目前,行波测距技术已经广泛应用于我国的输电线路当中,快速、准确的故障定位为线路的可靠、稳定运行提供了有力技术支持。但对于运行部门来说,还需要进一步地确定故障的具体原因,以不断提升线路的防护水平,其中雷击故障的识别已经十分成熟,而非雷击故障原因的识别仍是目前的一个难点。目前与此相关的研究还较少,大多是以人工神经网络为代表的数据驱动类方法,存在着数据样本少、可解释性还不足,难以推广应用等缺点。因此,本文提出了一种先根据故障相与非故障相的首个行波幅值之比判断故障短路对象,随后根据首个行波的上升时间判断故障过渡电阻的弧光性质的两步判断法,这是一种区别于现有数据驱动类方法的全新识别方法。首先,对故障电流行波的产生、传播和测量机理进行了深入分析。将故障点处的故障电流行波定义为初始故障电流行波,其波形由故障相角、线路波阻抗和故障过渡电阻所决定。监测终端所测得行波均来自于初始故障电流行波,其中首个行波的衰减和畸变最小,因此基于故障电流行波的非雷击故障原因识别只需分析首个行波。其次,非雷击故障可以根据造成故障的短路对象不同而唯一地分为三类:经媒质对地短路、对杆塔短路、对避雷线短路。故障短路对象不同时,故障电流行波的流通路径不同,从而导致非故障相的首个行波幅值的存在明显差异。因此,提出了以故障相与非故障相的首个行波幅值之比为故障短路对象判据来判断故障短路对象的方法,为此引入了行波反演模型得出:该判据近似地与故障距离的负一次幂满足线性关系,以此可以作为识别故障短路对象的定量判据。最后,分析了故障过渡电阻性质对故障电流行波波形的影响。非雷击故障按照过渡电阻性质,可以分为弧光性故障与非弧光性故障。并且结合模拟放电试验与仿真认为:弧光性故障过渡电阻为一非线性电阻,这将使得首个行波的上升时间增大。因此认为首个故障电流行波的上升时间大于10μs即可认为是弧光性故障,对此列举了若干非雷击故障的实测电流行波波形,验证了该方法的正确性。