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高压输电线路故障测距具有巨大的社会效益和经济效益，是国内外电力生产和科研部门密切关注的研究课题。 高压输电线路的故障测距受到故障过渡电阻、故障前负荷电流、对端系统阻抗等诸多因素的影响，很难用精确数学模型来描述，使得常规的测距方法存在这样或那样的缺陷和不足。人工神经网络(ANN)具有很强的模式分类、非线性映射、联想和鲁棒性等能力，在继电保护及故障测距领域成为研究的热点。 鉴于单端法测距的不足和ANN的基本功能，以高压输电线路的故障电气量与故障点之