高压输电线是电力系统的重要组成部分,输电线路一旦发生故障,电力系统稳定性将遭到直接破坏,严重影响供电质量。为了能以最快的速度进行检修,并恢复供电,在实际应用中,对线路故障分类识别的速度和精度有着很高的要求。因此,针对现有输电线路故障分类研究的不足,本文提出了一种基于信号振幅的高压输电线故障分类新方案。为了便于比较验证,首先分别建立了220kV-300km和400kV-300km两套不同电压等级的高压输电线路仿真模型,从输电线路单端采集故障信号(电压或电流),并建立故障数据库。然后,将故障信号经过低通滤波去除噪声干扰之后,截取其中一段故障信号振幅作为故障特征;选择支持向量机(SVM)作为故障分类器,将获取到的故障特征数据训练SVM并对测试集进行类别标签预测,从而实现对输电线路故障的分类识别。本文新方案在故障分类过程中不再使用特征提取算法,与其他故障分类方案相比,减少了复杂的数据处理和计算过程,加快了故障分类的速度,同时,在一定程度上也提高了故障分类的精度。该故障分类方案判别过程更加简单、快速,并且不易受故障位置、故障初始角、过渡电阻等因素的影响,对于不同电压等级的输电线路均具有良好的适应性。