本发明公开了一种配电网单相接地故障选线方法及系统，属于电力系统保护领域。该方法先利用S变换获取零序电流时频信息，基于各线路零序电流的全频段信息计算线路故障信息相关度，随后为提高故障特征的可辨识度和抗干扰性，构建S变换相关度图像SCF，在此基础上建立含SCF层的卷积神经网络深度学习模型S‑CNN，并利用Simulink仿真模型生成的故障数据对其结构参数和超参数进行分步训练，最后通过S‑CNN提取配电网故障零序电流深层特征，实现故障选线。该选线效果不受系统运行状况和故障条件影响，且在强噪声干扰和采样不同步条件下具有较强的鲁棒性。