本发明公开了一种输电线路双端故障测距方法，针对传统的深度学习故障测距方法直接将电压、电流量代入模型训练导致模型鲁棒性较差的问题，本发明提出将电压、电流转换为相对偏移量进行深度学习，有效提升了模型的鲁棒性；通过所提出的改进的灰狼算法，有效提升了测距精度。相较于传统阻抗测距法，本发明方法能够显著提高测距精度，相较于行波测距法，则能在保证精度的前提下，简化了数据获取的步骤，无需加装行波测距装置，因此本发明所提方法在故障测距方面具有较大优势。