架空输电线路是电力系统的重要组成部分，及时准确的检测线路故障，对提高供电企业的经济和社会效益具有重要的意义。现有输电线路故障检测主要应用于高压、超高压的碘对点的输电线路，然而对于35KV及以下的复杂结构的输电线路却不适用。在研究以往线路故障检测系统不足的基础上，提出了一种基于神经网络的输电线路故障检测系统，该系统以复杂结构的10KV架空输电线路为研究对象，利用分布在线路上的数据采集设备得到电压、电流、电阻、电容和电感的相应数据；通过载波通信将数据传送给控制中心；在控制中心进行数据插值尽量恢复参数的真实分布；运用小波变换分别得到各项参数的基本分布函数，负荷引起的参数分布函数、环境因素引起的参数分布函数和脉冲类故障引起的参数分布函数，并进行奇异性检测去除噪声；然后将每个参数进行分段数据采样输入三层结构的神经网络，进行神经网络分析，最后经统计处理后输出故障类型和位置。在故障检测之前，需要利用样本集通过反向传播算法(即LMBP算法)来训练神经网络。采用EMTP仿真软件进行仿真实验，准确率较其它故障检测系统有较大提高，平均相对误差在2．1％以下，最大相对误差在2．91％以下，完全能够满足实际工作的要求。