1.一种T接线路故障智能识别新方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对故障后的T接线路行波保护单元TRm检测到的行波数据进行S变换，得到S变换后的行波数据，m为T接线路的支路序号，m＝1,2,3；

S2、计算S变换后的行波数据在频率fn下，故障后初始行波波头前后0.5ms时间段内的电流反向行波数据，n为频率序号，n＝1,2,3,4,5,6,7,8；

S3、通过电流反向行波数据计算各行波保护单元在0.5ms时间段内频率fn中各个频率的反行波能量熵；

S4、将各行波保护单元各个频率的反行波能量熵组成多尺度反行波能量熵向量Wm；

S5、将3个行波保护单元的多尺度反行波能量熵向量组成T接线路故障特征向量W；

S6、将T接线路故障特征向量W输入到极限学习机中进行训练测试，得到故障识别结果；

所述步骤S3中反行波能量熵的计算方法为：S31、将第m个行波保护单元TRm在频率fn下的反行波信号Δimn‑(t)经S变换后得到复时频矩阵S；

S32、对复时频矩阵S的各个元素求模，得到模时频矩阵D；

S33、通过模时频矩阵D计算反行波信号Δimn‑(t)初始行波波头前后50个采样点的能量Emn(j)，并通过能量Emn(j)计算反行波信号Δimn‑(t)在频率fn下的总能量Emn；

其中j为反行波信号Δimn‑(t)初始行波波头前后50个采样点的序号，j＝1,2,3,…,

100；

S34、通过总能量Emn计算第m个行波保护单元的反行波能量熵Wmn。

2.根据权利要求1所述的T接线路故障智能识别新方法，其特征在于，所述步骤S2中电流反向行波数据的计算公式为：

上式中，Δi‑为电流反向行波数据，Δi和Δu分别为各支路电阻处测量到的电压和电流故障行波分量，zc为线路波阻抗。

3.根据权利要求1所述的T接线路故障智能识别新方法，其特征在于，所述频率fn具体为：f1＝5KHz，f2＝10KHz，f3＝15KHz，f4＝20KHz，f5＝25KHz，f6＝30KHz，f7＝35KHz，f8＝

40KHz。

4.根据权利要求1所述的T接线路故障智能识别新方法，其特征在于，所述步骤S33中能量Emn(j)的计算公式为：

2

Emn(j)＝|Dmn(j)|上式中，Dmn(j)为第m个行波保护单元在频率fn下第j个点的电流数据。

5.根据权利要求1所述的T接线路故障智能识别新方法，其特征在于，所述步骤S33中行波单元m在频率fn下的总能量Emn的计算公式为：

6.根据权利要求1所述的T接线路故障智能识别新方法法，其特征在于，所述步骤S34中反行波能量熵Wmn的计算公式为：上式中，pm(j)为第j个采样点能量与信号总能量的比，计算公式为：pm(j)＝Emn(j)/E

上式中，E为信号总能量，计算公式为：