Quel est l'état actuel et les méthodes de détection des pannes de terre monophasées
État actuel de la détection des défauts de terre monophasés
La faible précision du diagnostic des défauts de terre monophasés dans les systèmes non efficacement mis à la terre est attribuée à plusieurs facteurs : la structure variable des réseaux de distribution (comme les configurations en boucle et en boucle ouverte), les modes de mise à la terre diversifiés (y compris les systèmes non mis à la terre, mis à la terre par bobine d'extinction d'arc, et mis à la terre à basse résistance), le ratio annuel croissant des câbles ou des lignes hybrides aériennes-câblées, et les types complexes de défauts (comme les coups de foudre, les flashovers d'arbres, les ruptures de fil, et les chocs électriques personnels).
Classification des défauts de terre
Les défauts dans le réseau électrique peuvent impliquer une mise à la terre métallique, une mise à la terre par décharge foudroyante, une mise à la terre par branche d'arbre, une mise à la terre résistive, et une mise à la terre due à une mauvaise isolation. Ils peuvent également inclure divers scénarios de mise à la terre par arc, tels que les arcs de décharge à courte distance, les arcs de décharge à longue distance, et les arcs intermittents. Les caractéristiques du signal de défaut exhibées par différentes conditions de mise à la terre varient en forme et en magnitude.
Technologies de gestion des défauts de terre
Difficultés liées aux défauts de terre
Complexité des caractéristiques des défauts de terre
Méthodes de localisation des défauts de terre monophasés
Il existe actuellement trois catégories, totalisant 20 méthodes de base, pour localiser les défauts de terre monophasés :
L'intelligence artificielle (IA) est une technologie de pointe dans le développement de la technologie moderne. Elle établit des modèles théoriques correspondants en simulant les caractéristiques des humains, des animaux ou des plantes, et résout les problèmes en utilisant une pensée "semblable à l'humain". En particulier pour les réseaux électriques, qui sont intrinsèquement des systèmes fortement non linéaires, ils entrent dans le champ d'application de l'IA. De plus, l'utilisation du calcul informatique améliore la vitesse d'opération, permettant de résoudre des systèmes complexes comme les réseaux électriques.
Base de données d'experts : Établir une base de données qui intègre les connaissances et expériences pertinentes.
Réseau neuronal artificiel : Simule le fonctionnement des neurones humains pour résoudre les problèmes, agissant comme un système fortement non linéaire.
Optimisation par colonie de fourmis : Un algorithme qui simule le comportement biologique des fourmis cherchant de la nourriture pour résoudre le problème du voyageur de commerce.
Algorithme génétique : Simule le processus d'évolution biologique pour obtenir des solutions optimales globales ou suboptimales.
Réseau de Petri : Modèle les composants interconnectés dans un système, décrivant les phénomènes où les composants connexes changent dans un ordre chronologique.
Théorie des ensembles approximatifs : Utilise plus d'informations que celles requises par le système en entrée pour assurer une description complète de l'état opérationnel du système.
La plupart des algorithmes intelligents restent à un stade théorique, seuls quelques-uns ayant été appliqués en pratique. Cependant, les algorithmes d'IA ont démontré leur supériorité dans la nouvelle ère.
