CN110208652A - 一种小电流接地选线装置及选线方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种小电流接地选线装置及选线方法，可有效地提高选线精度。该装置包括：交流输入变换模块，用于对输入模拟量信号进行隔离和变换，将变换后的模拟量信号传输至A/D转换模块；A/D转换模块，用于采集模拟量信号，并传输至CPU模块；开关量输入模块，用于采集开入量，并传输至CPU模块；CPU模块，用于将采集的模拟量作为选线样本数据，进行故障线路判断，输出开出量至开关量输出模块；开关量输出模块，用于接收CPU模块输出的开出量，控制外部设备开启和关闭。

Description

一种小电流接地选线装置及选线方法

技术领域

本公开涉及一种小电流接地选线装置及选线方法。

背景技术

目前我国35kV及以下的配电网运行方式多采用小电流接地运行方式。在这种运行方式下发生单相接地故障时，短路电流很小，故障线路不能快速识别，因此，发生单相接地故障时能够迅速准确的选出故障线路显得尤为重要。

当发生小电流单相接地故障时，由于***的线电压保持对称，在此状态下电网仍可运行两小时，不必立即跳闸。但是由于非故障相对地电压升高，容易击穿***中的绝缘薄弱点，可能发展成两相或三相短路。如果故障点产生间隙性电弧时，甚至会产生串联谐振过电压，进而导致烧坏设备并可能发展成相间短路。为了避免危险性发生，这就要求操作人员在规定时间内查明故障线路，保证配电网安全和稳定运行。

发明人在研发过程中发现，现有的小电流接地选线装置在处理接地故障时存在以下几个问题：

(1)小电流接地选线装置接线存在错误，选线方法存在不足，误报接地线路，会造成正常运行线路停电，严重影响供电可靠性。

(2)调控人员使用“拉路法”试拉运行线路，容易造成正常运行线路停电，严重影响供电可靠性。

(3)小电流接地选线装置数据处理性能弱，使接地故障排除时间延长，可能造***中的绝缘薄弱点击穿，发展成两相或三相短路，影响供电可靠性。

现有的选线方法只是单一的给出哪条线路发生故障，但是在不同条件下的故障判断准确度不高，另外，现有的选线方法的单一结果也不利于运用信息融合技术进行综合判断。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本公开提供了一种小电流接地选线装置及选线方法，可有效地提高选线精度。

本公开所采用的技术方案是：

一种小电流接地选线装置，该装置包括：

交流输入变换模块，用于对输入模拟量信号进行隔离和变换，将变换后的模拟量信号传输至A/D转换模块；

A/D转换模块，用于采集模拟量信号，并传输至CPU模块；

开关量输入模块，用于采集开入量，并传输至CPU模块；

CPU模块，用于将采集的模拟量作为选线样本数据，进行故障线路判断，输出开出量至开关量输出模块；

开关量输出模块，用于接收CPU模块输出的开出量，控制外部设备开启和关闭。

一种小电流接地选线方法，该方法基于如上所述的小电流接地选线装置实现的，该方法包括以下步骤：

***初始化，设置启动电压和各段母线出线数；

获取选线样本数据，并判断开关是否发生变位；

对选线样本数据进行处理，选出故障线路。

进一步的，所述获取选线样本数据，并判断开关是否发生变位的步骤包括：

判断A/D转换是否完成，若完成，则同时采样多路模拟量，并作为选线样本数据；

判断零序电压突变量启动与否，若未启动，则输出开出量；

获取开入量，判断开入量是否发生变化，如果发生变化，则生成开关变位事件记录。

进一步的，所述对选线样本数据进行处理，选出故障线路的步骤包括：

判断零序电压变量启动与否；若启动，则采集周波数据，并对其进行小波分析；

对小波分析后的周波数据进行傅式计算，得到零序电压的相位角；判断零序电压的相位角是否大于设定的阈值。

若零序电压的相位角大于设定的阈值，则判断其是否超过20ms；若超过，则判断是否为虚假接地故障；

若不是虚假接地故障，则利用信息增益度计算各选线样本数据的故障测度，并对各选线样本的故障测度进行分析，选出一部分样本作为新的选线样本，构成样本集；

利用机器学习中的主成分分析法对样本集中选线样本进行处理，选出故障线路。

通过上述技术方案，本公开的有益效果是：

(1)本公开可给出发生故障的征兆程度，在不同的选线环境下，对某种选线方法给予不同权重，从而避免了单一方法带来漏判和误判的严重后果；

(2)本公开不再独立判断各线路是否为故障线，而是联系线路之间的相互关系，通过横向比较线路的故障信息特征；

(3)本公开在建立故障测度阶段，利用信息增益度计算样本的故障测度，该方法不仅给出了单一选线方法的权重，而且强化了线路内部数据；

(4)本公开深入分析了故障测度样本的特点以及难点，得出的选线样本是一个维数高、不均衡、分布复杂的数据集，引入机器学习中的主成分分析法降低选线样本数据的维数，可有效地提高选线精度。

附图说明

构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本公开的不当限定。

图1是本实施例小电流接地选线装置的结构框图；

图2是本实施例A/D转换模块的电路图；

图3是本实施例启动控制模块的电路图；

图4是本实施例小电流接地选线方法的流程图；

图5是本实施例采样的流程图；

图6是本实施例选线的流程图。

具体实施方式

下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。

应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本公开使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

一种或多种实施例提供一种小电流接地选线装置，提高小电流单相接地故障的选线准确度。

请参阅附图1，所述小电流接地选线装置包括CPU模块、交流输入变换模块、A/D转换模块、开入开出模块、电源模块和人机交互模块，所述交流输入变换模块的输出端与A/D转换模块连接，所述开入开出模块包括开关量输入模块和开关量输出模块，所述开关量输入模块的输入端与A/D转换模块的输出端连接，输出端与CPU模块连接，所述CPU模块的输出端通过开关量输出模块与外部设备连接，实现对外部设备控制，所述电源模块用于给其他模块供电，所述人机交互模块与CPU模块连接，用于显示数据、状态，修改参数，记录选线数据；其中：

所述交流输入变换模块，用于对输入模拟量信号进行隔离和变换，将变换后的模拟量信号传输至A/D转换模块；

所述A/D转换模块，用于采集模拟量信号，并传输至CPU模块；

所述开关量输入模块，用于采集开入量，并传输至CPU模块；

所述CPU模块，用于将采集的模拟量作为选线样本数据，进行故障线路判断，输出开出量至开关量输出模块；

所述开关量输出模块，用于接收CPU模块输出的开出量，控制外部设备开启和关闭。

在本实施例中，所述主机采用32位高性能ARM芯片STM32F103VET6，具有功耗低、成本低等显著优点；其具体被配置为：

获取32路模拟量，作为选线样本数据；判断零序电压突变量启动与否，若未启动，则输出开出量；获取开入量，判断开入量是否发生变化，如果发生变化，则生成开关变位事件记录；

判断零序电压变量启动与否，获取周波数据，并对其进行小波分析，对小波分析后的周波数据进行傅式计算，得到零序电压的相位角；判断零序电压的相位角是否大于阈值，若大于阈值，判断是否超过20ms；若超过，判断是否虚假接地，若未虚假接地，则根据中心点接地方式计算各选线样本数据的故障测度，并对其进行分析，得到高维度的选线样本，采用机器学习的主成分分析法对选线样本进行处理，选出故障线路，输出开出量，控制输出继电器开出。

在本实施例中，针对微机选线保护的需要，所述交流输入变换模块包括多路电压输入端子、多路电流输入端子、电压互感器、电流互感器、线性隔离模块和变换模块，所述电压互感器与电压输入端子连接，用于采集模拟电流量，所述电流互感器与电流输入端子连接，用于采集模拟电压量；所述电压互感器、电流互感器分别与线性隔离模块连接，所述线性隔离模块与变换模块连接，所述变换模块与A/D转换模块连接，模拟量经过线性隔离模块隔离、变换模块变换后，输入至A/D转换模块。

具体地，所述线性隔离模块与变换模块分别采用现有技术结构，在本申请中不再赘述。

在本实施例中，针对小电流接地选线装置需采集的32路模拟量，所述A/D转换模块包括四片AD转换芯片MAXl316。请参阅附图2，通过STM32F103VET6通用I/O口的PC0-PC3四个引脚作为片选引脚选通扩展的4路AD转换芯片MAXl316，STM32F103VET6通用I/O口的PA0-PA3接四片MAXl316的CONVST引脚来启动A/D转换，可实现32路模拟量的同时采样；四片MAXl316的EOLC引脚接STM32F103VET6通用I/O口的PA4-PA7。

本实施例采用AD转换芯片MAXl316简化了采样部分软硬件设计，较好地解决了模拟量采集的速度和精度问题，从而使该小电流接地选线装置的整体性能得到较大提高。

在本实施例中，所述开关量输入模块包括四个光电隔离芯片和两个缓冲器，通过四个光电隔离芯片采集16路开入量，并传输至两个缓冲器，经两个缓存器将16路开入量输入至CPU模块。

需要说明的是，所述光电隔离芯片采用开关速度为10多个微秒的四通道TLP521-4型光电隔离芯片；所述缓冲器采用三态反相缓冲器74HC240；通过四片TLP521-4将16路开入量送入到两片缓冲器74HC240，通过STM32F103VET6通用I/O口引脚PE0-PE15分别控制两片三态反相缓冲器74HC240的选通，实现对16路开入量输入的采集。

在本实施例中，所述开关量输出模块包括依次连接的光电隔离器、驱动器和输出继电器，所述光电隔离器的输入端与CPU模块的输出端连接，所述输出继电器的常开触点与外部设备连接，该外部设备可为合闸线圈、跳闸线圈；CPU模块的输出开出量经过光电模块隔离后，传输给驱动器，通过驱动器驱动输出继电器，输出继电器控制外部设备的开启和关闭。

由于STM32F103VET6的I/O引脚输出电平为CMOS电平，不能直接控制外部设备，因此需要经过接口转换处理之后才能用于外部设备的开启和关闭。本实施例中采用驱动电压为24V，驱动电流为5A的小型继电器去控制合闸线圈、跳闸线圈的通电和断电；STM32F103VET6输出的开出量经过光电隔离后通过达林顿阵列驱动器MC1416驱动输出继电器，由输出继电器控制合闸线圈、跳闸线圈的通电和断电。本实施例中，所述开关量输出模块共设置有32路输出继电器，其中28路输出继电器用于28条线路的接地告警，4路输出继电器用于4段母线的接地告警。

由于输出继电器的输出直接控制跳闸和合闸线圈的通电和断电，必须保证输出继电器可靠动作。为了保证输出继电器动作的可靠性，防止其他干扰引起输出继电器误动，所述开关量输出模块还包括启动控制模块，所述启动控制模块用于控制所有输出继电器的供电电源。

请参阅附图3，所述启动控制模块包括四路两输入与非门74HCT00和启动继电器Q1，与非门74HCT00的两输入端分别与CPU模块的输出端连接，与非门74HCT00的输出端与启动继电器Q1的线圈连接，所述启动继电器Q1的常开触点与输出继电器的线圈连接。

本实施例提出的启动控制模块的工作过程为：

STM32F103VET6上电复位程序初始化后，由STM32F103VET6的两个通用I/O口引脚QD0和QD1直接输出有效电平控制启动继电器。当小电流接地选线装置中CPU模块STM32F103VET6未输出开出量时，QD0为高电平，QD1为低电平，J9端输出低电平，启动继电器不带电，其它输出继电器电源被断开，这样可以有效地防止输出继电器误动；当有输出继电器开出时，QD0为低电平，QD1为高电平，J9端输出高电平，启动继电器带电，其常开触点闭合后，STM32F103VET6对输出继电器的控制便有效。

为了防止CPU模块STM32F103VET6上电时I/O脚输出电平不确定，在CPU的输出端与开关量输出模块的输入端之间连接有锁存器，所述锁存器采用74HC273，通过74HC273将STM32F103VET6输出的所有输出信息进行锁存，能保证STM32F103VET6上电复位时74HC273输出为低电平，确保启动继电器不动作。

在本实施例中，所述电源模块用于给整个装置提供所需的电源。该电源模块包括滤波电路和整流模块，交(直)流220V电压经抗干扰的滤波电流输入后，经整流模块，为小电流接地选线装置提供+5V、±12V和+24V电源。+5VCPU模块内部分芯片提供电源，24V用于驱动继电器和外部开关量输入的电源。核心CPU芯片STM32F103VET6的工作电压为+3.3V，该+3.3V电平是电源模块的+5V电平通过线性变换电路变换而来的。

具体地，所述滤波电路和整流模块分别采用现有技术结构，在本申请中不再赘述。

在本实施例中，所述人机交互模块包括液晶显示屏、键盘及指示灯，液晶显示屏、键盘及指示灯分别与CPU模块连接，液晶显示屏选用320×240点阵的高分辨率液晶显示模块，能清晰显示文字与图像，可显示各种数据、参数、选线记录等信息，该液晶显示屏设有液晶休眠功能，当无故障、无告警情况下10秒后液晶自动休眠，当有键盘操作、事故信号或告警信号时自动打开液晶显示。该小电流接地选线装置的面板上设有七个LED指示灯，分别为运行灯、+24V灯、装置故障灯、I母接地预告灯、II母接地预告灯、III母接地预告灯和IV母接地预告灯；正常运行时，运行灯不断闪烁，+24V灯一直亮，一旦运行灯不再闪烁或+24V灯不亮则说明装置出现异常或电源有故障；当CPU模块判断出一段母线或其出线发生单相接地故障时，控制I母接地预告灯亮，II母接地预告灯、III母接地预告灯和IV母接地预告灯亦然。装置本身出现故障时故障灯亮。装置面板还设有七个按键，分别为上、下、左、右、确认、取消、复归，结合菜单可方便在线修改参数、修改时间及查看选线记录。

现有的小电流接地***中单相接地故障的选线有稳态信号选线方法和暂态信号选线方法。所述稳态信号选线方法包括零序电流比幅比相选线法、零序功率法、能量法、零序导纳法、五次谐波法和注入信号法；这些方法由于受到中性点接地方式的影响和不同故障接地方式的影响具有很大的局限性。所述暂态信号选线方法包括首半波法、特征频带法、小波分析法和S变换法，虽然暂态信号选线方法有效的解决了电弧性接地或者间歇性电弧接地的故障选线问题，但是当发生稳态接地尤其是高阻接地时，零序电流和零序电压中包含的暂态信号很少甚至没有，此时暂态方法全部失效，因此方法存在一定的局限性。

为了解决上述技术问题，一种或多种实施例提供一种基于机器学习的小电流接地选线方法，该方法基于如上所述的小电流接地选线装置实现的。

小电流接地***的单相接地故障选线一直是继电保护领域研究的难点，由于单个选线方法具有局限性，并且单相接地故障复杂多变，所以导致故障选线准确率较低。为了提高选线的精度，本实施例采用机器学习算法去处理选线样本数据，快速有效地甄别出接地故障线路与非接地故障线路，可以有效地提升小电流接地***中单相接地故障的选线成功率。

请参阅附图4，所述小电流接地选线方法包括以下步骤：

S101，小电流接地选线装置进行初始化和自检，设置启动电压、各段母线出线数等。

具体地，小电流接地选线装置商店后，先完成***初始化，***初始化后完成上电自检，包括定值校验、RAM自检、开入开出模块自检、A/D转换自检、电源模块自检。自检出错时，发出报警信号并产生相应事件记录。

S102，获取选线样本数据。

具体地，采样32路模拟量，作为选线样本数据；并进行零序电压突变量启动判断，将开出量开出，读取开入量，并判断开入量是否发生变化，如果发生变化，则发生开关变位，生成开关变位事件记录。

请参阅附图5，所述步骤102的具体实现方法如下：

S102-1，判断A/D转换是否完成。若完成，则逐一读取32路A/D转换结果。

具体地，查询采样芯片MAXl316的EOLC引脚的状态，以确定A/D转换是否完成。若A/D转换完成，则逐一选通四片采样芯片MAXl316，对每片采样芯片MAXl316完成8次读取，完成一次32路模拟量的采集。

S102-2，同时采样32路模拟量。

具体地，同时选通四片采样芯片MAXl316的CONVST引脚，启动32路模拟量的同时采样。

S102-3，判断零序电压突变量启动与否，若未启动，则输出开出量。

S102-4，获取开入量，判断开入量是否发生变化，如果发生变化，则生成开关变位事件记录。

本实施例不仅要实现模拟量采集以及零序电压突变量启动判断，还完成开入量采集和开出量开出。

S103，采用机器学习算法去处理选线样本数据，判断出接地故障线路。

机器学习，Machine Learning，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，机器学习主要使用归纳、综合而不是演绎。

请参阅附图6，所述步骤103的具体实现方式如下：

S103-1，判断零序电压变量启动与否。

在本实施例中，零序电压突变量启动判断是为了明确故障采样点，以便对故障点后0.5个～1.0个工频周波的暂态采样信号进行有效、精确的提取。

S103-2，若零序电压变量启动，则采集6周波数据，并对其进行小波分析。

S103-3，对小波分析后的周波数据进行傅式计算，得到零序电压的相位角。

S103-4，判断零序电压的相位角是否大于设定的阈值。

S103-5，若零序电压的相位角大于设定的阈值，则判断其是否超过20ms。

S103-6，若超过，则判断是否为虚假接地故障；

S103-7，若为虚假接地故障，则进行电压互感器断线。

S103-8，若不是虚假接地故障，则利用信息增益度计算各选线样本数据的故障测度，并对各选线样本数据的故障测度进行分析，选出一部分数据作为新的选线样本，构成样本集。

在计算各选线样本数据的故障测度阶段，根据中性点接线方式，利用信息增益度建立故障测度方法，该方法不仅给出了单一选线方法的权重，而且强化了线路内部数据。并分析了样本的故障测度的特点以及难点，得出了选线样本是一个维数高、不均衡、分布复杂的数据集。

S103-9，利用机器学习中的主成分分析法对样本集中选线样本进行处理，选出故障线路。

在本实施例中，引入机器学习中的主成分分析法降低选线样本数据的维数，可有效地提高选线精度。

S103-10，记录选出的故障线路，并进行故障录波。

本实施例提出的小电流接地选线方法，给出发生故障的征兆程度，在不同的选线环境下，对某种选线方法给予不同权重，从而避免了单一方法带来漏判和误判的严重后果。

本实施例提出的小电流接地选线方法，不再独立判断各线路是否为故障线，而是联系线路之间的相互关系，通过横向比较线路的故障信息特征，利用信息增益度计算各选线样本数据故障测度，不仅给出了单一选线样本数据的权重，而且强化了线路内部数据，深入分析了选线样本故障测度的特点以及难点，得出了选线样本是一个维数高、不均衡、分布复杂的数据集，引入机器学习中的主成分分析法降低选线样本数据的维数，可有效地提高选线精度。

本实施例还提供了采用继电保护测试仪对小电流接地装置的模拟加量试验。

接线：从继电保护测试仪上任取一相电压量，将其极性端和非极性端，对应接入小电流接地选线装置的第一路电压输入端子上；再取一相电流量，同样按照极性对应的方式接入到装置的第一路电流输入端子上。

出线接地：设置继电保护测试仪电压输出31V，相位20度；电流0.1A，相位0度，即零序电压超前零序电流20度，此时为出线接地，接地出线号1001，根据定值得出，该出线所在母线线号1000，查看液晶显示是否正确，Ⅰ段母线指示灯亮，同时第1路出线告警继电器闭合，如有跳闸，则第1路出线跳闸继电器闭合，用万用表测量其相应结点是否接通。以此方法测试所有出线的接地情况。如有通讯连接，则查看后台收到的装置响应报文是否正确。

可将电压的相位改为30度，60度，90度等几个值进行多次测试。采用本实施例的小电流接地选线装置的选线结果如表1所示。

表1小电流接地选线装置的模拟加量试验选线结果

综上所述，本实施例提出的小电流接地选线装置在模拟加量试验中的单相接地故障选线成功率为100％，有效地提升了小电流接地选线装置的选线准确度。

上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。

Claims (10)

1.一种小电流接地选线装置，其特征是，包括：

交流输入变换模块，用于对输入模拟量信号进行隔离和变换，将变换后的模拟量信号传输至A/D转换模块；

A/D转换模块，用于采集模拟量信号，并传输至CPU模块；

开关量输入模块，用于采集开入量，并传输至CPU模块；

CPU模块，用于将采集的模拟量作为选线样本数据，进行故障线路判断，输出开出量至开关量输出模块；

开关量输出模块，用于接收CPU模块输出的开出量，控制外部设备开启和关闭。

2.根据权利要求1所述的小电流接地选线装置，其特征是，所述交流输入变换模块包括多路电压输入端子、多路电流输入端子、电压互感器、电流互感器、线性隔离模块和变换模块，所述电压互感器与电压输入端子连接，用于采集模拟电流量，所述电流互感器与电流输入端子连接，用于采集模拟电压量；所述线性隔离模块的输入端与所述电压互感器、电流互感器连接，输出端与变换模块连接，模拟量经过线性隔离模块隔离、变换模块变换后，输入至A/D转换模块。

3.根据权利要求1所述的小电流接地选线装置，其特征是，所述A/D转换模块包括至少四个与CPU模块连接的AD转换芯片。

4.根据权利要求1所述的小电流接地选线装置，其特征是，所述开关量输入模块包括至少四个光电隔离芯片和至少两个缓冲器，通过光电隔离芯片采集多路开入量，并传输至缓冲器，经缓存器将多路开入量传输至CPU模块。

5.根据权利要求1所述的小电流接地选线装置，其特征是，所述开关量输出模块包括依次连接的光电隔离器、驱动器和输出继电器，CPU模块的输出开出量经过光电模块隔离后，传输给驱动器，通过驱动器驱动输出继电器，输出继电器控制外部设备的开启和关闭。

6.根据权利要求5所述的小电流接地选线装置，其特征是，所述开关量输出模块还包括启动控制模块，所述启动控制模块用于控制输出继电器的供电电源；所述关量输出模块与CPU的输出端之间还连接有锁存器。

7.根据权利要求6所述的小电流接地选线装置，其特征是，所述启动控制模块包括四路两输入与非门和启动继电器，与非门的两输入端分别与CPU模块的输出端连接，与非门的输出端与启动继电器的线圈连接，所述启动继电器的常开触点与输出继电器的线圈连接。

8.一种小电流接地选线方法，该方法基于权利要求1至7中任一项所述的小电流接地选线装置实现的，其特征是，该方法包括以下步骤：

***初始化，设置启动电压和各段母线出线数；

获取选线样本数据，并判断开关是否发生变位；

对选线样本数据进行处理，选出故障线路。

9.根据权利要求8所述的小电流接地选线方法，其特征是，所述获取选线样本数据，并判断开关是否发生变位的步骤包括：

判断A/D转换是否完成，若完成，则同时采样多路模拟量，并作为选线样本数据；

判断零序电压突变量启动与否，若未启动，则输出开出量；

获取开入量，判断开入量是否发生变化，如果发生变化，则生成开关变位事件记录。

10.根据权利要求8所述的小电流接地选线方法，其特征是，所述对选线样本数据进行处理，选出故障线路的步骤包括：

判断零序电压变量启动与否；若启动，则采集周波数据，并对其进行小波分析；

对小波分析后的周波数据进行傅式计算，得到零序电压的相位角；判断零序电压的相位角是否大于设定的阈值；

若零序电压的相位角大于设定的阈值，则判断其是否超过20ms；若超过，则判断是否为虚假接地故障；

若不是虚假接地故障，则利用信息增益度计算各选线样本数据的故障测度，并对各选线样本的故障测度进行分析，选出一部分样本作为新的选线样本，构成样本集；

利用机器学习中的主成分分析法对样本集中选线样本进行处理，选出故障线路。