500kV电网是电力系统的骨干网架,其安全可靠运行至关重要。对500kV输电线路故障进行快速、准确地定位可以加快故障线路的检修和恢复供电,减少停电造成的经济损失和社会影响,对电力系统的持续稳定和经济运行都有非常重要的意义。由于电力系统存在许多不确定性因素及干扰,单一测距方法都有其固有的局限性。本文根据目前500kV电网所具备的双端故障数据,在传统测距方法的基础上研究新的高精度故障定位算法。论文所做的主要工作如下：基于PMU联网同步数据,提出了与之相适应的双端故障测距算法。该算法在线计算线路参数,克服了线路长度、线路参数的不确定性对测距精度的影响。通过对影响算法定位精度的主要因素进行分析,证明了线路长度的变化以及绝大多数数据处理环节产生的误差都可以转换为线路参数的变化,可通过实时计算线路参数予以补偿。将该测距算法应用于WAMS系统下,对于快速、准确地排除线路故障有着很强的实用性。基于录波联网非同步数据,提出了一种新的双端非同步数据故障测距算法。该算法对传统的参数检测法进行改进,通过实时计算线路参数及非同步角度,克服了线路长度、线路参数的变化及GPS同步误差对测距精度的影响,结合序分量法,无需判断故障类型,是一种自适应的故障测距算法。与拟牛顿法相比无需迭代,计算量小；与电压趋势法相比,不存在伪根判别的问题。通过对双端D型行波测距算法的原理作出分析,总结了影响其测距精度和可靠性的主要因素。这些因素主要包括多回线路的原理性误差、线路长度变化导致的误差、波速的不确定性、数据处理时延不一致误差、GPS时钟同步误差、电压过零故障导致的测距失效、母线接线方式的不确定性等。将信息融合技术引入电力系统故障测距,提出了基于多传感器系统的自适应加权数据融合故障测距算法。该算法充分利用多传感器的冗余信息,依据加权数据融合算法,利用先验知识或仿真数据获取各单独测距算法在不同情况下的加权系数,进而获得融合测距结果,充分发挥了各测距算法的优势互补性,是一种鲁棒性很强的自适应故障测距算法。应用PSCAD/EMTDC模拟各种工况对算法进行验证,仿真结果表明,数据融合测距算法不受过渡电阻、故障位置、故障类型、系统运行方式、分布电容等因素的影响,具有较高的可靠性和精确性。