Τρέχουσα Κατάσταση Ανίχνευσης Σφαλμάτων Εδάφωσης Μονοφασικών
Η χαμηλή ακρίβεια της διάγνωσης σφαλμάτων εδάφωσης μονοφασικών σε συστήματα που δεν είναι αποτελεσματικά εδάφωσης, αποδίδεται σε πολλούς παράγοντες: τη μεταβαλλόμενη δομή των δικτύων κατανομής (όπως τα κυκλικά και ανοιχτά συστήματα), τις διάφορες μεθόδους εδάφωσης του συστήματος (συμπεριλαμβανομένων των μη-εδάφωση, των εδάφωσης με συρόχτη και των χαμηλής αντίστασης εδάφωσης), το αυξανόμενο ετήσιο ποσοστό καλωδιών ή υβριδικών αεροφωρικών-καλωδιακών συνδέσεων, και τους πολύπλοκους τύπους σφαλμάτων (όπως οι χτυπήσεις αστραπής, οι φασματισμοί δέντρων, οι διαρρήξεις καλωδίων και οι ηλεκτροσόκ).
Κατηγοριοποίηση Σφαλμάτων Εδάφωσης

Τα σφάλματα στο ηλεκτρικό δίκτυο μπορεί να περιλαμβάνουν μεταλλική εδάφωση, εδάφωση από χτύπημα αστραπής, εδάφωση από κλάδους δέντρων, εδάφωση με αντίσταση, και εδάφωση λόγω κακής απομόνωσης. Μπορούν επίσης να περιλαμβάνουν διάφορες περιπτώσεις εδάφωσης με τόξα, όπως τα μικρής απόστασης τόξα διαβολής, τα μεγάλης απόστασης τόξα διαβολής, και τα διακοπτόμενα τόξα. Τα χαρακτηριστικά των σημάτων σφαλμάτων που εκφράζονται από διαφορετικές συνθήκες εδάφωσης διαφέρουν σε μορφή και μέγεθος.
Τεχνολογίες Χειρισμού Σφαλμάτων Εδάφωσης
Δυσκολίες στα Σφάλματα Εδάφωσης
Πολυπλοκότητα των Χαρακτηριστικών Σφαλμάτων Εδάφωσης
Μεθόδοι Θεώρησης Σφαλμάτων Εδάφωσης Μονοφασικών
Υπάρχουν τρεις κατηγορίες, συνολικά 20 βασικές μεθόδους, για τη θεώρηση σφαλμάτων εδάφωσης μονοφασικών:

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) είναι μια πρωτοπόρα τεχνολογία στην ανάπτυξη της σύγχρονης τεχνολογίας. Δημιουργεί αντίστοιχα θεωρητικά μοντέλα με τη μίμηση των χαρακτηριστικών ανθρώπων, ζώων ή φυτών, και λύνει προβλήματα με "ανθρωποειδή" σκέψη. Ειδικά για τα ηλεκτρικά δίκτυα, που είναι φυσικά συστήματα υψηλά μη-γραμμικά, περιλαμβάνονται στο πεδίο εφαρμογής της AI. Επιπλέον, η χρήση υπολογιστικών υπολογισμών ενισχύει την ταχύτητα λειτουργίας, επιτρέποντας τη λύση πολύπλοκων συστημάτων όπως τα ηλεκτρικά δίκτυα.
Βάση Γνώσεων Εμπειρογνωμόνων: Δημιουργία μιας βάσης δεδομένων που ενσωματώνει σχετικές γνώσεις και εμπειρίες.
Τεχνητό Νευρωνικό Δίκτυο: Μιμείται τη λειτουργία των ανθρώπινων νευρώνων για τη λύση προβλημάτων, λειτουργώντας ως σύστημα υψηλά μη-γραμμικό.
Βελτιστοποίηση Μυρμηκοκολονίας: Αλγόριθμος που μιμείται τη βιολογική συμπεριφορά των μυρμηγκιών στην αναζήτηση τροφής για τη λύση του προβλήματος του περιοδευτή.
Γενετικός Αλγόριθμος: Μιμείται τη βιολογική εξέλιξη για την απόκτηση παγκόσμιων βέλτιστων ή υποβέλτιστων λύσεων.
Πέτρι Πίνακας: Μοντελοποιεί συνδεδεμένα συστατικά σε ένα σύστημα, περιγράφοντας φαινόμενα όπου σχετικά συστατικά αλλάζουν σε χρονολογική σειρά.
Θεωρία Σκληρών Σετ: Χρησιμοποιεί περισσότερες πληροφορίες από ότι απαιτείται από το σύστημα ως είσοδος για να εξασφαλίσει μια ολοκληρωμένη περιγραφή της λειτουργίας του συστήματος.
Οι περισσότεροι νοημοσύνες αλγόριθμοι παραμένουν στο θεωρητικό στάδιο, με μόνο λίγους να έχουν εφαρμοστεί πρακτικά. Ωστόσο, οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης έχουν αποδείξει την υπεροχή τους στη νέα εποχή.