随着社会经济的快速发展，配电网的供电可靠性要求越来越高，越来越受到人们的重视。在电网发生故障后，能够快速准确的进行故障定位，及时接受故障信息，准确地进行处理，以避免事故扩大，就显得十分重要。因此，论文研究了一种基于改进型BP神经网络的配电网故障定位算法，用以实现对电网故障部位的精确定位。　　首先，论文首先分析了配电网故障定位的理论基础，并在此基础上分析了BP神经网络和LM算法结合的可行性，并给出将该方法用于配电网故障定位的实现步骤。其次，为了提高电网结构的抗毁性，论文在分析了不同的配电网结构的基础上，提出了分布式与三分段四联络相结合的电网结构。最后，文中提出了针对FTU上传的故障信息缺失时，利用故障电流相关性补充故障信息的方法，补全故障的有关信息，然后再将补全的信息应用BP神经网络进行故障定位。　　论文建立了配电网故障定位数学模型并对其进行了仿真研究。此仿真结果表明，LM算法与BP神经网络相结合的故障定位法的故障定位处理速度较快，在迭代5步之后误差精度即可控制在0.001以内。因此，论文对BP神经网络与LM算法结合的研究，为配电网快速故障定位及改进电网的有效结构提供了理论依据。