Միակողմյան երկրացման դեֆեկտի հանդիպելիության ներկային վիճակ
Ոչ էֆեկտիվ երկրացված համակարգերում միակողմյան երկրացման դեֆեկտի բացառականության ցածր ճշգրտությունը կապված է մի քանի գործոնների հետ. բաշխման ქարսի փոփոխական կառուցվածք (օրինակ՝ շրջանային և բաց շրջանային կոնֆիգուրացիաներ), տարբեր համակարգի երկրացման ռեժիմներ (ներառյալ ոչ երկրացված, արկ-սպասարկման գործին երկրացված և ցածր դիմադրությամբ երկրացված համակարգեր), ամրական համակարգերի կամ հիբրիդ վերևի-ամրական համակարգերի տարանման տարեկան հարաբերակցությունը և բարդ դեֆեկտների տիպեր (օրինակ՝ ալիքներ, ծառային փոխադարձ ազդեցություններ, կապի կոտրումներ և հարազատ էլեկտրական հարվածներ)։
Երկրացման դեֆեկտների դասակարգում

Էլեկտրաէներգետիկ ցանցում դեֆեկտները կարող են ներառել մետալիկ երկրացում, ալիքային էլեկտրական երկրացում, ծառային երկրացում, դիմադրությամբ երկրացում և ոչ բավարար իզոլացիայով երկրացում։ Դեֆեկտները կարող են նաև ներառել տարբեր արկային երկրացումներ, ինչպիսիք են կարճ հարաբերակցության արկներ, երկար հարաբերակցության արկներ և միջակայքային արկներ։ Տարբեր երկրացման պայմանների դեպքում դեֆեկտային ազդանշանները տարբերվում են ձևով և չափով։
Երկրացման դեֆեկտների վերաբերյալ տեխնոլոգիաներ
Երկրացման դեֆեկտների դժվարություններ
Երկրացման դեֆեկտների բարդությունների բարդությունը
Միակողմյան երկրացման դեֆեկտների գտնելու եղանակներ
Միակողմյան երկրացման դեֆեկտները գտնելու համար ներկա են երեք կատեգորիա, ընդհանուր հաշվով 20 հիմնական եղանակ:

Արդյունավետ ինտելեկտը (AI) ներկայիս տեխնոլոգիաների զարգացման մեջ կողմնակի տեխնոլոգիա է։ Այն ստեղծում է համապատասխան տեսական մոդելներ, նախագծելով մարդկանց, կենդանիների կամ բույսերի բնութագրերը և լուծում է խնդիրները օգտագործելով "մարդային" մտածողությունը։ Մասնավորապես, էլեկտրաէներգետիկ ցանցերը, որոնք բնորոշ են բարձրորակ ոչ գծային համակարգեր, ընկնում են AI-ի կիրառման շրջանակում։ Ավելին, համակարգչային հաշվարկների օգտագործումը ավելի շուտ է հաշվարկները կատարում, թույլ տալիս է լուծել էլեկտրաէներգետիկ ցանցերի նման բարդ համակարգեր։
Ամենագնահատական հիվանդանալ: Ստեղծել հիվանդանալ, որը ինտեգրում է նախապես հայտնի գիտելիքներ և փորձ։
Արդարացուցիչ նեյրոնային ցանց: Սիմուլացիա է կատարում մարդկանց նեյրոնների աշխատանքը և լուծում է խնդիրները, գործելով որպես բարձրորակ ոչ գծային համակարգ։
Մուր կոլոնիայի օպտիմիզացիա: Ալգորիթմ է, որը սիմուլացիա է կատարում մուրերի կենդանի վարքը որպես սննդի փնտրում և լուծում է անոթային վարուցիչի խնդիրը։
Գենետիկ ալգորիթմ: Սիմուլացիա է կատարում կենդանի էվոլյուցիայի պրոցեսը և ստանում է ամբողջական օպտիմալ կամ ենթաօպտիմալ լուծումներ։
Պետրի ցանց: Մոդելավորում է համակարգի կապված կոմպոնենտները, նկարագրելով այն երևույթները, որտեղ կապված կոմպոնենտները փոփոխվում են համապատասխանաբար ժամանակի ընթացքում։
Հոսկային տեսություն: Օգտագործում է ավելի շատ տեղեկություն, քան համակարգը պահանջում է որպես մուտք, մինչդեռ համապատասխան նկարագրություն է տալիս համակարգի գործանալու վիճակը։
Ամենաշատը ինտելեկտուալ ալգորիթմները դեռ մնում են տեսական փուլում, որոշ քիչ քանակությամբ կիրառվել են գործնականում։ Այնուամենայնիվ, նոր դարում AI ալգորիթմները ցույց են տվել իրենց առավելությունը։