故障选相是高压输电线路继电保护中的一个关键环节,其快速准确地选相对于确保输电线路安全和电力系统稳定有着积极意义。在我国高压输电线路系统中,故障选相元件对于继电保护装置的正确运行具有重要作用,特别是近年来受到广泛关注的新型行波保护和暂态保护更离不开快速可靠的故障选相。此外,故障选相也是精确故障测距的重要前提。选相元件是输电线路保护装置中的重要元件,在常规保护装置中为综合重合闸服务,其作用是单相接地短路时,选出故障相来实现单相跳闸,在两相短路、两相接地短路和三相短路时实现三相跳闸。本文分析与研究了选相方法的现状,对各种故障选相方法的原理算法和应用条件进行了深入分析、对比和讨论,重点研究了数据挖掘技术,如信息熵、SVM等在输电线路故障选相方面的应用。明确了输电线路的故障特征分别与EMD熵和EMD奇异值熵之间的联系。通过有限个具有明确物理意义的EMD熵及EMD奇异值熵,完整清晰地刻画了暂态信号的故障特征,并能快速准确的判断故障类型及选出故障相。根据EMD在选相中的应用,克服了其他方法在选相中的不足,即无法准确确定故障相,无法判断是否发生接地短路及误选相等问题。结合对故障信号的分析,将EMD、奇异值分析、SVM、信息熵等应用到选相过程中暂态信号的提取和分析上。该选相方法以EMD分析作为故障信号的处理方法,具有选相迅速、准确的特点,不受过渡电阻、故障位置、故障初始角和噪声强度等因素的影响。大量的仿真验证结果表明了上述数据挖掘技术的诸领域在高压输电线路故障选相中应用的可行性和有效性。