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配电网安全可靠的运行与其电质量息息相关。在我国,6-66kV的配网系统采用中性点经消弧线圈接地形式。当系统发生单相接地故障时,消弧线圈的电感电流会补偿系统的对地电容电流,大大降低了单相接地故障时流过故障点的接地电流,因此中性点经消弧线圈接地系统发生单相接地故障时,规程规定可以继续运行1-2小时。由此可见中性点经消弧线圈接地系统可以提高系统供电可靠性,但是故障点接地电流的降低也加大了故障选线的难度。而且随着配网的发展,电缆线路的应用比例上升,缆线混合线路也越来越多增多,系统发生单相接地故障时,对地电容电流增大,长时间的运行容易将单相接地故障扩大为两点或多点接地故障,同时弧光接地还会危害设备的安全运行和使用寿命,因此配电网系统迫切需要找到一种能够可靠的适用于现场运行的选线方法。针对配电网的单相接地故障,国内外的学者已提出了大量的选线方法,其中“群体比幅比相”仍然是这些方法的主导思想。随着数字信号处理方法的发展,人们开始通过分析故障后各条馈线零序电流的时频域特征,从中寻找健全馈线与故障馈线之间的差异,从而提取出故障选线判据；同时随着人工神经网络的发展,越来越多的智能选线方法也应运而生。首先,本论文通过MTLAB/Simulink软件搭建一个谐振接地系统,在此基础之上分析单相接地故障的稳态和暂态过程。然后,针对谐振接地系统中常见的虚幻接地现象,提出了一种利用短时窗内零序电压的高低频小波系数能量比值大小的区分方法。最后,对故障后各条馈线的5ms时窗内的零序电流进行析,提取了两种故障选线算法：一种是利用零序电流特征频带下连续小波变化(CWT)系数的均方根(RMS)值与人工神经网络相结合的智能选线方法,该方法不需要提出的明确的故障选线判据,只需要将零序电流在特征频带下的CWT系数的均方根值作为选线神经网络的输入样本属性,故障馈线编号作为选线网络的输出样本属性,然后用大量的样本将构造的智能选线网络进行训练,训练好的神经网络即可用来进行故障选线;另一种选线方法是利用一次直线拟合的方法,将各条馈线零序电流特征频带下的小波系数进行一次直线拟合,然后利用符号函数对拟合后直线的斜率取符号,然后根据其符号构造选线判据。大量的仿真证明,利用上述方法进行故障选线准确、可靠。