एकल-पहुँच ग्राउंडिङ फ़ॉल्टको वर्तमान स्थिति र पत्ता लगाउने विधिहरू के हुन्?
एकल-फेज ग्राउंडिंग फ़ॉल्ट पतनको वर्तमान स्थिति
अप्रभावी रूपमा ग्राउंडिंग गरिएको प्रणालीहरूमा एकल-फेज ग्राउंडिंग फ़ॉल्ट डायग्नोसिसको निम्न योग्यता केही कारणहरूबाट आउँछ: वितरण नेटवर्कको परिवर्तनशील संरचना (जस्तै लुप र खुला लुप विन्यास), विभिन्न प्रणाली ग्राउंडिंग मोड (जस्तै अग्राउंडिड, आर्क-सुप्रेशन कोइल ग्राउंडिड, र निम्न प्रतिरोध ग्राउंडिड प्रणाली), वार्षिक अनुपातमा बढ्दो केबल-आधारित वा हाइब्रिड ओवरहेड-केबल वायरिंग, र जटिल फ़ॉल्ट प्रकार (जस्तै बिजली चामकी, रुखको फ्लैशओवर, तारको टुटन, र व्यक्तिगत विद्युत झटका)।
ग्राउंडिंग फ़ॉल्टको वर्गीकरण
विद्युत ग्रिडमा फ़ॉल्ट धातुगत ग्राउंडिंग, बिजली चामकी ग्राउंडिंग, रुखको शाखा ग्राउंडिंग, प्रतिरोध ग्राउंडिंग, र खराब इन्सुलेशन ग्राउंडिंग जस्ता शामिल हुन सक्छ। यसमा विभिन्न आर्क ग्राउंडिंग परिस्थितिहरू पनि शामिल हुन सक्छ, जस्तै छोटो फाटल डिस्चार्ज आर्क, लामो फाटल डिस्चार्ज आर्क, र अनवरत आर्क। विभिन्न ग्राउंडिंग परिस्थितिहरूद्वारा प्रदर्शित फ़ॉल्ट सिग्नल विशेषताहरू रूप र मात्रामा भिन्न हुन्छन्।
ग्राउंडिंग फ़ॉल्ट संसाधन प्रविधिहरू
ग्राउंडिंग फ़ॉल्टमा कठिनाइहरू
ग्राउंडिंग फ़ॉल्ट विशेषताको जटिलता
एकल-फेज ग्राउंडिंग फ़ॉल्ट पतनको तरिकाहरू
यद्यपि वर्तमानमा एकल-फेज ग्राउंडिंग फ़ॉल्ट पतनको लागि तीन श्रेणीहरू र उनीहरूमा 20 बुनियादी तरिकाहरू छन्:
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आधुनिक प्रविधिको विकासमा एक शिखर प्रविधि हो। यसले मानव, जानवर, वा वनस्पतिहरूको विशेषताहरू नकल गरेर तुल्य थ्योरिटिकल मॉडेलहरू स्थापना गर्छ, र "मानव-जस्तो" विचारलाई प्रयोग गरेर समस्याहरू समाधान गर्छ। विशेष गरी विद्युत ग्रिडहरू जो अन्तर्निहित रूपमा उच्च रैखिक नहुने प्रणालीहरू हुन्छन्, यी AI अनुप्रयोगको क्षेत्रमा पर्छन्। अतिरिक्त रूपमा, कम्प्युटर गणनाको प्रयोगले संचालन गति बढाउँदै, विद्युत ग्रिड जस्ता जटिल प्रणालीहरूको समाधान गर्न सकिन्छ।
विशेषज्ञ डाटाबेस: सम्बन्धित ज्ञान र अनुभवलाई एकीकृत गर्ने डाटाबेस स्थापना गर्नुहोस्।
कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क: मानव न्यूरोनहरूको संचालन नकल गरेर समस्याहरू समाधान गर्न, उच्च रैखिक नहुने प्रणालीको रूपमा काम गर्नुहोस्।
एन्ट कोलोनी अप्टिमाइझेशन: एल्गोरिथ्म जो एन्टहरूको खाद्य खोज्ने जैविक व्यवहारलाई नकल गरेर ट्रावेलिंग सेल्समन समस्या समाधान गर्छ।
जनेटिक अल्गोरिथ्म: जैविक विकास प्रक्रियालाई नकल गरेर विश्वस्त वा उपविश्वस्त समाधान प्राप्त गर्छ।
पेट्री नेट: प्रणालीमा सम्बन्धित घटकहरूलाई मॉडल गर्न, जहाँ सम्बन्धित घटकहरू समयक्रममा परिवर्तन गर्छन्।
रफ सेट थ्योरी: प्रणालीको संचालन स्थितिलाई समग्र रूपमा वर्णन गर्न जानकारी अधिक अपेक्षित छ।
अधिकांश कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिथ्महरू अभी सिद्धान्त अवस्थामा रहेका छन्, तर केवल केही अभ्यासिक रूपमा लागू भईसकेका छन्। तर नयाँ युगमा कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिथ्महरूले आफ्नो उत्कृष्टता दिखाएका छन्।
