एकल-पहिया ग्राउंडिंग दोष की वर्तमान स्थिति
असुविधाजनक रूप से ग्राउंड किए गए प्रणालियों में एकल-पहिया ग्राउंडिंग दोष निदान की कम शुद्धता कई कारकों के कारण है: वितरण नेटवर्क की परिवर्तनशील संरचना (जैसे लूप और ओपन-लूप विन्यास), विभिन्न प्रणाली ग्राउंडिंग मोड (जिनमें अग्राउंड, आर्क-सुप्रेशन कोइल ग्राउंड, और कम-आवेश ग्राउंड सिस्टम शामिल हैं), वार्षिक केबल-आधारित या हाइब्रिड ओवरहेड-केबल वायरिंग का अनुपात बढ़ रहा है, और जटिल दोष प्रकार (जैसे बिजली की चपेट, पेड़ का फ्लैशओवर, तार का टूटना, और व्यक्तिगत बिजली का दुर्घटनात्मक संपर्क)।
ग्राउंडिंग दोषों का वर्गीकरण
पावर ग्रिड में दोष धातुगत ग्राउंडिंग, बिजली चपेट ग्राउंडिंग, पेड़ की शाखा ग्राउंडिंग, प्रतिरोध ग्राउंडिंग, और कम इन्सुलेशन ग्राउंडिंग से संबंधित हो सकते हैं। ये विभिन्न आर्क ग्राउंडिंग परिस्थितियों, जैसे छोटे-अंतर डिस्चार्ज आर्क, लंबे-अंतर डिस्चार्ज आर्क, और अस्थिर आर्क भी शामिल हो सकते हैं। विभिन्न ग्राउंडिंग परिस्थितियों द्वारा प्रदर्शित दोष सिग्नल विशेषताएं रूप और परिमाण में भिन्न होती हैं।
ग्राउंडिंग दोष संभालन तकनीकें
ग्राउंडिंग दोषों में कठिनाइयाँ
ग्राउंडिंग दोष विशेषताओं की जटिलता
एकल-पहिया ग्राउंडिंग दोषों के स्थानांतरण की विधियाँ
वर्तमान में एकल-पहिया ग्राउंडिंग दोषों के स्थानांतरण के लिए तीन श्रेणियाँ, कुल 20 मूल विधियाँ हैं:
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आधुनिक प्रौद्योगिकी के विकास में एक अग्रिम प्रौद्योगिकी है। यह मानव, जानवर, या पौधों की विशेषताओं की नकल करके संबंधित सैद्धांतिक मॉडल बनाती है, और "मानव-जैसे" सोच से समस्याओं का समाधान करती है। विशेष रूप से, बिजली ग्रिड, जो अन्तरतः उच्च रैखिक नहीं होने वाली प्रणालियाँ हैं, AI के अनुप्रयोग के भीतर आते हैं। इसके अलावा, कंप्यूटर की गणना का उपयोग संचालन की गति को बढ़ाता है, जिससे बिजली ग्रिड जैसी जटिल प्रणालियों का समाधान संभव होता है।
विशेषज्ञ डेटाबेस: संबंधित ज्ञान और अनुभव को एकीकृत करने वाला डेटाबेस स्थापित करें।
कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क: मानव न्यूरॉन्स के संचालन की नकल करके समस्याओं का समाधान करता है, जो एक उच्च रैखिक नहीं होने वाली प्रणाली के रूप में कार्य करता है।
एंट कोलोनी ऑप्टिमाइजेशन: चींटियों की खाद्य खोज की जैविक व्यवहार की नकल करके ट्रैवेलिंग सेल्समैन समस्या का समाधान करने वाला एक एल्गोरिथ्म।
जेनेटिक एल्गोरिथ्म: जैविक विकास प्रक्रिया की नकल करके वैश्विक अनुकूल या उप-अनुकूल समाधान प्राप्त करता है।
पेट्री नेट: प्रणाली में संबंधित घटकों को मॉडल करता है, जिसमें संबंधित घटकों की अनुक्रमिक बदलाव की घटनाओं का वर्णन किया जाता है।
रफ सेट थ्योरी: प्रणाली की संचालन स्थिति के व्यापक वर्णन के लिए प्रणाली की आवश्यकता से अधिक जानकारी का उपयोग करती है।
अधिकांश बुद्धिमान एल्गोरिथ्म अभी भी सैद्धांतिक चरण में हैं, लेकिन केवल कुछ ही व्यावहारिक रूप से लागू किए गए हैं। हालाँकि, AI एल्गोरिथ्म नए युग में अपनी उत्कृष्टता दिखाते हैं।
