在中性点不接地的配电网中,单相接地故障频繁发生,现存大部分装置对其判定是以系统零序电压升高超过阈值为依据的,但是系统因扰动而“诱发”的工频铁磁谐振,也会产生和单相接地故障一样的零序电压超过阈值现象,致使系统出现虚幻接地的现象,从而导致工作人员误以为有单相接地故障发生,引起系统误判。本文针对单相接地和工频铁磁谐振容易引起系统误判进行研究。首先,针对单相接地的稳态特征和铁磁谐振的故障特性进行了分析,并对PT“诱发”铁磁谐振现象的原因进行了阐述。通过仿真对比两种故障的零序电压和零序电流表现出的异同点,通过分析选定两种故障发生后各条馈线零序电压和零序电流的相位差作为故障辨识的依据。在相位差的计算过程中,引入希尔伯特变换法对零序电压与零序电流的相位进行求解,通过变换后求出的相位差结果得出故障辨识结果。然后,针对单相接地故障选线的问题,论文总结了国内外选线方法的特点及不足之处;根据发生单相接地故障时稳态过程持续时间长但是幅值小,暂态过程持续时间短但是幅值大的特性,确定在进行故障选线时将稳态信息和暂态信息进行结合的方法,采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)提取零序电流信号中的暂态能量、有功功率分量、五次谐波特征分量,将这三种特征分量作为故障特征进行信息融合,从而克服单一选线方法的不足。最后,对最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)的作了理论介绍和分析,基于其分类算法在故障诊断中的应用,结合本课题的实际情况,提出了基于LSSVM的选线方法。在对选线精度的影响因素中,LSSVM的参数对整个选线精度的影响最大,所以,为了提高LSSVM的精度,论文引入了粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对LSSVM的参数进行优化。