电力系统的安全可靠运行是国民经济发展的重要保障。高压输电线路作为构建电力系统的关键环节,它的可靠运行情况更是电力系统稳定运行的前提条件。由于受到外界环境等因素的影响,高压输电线路有时会发生故障。因此,准确地进行故障测距从而及时修复故障、消除故障隐患是至关重要的。目前,故障测距方法主要分为故障分析法、行波法和智能测距法。本文从行波波头提取、波头性质辨识、故障支路判别等方面对行波测距方法进行了展开研究。首先,对故障暂态行波的产生过程、三相输电线路的相模变换理论、行波传输过程中的折射和反射现象,以及行波测距方法的基本原理进行了简要分析。其次,对小波变换法和S变换法的相关理论进行了描述。在S变换理论分析的基础上,对高斯窗函数进行修正推导,得到了改进的S变换方法。通过引入均差、标差和极差三种误差分析因子,对基于小波变换法和改进的S变换法这两种信号提取方法所得到的故障测距结果进行了对比分析。针对单端测距过程中波头极性判别法存在判别失效的问题,论文采用了基于遗传算法优化的人工神经网络方法对故障位置进行初步判断,根据初测结果选择测距公式,然后利用波头到达时刻计算出精确的故障距离。由于在单端法故障测距过程中需要判别波头性质,测距算法的复杂度会因此增加,针对这一问题,本文对双端法测距进行了研究。在双端测距理论的基础上,对输电线路模型进行了拓展,推导分析了可用于确定T型及多端线路故障支路判别的矩阵分析法,并且引入灵活的阈值对判别矩阵进行修正。仿真结果表明,与小波变换法相比,改进的S变换法在行波波头标定过程中的稳定性和精确性更好;利用智能算法得到的故障距离初测结果可以弥补极性判别法的不足,提高单端测距的可靠性和精确性;故障支路判别矩阵分析法可以实现T型及多端线路故障区间的快速定位,提高复杂线路的故障定位效率;阈值修正法可以提高故障支路判别矩阵的适用性。