配电网故障定位的作用在于馈线故障后快速查找出故障区段，它是配电网故障处理的核心环节，直接影响着故障区域隔离和非故障区域供电恢复的正确性及有效性。故障的快速定位为实现智能电网的自愈控制奠定了基础，对缩短故障停电时间、提高配电网供电可靠性具有重要的实际意义。本文借鉴了人工蜂群算法广泛的应用思路，从网络拓扑分析、算法应用及改进、信息畸变或缺失的处理、故障定位模型等几个方面对配网故障定位方法进行了较深入的研究。本文提出了基于标准蜂群算法结合故障分级处理的配电网故障定位方法，该方法能够适应含分布式电源和多电源环状网络的拓扑变化，先利用故障分级处理的判据确定一部分无故障的区段，再通过标准蜂群算法定位出故障区段，极大地提高了故障定位的效率。算例仿真结果验证了提出的故障定位方法的有效性。针对标准蜂群算法存在的容易陷入局部极值、收敛速度慢的缺点，提出了一种改进蜂群算法，从引入免疫算法中基于抗体浓度的多样性保持、改进引领蜂搜索方程、采用多种群协同进化三个方面改进了标准蜂群算法。四个标准测试函数的仿真结果表明改进蜂群算法的收敛精度、收敛速度和稳定性均优于标准蜂群算法。配电网的仿真算例中，两种蜂群算法和遗传算法定位结果的对比也验证了改进蜂群算法的优越性能。在单一故障的前提下，本文提出了故障定位的机会约束规划模型，该模型采用考虑了故障漏报和误报影响的开关函数，将开关期望和实际的状态差异设定为机会约束条件，依据配电网中各种故障情况发生的可能性建立了目标函数。模型的求解采用基于蒙特卡洛仿真的改进蜂群算法，仿真结果表明该模型存在无法准确定位某些小概率故障情况的问题，因此采用比较电气量中电流幅值和正序分量相位的方法，进一步修正了故障定位的结果。