1.一种基于小波能量比值的逆变站区内外故障识别方法，其特征在于，包括以下步骤：A、数据采集

以采样频率fs＝10kHz实时采集电流数据：实时采集逆变站的n个换流变压器TB1～TBn一次侧的三相电流信号，分别为ia_TB1(t)、ib_TB1(t)、ic_TB1(t)，ia_TB2(t)、ib_TB2(t)、ic_TB2(t)，…，ia_TBn(t)、ib_TBn(t)、ic_TBn(t)；实时采集交流滤波器出口处的三相电流信号，分别为ia_ACF(t)、ib_ACF(t)、ic_ACF(t)，其中t为采样时刻；

B、故障分量的模量计算

B1、分别计算换流变压器一次侧a相、b相以及c相电流之和ia_TB(t)、ib_TB(t)、ic_TB(t)，算式为：

B2、计算ia_TB(t)、ib_TB(t)、ic_TB(t)的故障分量Δia_TB(t)＝ia_TB(t)‑ia_TB(t‑T)、Δib_TB(t)＝ib_TB(t)‑ib_TB(t‑T)、Δic_TB(t)＝ic_TB(t)‑ic_TB(t‑T)；计算ia_ACF(t)、ib_ACF(t)、ic_ACF(t)的故障分量Δia_ACF(t)＝ia_ACF(t)‑ia_ACF(t‑T)、Δib_ACF(t)＝ib_ACF(t)‑ib_ACF(t‑T)、Δic_ACF(t)＝ic_ACF(t)‑ic_ACF(t‑T)；其中T表示一个交流工频周期；

B3、对Δia_TB(t)、Δib_TB(t)、Δic_TB(t)进行相模变换得到换流变压器一次侧a相、b相以及c相总电流故障分量的模量，为ΔiTB(t)＝[2×Δia_TB(t)‑Δib_TB(t)‑Δic_TB(t)]/3；对Δia_ACF(t)、Δib_ACF(t)、Δic_ACF(t)进行相模变换得到交流滤波器出口处电流故障分量的模量，为ΔiACF(t)＝[2×Δia_ACF(t)‑Δib_ACF(t)‑Δic_ACF(t)]/3；

C、故障时刻的确定

C1、计算逆变站交流母线三相电压ua(t)、ub(t)、uc(t)的故障分量Δua(t)＝ua(t)‑ua(t‑T)、Δub(t)＝ub(t)‑ub(t‑T)、Δuc(t)＝uc(t)‑uc(t‑T)；

C2、求Δua(t)、Δub(t)、Δuc(t)绝对值的最大值Δumax＝max(|Δua(t)|、|Δub(t)|、|Δuc(t)|)；判断Δumax>Δuset是否成立，若否，则返回步骤A；若是，则确定发生了故障，记录此时为故障时刻，将此时刻记为算法启动时刻，并进入下一步；其中Δuset为识别算法启动阈值；

D、小波能量比值的求取

D1、使用dB1小波对信号ΔiTB(t)、ΔiACF(t)执行一层小波分解，产生的细节系数即为小波变换系数，信号ΔiTB(t)的小波变换系数记为WT，信号ΔiACF(t)的小波变换系数记为WF；

由小波变换原理可知，信号ΔiTB(t)、ΔiACF(t)高频小波能量所对应的频率范围为2.5kHz

D2、分别计算ΔiTB(t)、ΔiACF(t)的高频小波能量， 其中j＝1代表算法启动后的第一个采样点，N代表积分时间窗内采样点的个数；

D3、计算ΔiTB(t)与ΔiACF(t)的高频小波能量比值EF/ET，定义kE＝EF/ET；

E、逆变站区内外故障识别

判断kE>kset是否成立，若是，则判断发生的故障为逆变站区外故障，若否，则判断发生的故障为逆变站区内故障，其中kset为故障识别阈值。

2.根据权利要求1所述的一种基于小波能量比值的逆变站区内外故障识别方法，其特征在于，所述识别算法启动阈值Δuset的取值为0.01～0.1倍故障启动所用电压测点处电压的额定值。

3.根据权利要求1所述的一种基于小波能量比值的逆变站区内外故障识别方法，其特征在于，所述积分时间窗内采样点的个数N取值为10。

4.根据权利要求1所述的一种基于小波能量比值的逆变站区内外故障识别方法，其特征在于，所述故障识别阈值kset取值为5。