단일상 접지 고장 감지의 현재 상태
비효율적인 접지 시스템에서 단일상 접지 고장 진단의 낮은 정확도는 여러 요인에 기인합니다: 배전망 구조의 변동성(예를 들어 루프 및 오픈 루프 구성을 포함), 다양한 시스템 접지 모드(접지되지 않은, 소멸 코일 접지, 저저항 접지 시스템을 포함), 매년 증가하는 케이블 기반 또는 하이브리드 오버헤드-케이블 배선 비율, 그리고 복잡한 고장 유형(번개 충격, 나무 방전, 전선 단락, 개인적 전기 충격 등을 포함).
접지 고장 분류

전력망에서 발생하는 고장은 금속 접지, 번개 방전 접지, 나뭇가지 접지, 저항 접지, 불량 절연 접지를 포함할 수 있습니다. 또한 짧은 간극 방전 아크, 긴 간극 방전 아크, 간헐적 아크 등 다양한 아크 접지 시나리오도 포함됩니다. 서로 다른 접지 조건에서 나타나는 고장 신호 특성은 형태와 크기가 다릅니다.
접지 고장 처리 기술
접지 고장의 어려움
접지 고장 특성의 복잡성
단일상 접지 고장 위치 파악 방법
현재 단일상 접지 고장 위치 파악 방법은 세 가지 범주로 나누어져 있으며, 총 20가지 기본 방법이 있습니다:

인공지능(AI)은 현대 기술 발전의 첨단 기술입니다. 이는 사람, 동물, 식물의 특성을 모사하여 대응하는 이론적 모델을 설립하고, "인간처럼" 사고하여 문제를 해결합니다. 특히 본질적으로 매우 비선형적인 시스템인 전력망은 AI 응용의 범위에 속합니다. 또한 컴퓨터 계산을 사용하면 작업 속도가 향상되어 전력망과 같은 복잡한 시스템을 해결할 수 있습니다.
전문가 데이터베이스: 관련된 지식과 경험을 통합한 데이터베이스를 설립합니다.
인공신경망: 인간의 뉴런 작동을 모사하여 문제를 해결하며, 매우 비선형적인 시스템으로 작동합니다.
개미 군집 최적화: 개미가 먹이를 찾는 생물학적 행동을 모사하여 여행 판매원 문제를 해결하는 알고리즘입니다.
유전자 알고리즘: 생물학적 진화 과정을 모사하여 전역 최적해 또는 준최적해를 얻습니다.
페트리 네트: 시스템 내의 관련 구성 요소를 모델링하여 연관된 구성 요소가 시간 순서대로 변화하는 현상을 설명합니다.
러프 집합 이론: 시스템이 요구하는 것보다 더 많은 정보를 입력으로 사용하여 시스템의 운영 상태를 포괄적으로 설명합니다.
대부분의 지능형 알고리즘은 여전히 이론 단계에 머물러 있으며, 실제로 적용된 것은 몇 가지에 불과합니다. 그러나 AI 알고리즘은 새로운 시대에서 그 우수성을 입증했습니다.