为确保配电网的安全性和稳定性,需要迅速准确地定位故障线路并尽快恢复正常供电,以将经济损失降至最低。然而,随着分布式电源的接入,传统的辐射型单电源配电网络变成了用户和电源互联的多电源复杂网络。这种变化对传统的潮流计算、继电保护和故障定位方法带来了新的挑战,这也成为本文研究的重点。因此,需要找到一种准确快速的定位方法,并验证其可行性和适应性。本文首先对常见的的配电网结构建立了简单的数学模型,其次简要介绍了分布式电源接入配电网后,对配电网的各个方面所带来的影响。针对传统遗传算法容易出现早熟收敛现象、全局收敛慢等问题,分别对遗传算法中的交叉和变异算子、开关和线路编码、开关函数、适应度函数这四部分进行优化及改进,从而提出了一种改进的遗传算法。本文旨在探讨遗传算法和改进的遗传算法在配电网故障定位问题上的应用。本文将采用改进的变异和交叉算子来提高收敛速度,并避免陷入局部最优解。此外,还将使用改进的适应度函数和开关函数,以更好地适应分布式电源的不同投切情况。在此基础上通过使用分级处理的方法减小了遗传算法在每次模型求解中的种群规模大小,控制时间成本,提高模型求解的运算速度。本文结合IEEE33节点配电网模型,选择含有主电源、分布式电源和多个节点的配电系统进行算例仿真。利用MATLAB软件对算例进行仿真分析。主要分析单点故障和多点故障时算法的性能,同时将提出的改进遗传算法和传统的遗传算法进行适应度和容错率比较,以进一步证明所提出算法的优越性。选择了一种情况的两点故障,同时采用传统遗传算法和改进遗传算法进行适应度值曲线的对比,验证了本文算法的精确性和适应性。最后在改进的遗传算法的基础上,本文针对我国现在运行的配电网问题进行仿真模拟,在以上仿真过程的基础上,使用分级处理方法,设计了一个可实现逐步排查故障点的功能。