我国及其他许多国家的中压配电网普遍采用中性点非有效接地方式，即小电流接地系统，小电流接地电网对提高系统的供电可靠性非常有利。当发生单相接地故障时，由于故障电流非常的小，常规继电保护方法无法探测到故障线路，这就需要采取其他手段或技术来进行故障选线。　　 为了确定故障线路，传统的方法是：采用人工逐条线路拉闸的方法来实现故障选线。这种方式需要对一次电网进行操作，会对电网形成冲击，容易产生操作过电压和谐振过电压，拉闸则会造成用户短时停电，影响供电可靠性；而近几年所应用的方法主要有利用工频量、暂态量，信号注入法等选线方法，尤其是应用暂态量的特性进行故障选线方法得到最广泛的应用。　　 本文首先对小电流接地系统在国内外的发展现状和主要的接地方式进行了简单介绍，并对目前我国小电流接地系统特别是小电流单相接地故障选线中存在问题进行阐述，从来确立了本文的主要研究方向。　　 然后对小波变换和人工神经网络的基本理论进行阐述，并结合它们的优点，提出利用小波变换的模极大值作为人工神经网络的输入来进行神经网络训练的新故障选线方法，这就是本文的主要研究方法。　　 最后建立小电流系统的仿真电路图，通过设置线路参数、仿真参数等等，给出了线路的零序电流的仿真波形图。研究和分析线路故障特征量的暂态特性，主要从信号处理的角度，将小波分析理论和人工神经网络理论应用到故障选线中：将小波变换提取的故障暂态信号的模极大值作为BP神经网络的输入，利用BP神经网络的双向传播特性和它强大的自适应、自学习能力进行训练，由实际输出得选线结果，即由仿真验证了所提出的选线方法的可行性和准确性。