国内的中低压配电网普遍以小电流接地方式运行,即变压器中性点不接地、消弧线圈接地或经大电阻接地运行方式。在这种运行方式下,配网可以在单相接地(Single-line-to-ground,SLG)故障发生之后的一段时间内维持供电,从而提高了供电可靠性。然而由于故障特征微弱、故障接地间歇性电弧以及配网故障情况复杂等原因,小电流系统单相接地故障选线成为一个难以解决的问题。国内外学者们提出了多种选线方法,并研制了多种选线装置,但是选线准确度仍然无法满足现场实际应用的要求,导致许多变电站仍然使用人工试拉的方法来选线。近年来社会经济发展,客户对电能质量与供电可靠性的要求提高,研究具有高准确度的故障选线方法对提升供电可靠性、确保客户满意度和降低停电损失有重要意义。本文在现有方法的基础上,对基于大数据的选线技术进行了深入的研究。首先,获取相关数据,并对原始数据进行预处理与特征提取,从而获得故障特征数据集。其次,使用数据挖掘算法建立选线模型,使用故障特征数据集对选线模型训练,将训练后的选线模型作为选线判据。然后,将选线模型应用于选线,获取实时故障数据处理为故障特征向量,输入选线模型获得预测结果,评价预测结果得到选线结果。最后,通过对实际系统仿真生成数据成功证明了本文提出的选线方法的可行性。主要完成了以下工作:(1)介绍了现有故障选线方法,评价了各种方法的优势与缺陷。总结了现有选线方法存在的问题,并对其发展趋势做出了分析。此外,介绍了大数据技术与大数据平台,并对大数据相关技术在电力领域的应用现状进行了综述。(2)分析了中性点不接地系统与消弧线圈接地系统中发生SLG故障时的各类稳态故障特征与暂态故障特征。稳态特征包括基波稳态故障特征、五次谐波特征、有功分量特征与线路故障纵向特征;暂态特征包括首半波特征、频域故障特征与小波包故障特征。最后,根据特征分析结果,提出了各类特征的提取方法。(3)提出了基于大数据的故障选线方法。首先提出了“离线训练,在线应用”框架,说明了选线流程。在此基础上,对关键流程进行了详细说明。首先,给出了选线所用的数据类型及其数据源;其次,提出了原始数据的预处理与特征数据集生成方法;然后,介绍了选线所用的数据挖掘模型及算法;最后,给出了模型选线应用与结果评价方法。(4)使用典型系统模型验证本文提出的基于大数据的选线方法的可行性。首先使用PSCAD软件生成故障大数据,再使用MATLAB软件对原始数据进行处理,生成特征数据集,最后使用SPSS Modeler软件对数据进行挖掘,训练选线模型并使用新故障数据检验,证明了该选线方法可行。(5)最后对论文进行了总结,并对后期工作进行了展望。