配电自动化是当前电力系统发展的必然趋势,具有很强的工程应用背景和巨大的市场潜力,其中故障定位作为实现配电自动化的关键技术之一也是目前国内外研究的热点。　　 无论采用何种算法,配电网故障定位的实现均离不开配电网的拓扑分析。对于一个好的网络拓扑分析软件,它必须具备良好的实用性,很强的扩展性以及形成网络的快速性。本文在面向对象的拓扑表示模型的基础上,并根据配电网的特点,采用了邻接矩阵改进法进行全局拓扑分析以及分级搜索法进行局部拓扑分析。较之以往的拓扑分析方法不仅能快速形成最初的拓扑结构,也能实时并快速的形成开关信息变化后的网络拓扑结构。　　 本文还针对配电网故障定位的算法进行了研究,主要采用基于改进遗传算法的故障定位,这种方法是利用配电自动化SCADA系统中FTU在故障发生时传回的开关故障电流信息,通过对开关过流信息和元件设备的状态进行编码,并定义开关函数来解释两者的关系;同时把可能发生故障的元件设备集合作为问题的解空间,并定义符合问题本质的适应度函数来评价算法中的个体的优劣程度。然后利用遗传算法的选择、交叉、变异操作在解空间中进行搜索,最终得到适应度最大的个体就是问题的最优解,也是配电网中的故障设备,从而达到对配电网进行故障定位的目的。与传统的方法相比较,其算法在适用范围和通用性方面有了较大的改善。