Trenutno stanje otkrivanja grešaka jednofaznog zemljanja
Niska preciznost dijagnoze grešaka jednofaznog zemljanja u sistemima koji nisu efektivno zemljani pripisuje se nekoliko faktora: promenljiva struktura distribucijskih mreža (kao što su petlje i otvorene petlje), različiti načini zemljanja sistema (uključujući nezemljane, zemljane putem duvača za potisk ivice i zemljane sa niskim otporom), rastuća godišnja stopa kabelske ili hibridne površinsko-kabelske provode, i složeni tipovi grešaka (poput udara munje, prekidnika drveta, prekida žica i električnih udara).
Klasifikacija grešaka zemljanja

Greške u elektroenergetske mreži mogu uključivati metaličko zemljanje, zemljanje putem udara munje, zemljanje grana drveća, zemljanje putem otpora, i zemljanje zbog loše izolacije. Takođe mogu uključivati različite scenarije ark zemljanja, kao što su arkovski prelazni iskriči, dugi prelazni iskriči, i intermitentni iskriči. Karakteristike signala grešaka pri različitim uslovima zemljanja variraju po formi i intenzitetu.
Tehnologije obrade grešaka zemljanja
Teškoće u vezi sa greškama zemljanja
Složenost karakteristika grešaka zemljanja
Metode za otkrivanje grešaka jednofaznog zemljanja
Trenutno postoji tri kategorije, ukupno 20 osnovnih metoda, za otkrivanje grešaka jednofaznog zemljanja:

Veštačka inteligencija (VI) predstavlja modernu tehnologiju u razvoju. Ona stvara odgovarajuće teorijske modele simuliranjem karakteristika ljudi, životinja ili biljaka, i rešava probleme koristeći "ljudski" način razmišljanja. Posebno za elektroenergetske mreže, koje su po svojoj prirodi visoko nelinearni sistemi, VI spada u opseg primene. Takođe, upotreba računarskih izračunavanja unapređuje brzinu operacija, omogućavajući rešenje složenih sistema poput elektroenergetskih mreža.
Ekspert baza podataka: Stvaranje baze podataka koja integriše relevantna znanja i iskustva.
Veštačka neuronska mreža: Simulira rad ljudskih neurona za rešavanje problema, funkcioniše kao visoko nelinearni sistem.
Optimizacija kolonije mrava: Algoritam koji simulira biološko ponašanje mrava u pretrazi hrane za rešavanje problema trgovca putujućeg.
Genetski algoritam: Simulira biološki evolutivni proces kako bi se dobila globalna optimalna ili suboptimalna rešenja.
Mreža Petrija: Modelira međusobno povezane komponente u sistemu, opisuje fenomene gde se povezane komponente menjaju kronološki.
Teorija grubih skupova: Koristi više informacija od onih koje sistem zahteva kao ulaz kako bi se osiguralo kompletno opisivanje statusa rada sistema.
Većina inteligentnih algoritama još uvek ostaje u teorijskoj fazi, sa samo nekoliko praktično primenjenih. Međutim, algoritmi veštačke inteligencije su pokazali svoju nadmoć u novom dobu.