电力电缆是电力系统重要的一次元件,其安全运行直接影响系统供电可靠性。电力绝缘局部缺陷往往容易发展成永久性故障,造成系统非计划停电。研究表明,在局部缺陷发展到一定程度,电缆电压波形中容易观察到次周期扰动,若能将该扰动进行检测和提取,则有利于在形成电缆永久故障前,对缺陷电缆进行更换,防止发生短路故障。对次周期扰动的检测需要在线进行,对此,论文针对电缆局部缺陷引发的次周期扰动信号在线检测方法展开研究,提出两种能够快速对次周期信号进行识别的算法,并通过仿真进行验证。主要的研究内容如下:（1）对实验得到的次周期扰动信号进行扰动波形特征分析,采用波形相似度方法,利用Bray-Curtis相似度评分函数,对含有扰动的波形和参考波形进行相似度比较,判别出含有次周期扰动的波形。该方法能够对仿真和实验产生的次周期扰动信号进行正确判别,也能对非次周期扰动进行排除。（2）针对次周期扰动幅值变化小且持续时间短的特征,提出基于幅值占比的次周期扰动分析法,利用卡尔曼滤波器的跟踪功能对仿真信号和实测信号的基波幅值进行估计,此估计信号波形的特点是只在扰动发生时出现明显异常,估计幅值和扰动幅值具有明显的相关性。然后,使用Parzen窗函数对得到的基波幅值进行概率密度估计,通过比对概率密度曲线中正常幅值和扰动幅值面积的占比进行次周期扰动判别。（3）针对检测装置安装在电缆首端,检测到的扰动信号是历经电缆传播后的衰减信号的特点,在PSCAD软件中对电缆进行了建模,向其中注入了实测的次周期扰动,分析次周期扰动信号在其中传播时在时域的衰减情况。将波形相似度分析法和幅值占比分析法进行应用,验证其对经过电缆传播衰减后扰动信号的检测效果,并得到上述方法的有效性范围。