高压输电线路作为电力系统的主干骨架,经常分布于复杂多变的工作环境中,因此线路故障频发。而输电线路故障一旦处理不及时,会影响整个电网的稳定性。在故障发生后,排除信号噪声的干扰,进行快速、准确的故障定位,对经济发展和社会稳定具有重要意义。因此,本文提出了基于聚类经验模态分解和差分熵的输电线路故障测距算法,并设计了相关的故障测距系统,实现了故障测距精度和效率的提升。首先,本文介绍了输电线路故障测距的研究背景。通过对行波信号折反射过程的介绍,明确了故障行波产生的基本原理。根据电流和电压行波测量条件的对比,确定以电流信号为研究对象来实现故障测距。然后,本文介绍了罗氏线圈测量线路电流的基本原理,阐述了在线装置的取电方式,为测距系统的硬件设计提供了理论基础。其次,本文提出了一种基于聚类经验模态分解和差分熵的输电线路故障测距算法。首先设计了改进的差分熵信号处理方法,对线路电流进行熵值计算,通过判断电流是否发生突变,选择需要进行数据处理的最小信号区间,提高故障测距算法的数据处理效率。在此基础上,利用聚类经验模态分解对信号进行去噪处理,得到反映故障信息的IMF分量。再通过对突变电流IMF分量进行差分分析,建立每个信号点的变化程度与时间的对应关系,确定行波波头位置,获取故障行波的到达时间。最后,根据故障行波到达线路两端的准确时间,利用行波双端法,实现输电线路的故障测距。最后,本文设计并实现了一套基于聚类经验模态分解和差分熵的故障测距系统,该套系统由故障检测单元和软件系统构成。检测单元在挂网运行时,利用感应取电模块获取电能,通过罗氏线圈对故障电流进行在线测量。各检测单元之间可实现时间同步,并由高频数据采集和通讯模块完成电流信号的传输。PC端的软件系统接收到来自检测单元的线路数据后,利用测距算法确定故障位置和线路状态,并通过网络将线路信息传递给移动端软件系统,方便现场工作人员快速查找故障位置。相关的安全测试和挂网运行试验结果表明,该套系统能够满足输电线路故障测距的设计要求。