حالة الكشف عن أعطال التسرب الأحادي
يرجع الدقة المنخفضة في تشخيص أعطال التسرب الأحادي في الأنظمة غير المحمية بشكل فعال إلى عدة عوامل: هيكل الشبكات التوزيعية المتغير (مثل التكوينات الحلقوية والمفتوحة)، وأنماط التأريض المختلفة للأنظمة (بما في ذلك الأنظمة غير المتأرضة، والأنظمة المتأرضة بواسطة ملف القمع الكهرومغناطيسي، والأنظمة المتأرضة بمقاومة منخفضة)، وزيادة نسبة الأسلاك المستندة على الكابلات أو الأسلاك الهجينة سنوياً، وأنواع الأعطال المعقدة (مثل الصواعق، والفلاشات الناتجة عن الأشجار، وكسر الأسلاك، والصدمات الكهربائية الشخصية).
تصنيف أعطال التسرب

يمكن أن تشمل الأعطال في شبكة الطاقة التأريض المعدني، والتوصيل الأرضي بالصواعق، والتوصيل الأرضي بالأشجار، والتأريض المقاوم، والتأريض بسبب العزل السيئ. كما يمكن أن تشمل سيناريوهات مختلفة للتوصيل الأرضي بواسطة القوس الكهربائي، مثل أقواس التفريغ ذات الفجوات القصيرة، وأقواس التفريغ ذات الفجوات الطويلة، والأقواس المتقطعة. تتباين خصائص إشارات الأعطال المعروضة تحت ظروف التأريض المختلفة في الشكل والحجم.
تقنيات التعامل مع أعطال التسرب
صعوبات في أعطال التسرب
تعقيد خصائص أعطال التسرب
طرق تحديد مواقع أعطال التسرب الأحادي
هناك ثلاثة فئات حاليًا، تضم 20 طريقة أساسية لتحديد مواقع أعطال التسرب الأحادي:

الذكاء الاصطناعي هو تقنية رائدة في مجال التطور التقني الحديث. يقوم بإنشاء نماذج نظرية متناسبة عن طريق تقليد خصائص الإنسان والحيوانات أو النباتات، ويحل المشكلات باستخدام "تفكير بشري". خاصة بالنسبة لنظم الطاقة، التي تعتبر نظامًا غير خطي للغاية، فهي تقع ضمن نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، يستخدم الحوسبة الحاسوبية لتعزيز سرعة العمليات، مما يسمح بحل أنظمة معقدة مثل شبكات الطاقة.
قاعدة بيانات الخبراء: إنشاء قاعدة بيانات تجمع المعرفة والخبرة ذات الصلة.
شبكة عصبية اصطناعية: تقليد عمل الخلايا العصبية البشرية لحل المشكلات، حيث تعمل كنظام غير خطي للغاية.
تحسين مستعمرة النمل: خوارزمية تقوم بتقليد السلوك البيولوجي للنمل في البحث عن الطعام لحل مشكلة المسافر التجاري.
خوارزمية الجينات: تقليد عملية التطور البيولوجي للحصول على حلول مثلى عالمية أو شبه مثلى.
شبكة بيترى: نمذجة المكونات المرتبطة في النظام، ووصف الظواهر التي تتغير فيها المكونات ذات الصلة بشكل زمني.
نظرية المجموعات الغامضة: استخدام معلومات أكثر مما يتطلبه النظام كمدخلات للتأكد من وصف شامل لحالة التشغيل للنظام.
تظل معظم الخوارزميات الذكية في مرحلة النظرية، مع تطبيق بعضها فقط عمليًا. ومع ذلك، أظهرت خوارزميات الذكاء الاصطناعي تفوقها في العصر الجديد.