1、隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，人們對(duì)電力系統(tǒng)的需求也越來越高，電力設(shè)備的結(jié)構(gòu)和功能越來越復(fù)雜，電力系統(tǒng)的自動(dòng)化及智能程度越來越高，各個(gè)電力子系統(tǒng)之間的耦合度也越來越強(qiáng)。一旦設(shè)備在運(yùn)轉(zhuǎn)過程中出現(xiàn)故障，造成電力供應(yīng)中斷，將造成巨大的經(jīng)濟(jì)與社會(huì)損失，甚至給人們的生活帶來災(zāi)難性的后果。電力設(shè)備長期處于室外運(yùn)行狀態(tài)，運(yùn)營人員對(duì)于其監(jiān)管力度相對(duì)較弱，大量監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)涌入調(diào)度中心，給運(yùn)行人員在復(fù)雜情況之下識(shí)別故障造成困難，因此有必要加強(qiáng)電力系統(tǒng)故障診斷的理論及

2、實(shí)際工程應(yīng)用技術(shù)研究，以實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)故障的自動(dòng)快速診斷。
　　本文在已有研究基礎(chǔ)上利用應(yīng)用故障樹推理技術(shù)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能技術(shù)，融合信息處理技術(shù)進(jìn)行電力系統(tǒng)故障診斷技術(shù)研究，并為電力設(shè)備狀態(tài)檢修提供優(yōu)化的決策支持，其包括如下主要內(nèi)容：
　　1.討論電力設(shè)備運(yùn)行常見的一場情況及其類型，分析了常見的電力系統(tǒng)故障模式，總結(jié)了實(shí)際工程領(lǐng)域常用的故障識(shí)別和故障診斷方法。
　　2.分析了經(jīng)典的電力系統(tǒng)故障診斷算法，包括基于經(jīng)典知識(shí)庫

3、的故障樹定性與定量分析算法，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析算法及PERTI網(wǎng)絡(luò)法，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)法等算法。
　　3.分析已有成熟的SCADA監(jiān)控技術(shù)及IEEE COMTRADE標(biāo)準(zhǔn)，并探討其對(duì)于故障診斷系統(tǒng)的輔助支持。
　　4.運(yùn)用Microsoft.NET Framework技術(shù)，初步實(shí)現(xiàn)了電力系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠管理常見的電力設(shè)備的故障信息，實(shí)現(xiàn)與SCADA系統(tǒng)的通信互聯(lián)，在電力系統(tǒng)出現(xiàn)故障后對(duì)故障源進(jìn)行推理，推理算法基于故障樹