直接与各类负荷用户接触的是配电网，它能快速敏感地反映各类负荷用户对电能的要求。在社会发展和人们生活日益离不开电能的今天，配电网在电力系统中的重要性也越来越高。在整个城市配电网系统故障中，发生几率最高的故障是中性点不接地系统的单相接地故障，因此，找到一种能够快速准确地对此类故障进行定位的方法显得极为重要。配电线路有着分支多，单相接地故障的接地电阻较大且故障点电流较小，准确定位困难，许多用于输电线路故障定位的方法失效，针对配电网这些特点，本文采用了C型行波法与人工神经网络结合的综合故障定位法。该方法先利用C型行波法确定故障点到母线端的距离，然后利用人工神经网络方法进行特征提取和模式识别以进一步确定故障分支；研究选用电流行波信号作为分析信号。为了得到更全面的结果，本文对C型行波定位的死区和定位有效距离做了分析。为了使仿真波形更加接近实际，人为地加入“白噪声”来模拟现场波形信号，并用小波包变换对信号进行分解和重构来寻找故障引起的突变点。在利用人工神经网络对故障分支进行定位时，选择的是在模式识别方面有较好正确率和稳定性的概率神经网络。对采用的研究方法用仿真程序进行了仿真验证；结果表明，该方法在理论上可以实现对故障的准确定位。