p tim izatio n   alg o r ith m   n ee d s   b o u n d a r ies  lim it;  th ese  b o u n d ar ies ar ex p lain e d   in   T ab le 1 - 3   [ 2 2 ] ,   [ 2 3 ] .         T ab le  1 .   T h ex tr ac ted   p ar am e ter s   b o u n d a r ies f o r     4   k VA    P a r a me t e r s   Lo w e r   b o u n d   U p p e r   b o u n d     0 . 2   0 . 6     0 . 1   0 . 3     0 . 2   0 . 4 5     1 . 5   2 . 5     1 4 0 0   1 5 0 0     7 0 0   7 5 0     T ab le  2 .   T h ex tr ac ted   p ar am e ter s   b o u n d a r ies f o r     1 0   k VA    P a r a me t e r s   Lo w e r   b o u n d   U p p e r   b o u n d     0 . 3   1     0 . 2   1     0 . 1   1     0 . 2   1     5 0 0   1 0 0 0     2 0 0   5 0 0         T ab le  3 .   T h ex tr ac ted   p ar am e ter s   b o u n d a r ies f o r   1 5   k VA   P a r a me t e r s   Lo w e r   b o u n d   U p p e r   b o u n d     1 . 2   2 . 5     1 . 3   3 . 5     1 . 3   2 . 2     1 . 8   2 . 3     99 , 000   12 , 0 0 0 0     9 , 0 0 0   9 , 2 0 0   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  25 ,   No .   2 Feb r u a r y   20 22 6 3 9 - 6 4 7   642   3.   T F WO   ANA L YS I S   cir cu lar   s h ap is   f o r m ed   f r o m   th e   tu r b u len f lo o f   wate r ;   th is   cir cu lar   f o r m   is   ca lled   a   wh ir lp o o l.   g r av ity   f o r ce   is   af f ec ted   o n   th i s   wh ir lp o o s o   th at  wate r   f o r m s   s p ir al  p ath   [ 2 4 ] .   T h r an d o m   n atu r b eh a v io r   in   o ce an s ,   r iv er s ,   a n d   s ea s   is   th f ea tu r e   o f   th e   wh ir lp o o p h en o m en o n .   T h s u c k h o le   th at  s u ck s   th o b jects  in   th ce n ter   o f   th wh ir l p o o l.   At  f ir s t,  th in itial  p o p u latio n   ( 0 ,   co m p r is in g     m em b er s )   o f   th e   alg o r ith m   is   d iv id ed   eq u ally   b etwe en     g r o u p s   o r   wh ir lp o o s ets,  an d   th en   th s tr o n g est  m em b er   o f   ea c h   wh ir lp o o s et  ( T h b etter   o b jectiv v al u m e m b er   ( )   is   s ee n   as a n   o b ject  p u ll  wh ir lp o o l ( ,   in clu d i n g     -     o b ject s ) ) .   E v e r y   w h ir lp o o ( W h )   b eh av e s   as  s u ck in g   well,   an d   ten d s   to   u n if y   th lo ca tio n s   o f   o b je cts  in s id its   s et   ( X)   with   its   ce n tr al  p o s itio n   b y   ap p l y in g   ce n tr ip etal  f o r ce   o n   th e m ,   an d   p u s h   th em   in to   its   well.   T h u s ,   th jth   wh ir lp o o a n d   th lo ca l   p o s itio n   o n       co m b in th ith   o b ject  p o s itio n   ( )   with   its elf   (   =   ) .   Ho wev er ,   o th er   w h ir lp o o ls   p r o d u ce   s o m d e v iatio n s   ( )   b ec a u s o f   t h d is tan ce   am o n g   th e m   ( an d   its   o b jectiv v alu es  ( ( ) )   as   well.   Acc o r d in g ly ,   th n ew  p o s itio n   o f   th   o b ject  b ec o m es  = .   an d   th o b jects  ( )   tr av el  t h r o u g h   th eir   wh ir lp o o l' s   co r an d   to war d   it  with   th eir   u n iq u an g l e   ( ) .   Hen ce ,   t h is   an g le  at  ea ch   it er atio n   is   ch an g i n g   ac co r d in g   to   ( 6 )     = +  1  2     ( 6 )     t o   m o d el   an d   ca lcu late  t h f a r th est  an d   n ea r est  wh ir lp o o ls   (   ),   in   ( 7 )   d e p icts   th wh ir lp o o l s   with   th least   weig h ed   d is tan ce   f r o m   all  o b j ec ts ,   an d   th en       is   ca lcu lated   u s in g   b o th   in   ( 8 ) .   In   ( 9 )   is   u s ed   to   u p d ate  t h p o s itio n   o f   t h p ar ticle.     = ( ) | ( ) | 0 . 5     ( 7 )     = c os ( )  ( 1 . ) ( ) s in ( )  ( 1 . ) ( ) )   ( 1 + | c os ( ) s in ( ) | )   ( 8 )     =     ( 9 )     wh er   an d     m an if est  th w h ir lp o o ls   with   m in im u m   an d   m ax im u m   o f   ,   r esp ec tiv ely ,   wh ile    ch ar ac ter izes  th    o b ject’ s   an g le.   C en tr if u g al  f o r ce   (  )   s o m etim es  o v er co m es  th ce n tr ip etal  o f   th wh ir lp o o l,  a n d   r an d o m ly   tr a n s f er s   th o b ject  t o   n ew   l o ca tio n .   T h ce n tr if u g al  f o r ce   is   m o d eled   as  illu s tr ated   in   ( 1 0 ) ,   wh ic h   r an d o m ly   o c cu r s   in   o n d im en s io n   o f   t h d ec is io n   v ar iab les.  T h ce n tr if u g al  f o r ce   is   d eter m in ed   b ased   o n   th an g l b etwe en   th wh ir lp o o an d   th o b ject,   as  s h o wn   in   ( 1 0 ) ,   an d   if   th is   f o r ce   is   g r ea ter   th an   r an d o m   v alu in   th r an g [ 0 ,   1 ] ,   th ce n tr i f u g al  ac tio n   is   p er f o r m ed   f o r   r an d o m ly   s elec ted   d im en s io n ,   as sh o wn   in   ( 1 1 ) .   T h is   p h en o m en o n   ca n   b ex p r ess ed   m ath em atica lly   as f o llo ws:      = ( ( c os ( ) ) 2 ( s in ( ) ) 2 ) 2   ( 1 0 )     . = +  (  )   ( 1 1 )     t h wh ir lp o o ls   co llid an d   d is p lace   o n an o th e r .   T h is   p h en o m en o n   ca n   b m o d eled   as th s am as th im p ac t s   o f   wh ir lp o o ls   o n   th o b jects,  wh er ev er y   w h ir lp o o ten d s   to   p u ll  o th e r   wh ir lp o o ls   an d   i m p ly   th ce n tr i p etal   f o r ce   o n   th em .   As s h o wn   i n   ( 12 ) ,   th clo s est wh ir lp o o l c an   b m ath em atica lly   r ep r esen ted   u s in g   th m in im u m   s u m   an d   its   o b jectiv f u n ctio n .   T h en ,   t h wh ir lp o o l’ s   p o s itio n   ca n   b e   u p d ated   ac co r d in g   t o   ( 1 3 )   a n d   ( 1 4 ) :     = ( ) | ( ) |   ( 1 2 )     =  ( 1 . ) | c os ( ) + s in ( ) | ( )   ( 1 3 )     =   ( 1 4 )     w h er   r ep r esen ts   th    wh ir lp o o h o les  an g le  v alu e.   Fin ally ,   th s tr o n g est  m em b er   o f   t h n ew  m em b er s   o f   th wh i r lp o o l' s   s et  is   ch o s en   as  th n ew  w h ir lp o o l   f o r   th n ex iter atio n   wh en   th v a lu o f   th e   o b jectiv e   f u n ctio n   is   less   th an   th p r ec e d in g   wh ir lp o o l.  T h T FW f lo wch ar t is d ep icted   in   Fig u r 2 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2       E s tima tio n   o f th tr a n s fo r mer p a r a mete r s   fr o n a mep la te  d a ta   u s in g   tu r b u len …  ( A mir   Ya s s in   Ha s s a n )   643       Fig u r e   2 .   Flo wch ar o f   th e   p r o p o s ed   T FW alg o r ith m       4.   ANALY SI S O F   R E SU L T S   T h is   s ec tio n   p r esen ts   an   an al y s is   o f   th p ar am eter s   ex t r ac ted   u s in g   th p r o p o s ed   T FW alg o r ith m   f o r   v a r io u s   tr an s f o r m er s   r ati n g .   T h e   o b jectiv f u n ctio n   i s   ap p lied   in   th is   p a p er   o n   t h m ain   p r o p o s ed   alg o r ith m   T FW an d   it ' s   ap p lied   also   o n   th C u ck o o   s ea r ch   alg o r ith m   ( C SA)   [ 2 5 ] .   T h p er f o r m an ce   o f   T FW i s   v alid ated   b y   co m p a r is o n   o f   its   r esu lts   with   th is   C SA  an d   o th er   alg o r ith m s   f r o m   th p r ev io u s   wo r k   s u ch   as  g en etic   alg o r ith m   ( G A) ,   p r ac ti ca s war m   o p tim izat io n   ( PS O)   [ 1 8 ] ,   im p e r ialis co m p etitiv alg o r it h m   ( I C A) ,   an d   g r av itatio n al  s ea r c h   alg o r ith m   ( GSA)   [ 1 9 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  25 ,   No .   2 Feb r u a r y   20 22 6 3 9 - 6 4 7   644   4 . 1 .     Resul t s   f o t r a ns f o rm er   t y pes   I n   th is   s u b s ec tio n ,   th d etails   o f   e x tr ac ted   p ar am eter s   an d   th b est  o b jectiv e   f u n ctio n   b y   T FW i p er f o r m ed .   T h p r o p o s ed   T F W alg o r ith m   is   co m p ar ed   with   th cu ck o o   s ea r ch   alg o r ith m   ( C SA)   f o r   3 0   in d ep en d en r u n s .   T h p r o p o s ed   alg o r ith m   test   is   ap p lied   to   tr an s f o r m e r s   r ated   at  4   k VA,   1 0   k VA,   an d     15   k VA,   an d   th r esu lts   ar co m p ar ed   to   ex is tin g   ap p r o ac h es .     4. 1 . 1.   T he  t ra ns f o rm er   o f   ra t ing   4   k VA   Par am eter s   wer ex tr ac ted   f r o m   s in g le - p h ase  tr an s f o r m er   b ased   o n   th a n aly s is   in   s ec tio n   two   an d   th r ee .   T a b le  4   ex p lain s   th e   v al u o f   th e   p a r am eter s   f o r   th 4   k VA  tr an s f o r m er .   T ab le   5   ex p lain s   th cu r r en t   1   an d   2   an d   t h v o ltag V 2'   f o r   th i s   tr an s f o r m er   b ased   o n   th e   p a r am eter s   ex tr ac ted   f r o m   ea c h   alg o r ith m   at  th e   b est  o b jectiv f u n ctio n .   T h v alu o f   th e   b est  SS E   f o r   ea ch   alg o r ith m   is   illu s tr ated   in   T a b le  6 .   T h s tatis tical   r esu lts   o f   3 0   r u n   f o r   T FW an d   C SA  alg o r ith m s   ar p r esen ted   in   T ab le  7 .   Fro m   th r esu lts   in   T ab les  4 - 6 ,   it   ca n   b e   o b s er v e d   th at   th p r o p o s ed   alg o r ith m   T FW is   th b est  alg o r ith m   in   e x tr ac tr a n s f o r m er   p ar a m eter s   an d   th C SA  alg o r ith m   is   th s ec o n d   alg o r ith m   th en   I C A,   GSA,   PS O,   an d   GA  r e s p ec tiv ely .   Fro m   T a b le  7   th e   ac cu r ac y   an d   r eliab ilit y   o f   th T FW alg o r ith m   ar h ig h e r   th an   th C SA a lg o r ith m .       T ab le  4 .   T h p ar am ete r s   ex tr a cted   f o r   a   4   k VA  tr a n s f o r m er   at  th b est SS E   A l g o r i t h m   a c t u a l   TFW O   C S A   GA   PSO   I C A   G S A   R1   0 . 4   0 . 3 8 7 4 2 1 8 9 5   0 . 3 5 3 0 6 9 2 3   0 . 5 9 8   0 . 5 8 7   0 . 4 3 0   0 . 4 2 5   X1   0 . 2   0 . 1   0 . 2 9 8 7 4 8 2 6 7   0 . 2 2 6   0 . 2 5 5 4   0 . 2 0 2   0 . 2 0 3   R 2 '   0 . 4   0 . 4 5   0 . 4 5   0 . 3 3 6   0 . 2 0 9   0 . 3 9 4   0 . 4 1 5   X 2 '   2   2 . 5   2 . 5   1 . 9 5 7   1 . 6 0 2   2 . 5   2 . 3 9 9   Rc   1 5 0 0   1 4 0 0   1 4 0 0   1 4 1 0   1 4 7 6   1 2 0 0   1 4 2 6   Xm   7 0 0   7 0 0   7 0 0   7 0 7   7 3 8   7 0 0   7 4 5 . 3       T ab le  5 .   T h v alu o f   th cu r r en t a n d   v o ltag f o r   th 4   k VA  tr an s f o r m er   o f   ea c h   alg o r ith m   Tr a n sf o r mer  d a t a   A c t u a l   TFW O   C S A   GA   PSO   I C A   G S A   I1   1 4 . 0 8 1 3   1 3 . 9 1 5 3 5 9 2 9   1 3 . 9 1 5 3 5 9 2 9   1 4 . 1 0 3 5   1 4 . 0 8 1 8   1 3 . 8 2 7 2 9   1 3 . 8 0 7 7   I 2 '   1 3 . 6 8 9 3   1 3 . 6 8 9 8 6 6 2 2   1 3 . 6 8 9 8 6 6 2 2   1 3 . 6 6 5 4   1 3 . 6 9 7 2   1 3 . 6 1 9 6   1 3 . 5 9 1 6   V 2 '   2 3 5 . 8 7 5 9   2 3 5 . 8 8 5 6 5 6 3   2 3 5 . 8 8 5 6 5 6 3   2 3 4 . 2 1 3 1   2 3 7 . 2 2 8 3   2 3 5 . 8 9 1 7   2 3 5 . 4 0 7       T ab le  6 .   T h v alu o f   th b est o b jectiv f u n ctio n   f o r   4   k VA  t r an s f o r m er   o f   ea c h   alg o r ith m   A l g o r i t h m   Th e   b e st   S S E   TFW O   0 . 0 2 7 6 3 1 8 2 6   C S A   0 . 0 2 7 6 3 1 8 2 6   GA   2 . 7 6 5 9 6 7 8 9   PSO   1 . 8 2 9 0 4 8 4 2   I C A   0 . 0 6 9 6 2 8 8 1   G S A   0 . 3 0 4 2 6 9 4 6       T ab le  7 .   Statis tical  an aly s is   o f   f itn ess   f u n ctio n   f o r   4   k VA  tr a n s f o r m er   O b j e c t i v e   f u n c t i o n   ( S S E)   TFW O   C S A   M i n i m u m   0 . 0 2 7 6 3 1 8 2 6   0 . 0 2 7 6 3 1 8 2 6   M e a n   0 . 0 2 7 6 3 1 8 2 6   0 . 0 2 7 6 3 1 8 2 6   M a x i m u m   0 . 0 2 7 6 3 1 8 2 6   0 . 0 2 7 6 3 1 8 2 7   S t a n d a r d   d e v i a t i o n   2 . 3 1 E - 15   2 . 1 9 E - 10       4 . 1 . 2 .   T he  t ra ns f o rm er   o f   ra t ing   10  k VA   On p h ase  tr an s f o r m er   o f   r ati n g   1 0   k VA,   5 0   Hz,   5 0 0 / 1 2 5   V   is   u s ed   to   ex tr ac th eir   p ar am eter s   b ased   o n   th an aly s is   in   s ec tio n   two   an d   th r ee .   T ab le  8   e x p lain s   th v alu o f   th p ar am eter s   f o r   th 1 0   k VA   tr an s f o r m er .   T ab le   9   ex p lain s   th c u r r en t   1   an d   2   an d   th e   v o l tag V 2'   f o r   th is   tr an s f o r m er   b ased   o n   th e   p ar am eter s   ex tr ac ted   f r o m   ea c h   alg o r ith m   at  th b est  o b jecti v f u n ctio n .   T h v al u o f   th b est  SS E   f o r   ea ch   alg o r ith m   is   illu s tr ated   in   T a b le  1 0 .   T h s tatis tical  r esu lts   o f   3 0   r u n   f o r   T FW an d   C SA  alg o r ith m s   ar e   p r esen ted   in   T ab le  1 1 .   Fr o m   t h r esu lts   in   T ab les 8 - 1 0 ,   it  ca n   b o b s er v e d   th at  th p r o p o s e d   alg o r ith m   T FW is   th b est  a lg o r ith m   in   ex tr ac tr an s f o r m er   p ar am ete r s   an d   th C SA  a lg o r ith m   is   th s ec o n d   alg o r ith m   th en   PS O,   GA,   I C A,   an d   GSA  r es p ec tiv ely .   Fro m   T ab le  1 1   th ac cu r ac y   an d   r eliab ilit y   o f   th e   T FW alg o r ith m   ar h ig h e r   th an   t h C SA a lg o r ith m .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2       E s tima tio n   o f th tr a n s fo r mer p a r a mete r s   fr o n a mep la te  d a ta   u s in g   tu r b u len …  ( A mir   Ya s s in   Ha s s a n )   645   T ab le  8 .   T h p ar am ete r s   ex tr a cted   f o r   1 0   k VA  tr an s f o r m e r   a t th b est SS E   A l g o r i t h m   A c t u a l   TFW O   C S A   GA   PSO   I C A   G S A   R1   0 . 9   0 . 3   0 . 3 0 0 0 0 0 5 2 5   1 . 0 2 5   0 . 8 1 1   0 . 8   0 . 8 0 0 1   X1   0 . 9 4   0 . 3 1 5 5 1 1 7 2 8   0 . 3 1 5 5 0 4 1 6   0 . 8   0 . 8 6 0 8   0 . 8   0 . 8 1 1 9   R 2 '   1 . 6   0 . 1   0 . 1   1 . 5 0 7   1 . 6 7 8   1 . 5   1 . 5 0 0 4   X 2 '   0 . 4 4   0 . 2   0 . 2   0 . 4 9 3   0 . 7 5 4 0   0 . 4 2 5 9   0 . 4 2 3 6   Rc   7 0 0   1 0 0 0   1 0 0 0   6 5 1 . 5   7 1 3   6 9 2 . 4 8   6 9 5 . 5 4   Xm   2 5 0   5 0 0   5 0 0   2 0 4 . 4   3 1 4 . 2   2 5 5   2 5 1 . 3 5       T ab le  9 .   T h v alu o f   th cu r r en t a n d   v o ltag f o r   1 0   k VA  tr a n s f o r m er   o f   ea ch   alg o r ith m   Tr a n sf o r mer  d a t a   A c t u a l   TFW O   C S A   GA   PSO   I C A   G S A   I1   1 9 . 6 8 8   1 9 . 8 2 4 5 6 5 3 3   1 9 . 8 2 4 5 6 5 3 3   1 9 . 6 0 7 2   1 9 . 7 0 1 2   1 9 . 0 4 2 7   1 9 . 0 4 1 7   I 2 '   1 9 . 2 9 9   1 9 . 2 9 8 7 8 4 2 4   1 9 . 2 9 8 7 8 4 2 4   1 9 . 1 9 7 9   1 9 . 3 1 8 9   1 8 . 2 2 1 7   1 8 . 2 2 0 7   V 2 '   4 9 1 . 7 2 9   4 9 1 . 7 2 3 5 0 2 6   4 9 1 . 7 2 3 5 0 2 6   4 8 7 . 8 4 7   4 8 7 . 9 9 1 6   4 5 5 . 5 4 3 1   4 5 5 . 5 1 8 6       T ab le  1 0 .   T h v al u o f   t h b es t o b jectiv f u n ctio n   f o r   th e   1 0   k VA  tr an s f o r m er   o f   ea c h   alg o r ith m   A l g o r i t h m   Th e   b e st   S S E   TFW O   0 . 0 1 8 6 8 0 3 5 8   C S A   0 . 0 1 8 6 8 0 3 5 8   GA   1 5 . 0 8 6 6 7 3 8 5   PSO   1 3 . 9 6 8 7 2 9 0 1   I C A   1 3 1 0 . 9 9 6 3 4 6   G S A   1 3 1 2 . 7 7 3 5 0 3       T ab le  1 1 .   Statis tical  an aly s is   o f   o b jectiv f u n ctio n   f o r   1 0   k V tr an s f o r m er   O b j e c t i v e   f u n c t i o n   ( S S E)   TFW O   C S A   M i n i m u m   0 . 0 1 8 6 8 0 3 5 8   0 . 0 1 8 6 8 0 3 5 8   M e a n   0 . 0 1 8 6 8 0 3 5 8   0 . 0 1 8 6 8 0 3 5 8   M a x i m u m   0 . 0 1 8 6 8 0 3 5 8   0 . 0 1 8 6 8 0 3 5 8   S t a n d a r d   d e v i a t i o n   1 . 8 4 E - 16   4 . 9 9 E - 15       4 . 1 . 3 .   T he  t ra ns f o rm er   o f   ra t ing   15  k VA   On p h ase  tr an s f o r m er   o f   r at in g   1 5   k VA,   5 0   Hz,   2 4 0 0 /2 4 0   is   u s ed   to   ex tr ac t   th eir   p ar am eter s   b ased   o n   th a n aly s is   in   s ec tio n   two   a n d   t h r ee .   T ab le  1 2   e x p lain s   th v alu e   o f   th p ar am et er s   f o r   th 1 5   k VA  tr an s f o r m er .   T ab le  1 3   e x p lain s   th cu r r en 1   an d   2   an d   th v o ltag V 2'   f o r   th is   tr an s f o r m er   b ased   o n   th e   p ar am eter s   ex tr ac ted   f r o m   ea c h   alg o r ith m   at  th b est  o b jecti v f u n ctio n .   T h v al u o f   th b est  SS E   f o r   ea ch   alg o r ith m   is   illu s tr ated   in   T a b le  1 4 .   T h s tatis tical  r esu lts   o f   3 0   r u n   f o r   T FW an d   C SA  al g o r ith m s   ar e   p r esen ted   i n   T a b le  1 5 .   Fro m   th r esu lts   in   T a b les  1 2 - 1 4 ,   it  ca n   b e   o b s er v ed   th at  t h p r o p o s ed   alg o r ith m   T FW is   th b est  alg o r ith m   i n   ex tr ac t   tr an s f o r m er   p ar am et er s   an d   th C SA  alg o r ith m   is   t h s ec o n d   alg o r ith m   th en   PS O,   GA,   GSA,   an d   I C r esp e ctiv ely .   Fro m   T ab le  1 5   th ac cu r ac y   an d   r elia b ilit y   o f   th T FW alg o r ith m   ar e   h ig h e r   th an   t h C SA a lg o r ith m .       T ab le  1 2 .   T h p a r am eter s   ex tr ac ted   f o r   a   1 5   k VA  tr an s f o r m e r   at  th b est SS E   A l g o r i t h m   A c t u a l   TFW O   C S A   GA   PSO   I C A   G S A   R1   2 . 4 5   1 . 2   1 . 2 1 6 3 9 0 5 9 8   2 . 7 6   2 . 2 5   2   2   X1   3 . 1 4   2 . 1 3 0 4 0 1 2 1 9   1 . 8 1 1 6 7 3 4 1 4   3 . 4 1 4   4 . 0 8 2   3   3 . 1 1   R 2 '   2   1 . 3   1 . 3   1 . 6 8   2 . 2   1 . 8   1 . 8 1   X 2 '   2 . 2 2 9 4   1 . 8   1 . 8   1 . 8 4 6   1 . 8 5 2 6   2   2 . 2 6   Rc   10 , 500   12 , 000   12 , 000   97 , 001   9 9 5 1 7   1 2 0 0 0 0   1 0 4 2 8 1   Xm   9 , 1 0 6   9 , 2 0 0   9 , 2 0 0   8 , 9 5 1   9 , 0 0 9   9 , 2 0 0   9 0 9 4 . 8 7       T ab le  1 3 .   T h v al u o f   t h cu r r en t a n d   v o ltag f o r   th e   1 5   k V tr an s f o r m er   o f   ea c h   alg o r ith m   Tr a n sf o r mer  d a t a   A c t u a l   TFW O   C S A   GA   PSO   I C A   G S A   I1   6 . 2   6 . 2 2 6 5 7 1 2 2 4   6 . 2 2 6 5 7 1 2 2 4   6 . 2 0 1 7   6 . 2 0 0 4   6 . 1 6 5 3   6 . 1 6 9 3   I 2 '   6 . 2   6 . 1 9 9 9 9 9 8 1 9   6 . 1 9 9 9 9 9 8 1 9   6 . 2 0 0 1   6 . 2 0 0 8   6 . 1 3 8 7   6 . 1 3 9 3   V 2 '   2 3 8 3 . 8   2 3 8 3 . 7 9 9 9 3 1   2 3 8 3 . 7 9 9 9 3 1   2 3 8 1 . 8   2 3 8 4 . 7   2 3 7 5 . 6 6 2   2 3 7 5 . 9 1 7         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  25 ,   No .   2 Feb r u a r y   20 22 6 3 9 - 6 4 7   646   T ab le  1 4 .   T h v al u o f   t h b es t o b jectiv f u n ctio n   f o r   th e   1 5   k VA  tr an s f o r m er   o f   ea c h   alg o r ith m   A l g o r i t h m   Th e   b e st   S S E   TFW O   0 . 0 0 0 7 0 6 0 3 5   C S A   0 . 0 0 0 7 0 6 0 3 5   GA   4 . 0 0 0 0 0 2 9   PSO   0 . 8 1 0 0 0 0 8   I C A   6 6 . 2 3 2 0 0 5 7 8   G S A   6 2 . 1 4 6 3 1 5 9 8       T ab le  1 5 .   Statis tical  an aly s is   o f   o b jectiv f u n ctio n   f o r   1 5   k V tr an s f o r m er   O b j e c t i v e   F u n c t i o n   ( S S E)   TFW O   C S A   M i n i m u m   0 . 0 0 0 7 0 6 0 3 5   0 . 0 0 0 7 0 6 0 3 5   M e a n   0 . 0 0 0 7 0 6 0 3 5   0 . 0 0 0 7 0 6 0 3 5   M a x i m u m   0 . 0 0 0 7 0 6 0 3 5   0 . 0 0 0 7 0 6 0 3 5   S t a n d a r d   d e v i a t i o n   1 . 0 0 E - 17   1 . 3 1 E - 12       5.   CO NCLU SI O N   T h is   p ap er   p r o p o s es  a   tu r b u len f lo o f   wate r   o p tim izatio n   f o r   tr an s f o r m er   p ar am eter   ex tr ac tio n   u s in g   n am ep late  d ata,   wh ich   is   ap p licab le  to   s in g le - p h as an d   th r ee - p h ase  tr an s f o r m e r s .   T h p ar am ete r s   ex tr ac ted   f r o m   th e   p r o p o s ed   T FW alg o r ith m   ar e   ex ec u ted   s u cc ess f u lly   f o r   th r ee   s ep ar ate  tr a n s f o r m er   r atin g s .   T h e   r esu lts   o f   co m p ar is o n s   b etwe en   T FW O,   I C A,   GSA,   PS O,   an d   GA  esti m ate  er r o r s   in   t h tr an s f o r m er   p ar a m eter s   s h o t h at  th T FW r esu lts   ar m o r ac cu r ate   an d   r eliab le  t h an   t h I C A,   GSA,   PS O,   an d   GA  esti m ate  er r o r s .   T h tr an s f o r m er   n a m ep late  an d   th s ea r ch   s p ac d ir ec t th T FW m eth o d ' s   o b jectiv f u n ctio n ,   en s u r in g   th at  th e   p r o p o s ed   m eth o d   is   ac c u r ate,   r eliab le,   an d   co m p lete.   As  co m p ar ed   to   o th e r   m eth o d s ,   th T FW m eth o d   h as  th lo west  o b jectiv f u n ctio n   s tan d ar d   d ev iatio n   o f   s u m m atio n   o f   s q u ar e   er r o r s   f o r   p r im ar y   cu r r e n an d   s ec o n d ar y   c u r r e n an d   v o ltag co r r esp o n d in g   to   th p r im ar y .   I f   e x p er im en ta l   test in g   is   n o p o s s ib le,   th p r o p o s ed   T FW tech n iq u ca n   ex ec u te  f o r   th tr an s f o r m e r   th r ee   tim es  i n s tead .   T h p r o p o s ed   T FW tech n iq u ca n   b a d ju s ted   f o r   m o r th an   s ix   p ar am eter s   o p tim izatio n .   T h e n   f o r   th e   th r ee - p h ase  tr a n s f o r m e r   m o d e in clu d es  d is tr ib u ted   r esis tan ce   an d   i n d u cta n ce ,   m u tu al  in d u ctan ce   a n d   t h r ee   ca p ac itan ce s   in clu d in g   s elf   an d   g r o u n d   ca p ac itan ce   an d   i n te r - win d in g   m ay   b o p tim ized   i n   f u tu r wo r k .   T h r esu lts   o f   th p r o p o s ed   m et h o d   ar c o m p ar e d   with   ac t u al  m ea s u r em en ts   o b tain e d   f r o m   p r ev io u s   p u b licatio n s   to   p r o v th v alid ity   o f   t h p r o p o s al .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   J .   H .   H a r l o w ,   El e c t r i c   P o w e r   Tr a n sf o r mer En g i n e e r i n g , ”  C RC   Pre ss   T a y l o r   & Fr a n c i s   G ro u p ,   2 0 1 2 .   [ 2 ]   I .   F o f a n a   a n d   Y .   H a d j a d j ,   P o w e r   Tr a n sf o r mer   D i a g n o s t i c s,   M o n i t o r i n g   a n d   D e s i g n   F e a t u r e s ,   E n e r g i e s,   v o l .   11 ,   n o .   1 2 ,   2 0 1 9 d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e n 1 1 1 2 3 2 4 8 .   [ 3 ]   H .   Zh a n g   e t   a l . ,   D y n a m i c   D e f o r mat i o n   A n a l y si o f   P o w e r   Tr a n sf o r m e r   W i n d i n g i n   S h o r t - C i r c u i t   F a u l t   b y   F E M ,   I EE E   T ra n s a c t i o n o n   A p p l i e d   S u p e r c o n d u c t i v i t y ,   v o l .   2 4 ,   n o .   3 ,   p p .   1 - 4 ,   J u n .   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TA S C . 2 0 1 3 . 2 2 8 5 3 3 5 .   [ 4 ]   J.  J i a n g ,   R .   C h e n ,   M .   C h e n ,   W .   W a n g ,   a n d   C.  Zh a n g ,   D y n a m i c   F a u l t   P r e d i c t i o n   o f   P o w e r   Tr a n sf o r mers   B a se d   o n   H i d d e n   M a r k o v   M o d e l   o f   D i ss o l v e d   G a s e A n a l y s i s , ”  I EEE  T r a n sa c t i o n o n   Po w e D e l i v e r y ,   v o l .   3 4 ,   n o .   4 ,   p p .   1 3 9 3 1 4 0 0 ,   A u g .   2 0 1 9 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TPW R D . 2 0 1 9 . 2 9 0 0 5 4 3 .   [ 5 ]   N .   F a r z i n ,   M .   V a k i l i a n ,   a n d   E.   H a j i p o u r ,   Tr a n sf o r mer  T u r n - to - T u r n   F a u l t   P r o t e c t i o n   B a se d   o n   F a u l t - R e l a t e d   I n c r e me n t a l   C u r r e n t s , ”  I EEE  T r a n sa c t i o n s   o n   P o w e r De l i v e ry ,   v o l .   3 4 ,   n o .   2 ,   p p .   7 0 0 7 0 9 ,   A p r .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TPW R D . 2 0 1 9 . 2 8 9 3 2 7 9 .   [ 6 ]   S .   M .   S a l e h ,   S .   H .   EL - H o s h y ,   a n d   O .   E.   G o u d a ,   P r o p o s e d   d i a g n o st i c   me t h o d o l o g y   u s i n g   t h e   c r o ss - c o r r e l a t i o n   c o e f f i c i e n t   f a c t o r   t e c h n i q u e   f o r   p o w e r   t r a n sf o r mer   f a u l t   i d e n t i f i c a t i o n , ”  I ET   El e c t ri c   Po w e r   A p p l i c a t i o n s   j o u r n a l ,   v o l .   1 1 ,   n o .   3 ,   p p .   4 1 2 4 2 2 ,   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 4 9 / i e t - e p a . 2 0 1 6 . 0 5 4 5 .   [ 7 ]   O .   E.   G o u d a ,   S .   M .   S a l e h ,   a n d   S .   H .   EL - H o sh y ,   P o w e r   Tr a n sf o r m e r   I n c i p i e n t   F a u l t D i a g n o s i B a s e d   o n   D i ss o l v e d   G a s   A n a l y s i s , ”  I n d o n e s i a n   J o u rn a l   o f   E l e c t ri c a l   E n g i n e e r i n g   a n d   C o m p u t e r S c i e n c e   ( I J E EC S ) ,   v o l .   1 6 ,   n o .   3 ,   p p .   4 0 9 4 1 6 ,   2 0 1 5 ,   d o i 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e e c s. v 1 6 . i 3 . p p 4 0 9 - 4 1 6 .   [ 8 ]   H - C .   S u n ,   Y - C .   H u a n g ,   a n d   C - M .   H u a n g ,   A   R e v i e w   o f   D i ss o l v e d   G a A n a l y si s   i n   P o w e r   Tr a n sf o r mers ,   En e r g y   Pr o c e d i a   v o l .   1 4 ,   p p .   1 2 2 0 - 1 2 2 5 ,   2 0 1 2 ,   d o i : 1 0 . 1 0 1 6 / j . e g y p r o . 2 0 1 1 . 1 2 . 1 0 7 9 .   [ 9 ]   O .   E.   G o u d a   a n d   S .   H .   El - H o sh y ,   D i a g n o st i c   t e c h n i q u e   f o r   a n a l y s i n g   t h e   i n t e r n a l   f a u l t s   w i t h i n   p o w e r   t r a n s f o r mers   b a s e d   o n   sw e e p   f r e q u e n c y   r e s p o n s e   u si n g   a d j u st e d   R - s q u a r e   me t h o d o l o g y ,   I ET  S c i e n c e ,   Me a s u rem e n t   &   T e c h n o l o g y ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 0 ,     p p .   1 0 5 7 - 1 0 6 8 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 4 9 / i e t - smt. 2 0 2 0 . 0 0 4 8 .   [ 1 0 ]   O .   E.   G o u d a ,   S .   H .   El - H o sh y ,   a n d   S .   M .   S a l e h ,   D i a g n o st i c   T e c h n i q u e u se d   i n   P o w e r   Tr a n sf o r m e r   Tu r n   t o   T u r n   F a u l t s   I d e n t i f i c a t i o n   B a se d   o n   S w e e p   F r e q u e n c y   R e sp o n se  A n a l y s i ( S F R A ) ,   In   2 0 1 6   E i g h t e e n t h   I n t e r n a t i o n a l   Mi d d l e   E a s t   Po w e r   S y s t e m C o n f e re n c e   ( ME P C O N ) ,   D e c .   2 0 1 6 ,   p p .   27 - 29 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / M EP C O N . 2 0 1 6 . 7 8 3 6 8 8 0 .   [ 1 1 ]   K .   H .   I b r a h i m,  N .   R .   K o r a n y ,   a n d   S .   M .   S a l e h ,   Ef f e c t s   o f   V A   r a t i n g   o n   t h e   f a u l t   d i a g n o s i o f   p o w e r   t r a n sf o r mer  u s i n g   S F R A   t e st , ”  Eu r o p e a n   J o u rn a l   o f   El e c t r i c a l   En g i n e e ri n g v o l .   2 3 ,   n o .   5 ,   p p .   3 8 1 - 3 8 9 ,   2 0 2 1 ,   d o i 1 0 . 1 8 2 8 0 / e j e e . 2 3 0 5 0 4 .   [ 1 2 ]   B.  Tr k u l j a ,   Ž .   Š t i h ,   a n d   Ž.   Ja n i ć ,   5 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o l l o q u i u o n   Tr a n sf o r mer  R e se a r c h   a n d   A ss e t   M a n a g e men t , ”  S p ri n g e r   N a t u r e 2 0 2 0 .   [ 1 3 ]   O .   M .   A r a f a ,   S .   A .   W a h s h ,   M .   B a d r ,   a n d   A .   Y a s s i n ,   G r e y   w o l f   o p t i m i z e r   a l g o r i t h m   b a s e d   r e a l   t i m e   i m p l e m e n t a t i o n   o f   P I D D T C   a n d   F D T C   o f   P M S M ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   P o w e r   E l e c t r o n i c s   a n d   D r i v e   S y s t e m s   ( I J P E D S ) ,   v o l .   1 1 ,   n o .   3 ,   p p .   1 6 4 0 - 1 6 5 2 ,   2 0 2 0 ,     doi :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j p e d s . v 1 1 . i 3 .   p p 1 6 4 0 - 1 6 5 2 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2       E s tima tio n   o f th tr a n s fo r mer p a r a mete r s   fr o n a mep la te  d a ta   u s in g   tu r b u len …  ( A mir   Ya s s in   Ha s s a n )   647   [ 1 4 ]   S .   W a h s h ,   M .   B a d r ,   A .   Y a ssi n ,   a n d   M .   A l g a b a l a w y ,   C u c k o o   se a r c h   m e t a - h e u r i s t i c   a l g o r i t h m :   d e v e l o p me n t s   a n d   a p p l i c a t i o n s ,   In   5 t h   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   A d v a n c e d   C o n t ro l   C i rc u i t a n d   S y st e m ( AC C S 0 1 7 ) N o v .   2 0 1 7 p p .   5 - 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 0 0 3 6 6 - 0 1 2 - 0 3 0 8 - 4 .   [ 1 5 ]   A .   Y a ssi n ,   M .   B a d r ,   a n d   S .   W a h s h ,   C u c k o o   S e a r c h   B a se d   D TC   o f   P M S M ,   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   Po w e El e c t r o n i c a n d   D ri v e   S y st e m s (I J PED S ) ,   v o l .   9 ,   n o .   3 ,   p p 1 1 0 6 - 1 1 1 5 ,   2 0 1 8 ,   doi 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j p e d s. v 9 . i 3 . p p 1 1 0 6 - 1 1 1 5 .   [ 1 6 ]   A .   Y .   H a ss a n ,   A .   M .   S o l i ma n ,   D .   A h med ,   a n d   S .   M .   S a l e h ,   W i n d   c u b e   o p t i mu d e s i g n   f o r   w i n d   t u r b i n e   u si n g   m e t a - h e u r i s t i c   a l g o r i t h ms , ”  A l e x a n d ri a   E n g i n e e ri n g   J o u rn a l ,   2 0 2 1 ,   d o i 1 0 . 1 0 1 6 / j . a e j . 2 0 2 1 . 0 9 . 0 5 9 .   [ 1 7 ]   M .   I .   Ab d e l w a n i s,   A .   A b a z a ,   R .   A .   El - S e h i e m y ,   M .   N .   I b r a h i m ,   a n d   H .   R e z k ,   P a r a me t e r   Est i ma t i o n   o f   El e c t r i c   P o w e r   Tr a n sf o r mers   U si n g   C o y o t e   O p t i m i z a t i o n   A l g o r i t h w i t h   E x p e r i me n t a l   V e r i f i c a t i o n , ”  I EE Ac c e ss ,   v o l .   8 ,   p p .   5 0 0 3 6 - 5 0 0 4 4 ,   2 0 2 0,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 0 . 2 9 7 8 3 9 8 .   [ 1 8 ]   M .   M o ssa d ,   M .   A z a b ,   a n d   A .   A b u - S i a d a ,   Tr a n sf o r mer  p a r a m e t e r e st i mat i o n   f r o n a me p l a t e   d a t a   u s i n g   e v o l u t i o n a r y   p r o g r a mm i n g   t e c h n i q u e s , ”  I EE E   t ra n s a c t i o n o n   p o w e d e l i v e r y ,   v o l .   2 9 ,   n o .   5 ,   p p .   2 1 1 8 2 1 2 3 ,   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TPW R D . 2 0 1 4 . 2 3 1 1 1 5 3 .   [ 1 9 ]   H.   A .   I l l i a s ,   K .   J.  M o u ,   a n d   A.   H.   A .   B a k a r ,   Est i ma t i o n   o f   t r a n sf o r mer  p a r a me t e r f r o m   n a me p l a t e   d a t a   b y   i mp e r i a l i s t   c o m p e t i t i v e   a n d   g r a v i t a t i o n a l   se a r c h   a l g o r i t h ms , ”  S w a rm   a n d   E v o l u t i o n a ry   C o m p u t a t i o n ,   v o l .   3 6 ,   p p .   1 8 - 2 6 ,   2 0 1 7 ,   d o i 1 0 . 1 0 1 6 / j . sw e v o . 2 0 1 7 . 0 3 . 0 0 3 .   [ 2 0 ]   S .   H T h i l a g a r   a n d   G .   S .   R a o ,   P a r a met e r   e st i ma t i o n   o f   t h r e e - w i n d i n g   t r a n sf o r mers   u s i n g   g e n e t i c   a l g o r i t h m , ”  En g i n e e r i n g   Ap p l i c a t i o n o f   Ar t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   1 5 ,   n o .   5 ,   p p .   4 2 9 - 4 3 7 ,   S e p .   2 0 0 2 ,   d o i 1 0 . 1 0 1 6 / S 0 9 5 2 - 1 9 7 6 ( 0 2 ) 0 0 0 8 7 - 8 .   [ 2 1 ]   S .   B o g a r r a ,   A .   F o n t ,   I .   C a n d e l a ,   a n d   J .   P e d r a ,   P a r a m e t e r   e s t i m a t i o n   o f   a   t r a n sf o r mer  w i t h   sa t u r a t i o n   u si n g   i n r u s h   me a s u r e me n t s , ”  El e c t r i c   Po w e r   S y st e m s R e se a rc h ,   v o l .   7 9 ,   n o .   2 ,   p p .   4 1 7 - 4 2 5 ,   F e b .   2 0 0 9 ,   doi 1 0 . 1 0 1 6 / j . e p s r . 2 0 0 8 . 0 8 . 0 0 9 .   [ 2 2 ]   M .   P .   Ć a l a sa n ,   A .   J o v a n o v i ć ,   V .   R u b e ž i ć ,   D .   M u j i č i ć ;   a n d   A .   D e r i s z a d e h ,   N o t e s   o n   P a r a me t e r   Est i ma t i o n   f o r   S i n g l e - P h a s e   Tr a n sf o r mer , ”  I EEE  T r a n sa c t i o n s   o n   I n d u s t ry   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   5 6 ,   n o .   4 ,   p p .   3 7 1 0 3 7 1 8 ,   A u g .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI A . 2 0 2 0 . 2 9 9 2 6 6 7 .   [ 2 3 ]   M .   C . ´  A l a sa n ,   D .   M u j i c i c ´ ,   V .   R u b e ž i c a n d   M .   R a d u l o v i c ,   Es t i m a t i o n   o f   E q u i v a l e n t   C i r c u i t   P a r a me t e r s   o f   S i n g l e - P h a s e   Tr a n sf o r mer  b y   U si n g   C h a o t i c   O p t i m i z a t i o n   A p p r o a c h , ”  E n e r g i e s ,   v o l .   1 2 ,   n o .   9 ,   p p .   1 - 1 5 ,   2 0 1 9 d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e n 1 2 0 9 1 6 9 7 .   [ 2 4 ]   M .   G h a sem i ,   I .   F .   D a v o u d k h a n i ,   E .   A k b a r i ,   A .   R a h i m n e j a d ,   S .   G h a v i d e l ,   a n d   L .   L i ,   A   n o v e l   a n d   e f f e c t i v e   o p t i mi z a t i o n   a l g o r i t h m   f o r   g l o b a l   o p t i m i z a t i o n   a n d   i t e n g i n e e r i n g   a p p l i c a t i o n s :   T u r b u l e n t   F l o w   o f   W a t e r - b a se d   O p t i mi z a t i o n   ( TFW O ) , ”  E n g i n e e r i n g   Ap p l i c a t i o n o f   Ar t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   9 2 ,   2 0 2 0 ,   d o i 1 0 . 1 0 1 6 / j . e n g a p p a i . 2 0 2 0 . 1 0 3 6 6 6 .   [ 2 5 ]   A .   B .   M o h a m a d ,   A .   M .   Z a i n ,   a n d   N .   E .   N .   B a z i n ,   C u c k o o   se a r c h   a l g o r i t h f o r   o p t i mi z a t i o n   p r o b l e ms a   l i t e r a t u r e   r e v i e w   a n d   i t a p p l i c a t i o n s , ”  Ap p l i e d   A rt i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   2 8 ,   p p .   4 1 9 4 4 8 ,   2 0 1 4 ,   d o i 1 0 . 1 0 8 0 / 0 8 8 3 9 5 1 4 . 2 0 1 4 . 9 0 4 5 9 9 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Am ir  Ya ss in   H a ss a n           re c e iv e d   h is  B. S c .   wit h   e x c e ll e n g ra d e   with   h o n o r   d e g re e   in   e lec tri c a e n g in e e ri n g   fro m   F a y o u m   Un i v e rsity ,   E g y p t,   in   Ju n e   2 0 1 0 .   In   2 0 1 1   h e   jo i n e d   th e   El e c tro n ics   Re se a rc h   In stit u te  (E RI)  a a   re se a r c h e a ss istan a p o we e lec tro n ics   a n d   e n e r g y   c o n v e rsio n   d e p a rtme n t .   A.  Ya ss in   o b tain e d   h is   M .   S c .   fr o m   F a y o u m   Un iv e rsity   a 2 0 1 4   a n d   h e   b e c a m e   a n   a ss istan re se a rc h e in   ERI.   He   re c e iv e d   h is   P h .   D.   i n   e lec tri c   d r iv e fr o m   Ain   S h a m Un i v e rsity   in   Ja n u a r y   2 0 1 9   a n d   h e   b e c a m e   a   re se a rc h e r   in   ERI.   He   wa s h o n o re d   a t h e   b e st  a ss istan re se a rc h e r   a ERI   fo y e a rs  2 0 1 5 ,   2 0 1 6 ,   2 0 1 7   a n d   2 0 1 8   re sp e c ti v e ly   a lso   h e   is   a wa rd e d   a th e   wi n n e in   e n g i n e e rin g   i n n o v a ti o n   c o m p e ti ti o n   2 0 1 5   a E g y p ti a n   En g in e e rs   S y n d ica te.  His  m a jo in tere sts  a re e lec tri c a d riv e c o n tr o l,   m o d e li n g   a n d   sim u latio n   o f   e lec tri c a sy ste m s,  a rti ficia in te ll ig e n c e ,   t h e rm a m o d e ll in g   a n d   e lec tri c a l/ h y b ri d   v e h icle s   m o d e li n g ,   sim u lati o n ,   a n d   c o n tro l .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il a m ir@eri. sc i. e g .         Mo k h t a r   S a i d           re c e iv e d   h is  B.   S c .   with   e x c e ll e n g ra d e   with   h o n o d e g re e   in   e le c tri c a e n g in e e rin g   fr o m   fa c u l ty   o e n g i n e e rin g ,   F a y o u m   Un i v e rsity ,   E g y p t,   i n   Ju n e   2 0 0 9 .   M .   S a i d   o b tain e d   h is   M . S c .   fr o m   fa c u lt y   o f   e n g in e e rin g ,   F a y o u m   Un iv e rsit y ,   Eg y p t ,   i n   S e p   2 0 1 3 .   He   re c e iv e d   h is  P h .   D .   i n   re n e wa b le  e n e rg y   fr o m   fa c u lt y   o e n g i n e e rin g ,   F a y o u m   Un iv e rsity ,   E g y p t,   in   2 0 1 8 .   H is   m a jo o f   in tere sts  is:   m o d e li n g   a n d   sim u latio n   o e lec tri c a l   sy ste m ,   e lec tri c a d riv e c o n tro l   a n d   o p ti m iza ti o n   o f   re n e wa b le   e n e rg y   sy ste m .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il m si0 1 @fa y o u m . e d u . e g .         S a b e r   M o h a m e d   S a leh   S a lem           wa b o r n   in   E g y p t.   He   re c e iv e d   t h e   M . S c .   a n d   P h . D.   d e g re e i n   d i g it a l   p r o tec ti o n   fro m   Ca ir o   U n iv e rsit y ,   Ca iro ,   E g y p t,   in   2 0 0 5   a n d   2 0 0 9 .     He   wo rk e d   f o e i g h t   y e a rs  f o Ku re ima P o we S tati o n ,   G iza ,   Eg y p t,   a a   p r o tec ti o n   a n d   m a in ten a n c e   e n g in e e r.   I n   2 0 1 3   a n d   2 0 1 8 ,   h e   b e c a m e   a n   a ss istan p ro fe ss o r   a n d   a ss o c iate   p ro fe ss o r   with   F a y o u m   Un i v e rsity ,   F a y o u m ,   Eg y p t   wh i le  c o n ti n u in g   h is  re se a rc h .   He   wa a c ti v e   in   t h e   field   o e n g in e e rin g   c o n su lt a n c y   a t h e   e n g i n e e rin g   re se a rc h   a n d   c o n s u lt i n g   c e n te r   a t h e   f a c u l t y   o f   e n g i n e e r i n g ,   F a y o u m   U n i v e r s i t y .   H e   a ls o   h a s   c o n t r i b u t i o n s   a s   d i r e c t o r   o f   t h e   d i s a s t e a n d   c r is i s   m a n a g e m e n t   c e n t e r   a t   t h e   F a c u l t y   o f   E n g i n e e r i n g ,   F a y o u m   U n i v e r s i t y .     H i s   r e s e a r c h   i n t e re s t s   i n c l u d e   d i g it a l   p r o t e c t i o n ,   r e n e wa b l e   e n e r g y ,   e l e c tr o n i c   c o n t r o l   o f   e l e c t r ic   m a c h i n e s ,   a n d   d i g i t a l   s i g n a l   p r o c e ss i n g .   H e   c a n   b e   c o n t a c te d   a t   e m a i l s m s 0 8 @ f a y o u m . e d u . e g .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.