単相接地故障検出の現状
非効率接地システムにおける単相接地故障診断の精度が低い理由は、配電網の構造(ループやオープンループ構成など)の多様性、異なるシステム接地モード(未接地、消弧コイル接地、低抵抗接地システムなど)、ケーブルベースまたは空中ケーブル混合配線の年間比率の増加、複雑な故障タイプ(雷によるもの、樹木による放電、ワイヤーの断裂、個人的な感電など)に起因します。
接地故障の分類

電力網の故障には金属接地、雷放電接地、樹枝接地、抵抗接地、絶縁不良接地などが含まれます。また、短間隙放電アーク、長間隙放電アーク、間欠的アークなどの様々なアーク接地シナリオも含まれます。異なる接地条件によって示される故障信号特性は形式と大きさが異なります。
接地故障処理技術
接地故障の困難性
接地故障特性の複雑さ
単相接地故障の位置特定方法
現在、単相接地故障の位置特定には3つのカテゴリー、合計20の基本的な方法があります:

人工知能(AI)は現代技術開発における先端技術です。人間、動物、または植物の特性を模倣して対応する理論モデルを確立し、「人間のような」思考で問題を解決します。特に、本質的に高度に非線形なシステムである電力網は、AIの適用範囲に属します。さらに、コンピュータ計算を使用することで、操作速度が向上し、電力網のような複雑なシステムの解を可能にします。
エキスパートデータベース:関連知識と経験を統合したデータベースを確立します。
人工ニューラルネットワーク:人間の神経細胞の動作を模倣して問題を解決し、高度に非線形なシステムとして機能します。
蟻コロニー最適化:食料捜索の生物学的行動を模倣して巡回セールスマン問題を解決するアルゴリズムです。
遺伝的アルゴリズム:生物学的進化過程を模倣してグローバル最適解または準最適解を得ます。
ペトリネット:システム内の相互関連するコンポーネントをモデル化し、関連するコンポーネントが時間順に変化する現象を記述します。
粗集合理論:システムが必要とする以上の情報を入力として使用して、システムの運転状態を包括的に記述します。
多くの知的アルゴリズムはまだ理論段階にありますが、いくつかは実際の応用が行われています。しかし、AIアルゴリズムは新しい時代においてその優越性を示しています。