配电网络的单相接地故障占到所有故障的80%左右,如何准确、快速的诊断出故障线路是实际中经常遇到的问题,也是科研工作者需要解决的难题。这是由于小电流系统的接地电流小,容易受到外界干扰和线路本身参数变化的影响。几十年来人们对该课题进行了全面的研究,提出了许多选线原理和方法,但是每种方法都有其适应范围,有其局限性。近几年来随着计算机技术、电子技术的发展,暂态故障信号得以迅速提取出来,为故障选线提供了前提条件。实践证明,单一的选线方法已经不能满足实际选线的要求,随着智能控制理论的发展和应用,对故障信息进行多方面的分析,综合各种物理量的特征进行综合选线的方法提高了选线的精确度。本文首先对小电流系统进行简要的说明,着重分析了三种不同运行方式下线路的单相接地故障过程,包含电流、电压的变化,暂态和稳态的故障特征。在此基础上阐述了现有的故障选线原理、方法。在基于MATLAB平台上搭建仿真模型并且依据实际线路可能出现的故障,进行大量的模拟,分析、比较影响故障信号的因素,从而依据仿真得到的结果进综合选线研究。另外,在基于MATLAB的GUI平台上,开发出人机界面,探索运用命令仿真的方式自动生成仿真模型。小电流接地的选线的另一个难点就在于故障信息的提取,判断。本文用零序电流的五次谐波、线路的功率、零序电流的能量作为故障选线的特征量,运用BP神经网络进行综合选线研究。该方法解决了单一信息选线法的漏洞,从BP神经网络的学习仿真结果来看,相对于单一选线方法,选线的准确性有很大的提高。