精准可靠的输电线路故障定位方法对于维持多端柔性直流系统稳定运行至关重要。为解决过渡电阻、行波色散对线路测距的干扰，有效提高输电线路故障定位精度。以先定区段再定位的思想，提出一种采用小波包奇异熵和一维卷积神经网络(Convolutional　Neural　Networks,　CNN)的多端柔性直流输电线路单极接地故障定位方法。在接地故障发生时，提取不同区段线模电压组成特征向量，结合1D-CNN分类模型完成区段识别。故障区段确定后，利用小波包奇异熵提取故障区段双端线模电压的深层故障特征，并基于特征提取结果建立1D-CNN回归模型进行故障定位。为避免模型训练时陷入局部最优，采用麻雀搜索算法(Sparrow　Search　Algorithm,　SSA)对1D-CNN模型进行参数寻优。利用PSCAD/EMTDC建立±500KV四端柔性直流仿真系统模型，进行了多种工况的单极接地故障仿真与定位性能测试。仿真结果表明，所提定位方法具有良好的耐过度能力，在50kHz的采样频率下定位误差保持在0.22km以内。