وضع فعلی تشخیص خطای زمینی تکفاز
دقت پایین تشخیص خطای زمینی تکفاز در سیستمهای غیرموثر زمین شده به عوامل مختلفی نسبت داده میشود: ساختار متغیر شبکههای توزیع (مانند کنفیگوراسیونهای حلقهای و باز)، روشهای متنوع زمین شدن سیستم (از جمله بدون زمین، با مدار قطع افت و با مقاومت کم)، افزایش نسبت سالانه کابلها یا ترکیب سیم هوایی-کابل، و انواع پیچیده خطا (مانند ضربه برق، فلش درختان، شکست سیمها و شوک الکتریکی شخصی).
طبقهبندی خطاها زمینی

خطاهای شبکه برق میتوانند شامل زمین شدن فلزی، زمین شدن توسط صاعقه، زمین شدن با شاخه درخت، زمین شدن مقاومتی و زمین شدن با عایق ضعیف باشند. همچنین میتوانند شامل سناریوهای مختلف زمین شدن با قوس الکتریکی باشند، مانند قوسهای تخلیه کوتاه، قوسهای تخلیه طولانی و قوسهای متناوب. ویژگیهای سیگنال خطای ناشی از شرایط مختلف زمین شدن در شکل و مقدار متفاوت است.
تکنولوژیهای مدیریت خطا زمینی
مشکلات در خطاها زمینی
پیچیدگی ویژگیهای خطا زمینی
روشهای محلیابی خطاهای زمینی تکفاز
در حال حاضر سه دسته، که مجموعاً 20 روش اساسی برای محلیابی خطاهای زمینی تکفاز وجود دارد:

هوش مصنوعی (AI) یک تکنولوژی پیشرفته در توسعه فناوریهای مدرن است. این تکنولوژی با شبیهسازی ویژگیهای انسان، حیوانات یا گیاهان، مدلهای نظری متناظر را ایجاد کرده و با "فکر انسانمانند" مشکلات را حل میکند. به ویژه برای شبکههای برق که ذاتاً سیستمهای غیرخطی بالا هستند، در دامنه کاربرد AI قرار میگیرند. علاوه بر این، استفاده از محاسبات کامپیوتری سرعت عمل را افزایش میدهد و امکان حل سیستمهای پیچیده مانند شبکههای برق را فراهم میکند.
پایگاه داده خبره: ایجاد پایگاه دادهای که دانش و تجربیات مربوطه را یکپارچه میکند.
شبکه عصبی مصنوعی: شبیهسازی عملکرد نورونهای انسان برای حل مشکلات، به عنوان یک سیستم غیرخطی بالا عمل میکند.
بهینهسازی کلونی مورچهها: الگوریتمی که رفتار زیستی مورچهها در جستجوی غذا را شبیهسازی میکند تا مشکل فروشنده دورهگرد را حل کند.
الگوریتم ژنتیک: شبیهسازی فرآیند تکامل زیستی برای به دست آوردن راهحلهای بهینه یا نزدیک به بهینه جهانی.
شبکه پتری: مدلسازی اجزای مرتبط در یک سیستم، توصیف پدیدههایی که اجزای مرتبط در آن به ترتیب زمانی تغییر میکنند.
نظریه مجموعههای راف: استفاده از اطلاعات بیشتر از آنچه سیستم نیاز دارد به عنوان ورودی برای تضمین توصیف جامع وضعیت عملیاتی سیستم.
بسیاری از الگوریتمهای هوشمند هنوز در مرحله نظری هستند و فقط تعداد کمی از آنها کاربرد عملی داشتهاند. با این حال، الگوریتمهای AI در دوره جدید برتری خود را نشان دادهاند.