摘要：针对配电网行波波头标定方法易受噪声、波头畸变影响的问题,提出一种基于行波全频带特征的配电网故障行波波头标定方法。首先,根据行波高频段分量包含奇异点特征、行波中低频段分量不受噪声干扰的特点,提出利用行波全频带分量特征来标定行波,并分析了不同工况下利用行波全频带分量特征标定波头的优势。然后,设计并搭建基于目标检测模型的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),以行波全频带分量作为特征输入量,利用一维卷积核提取行波信号的波头特征。最后,结合特征金字塔网络与路径聚合网络结构,融合行波波头高中低频带特征,实现行波到达时刻的准确标定。与传统方法相比,所提方法在短线路、强噪声情况下具有较强的适应性,并且在微弱故障行波场景下也能够实现波头标定,具有良好的现场应用效果。