同杆双回线路因具有节约土地、建设周期短、输送能力强、节省投资等优点,已被广泛应用于高压输电。但由于同杆双回线相邻线路距离较短,易发生跨线故障,且故障种类繁多、故障特征更加复杂。同杆双回线故障按照故障类型可分为单回线故障和跨线故障,共120种故障,其中单回线故障为22种,跨线故障为98种。发生跨线故障对电网所造成的危害更大,而在跨线故障中有84种是异名相跨线故障。快速、准确的故障测距可有效减少故障抢修,提高电网运行可靠性。针对同杆双回线异名相跨线故障的测距问题,本文提出一种基于BP神经网络的双端非同步故障测距方法。该故障测距数学模型核心思想:根据线路两端电气量数据及均匀传输线路方程分别求出故障点电压,构造故障点等电压方程,得到故障距离计算表达式。双端量故障测距中数据非同步问题是无法避免的,因此本文采用双端非同步测距方法,对于双端非同步故障测距中的非同步角则是使用BP神经网络校正。但跨线故障的多样性使得进行上述计算时不能直接使用线路两端的电压、电流,论文采用六序分量法对同杆双回线的数学计算模型进行解耦变换,在测得线路两端的电压、电流基础上计算得到同向正序电压、电流,将其代入测距方程中求解出故障距离。为验证测距方法的科学性,本文以电磁暂态仿真计算软件EMTP-ATP和MTALAB为平台,对上述测距方法进行建模仿真验证。仿真结果证明利用BP神经网络对测距模型进行训练可行的,可以有效提高测距精度;而且训练次数越多,测距精度越高。根据上述测距原理以内核为ARM公司“Cortex M3”STM32F107开发板为平台,采用BP神经网络的离线训练模式,设计了一套故障测距装置。装置主要包括电压、电流检测,数据存储及测距结果显示等功能,为了保证每个任务的独立性、实时性及先后顺序,在STM32F107移植了μC/OS-Ⅱ操作系统。实验数据表明本次设计的故障测距硬件装置能够以表格的形式显示测距结果且在线计算时间约为1min,满足测距装置的实时性要求;装置测距精度小于400m满足国家电网相关条例及项目要求。