电力系统配电网的高阻抗故障是影响配电网安全可靠运行的一个重要问题。与短路故障不同，高阻抗故障本身引起的电流增加不足以使继电保护装置产生动作，因此难以发现。若高阻抗故障发生后不及时采取有效措施，将影响配电网的供电质量、造成能源的浪费、甚至对生命构成威胁。　　本课题来源于重庆大学教育部重点实验室访问学者项目“电力系统配电线高阻抗故障特征分析与检测的研究”。针对在国内较为普遍的10kV配电网络，本文提出了一种检测伴随电弧的高阻抗故障的技术方案。通过在户外配电线路上的电流传感器获取相电流数据，经DSP做FFT算法后提取电流信号的特征向量，并采用GPRS将可能发生故障的相电流的特征向量发送至服务器，由服务器判断是否发生高阻抗故障。本文设计了电流信号的数据采集终端硬件电路和软件流程，进行了GPRS通信实验；接着建立了单支路配电线路的高阻抗故障和负载的模型，通过计算机仿真获得单支路配电线路电流的样本数据，并进行了特征向量的提取；最后，根据模式识别理论，建立了基于人工神经网络的分类器，用于高阻抗故障检测。　　本文对所提出检测高阻抗故障方法进行了计算机仿真，仿真结果表明，所设计的分类器能够排除电容投切、负载变化、变压器饱和等干扰，较准确地区分高阻抗故障和非高阻抗故障。