局部放电(Partial discharge, PD){言号包含了丰富的绝缘状态信息，同时局部放电既是绝缘劣化的征兆和表现形式，又是绝缘进一步劣化的原因，因此局部放电监测是及时发现电力设备绝缘缺陷，避免绝缘击穿故障的有效手段。对局部放电源进行定位，可达到快速查找故障点及提高检修效率的目的。特高频(Ultra-high frequency, UHF)电磁波方法具有灵敏度高、抗干扰能力强且适合于在线检测的优点，且电磁波在空气中的传播速度稳定，因此可对UHF信号进行分析处理，实现变电站内局部放电源的定位。从变电站现场釆集的UHF信号中包含有白噪声、窄带周期性信号、脉冲信号等干扰，给信号时延估计、局部放电源定位、分离等问题带来了巨大的困难。本文首先介绍了基于天线阵列的变电站局部放电检测系统组成与原理，深入讨论了基于时延序列的变电站空间局部放电源定位算法，理论推导和定量分析了在相同的时延序列误差下，定位结果误差与天线阵列布置的关系，最终给出了射频天线阵列布置的优化方法。现代信号处理及高阶统计量理论的发展，为局部放电中关键问题的解决提供了新的思路。本文以高阶统计量理论为基础，研究了基于四阶累积量和双谱的局部放电超高频信号时延估计算法，该算法解决了混杂在局部放电信号中相关特性未知的高斯噪声及周期性窄带干扰问题。对变电站现场釆集得到的信号进行分析验证，利用该算法求得的时延序列对变电站内局部放电源进行定位，结果表明定位误差在Im以内，精度高于利用信号阈值、能量累积函数、相关分析等常用的信号时延估计算法，满足变电站全站范围局部放电源的定位精度。本文分析了局部放电iff射电磁场的传播特性，及接收天线的天线因子，并以此为理论基础，提出基于电磁波衰减的变电站局部放电定位算法，该算法不需要计算信号时延，故降低了对信号采集系统采样率的要求。基于L型天线阵列信号处理，结合旋转不变技术(Estimating signal parameter via rotational invariance techniques, ESPRIT)求取信号到达方向角（Direction of arrival，DO A)及高阶累积量的思想，论文提出一种基于L型天线阵列信号处理的变电站局部放电定位方法，该方法通过求解两个波达方向上的直线交点得到局部放电源的平面坐标，避免了求解非线性方程组，对变电站现场采集得到的信号进行分析验证，该算法的局部放电源定位误差在Im以内。将局部放电福射的特高频电磁波信号建模为自回归-滑动平均（Autoregressivemoving average, ARM A)模型，利用高阶累积量有效地从高斯噪声和窄带同期干扰的信号中辨识局部放电信号的模型阶数和参数。利用信号模型辨识得到的AR参数和MA参数，及双谱估计可以有效地重构出只相差常数幅值因子和线性相位差的原始信号的Fourier变换幅值和相位，从而重构只相差常数因子和时间移位的时域信号；利用Fisher可分离度选择具有最强类可分离度的频谱重构值或双谱，作为信号的特征参数，并利用特征参数训练径向基神经网络来判断信号的类型的方法，对变电站现场釆集得到的信号进行分析验证，该算法对局部放电源分离的正确率在70%以上。论文最后给出了变电站局部放电监测和故障预警系统的样机研制，及其在实验室及变电站现场安装测试的试验结果，初步验证了系统对变电站全站空间内局部放电源定位的可行性。