由于厂网分离和对清洁能源发电的大力提倡以及国家对自然环境的治理,如今清洁能源作为分布式电源并网越来越常见。将清洁能源以分布式电源的方式接入配电网,不仅消纳了大规模的清洁能源,同时也提高在电力行业中清洁能源占的比重。但把清洁能源作为电源接入配电网中,不仅导致配电网拓扑结构复杂,同时也引入大量的谐波分量。当故障发生时,传统的选线定位方式会出现较为严重的误差和一些无法避免的问题,这将会造成大面积停电以及由于检修不及时带来的经济损失。为保证供配电安全,则需要提出更好的方法策略对故障进行选线定位。因此研究优化含有分布式电源并网故障定位技术和电源并网技术对未来电网的发展有着很重要的意义。本文分析了国内外对故障定位技术的研究现状,研究探讨了线路发生故障时会因为分布式电源接入地点的不同会发生的改变,因此使得继电保护开关拒动或者误动,从而导致过大面积停电或者不能排除故障,给居民生活和工业带来的不可估计的经济损失。所以本文首先讨论分布式电源接入不同的位置,在有故障发生时,由于位置的不同给继电保护装置带来的影响,进而建立含有分布式电源的序网络模型,根据三种序网络分量的计算来解释说明配电网的故障定位会因为分布式电源的加入变得困难。对于故障信号处理常用方法为小波法,但不管是傅立叶变换或者小波变换法都需要选取固定的基频分量,在此基础上对原信号波形进行分解,得到对应的倍频分量。因此所得到的倍频分量的波形特性与原始波形特性具有较大差异,在进行定位选线过程中难免会因为特性的差异而出错。而经验模态分解算(EMD)法不需要选取基频分量,通过计算选择出一条最优的基频分量即可对原新号波形进行分解,得到的倍频分量波形特性与原始新号波形特性有更高的相似度。本位以此为基础用MATLAB搭建仿真系统,分别用希尔伯特变换的经验模态分解(EMD)算法和改进的经验模态分解(MEEMD)算法对线路的故障电流进行分解,通过对分解出来的故障电流分量分析找出故障线路。从仿真结果可以看出,经验模态分解(EMD)对故障选线的准确率存在较高的误差,并且在计算的复杂程度和计算速度上都有很大劣势。而经过改进的经模态分解(MEEMD)从仿真结果上看准确率上可以达到百分之百的准确率,并且在计算速度以及计算量上都明显优于经验模态分解算法,相比之下有着准确率高,并且计算速度非常快,在含有分布式电源的配电网故障选线中非常适用。