La localización oportuna y precisa de fallas en redes de distribución activas es de vital importancia para garantizar la fiabilidad de la operación de la red eléctrica. Sin embargo, los algoritmos inteligentes existentes aplicados en la localización de fallas en redes de distribución activas poseen una velocidad de convergencia lenta y una baja precisión, lo que dificulta la construcción de nuevos sistemas de energía. En este documento, se propone un nuevo método de localización de fallas regionales basado en un algoritmo de búsqueda mejorado del azor común. La calidad de la población de las muestras se mejoró mediante el uso de la estrategia de inicialización caótica. Al mismo tiempo, se introdujeron la estrategia de coseno positivo y la estrategia de perturbación variacional híbrida adaptativa de Gauss-Cauchy en el algoritmo de búsqueda del azor común, que adoptó la operación de perturbación para interferir con los individuos y aumentar la diversidad de la población, contribuyendo a salir del óptimo local para fortalecer la capacidad de escape local. Finalmente, se llevó a cabo una verificación de simulación en una red de distribución de múltiples ramas que contiene fuentes de energía distribuida. En comparación con los modelos tradicionales de localización regional, el nuevo método propuesto posee una velocidad de convergencia más rápida y una mayor precisión de ubicación bajo diferentes ubicaciones de fallas y diferentes puntos de distorsión.