配电网故障识别作为处理配电网故障的第一步，识别方法的优劣直接决定着故障处理优劣。一旦发生故障，控制中心将会有大量的报警信息迅速涌入，这种情况下要求迅速正确地判断故障是十分困难的，难免会存在着误判、漏判的问题。而且，大多的配电网故障识别还存在识别速度较慢的问题，目前的故障识别方法偏重于故障发生后的诊断，也就是离线故障诊断。快速S变换(FST)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)在配电网故障识别中的应用，有利于减小故障识别的时间，为快速准确的识别故障类型提供了可能。　　文章中首先对我国农村典型的配网线路进行了仿真。其次，在快速S变换对故障信号进行分析的基础上，选取额定频率所在频段的采样点幅值作为特征量，解决了对信号的分析速度慢、特征量选取不明显的问题。最后用最小二乘支持向量机进行故障识别，最小二乘支持向量机将传统支持向量机中的不等式约束项改为等式约束项，解决了传统支持向量机分类速度慢的问题。　　本文将快速S变换与最小二乘支持向量机相结合用于配电线路故障诊断中，并给出了仿真与测试的结果。在测试样本数不变的情况下减少训练样本数，并将传统支持向量机和最小二乘支持向量机进行对比，结果表明，结合快速S变换和最小二乘支持向量机的分类方法具有快速和准确的特点。