Stato attuale della rilevazione dei guasti di terra monofase
La bassa precisione nella diagnosi dei guasti di terra monofase nei sistemi non efficacemente collegati a terra è attribuibile a diversi fattori: la struttura variabile delle reti di distribuzione (come configurazioni a anello e a catena aperta), le diverse modalità di collegamento a terra del sistema (inclusi sistemi non collegati a terra, con bobina di soppressione dell'arco collegata a terra e a bassa resistenza collegata a terra), l'aumento annuo del rapporto di cablatura basata su cavi o ibrida tra linee aeree e cavi, e tipi complessi di guasti (come colpi di fulmine, scariche sui rami degli alberi, rottura dei fili e scosse elettriche personali).
Classificazione dei guasti di terra

I guasti nella rete elettrica possono coinvolgere il collegamento a terra metallico, il collegamento a terra per scarica di fulmine, il collegamento a terra per ramo d'albero, il collegamento a terra resistivo e il collegamento a terra dovuto a isolamento cattivo. Possono inoltre includere varie situazioni di collegamento a terra ad arco, come archi di scarica a breva distanza, archi di scarica a lunga distanza e archi intermittenti. Le caratteristiche del segnale di guasto esibite da diverse condizioni di collegamento a terra variano in forma e magnitudine.
Tecnologie di gestione dei guasti di terra
Difficoltà nei guasti di terra
Complessità delle caratteristiche dei guasti di terra
Metodi per la localizzazione dei guasti di terra monofase
Attualmente esistono tre categorie, per un totale di 20 metodi di base, per la localizzazione dei guasti di terra monofase:

L'intelligenza artificiale (AI) è una tecnologia all'avanguardia nello sviluppo della tecnologia moderna. Essa stabilisce modelli teorici corrispondenti simulando le caratteristiche degli esseri umani, animali o piante, e risolve problemi utilizzando un pensiero "simile a quello umano". In particolare, per le reti elettriche, che sono intrinsecamente sistemi altamente non lineari, rientrano nell'ambito delle applicazioni dell'IA. Inoltre, l'uso del calcolo informatico aumenta la velocità operativa, consentendo la soluzione di sistemi complessi come le reti elettriche.
Database di esperti: Stabilire un database che integri conoscenze ed esperienze pertinenti.
Rete neurale artificiale: Simula il funzionamento dei neuroni umani per risolvere problemi, agendo come un sistema altamente non lineare.
Ottimizzazione colonia di formiche: Un algoritmo che simula il comportamento biologico delle formiche alla ricerca di cibo per risolvere il problema del commesso viaggiatore.
Algoritmo genetico: Simula il processo di evoluzione biologica per ottenere soluzioni ottimali globali o subottimali.
Rete di Petri: Modella componenti interrelati in un sistema, descrivendo fenomeni in cui componenti correlati cambiano in ordine cronologico.
Teoria degli insiemi approssimativi: Utilizza più informazioni di quelle richieste dal sistema come input per garantire una descrizione completa dello stato operativo del sistema.
La maggior parte degli algoritmi intelligenti rimane allo stadio teorico, con solo pochi che sono stati applicati praticamente. Tuttavia, gli algoritmi di IA hanno dimostrato la loro superiorità nella nuova era.