近年来,海洋资源的开发日益得到关注,其中对海上风电场的研究得到越来越多的关注,同时对于海上风电场相关设备的维护也提出了更高的要求。而海底电缆承担着海上风电场中电力的输送的任务,因此对海底电缆的维护和研究起着十分重要的作用。在海底电缆发生故障时一般需先进行故障诊断,通过提取的故障信号的特征,来诊断出故障类型。然后还要进行故障测距,计算出故障发生的位置,再运用专业的海底电缆打捞船和相应的专业人员对故障位置进行精确的定位、打捞、检查和修复。其故障修复的时间较长,经济损失大。因此,提高海底电缆故障诊断和故障定位的效率和准确率,缩短维修时间显得十分重要。本文主要做如下工作:首先,分析海底电缆的结构及海底电缆发生故障的原因和类型。运用matlab中Simulink搭建海底电缆的故障模型,仿真出海底电缆各种短路故障的故障电压和故障电流,并分析其特征。其次,通过分析仿真出的海底电缆短路故障的故障电压和故障电流特征,运用提取故障信号振幅的特征和结合SVM（支持向量机）的方法对故障类型进行诊断。提取故障发生后一个变换周期内的故障信号的振幅特征,用于SVM（支持向量机）的机器学习,再用训练好的模型来实现对故障类型的诊断。再次,选用适当的降噪方法对行波信号进行降噪。对基于小波变换的降噪方法,包括硬阈值降噪法,软阈值降噪法和软、硬阈值结合的降噪方法的降噪性能和其降噪后行波故障测距的精度进行分析比较。最后,分别分析行波测距理论中的单端法和双端法原理及其优缺点,然后选择行波故障测距中单端测距法。搭建海底电缆故障测距模型,用小波变换中的db4小波提取故障行波波头信息,计算模极大值对应时刻,最后计算得到故障点到测量端的距离。为进一步说明其准确性,再设置不同的故障距离和故障类型,来计算单端故障测距的距离和相对误差,结果表明其相对误差不超过1%。