摘要：针对输电线路短路故障危害大,故障识别率较低的情况,提出基于变分模态分解(VMD)样本熵与核极端学习机(KELM)相结合的输电线路故障诊断方法,提高输电线路故障诊断的正确率。首先,采用VMD对故障后的三相电压进行分解,得到一系列三相平稳的模态分量;其次分别计算每组各分量的样本熵值,作为输电线路故障提取特征,组成样本库;以提取的输电线路故障特征输入到核极端学习机进行训练,获取诊断模型,然后比较其与极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)和BP神经网络的诊断效果。仿真结果表明,VMD样本熵+KELM的输电线路故障诊断模型精度高于其他3种算法,且运算速率更快,噪声鲁棒性更好。