配电线路的安全可靠运行是保障供电可靠性的基础,随着配电网智能化的逐步深化发展,对配电线路故障后恢复有了更高的要求,因此对故障后的线路做出快速准确的诊断对提高供电可靠性具有重要的意义。受限于传统测量装置采样精度低,采样频率低等缺陷,许多故障诊断技术无法实现应用;微型同步相量测量单元(Micro Phasor Measurement Unit,μPMU)可以为配电网线路的故障诊断提供充分的电气量信息,本文在此基础上,结合μPMU的数据特点及配电线路故障后的电气特性,分别对故障选线、故障分类、故障测距三方面展开具体的研究。首先,在故障选线方面,为解决目前存在的谐振接地方式下配电线路在单相接地故障时选线难的问题,针对目前选线方法的缺陷,利用集合经验模态分解提取零序电流的暂态高频分量作为故障选线的主特征量,并结合辅助特征量平均电流幅值差定义了故障可信度作为选线的最终依据。在PSCAD/EMTDC中建立了用于故障选线的配电线路仿真模型,通过仿真验证了本文提出的选线方法在各类故障因素(故障距离、过渡电阻、故障初始角)下的有效性。其次,在故障分类方面,为实现对短路故障类型的区分,建立了三类(三相相关系数、三相能量系数、零序电流)共七个故障特征量;在分类器方面,为提供高准确率的分类,利用集成学习算法中的随机森林分类器实现短路故障的分类。在仿真软件中搭建仿真模型,通过改变各种故障条件提取大量的不同故障样本,分别用以分类器的训练和测试,测试结果说明本文建立的分类器具有高分类准确度。最后,在故障测距方面,为实现故障点位置的准确定位,建立了先参数辨识再故障测距的测距流程。结合配电线路的特点分别建立了参数辨识及故障测距的数学模型。在实数优化算法方面,应用自适应遗传算法以实现低误差的故障距离测量。通过仿真验证本文提出的故障测距方法在不同故障因素(线路类型、故障距离、故障初始角)下的适用性,并与传统测距方法进行对比分析,验证了本文提出的故障测距方法可以实现高准确度的测距。