একফেজ গ্রাউন্ডিং ফল্টের বর্তমান অবস্থা এবং সনাক্তকরণ পদ্ধতি কী?
একফেজ গ্রাউন্ডিং ফল্ট সনাক্তকরণের বর্তমান অবস্থা
অ-প্রভাবশালী গ্রাউন্ড সিস্টেমগুলিতে একফেজ গ্রাউন্ডিং ফল্ট নির্ণয়ের নিম্ন সঠিকতা কিছু উপাদানের কারণে: ডিস্ট্রিবিউশন নেটওয়ার্কের পরিবর্তনশীল গঠন (যেমন লুপ এবং ওপেন-লুপ কনফিগারেশন), বিভিন্ন সিস্টেম গ্রাউন্ডিং মোড (যেমন অ-গ্রাউন্ড, আর্ক-সাপ্রেশন কয়েল গ্রাউন্ড, এবং কম-রেজিস্ট্যান্স গ্রাউন্ড সিস্টেম), বার্ষিক কেবল-ভিত্তিক বা হাইব্রিড ওভারহেড-কেবল তারার অনুপাতের বৃদ্ধি, এবং জটিল ফল্ট ধরন (যেমন বজ্রপাত, গাছের ফ্ল্যাশওভার, তার ভেঙে যাওয়া, এবং ব্যক্তিগত তার দ্বারা চোট)।
গ্রাউন্ডিং ফল্টের শ্রেণীবিভাগ
পাওয়ার গ্রিডের ফল্ট মেটালিক গ্রাউন্ড, বজ্রপাত ডিসচার্জ গ্রাউন্ড, গাছের শাখা গ্রাউন্ড, রেজিস্ট্যান্স গ্রাউন্ড, এবং দুর্বল ইনসুলেশন গ্রাউন্ড অন্তর্ভুক্ত করতে পারে। এছাড়াও এতে বিভিন্ন আর্ক গ্রাউন্ডিং পরিস্থিতি অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে, যেমন সংক্ষিপ্ত-গ্যাপ ডিসচার্জ আর্ক, দীর্ঘ-গ্যাপ ডিসচার্জ আর্ক, এবং বিচ্ছিন্ন আর্ক। বিভিন্ন গ্রাউন্ডিং পরিস্থিতিতে প্রদর্শিত ফল্ট সিগন্যাল বৈশিষ্ট্য আকার এবং পরিমাণে পরিবর্তিত হয়।
গ্রাউন্ডিং ফল্ট হ্যান্ডেলিং টেকনোলজি
গ্রাউন্ডিং ফল্টের জটিলতা
গ্রাউন্ডিং ফল্ট বৈশিষ্ট্যের জটিলতা
একফেজ গ্রাউন্ডিং ফল্ট সনাক্তকরণের পদ্ধতি
এখন পর্যন্ত একফেজ গ্রাউন্ডিং ফল্ট সনাক্তকরণের জন্য তিনটি বিভাগ, মোট 20টি বেসিক পদ্ধতি রয়েছে:
মানব বা প্রাণী বা উদ্ভিদের বৈশিষ্ট্য নকল করে যথাযথ তাত্ত্বিক মডেল গঠন করে সমস্যা সমাধান করে "মানব-সদৃশ" চিন্তার মাধ্যমে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) আধুনিক প্রযুক্তির উন্নয়নের একটি প্রধান প্রযুক্তি। বিশেষ করে পাওয়ার গ্রিড, যা অত্যন্ত অ-রৈখিক সিস্টেম, AI প্রযুক্তির প্রয়োগের মধ্যে পড়ে। তাছাড়া, কম্পিউটার গণনার ব্যবহার অপারেশনের গতি বাড়ায়, যা পাওয়ার গ্রিড মতো জটিল সিস্টেমের সমাধান সম্ভব করে।
এক্সপার্ট ডেটাবেস: সম্পর্কিত জ্ঞান এবং অভিজ্ঞতা সম্পর্কিত ডেটাবেস গঠন করা।
কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক: মানব নিউরনের কাজ নকল করে সমস্যা সমাধান করে, একটি অত্যন্ত অ-রৈখিক সিস্টেম হিসেবে কাজ করে।
অ্যান্ট কলনি অপটিমাইজেশন: পরিবেশন কর্মচারী প্রাণীর খাদ্য খোঁজার জৈব আচরণ নকল করে ট্রাভেলিং সেলসম্যান সমস্যা সমাধান করে।
জেনেটিক অ্যালগরিদম: জৈব বিবর্তন প্রক্রিয়া নকল করে বিশ্বব্যাপী সর্বোত্তম বা অ-সর্বোত্তম সমাধান পাওয়া।
পেট্রি নেট: একটি সিস্টেমের সম্পর্কিত উপাদানগুলি মডেল করে, সম্পর্কিত উপাদানগুলি ক্রমিক পরিবর্তনের ঘটনা বর্ণনা করে।
রাফ সেট থিওরি: সিস্টেমের প্রয়োজনীয় তথ্যের বেশি তথ্য ব্যবহার করে সিস্টেমের অপারেশনাল স্টেটাসের সম্পূর্ণ বর্ণনা নিশ্চিত করে।
অধিকাংশ বুদ্ধিমান অ্যালগরিদম তত্ত্বের মাধ্যমে রয়েছে, শুধুমাত্র কিছু প্রায়োগিক প্রয়োগ করা হয়েছে। তবে, AI অ্যালগরিদম নতুন যুগে তাদের সুপেরিয়রিটি প্রদর্শন করেছে।
