Los investigadores abordaron el desafío de encontrar los parámetros adecuados para un circuito equivalente de transformador. Lograron esto minimizando la diferencia entre las mediciones reales (corrientes, potencias, voltaje secundario) durante una prueba de carga del transformador y los valores predichos por el modelo utilizando diferentes configuraciones de parámetros. Este proceso considera las limitaciones en los valores que los parámetros pueden tener. Esta investigación introduce la aplicación de un nuevo y efectivo algoritmo de optimización llamado algoritmo del diente de león (DA) para determinar estos parámetros del transformador. Los datos de pruebas en tiempo real (transformadores monofásicos y trifásicos) se alimentan en un programa de computadora que utiliza el DA para encontrar los mejores parámetros minimizando la diferencia mencionada anteriormente. Las pruebas confirman que el DA es una herramienta confiable y precisa para estimar los parámetros del transformador. Logra un rendimiento excelente y estabilidad al encontrar los valores óptimos que reflejan con precisión el comportamiento de un transformador. El DA logró un valor de función de aptitud óptimo significativamente más bajo de 0.0136101 para el caso del transformador trifásico, mientras que para el caso monofásico alcanzó 0.601764. Esto indica una coincidencia sustancialmente mejorada entre los parámetros eléctricos estimados y medidos para el modelo de transformador trifásico. Al comparar el DA con seis algoritmos competitivos para demostrar cuán bien cada método minimizó la diferencia entre las mediciones y las predicciones, se pudo demostrar que el DA supera a estas otras técnicas.