Resumen:
Los transformadores de distribución son componentes esenciales en los sistemas eléctricos, ya que permiten adaptar los niveles de tensión para su utilización en entornos urbanos, industriales y rurales. Si bien su diseño está ampliamente difundido y normalizado, la necesidad de reducir las pérdidas energéticas y los costos asociados a los materiales utilizados impulsa la búsqueda de soluciones más eficientes. El presente trabajo tiene como objetivo optimizar el diseño de transformadores de distribución trifásicos mediante la aplicación de técnicas metaheurísticas. A partir de un modelo de transformador típico, se formuló el problema a través de una función objetivo compuesta por dos términos principales: las pérdidas eléctricas y el costo de los materiales. Se definieron las variables de diseño, las restricciones técnicas y los rangos admisibles conforme a las normativas vigentes. Se implementaron y analizaron tres algoritmos de optimización: algoritmo genético (GA), algoritmo de recocido simulado (SA) y el algoritmo multiobjetivo NSGA-II. Estos métodos fueron programados íntegramente por los autores, en el lenguaje de programación Python. Se evitó utilizar librerías existentes, ya programadas, lo que permitió un control detallado sobre cada etapa del proceso y facilitó la adaptación del código a las particularidades del modelo de transformador considerado. Además, se realizaron estudios de sensibilidad sobre los coeficientes de ponderación de la función objetivo, permitiendo analizar cómo incide la prioridad dada al costo o a las pérdidas en los resultados finales. Los resultados obtenidos muestran que las técnicas metaheurísticas utilizadas permiten alcanzar diseños que mejoran significativamente el comportamiento técnico-económico del transformador, con reducciones importantes tanto en pérdidas como en costos, dependiendo del criterio de optimización adoptado. El estudio concluye con una comparación entre los métodos y analiza el impacto ambiental de la implementación de los resultados.
