当电缆长期运行于潮湿的环境中时,绝缘介质内部极易发生水树老化,不仅会严重损害电缆绝缘性能,而且在冲击过电压的作用下,还可能转化为破坏性更强的电树枝,短时间内引起绝缘击穿,造成电网停电事故。因此,研究针对水树缺陷的有效诊断、精确定位和准确评估方法,对保障电缆线路安全稳定运行具有重要意义。针对现有水树缺陷诊断技术存在的不足,如对于长电缆中的局部水树缺陷诊断灵敏度较低,水树缺陷精确定位方法缺乏,评估特征量单一,以及评估结果具有主观性和局限性等,本文提出了一种基于反射系数谱的水树缺陷定位与程度评估的方法,实现了长电缆中局部水树缺陷的精确定位及可靠评估。论文开展的工作主要有:（1）利用有限元方法研究了水树类型和尺寸对电缆分布参数的影响特性,基于传输线理论构建了含有水树缺陷电缆的反射系数谱模型,在此基础上分析和总结了反射系数谱的周期性和衰减性两个主要特性,为基于反射系数谱的水树诊断方法研究提供了理论支撑。研究和总结了不同类型电缆缺陷对分布参数以及反射系数谱的影响特性:水树缺陷会使谱图谐振频率减小,而局部破损缺陷会使谱图谐振频率变大,且缺陷越严重,谐振频率变化越大。提出了一种基于该特性的缺陷类型识别方法,分析了所提方法的识别灵敏度。（2）提出了一种基于反射系数谱的水树缺陷定位方法,研究了广义正交改进定位算法,分析了所提方法的诊断灵敏度,明确了负载、水树缺陷严重程度、水树缺陷位置、测试频率、电缆长度、水树区域长度、中间接头等多种因素对定位及诊断结果的影响特性,提出了模拟诊断的最佳频带范围的优选方法,通过实际实验验证了方法的有效性,定位误差小于0.4%。（3）提出了一种基于反射系数谱的水树缺陷评估方法,从电缆首端反射系数谱和诊断函数中提取了四个能够用于评估水树缺陷严重程度的特征量(峰态系数Ku、缺陷处峰值Pdef、电缆末端峰值Pend以及分形盒维数D),构建了基于支持向量机的水树缺陷智能评估模型,采用免疫遗传算法优化了模型参数选取,评估准确率达到94.57%。