CN105891667A - 一种高压线路故障定位方法与*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种高压线路故障定位方法与***，获取目标高压线路上各检测点的故障数据，将所述故障数据中的三相数据进行小波变换，分别找到各所述检测点的奇异点位置与极性，根据各所述检测点的极性确定故障区间，根据所述故障区间计算实时的行波波速，根据所述故障区间与奇异点位置，计算故障的相对时间，根据所述行波波速和所述故障的相对时间计算故障点位置，结合小波变换与奇异值分解，可以精确地定位高压线路上的故障距离。

Description

一种高压线路故障定位方法与***

技术领域

本发明涉及输电线故障检测定位领域，特别是涉及一种高压线路故障定位方法与***。

背景技术

当前，我国建立特高压输电工程，其输电线路稳定运行是电力安全及***稳定运行的基石，但由于我国特高压和超高压输电线路分布范围较广，穿越的地形较复杂，运行环境又相当恶劣，因此故障发生较多。并且，瞬时性故障造成局部绝缘损伤一般没有明显痕迹，给故障点的定位带来极大困难。若能在线路故障后迅速地把故障点定位，及时修复线路意义重大。(参见王海波,郭卫东,刘利则.架空输电线路的故障测距方法研究[J].科技创新与应用,2015,14:130.)。

近些年，输电线路的故障测距是研究热点，但由于电力***的结构复杂性，影响因素很多，仍未能提出对输电线路精确故障测距方法，不能精确地定位高压线路故障。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种高压线路故障定位方法与***，可以精确地定位高压线路故障。

为实现上述目的，本发明提供了一种高压线路故障定位方法，包括：

获取目标高压线路上各检测点的故障数据；

将所述故障数据中的三相数据进行小波变换，分别找到各所述检测点的奇异点位置与极性；

根据各所述检测点的极性确定故障区间；

根据所述故障区间计算实时的行波波速；

根据所述故障区间与奇异点位置，计算故障的相对时间；

根据所述行波波速和所述故障的相对时间计算故障点位置。

优选地，根据所述行波波速和所述故障的相对时间计算故障点位置后还包括：

通过对所述故障区间进行二次小波变换判别故障类型为雷击故障或非雷击故障。

优选地，将所述故障数据中的三相数据进行小波变换，分别找到各所述检测点的奇异点位置与极性包括：

将所述三相数据特征波两端数据去除，得到中间数据，对所述中间数据进行小波变换，得到三相小波数据；

分别找出所述三相小波数据中模的极大值和极性；

将所述三相小波数据中非故障检测点的特征波对应的模去除，得到处理后的波；

在所述处理后的波中找到最值点对应的初步位置；

确定所述三相小波数据中模的极大值中的最大值对应的目标相；

根据所述目标相数据和对应的所述初步位置得到邻域起始位置和邻域终止位置，根据所述邻域起始位置和所述邻域终止位置确定第一邻域；

将所述目标相中第一邻域的数据进行奇异值分解，得到奇异点位置。

优选地，根据各所述检测点的极性确定故障区间包括：

找出所述奇异点位置内的最小值点，判断所述最小值点为第几检测点；

当所述最小值点为第一检测点，则判断所述第一检测点极性与第二检测点极性是否相同，如果是，则确定故障区域为0区，否则确定故障区域为1区；

当所述最小值点不是第一检测点，则判断最小值点对应的检测点极性与最小值点对应的检测点的前一检测点极性是否相同，如果是，则确定故障区域为所述奇异点位置区域，否则确定故障区域为奇异点位置前一检测点区域。

优选地，根据所述故障区间计算实时的行波波速包括：

判断有效检测点个数是否为2个；

当有效检测点个数大于2个时，判断故障区间是否为2区之前的区域，如果是则根据行波到故障区域第一端点的时间、行波到故障区域第二端点的时间、检测点1位置和检测点2位置计算行波波速，否则根据行波到故障区域第一端点的时间、行波到故障区域第二端点的时间、故障区域第一端点位 置和故障区域第二端点位置计算行波波速；

当有效检测点位置为2个时，判断故障区间是否为1区，如果是则根据行波到故障区域第一端点的时间、行波到故障区域第二端点的时间和检测点1位置计算行波波速，否则根据行波到故障区域第一端点的时间、行波到故障区域第二端点的时间、检测点1位置和检测点2位置计算行波波速。

优选地，根据所述故障区间与奇异点位置，计算故障的相对时间包括：

判断故障区域为0区或所述奇异点位置区域；

当故障区域为0区或所述奇异点位置区域时，取出所有不为0的相数据，分别进行小波变换，找出前两个奇异点位置，计算故障的相对时间；

当故障区域既不为0区也不为所述奇异点位置区域时，直接计算故障的相对时间。

优选地，根据所述行波波速和所述故障的相对时间计算故障点位置包括：

判断故障区域为0区或所述奇异点位置区域；

当故障区域为0区时，根据行波到故障区域第一端点的时间、行波到故障区域第二端点的时间和行波波速计算故障点的位置；

当所述奇异点位置区域时，根据行波到故障区域第一端点的时间、行波到故障区域第二端点的时间、行波波速和线路总长计算故障点的位置；

当故障区域既不为0区也不为所述奇异点位置区域时，根据行波到故障区域第一端点的时间、行波到故障区域第二端点的时间、行波波速、故障区域第一端点距离和故障区域第二端点距离计算故障点的位置。

优选地，通过对所述故障区间进行二次小波变换判别故障类型为雷击故障或非雷击故障包括：

将所述最大值对应的目标相在所述第一邻域的数据进行小波变换，得到第一次小波变换后数据，找出所述第一次小波变换后数据的第一最值与对应的位置；

根据所述第一邻域确定第二邻域，将所述第一次小波变换后数据在所述第二邻域的数据进行小波变换，得到第二次小波变换后数据，找出所述第二次小波变换后的数据的第二最值；

在所述第二次小波变换后数据中，找出比所述第一最值的十分之一大的目标值，对应目标位置以及目标个数；

判断所述目标个数是否大于预设阈值，如果是，则确定故障类型为雷击故障，否则判断所述目标位置是否为震荡，如果是，则确定故障类型为雷击故障，否则确定故障类型为非雷击故障。

优选地，当故障类型为雷击故障时，还包括：

判断雷击故障类型，所述雷击故障类型包括雷电反击故障和雷电绕机故障。

本发明还提供了一种高压线路故障定位***，包括：

故障数据获取模块，用于获取目标高压线路上各检测点的故障数据；

小波变换模块，用于将所述故障数据中的三相数据进行小波变换，分别找到各所述检测点的奇异点位置与极性；

故障区间确定模块，用于根据各所述检测点的极性确定故障区间；

波速确定模块，用于根据所述故障区间计算实时的行波波速；

相对时间确定模块，用于根据所述故障区间与奇异点位置，计算故障的相对时间；

故障点位置确定模块，用于根据所述行波波速和所述故障的相对时间计算故障点位置。

应用本发明提供的一种高压线路故障定位方法与***，获取目标高压线路上各检测点的故障数据，将所述故障数据中的三相数据进行小波变换，分别找到各所述检测点的奇异点位置与极性，根据各所述检测点的极性确定故障区间，根据所述故障区间计算实时的行波波速，根据所述故障区间与奇异点位置，计算故障的相对时间，根据所述行波波速和所述故障的相对时间计算故障点位置，结合小波变换与奇异值分解，可以精确地定位高压线路上的故障距离。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明一种高压线路故障定位方法实施例一的流程图；

图2为本发明一种高压线路故障定位方法实施例一的线路检测点安装设计图；

图3为本发明一种高压线路故障定位方法实施例一的故障区间判定流程图；

图4为本发明一种高压线路故障定位方法实施例一的实时行波波速计算流程图；

图5为本发明一种高压线路故障定位方法实施例一的故障相对时间计算流程图；

图6为本发明一种高压线路故障定位方法实施例一的PSCAD非雷击仿真模型图；

图7为本发明一种高压线路故障定位方法实施例一的检测点1中A相短路故障PSCAD仿真原始波形图；

图8为本发明一种高压线路故障定位方法实施例一的检测点1中A相短路故障经过小波变换处理结果图；

图9为本发明一种高压线路故障定位方法实施例一的PSCAD雷击仿真模型图；

图10为本发明一种高压线路故障定位方法实施例一的检测点1中A相雷击故障PSCAD仿真原始波形图；

图11为本发明一种高压线路故障定位方法实施例一的检测点1中A相雷击故障经过小波变换处理结果图；

图12为本发明一种高压线路故障定位***实施例二的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一：

本发明提供了一种高压线路故障定位方法，图1示出了本发明高压线路故障定位方法实施例的流程图，包括：

步骤S101：获取目标高压线路上各检测点的故障数据；

高压线路上安装有多个检测点，如图2所示，图中红色的圈表示检测点。A，B，C表示三相交流输电线，Ldec1，Ldec2…LdecN-1，LdecN为各检测点位置，首先获取目标高压线路上各检测点的故障数据，如电流值或电压值。

步骤S102：将所述故障数据中的三相数据进行小波变换，分别找到各所述检测点的奇异点位置与极性；

小波变换法是根据行波信号在小波变换下的极大值实现故障测距的一种方法。小波变换法的主要特点在于它能够同时在时域和频域考察行波信号的变化规律实现精确故障测距。

将高压线上检测点的三相数据S(A)、S(B)、S(C)进行小波变换找到初步的奇异值点位置。具体实现方法如下：

步骤B1：将特征波两端数数据去除，选取中间数据。然后对中间数据实行小波变换，得到三相小波数据X(A)，X(B)，X(C)；

步骤B2：找出三相小波数据X(A)，X(B)，X(C)中模极大值Max(A)，Max(B)，Max(C)，及极性P(A)，P(B)，P(C)；

步骤B3：将步骤B1中经过小波变换的数据中非故障点的波所产生的模值去除，我们采用可以浮动的阈值。因此，在算法中我们取步骤B2中模极大值的8％，以消除反射波和其他不相干波的影响；

步骤B4：在步骤B3处理过的波中，找最值点的位置Posit(A)，Posit(B)，Posit(C)，即为本算法中初步得到的故障点位置；

小波变换原理如下：

设Ψ(t)∈L 2(R)(L 2(R)表示平方可积的实数空间，即能量有限的信号空间)，其傅立叶变换为Ψ(t)。当Ψ(t)满足条件：

时，我们称Ψ(t)为一个基本小波或母小波，将母小波函数Ψ(t)经伸缩和平移后，就可以得到一个小波序列：

其中a为伸缩因子，b为平移因子。

对于任意的函数f(t)∈L 2(R)的连续小波变换为：

其逆变换为：

小波变换的时频窗是可以由伸缩因子a和平移因子b来调节的，平移因子b可以改变窗口在相平面时间轴上的位置，而伸缩因子b的大小不仅能影响窗口在频率轴上的位置，还能改变窗口的形状。小波变换对不同的频率在时域上的取样步长是可调节的，在低频时，小波变换的时间分辨率较低，频率分辨率较高：在高频时，小波变换的时间分辨率较高，而频率分辨率较低。因此，在本发明中选取了具有较高抗噪性能，分辨率较好的三次B样条小波。

步骤B5：在B2算出的模极大值Max(A)，Max(B)，Max(C)中，找出最大值，选取该相数据X，及对应位置N，用作下一步计算。

步骤B6：在X数据的N处取出适当的邻域，邻域选择公式：

邻域起始位置：

x＝N×(1-0.1）；(5)

邻域终止位置：

y＝X+(L-N)×0.5；(6)

其中，L为三相数据长度，选取邻域为：[x，y]。

步骤B7：将X中[x，y]个数据进行奇异值分解运算，包括如下步骤：

构造Hankel矩阵。将X＝(x(1)，x(2)，...，x(N))构造如下：

其中1<n<N。

对上述A矩阵进行奇异值分解得到D_(x，y），理论原理如下：

设A是秩为r(r＞0)的m×n复矩阵，则存在m阶酉矩阵U与n阶酉矩阵V，使得

其中Σ＝diag(σ₁，σ₂，...，σ_r)，σ_i(i＝1，2，...，r)为矩阵A的全部非零奇异值。

由①式可得

由上述(7)，(8)可以得出：对于一个实矩阵A∈R^m×n，必定存在正交矩阵U＝(u₁,u₂,,,u_m)∈R^m×m和V＝(v₁,v₂,,,v_n)∈R^n×n，使得

A＝USV^Tθ(9)

成立，其中S∈R^m×n,O为零矩阵，p＝min(m,n)，且σ₁≥σ₂≥...≥σ_p≥0,(i＝1,2,,,p)称为矩阵A的奇异值.此过程称之为奇异值分解(SVD)。

将SVD应用于信号处理的关键是如何利用信号序列构造出合适的矩阵A。利用一维信号来构造矩阵，一般有两种方法，一种是通过对信号的连续截断来构造矩阵，另一种是利用信号构造一个重构吸引子矩阵。在一般利用SVD进行信号处理的文献中，大都着重于从实用出发,利用SVD实现对信号的一种分解，并基于这种分解解决某种特定问题，而未具体从SVD的性质出发讨论其信号分解特性。鉴于此,本发明中采用Hankel矩阵来构造矩阵A，它们都是一种由分量信号的简单线性叠加来构成原始信号的分解过程，具有零相位偏移特性。

在D_(x，y)找出奇异点的位置该奇异点在整个数据中的位置N为：

步骤S103：根据各所述检测点的极性确定故障区间；

将步骤B2中获得的极性P(A)，P(B)，P(C)，进行故障区间判别。如图3所示：

找出N中奇异值位置最小点n，即为故障行波最快传达的检测点。若n＝1，即最小点在第一个检测点出获得。然后取出第一个位置的极性P₁及第二个位置极性P₂的极性进行比较。若极性相同，即为0区域故障；若极性不同，及为1区域故障。若n≠1，即最小点不在第一个检测点出获得。则取位置n处的极性P_n及位置n-1处的极性P_n-1进行极性比较，若不相同则为N-1区域故障；反之，为N区域故障。

步骤S104：根据所述故障区间计算实时的行波波速；

如图4所示，判断有效检测点个数是否为2个；

当有效检测点个数大于2个时，判断故障区间是否为2区之前的区域，如果是则根据公式1计算行波波速，否则根据公式1计算行波波速；

当有效检测点位置为2个时，判断故障区间是否为1区，如果是则根据公式3计算行波波速，否则根据公式4计算行波波速，公式如下：

公式1：

公式2：

公式3：

公式4：

T1为行波到故障区域第一端点的时间，T2为行波到故障区域第二端点的时间。

步骤S105：根据所述故障区间与奇异点位置，计算故障的相对时间；

如图5所示，判断故障区域为0区或所述奇异点位置区域；

当故障区域为0区或所述奇异点位置区域时，取出所有不为0的相数据，分别进行小波变换，找出前两个奇异点位置，计算故障的相对时间；

当故障区域既不为0区也不为所述奇异点位置区域时，直接计算故障的相对时间。

步骤S106：根据所述行波波速和所述故障的相对时间计算故障点位置。

若故障在0区域，则故障距离：

若故障在1区域至n-1区域，则故障距离：

若故障在n区域，则故障距离：

公式(10)、(11)和(12)公式中L代表线路总长，T代表相对时间，V代表行波实时波速，根据计算出的L(x)则可以定位故障检测点在线路上 的位置。

本实施例中步骤S106后还可包括：

通过对所述故障区间进行二次小波变换判别故障类型为雷击故障或非雷击故障。

为了能够准确无误的区分雷击故障与短路故障，引入新的算法二次小波变换判别故障类型：

将步骤B6中得到的X在[x，y]邻域的数据进行小波变换，得到一次小波变换后的数据D1。在D1中找出最值X_max,与最值的位置N_max。

取x₁＝x；y₁＝(y-x)×10％；在D1中位置在[x₁，y₁]邻域内的数据，进行第二次小波变换得到数据D2。在D2中找出最值D2_max。

找出D2中，比X_max×10％大的值K，对应位置K_p及个数K_n。当K_n＞θ(θ为阈值可根据实际线路情况调整)时，为雷击故障。当K_n≤θ时，进一步对K_p进行震荡判断，当K_p是震荡时，为雷击故障；否则为非雷击故障。

若雷击故障，取N_max对应检测点的A、B、C三相数据进行小波变换，得到模极大值处的极性p_A、p_B、p_C进行极性比较，若p_A＝p_B＝p_C，则故障为雷电反击故障；反之，为雷电绕机故障。

图6和图9分别是非雷击故障与雷击故障在PSCAD中的仿真设计。从中可以获得线路故障的原始数据，检测点1中A相短路故障PSCAD仿真原始波形图如图7所示，检测点1中A相短路故障经过小波变换处理结果图如图8所示。检测点1中A相雷击故障PSCAD仿真原始波形图如图10所示，检测点1中A相雷击故障经过小波变换处理结果图如图11所示。图12示出了本实施例高压线路故障定位方法的原理图。经过本实施例高压线路故障定位方法可以得到线路故障距离及类型结果，如下表1至表6所示，为使用本实施例高压线路故障定位方法的实验结果：

表1 100km处A相短路故障

表2 190km处A相短路故障

表3 310km处A相短路故障

表4雷电反击120km处故障

表5雷电绕击120km处故障

表6雷电绕击150km处故障

应用本实施例提供的一种高压线路故障定位方法，获取目标高压线路上各检测点的故障数据，将所述故障数据中的三相数据进行小波变换，分别找到各所述检测点的奇异点位置与极性，根据各所述检测点的极性确定故障区间，根据所述故障区间计算实时的行波波速，根据所述故障区间与奇异点位 置，计算故障的相对时间，根据所述行波波速和所述故障的相对时间计算故障点位置，结合小波变换与奇异值分解，可以精确地定位高压线路上的故障距离。

实施例二：

本发明还提供了一种高压线路故障定位***，图12示出了本发明高压线路故障定位***实施例的结构示意图，包括：

故障数据获取模块101，用于获取目标高压线路上各检测点的故障数据；

小波变换模块102，与所述故障数据获取模块101相连接，用于将所述故障数据中的三相数据进行小波变换，分别找到各所述检测点的奇异点位置与极性；

故障区间确定模块103，与所述小波变换模块102相连接，用于根据各所述检测点的极性确定故障区间；

波速确定模块104，与所述故障区间确定模块103相连接，用于根据所述故障区间计算实时的行波波速；

相对时间确定模块105，与所述波速确定模块104相连接，用于根据所述故障区间与奇异点位置，计算故障的相对时间；

故障点位置确定模块106，与所述相对时间确定模块105相连接，用于根据所述行波波速和所述故障的相对时间计算故障点位置。

应用本实施例提供的一种高压线路故障定位***，获取目标高压线路上各检测点的故障数据，将所述故障数据中的三相数据进行小波变换，分别找到各所述检测点的奇异点位置与极性，根据各所述检测点的极性确定故障区间，根据所述故障区间计算实时的行波波速，根据所述故障区间与奇异点位置，计算故障的相对时间，根据所述行波波速和所述故障的相对时间计算故障点位置，结合小波变换与奇异值分解，可以精确地定位高压线路上的故障距离。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于***类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术 语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的方法和***进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种高压线路故障定位方法，其特征在于，包括：

获取目标高压线路上各检测点的故障数据；

将所述故障数据中的三相数据进行小波变换，分别找到各所述检测点的奇异点位置与极性；

根据各所述检测点的极性确定故障区间；

根据所述故障区间计算实时的行波波速；

根据所述故障区间与奇异点位置，计算故障的相对时间；

根据所述行波波速和所述故障的相对时间计算故障点位置。

2.根据权利要求1所述的高压线路故障定位方法，其特征在于，根据所述行波波速和所述故障的相对时间计算故障点位置后还包括：

通过对所述故障区间进行二次小波变换判别故障类型为雷击故障或非雷击故障。

3.根据权利要求1所述的高压线路故障定位方法，其特征在于，将所述故障数据中的三相数据进行小波变换，分别找到各所述检测点的奇异点位置与极性包括：

将所述三相数据特征波两端数据去除，得到中间数据，对所述中间数据进行小波变换，得到三相小波数据；

分别找出所述三相小波数据中模的极大值和极性；

将所述三相小波数据中非故障检测点的特征波对应的模去除，得到处理后的波；

在所述处理后的波中找到最值点对应的初步位置；

确定所述三相小波数据中模的极大值中的最大值对应的目标相；

根据所述目标相数据和对应的所述初步位置得到邻域起始位置和邻域终止位置，根据所述邻域起始位置和所述邻域终止位置确定第一邻域；

将所述目标相中第一邻域的数据进行奇异值分解，得到奇异点位置。

4.根据权利要求3所述的高压线路故障定位方法，其特征在于，根据各所述检测点的极性确定故障区间包括：

找出所述奇异点位置内的最小值点，判断所述最小值点为第几检测点；

当所述最小值点为第一检测点，则判断所述第一检测点极性与第二检测点极性是否相同，如果是，则确定故障区域为0区，否则确定故障区域为1区；

当所述最小值点不是第一检测点，则判断最小值点对应的检测点极性与最小值点对应的检测点的前一检测点极性是否相同，如果是，则确定故障区域为所述奇异点位置区域，否则确定故障区域为奇异点位置前一检测点区域。

5.根据权利要求4所述的高压线路故障定位方法，其特征在于，根据所述故障区间计算实时的行波波速包括：

判断有效检测点个数是否为2个；

当有效检测点个数大于2个时，判断故障区间是否为2区之前的区域，如果是则根据行波到故障区域第一端点的时间、行波到故障区域第二端点的时间、检测点1位置和检测点2位置计算行波波速，否则根据行波到故障区域第一端点的时间、行波到故障区域第二端点的时间、故障区域第一端点位置和故障区域第二端点位置计算行波波速；

当有效检测点位置为2个时，判断故障区间是否为1区，如果是则根据行波到故障区域第一端点的时间、行波到故障区域第二端点的时间和检测点1位置计算行波波速，否则根据行波到故障区域第一端点的时间、行波到故障区域第二端点的时间、检测点1位置和检测点2位置计算行波波速。

6.根据权利要求5所述的高压线路故障定位方法，其特征在于，根据所述故障区间与奇异点位置，计算故障的相对时间包括：

判断故障区域为0区或所述奇异点位置区域；

当故障区域为0区或所述奇异点位置区域时，取出所有不为0的相数据，分别进行小波变换，找出前两个奇异点位置，计算故障的相对时间；

当故障区域既不为0区也不为所述奇异点位置区域时，直接计算故障的相对时间。

7.根据权利要求6所述的高压线路故障定位方法，其特征在于，根据所述行波波速和所述故障的相对时间计算故障点位置包括：

判断故障区域为0区或所述奇异点位置区域；

当故障区域为0区时，根据行波到故障区域第一端点的时间、行波到故障区域第二端点的时间和行波波速计算故障点的位置；

当所述奇异点位置区域时，根据行波到故障区域第一端点的时间、行波到故障区域第二端点的时间、行波波速和线路总长计算故障点的位置；

当故障区域既不为0区也不为所述奇异点位置区域时，根据行波到故障区域第一端点的时间、行波到故障区域第二端点的时间、行波波速、故障区域第一端点距离和故障区域第二端点距离计算故障点的位置。

8.根据权利要求7所述的高压线路故障定位方法，其特征在于，通过对所述故障区间进行二次小波变换判别故障类型为雷击故障或非雷击故障包括：

将所述最大值对应的目标相在所述第一邻域的数据进行小波变换，得到第一次小波变换后数据，找出所述第一次小波变换后数据的第一最值与对应的位置；

根据所述第一邻域确定第二邻域，将所述第一次小波变换后数据在所述第二邻域的数据进行小波变换，得到第二次小波变换后数据，找出所述第二次小波变换后的数据的第二最值；

在所述第二次小波变换后数据中，找出比所述第一最值的十分之一大的目标值，对应目标位置以及目标个数；

判断所述目标个数是否大于预设阈值，如果是，则确定故障类型为雷击故障，否则判断所述目标位置是否为震荡，如果是，则确定故障类型为雷击故障，否则确定故障类型为非雷击故障。

9.根据权利要求8所述的高压线路故障定位方法，其特征在于，当故障类型为雷击故障时，还包括：

判断雷击故障类型，所述雷击故障类型包括雷电反击故障和雷电绕机故障。

10.一种高压线路故障定位***，其特征在于，包括：

故障数据获取模块，用于获取目标高压线路上各检测点的故障数据；

小波变换模块，用于将所述故障数据中的三相数据进行小波变换，分别找到各所述检测点的奇异点位置与极性；

故障区间确定模块，用于根据各所述检测点的极性确定故障区间；

波速确定模块，用于根据所述故障区间计算实时的行波波速；

相对时间确定模块，用于根据所述故障区间与奇异点位置，计算故障的相对时间；

故障点位置确定模块，用于根据所述行波波速和所述故障的相对时间计算故障点位置。