张云啸，刘奕麟，杜昊阳，黄迪，温馨

（东北电力大学，吉林 吉林 132000）

随着用电负荷的大幅增加，人们对电力系统的重视程度逐渐提高，而系统故障则是关注的重点。现阶段，大数据技术呈现出较快的发展趋势，机器学习已经在很多领域中得到应用，效果也较为理想。电力行业前行的脚步逐渐加快，产生的数据也非常多，为了使电力系统故障能够切实消除，必须要构建起机器学习算法模型，进而使异常数据检测顺利展开，寻找到具体的故障位置，如此就可保证电力系统故障诊断能够切实达成。

1 电力系统故障

1.1 城市轨道交通的电力系统故障

随着城市规模的扩大，大量人员选择在此工作、生活，这就为轨道交通的发展奠定了基础。如果轨道交通系统发生故障的话，造成的后果将是十分严重的，而导致故障发生的主要原因是电力系统出现问题。电缆在使用一段时间后，线路就会出现老化的情况，尤其是固定点会发生松动，如果冲击电流过强的话，电流短路的发生几率就会大幅提升，线路跳闸就难以避免。从轨道交通电力系统的运行现状来看，调度、通信、控制等系统如果发生故障的话，地铁列车发生失控的几率就会大幅增加，甚至会引发交通事故。

1.2 偏远地区的输电线路故障

从输电线路架设的现状来看，有些地区的地理环境较为特殊，而且气候环境造成的影响较大，这就使得输电线路难以保持稳定运行，发生大面积停电的几率较高。……