我国的配电网普遍采用小电流接地运行方式。其发生单相接地故障的几率很大，可占到总故障的80％左右，传统的拉线故障选线方法存在时效性差，而且耗费大量人力物力等诸多缺陷。小电流接地系统单相接地时故障电流小、暂态过渡过程复杂等因素大大增加了故障定位的困难，经过多年研究，未能得到较好的解决。本文从故障选线和故障测距两个方面对小电流接地的故障定位问题进行了分析研究。　　 本文首先分析了小电流接地系统单相接地故障的暂态和稳态特征，在此基础上，提出了对于暂态的故障零序电流，通过小波包分解，进而提取故障信息的选线方法。本文提出了一种较新颖的特征频带的确定方法，即根据零序电压各频带小波包分解系数突变量的最大值确定故障特征频带，克服了以往多从能量的角度来确定特征频带的不足。特征频带确定之后，在所有馈线故障零序电流相应的特征频带下，对其小波包分解系数进行两两相关性分析，得到综合相关系数矩阵，其中最小值对应的线路既可判定为故障线路。并利用Matlab/Simulink对所提出的故障选线方法进行了验证，结果表明在不同的故障模式下都能准确的选出故障线路，具有较高的可靠性。　　 现代电力系统对小电流接地系统的故障测距研究主要是利用行波法为理论依据，但由于故障过渡过程复杂，其故障行波波头难以检测。本文尝试了利用小波神经网络进行故障测距，有研究表明，故障暂态电流的某些特征分量与故障点存在一一对应的关系。本文将各条线路故障暂态零序电流小波包分解系数的模极大值作为特征向量，作为小波神经网络的训练样本，利用其良好的非线性拟合能力映射出故障点距母线的距离。仿真验证结果表明此故障测距方法能有效的判断故障点距离。