随着现代配电网规模持续扩大以及新能源以高比例接入电网，传统故障定位方法在响应速度与定位精度方面遭遇了前所未有的严峻挑战。传统方法在面对复杂多变的电网运行环境和故障特征时，难以快速、精准地确定故障位置，极大地影响了电网的可靠供电和运维效率。为有效解决这一问题，本文提出一种融合多源信息感知与机器学习算法的智能故障定位系统。该系统创新性地构建了“端 - 边 - 云”协同架构，并在华南某城市电网完成了工程验证。系统集成了行波检测、阻抗分析、气象关联三重定位机制，通过 LightGBM 算法实现故障类型多维度辨识。实际运行数据表明，故障定位时间由原来的 12 分钟大幅缩短至 47 秒，定位精度提升至 98.7%，运维成本降低了 32.5%。这一研究成果为现代配电网智能化运维提供了切实可行、可复用的技术方案，对提升配电网的运行效率和可靠性具有重要意义。