Tình trạng Hiện tại và Các Phương pháp Phát hiện của Sự cố Đất Pha Đơn
Tình trạng hiện tại của việc phát hiện lỗi tiếp đất một pha
Độ chính xác thấp trong chẩn đoán lỗi tiếp đất một pha trong các hệ thống không được tiếp đất hiệu quả là do nhiều yếu tố: cấu trúc biến đổi của mạng phân phối (như cấu hình vòng và cấu hình mở), các chế độ tiếp đất hệ thống đa dạng (bao gồm hệ thống không tiếp đất, hệ thống tiếp đất bằng cuộn dây triệt hồ quang, và hệ thống tiếp đất điện trở thấp), tỷ lệ hàng năm của cáp hoặc đường dây kết hợp treo-cáp ngày càng tăng, và các loại lỗi phức tạp (như sét đánh, phóng điện qua cây, đứt dây, và giật điện).
Phân loại lỗi tiếp đất
Các lỗi trong lưới điện có thể bao gồm tiếp đất kim loại, tiếp đất do sét đánh, tiếp đất do cành cây, tiếp đất điện trở, và tiếp đất do cách điện kém. Chúng cũng có thể bao gồm các tình huống tiếp đất hồ quang khác nhau, như hồ quang xả điện khoảng ngắn, hồ quang xả điện khoảng dài, và hồ quang gián đoạn. Đặc điểm tín hiệu lỗi biểu hiện bởi các điều kiện tiếp đất khác nhau thay đổi về hình thức và mức độ.
Công nghệ xử lý lỗi tiếp đất
Khó khăn trong lỗi tiếp đất
Sự phức tạp của đặc điểm lỗi tiếp đất
Các phương pháp xác định vị trí lỗi tiếp đất một pha
Hiện nay có ba loại, tổng cộng 20 phương pháp cơ bản, để xác định vị trí lỗi tiếp đất một pha:
Trí tuệ nhân tạo (AI) là công nghệ tiên tiến trong sự phát triển của công nghệ hiện đại. Nó thiết lập các mô hình lý thuyết tương ứng bằng cách mô phỏng các đặc điểm của con người, động vật, hoặc thực vật, và giải quyết vấn đề bằng cách suy nghĩ "như con người". Đặc biệt đối với lưới điện, vốn là hệ thống phi tuyến tính cao, nằm trong phạm vi ứng dụng của AI. Ngoài ra, việc sử dụng máy tính tính toán tăng tốc độ hoạt động, cho phép giải quyết các hệ thống phức tạp như lưới điện.
Cơ sở dữ liệu chuyên gia: Xây dựng cơ sở dữ liệu tích hợp kiến thức và kinh nghiệm liên quan.
Mạng nơ-ron nhân tạo: Mô phỏng hoạt động của các nơ-ron con người để giải quyết vấn đề, hoạt động như một hệ thống phi tuyến tính cao.
Tối ưu hóa đàn kiến: Một thuật toán mô phỏng hành vi sinh học của đàn kiến tìm kiếm thức ăn để giải quyết vấn đề người bán hàng du lịch.
Thuật toán di truyền: Mô phỏng quá trình tiến hóa sinh học để đạt được giải pháp tối ưu toàn cục hoặc gần tối ưu.
Mạng Petri: Mô hình hóa các thành phần liên quan trong hệ thống, mô tả hiện tượng các thành phần liên quan thay đổi theo thứ tự thời gian.
Lý thuyết tập mờ: Sử dụng nhiều thông tin hơn yêu cầu của hệ thống làm đầu vào để đảm bảo mô tả toàn diện trạng thái hoạt động của hệ thống.
Hầu hết các thuật toán thông minh vẫn ở giai đoạn lý thuyết, chỉ có một số ít đã được áp dụng thực tế. Tuy nhiên, các thuật toán AI đã chứng tỏ sự vượt trội của chúng trong kỷ nguyên mới.
