在智能电网的大背景下,电网事故分析系统正在如火如荼的建设当中。本文的工作主要是事故分析系统的核心部分——故障诊断服务的研究与实现。基于IEC 61850的智能变电站有一套完整、系统的组织架构和支撑体系,这也是电网事故分析系统等高级应用的实现基础,本文首先对相关问题进行了概述。然后详细介绍了实际系统一次、二次设备的建模和导入内存库的过程,此为数据准备阶段。在此基础上利用内存库中的拓扑信息,结合前置采集的数据,通过系统结线分析划定故障区域。故障区域划定后,在主站端采用改进优化型故障诊断方法,进行诊断,并生成XML格式的诊断结果。本文对相关模型进行了改进,主要思想是保证诊断结果不发生漏判,并尽量减少误判。由于只基于保护、断路器状态量的故障诊断算法,在数据源方面存在先天的缺陷,所以引入录波数据进行信息融合,提高诊断精度,是一个必然的发展趋势。本文对信息融合理论做了比较详细的介绍,并对DS证据理论做出了一点改进。本文的信息融合考虑特征层和决策层两个层次。在特征层信息融合中,采用小波技术提取录波数据中的特征量,规约后得到点火序列,输入模糊Petri网,计算得到子站故障诊断结果,并对保护、断路器动作行为进行评价,形成故障简报上传主站,用以修正遥信量的错误。在决策层信息融合中,定义了三个专用于线路故障诊断的指标。采用各自不同的数据处理方法,将优化诊断结果和小波分析结果转化为对元件故障的支持度。考虑到多重故障的可能性,对以往在信息融合时将系统所有元件纳入一个辨识框架,令它们全体故障支持度之和为1的做法进行修改,将每个元件独立作为一个辨识框架。在本文提出的改进DS证据理论的方法下,将上述证据和优化结果进行融合,消除优化型方法可能产生的对线路的误诊断,得到精确诊断结果。整套方案在实时数字仿真系统(Real Time Digital System,RTDS)下得到了验证。