在低压配电线路当中,由于线路老化、环境污染或接触不良等原因,常常会引起串联故障电弧的发生。串联故障电弧发生后,不仅会影响供电质量,给人们的生产生活带来严重影响,更严重者会引发电气火灾,严重威胁人民的生命财产安全。目前,国内外学者对串联故障电弧的研究多集中在电弧特性及电弧识别领域,针对低压串联故障电弧定位的研究较少。因此,研究低压配电系统交流串联故障电弧定位方法,对提高低压配电线路故障的检修效率,具有重要的理论意义及应用前景。利用自行研制的串联故障电弧定位实验平台,开展了不同故障点发生交流串联故障电弧的定位实验,采集了实验回路电源端的电压、电流及负载端的电压、电流信号。对所采集电压、电流信号分别进行了时域和频域特性分析:时域分析提取了所采集回路两端的电压、电流信号的幅值、均值、标准差及波形因子等特征,分析发现负载端电压信号的幅值与故障点的发生位置具有明显的相关性;频域分析提取了经小波阈值降噪后的负载端电压、电流信号和电源端电流信号的各奇次谐波分量、总谐波畸变率等特征,分析发现负载端电压信号的3次、5次谐波分量和电源端电流信号的总谐波畸变率、负载端电压和电流信号的总谐波畸变率与故障点位置呈现出明显的规律性。之后,将与故障点发生位置具有显著规律性的特征量筛选出来作为故障定位的特征向量。最后,选取采取Levenberg-Marquardt算法优化的BP神经网络作为故障电弧定位的工具,并根据数据特征将网络训练分为单组别定位和多组别定位两种训练方式以作对比分析,同时通过逐步试验优化的方法确定了网络参数。网络训练完成后,输入测试样本数据,定位结果表明提出的基于LM-BP神经网络的故障定位方法可以有效的定位串联故障电弧:单组别定位中,平均定位误差在0.4m左右,多组别定位中,平均定位误差在5m左右。该论文有图38幅,表8个,参考文献64篇。