随着智能电网规模的不断扩大,区域互联逐渐密切,同时也使得电网结构更加复杂,影响稳定运行的不确定因素增加。当发生复杂故障时,调控中心将收到各采集单元上传的大量报警信息,值班员若不能及时准确地做出判断,可能引起安全事故。同时,由于保护、断路器动作的开关量信息冗余性较高,但也存在一定的不确定性,使得传统诊断方法在报警信息发生错误时,难以得到准确结果。而电压、电流信息蕴含了大量故障特征,具有较高准确性,但由于采集装置布点不全,信息冗余性较差。因此,本文利用开关量报警信息和故障电流、电压的电气量信息,对基于多源信息融合的智能电网故障诊断方法展开研究。首先,针对电网故障诊断依据的多源信息系统进行特点分析,将保护、断路器动作情况与报警信息进行分类,并分析了报警信息的不确定性、继电保护配置和动作原理,设计了一种基于多源信息融合的智能电网故障诊断框架。其次,研究了基于模糊Petri网的开关量信息诊断方法。由于大多数诊断方法未充分利用保护与断路器之间的动作时序约束属性,且在复杂电网及结构改变时,模型矩阵维数过大且适应性差。为此,计及保护和断路器动作间的时序约束属性,由时序约束推理划分断路器动作,再引入分层建模的方法提高模型适应性;设计了元件主保护、近后备保护和远后备保护子网的TFPN模型,并在MATLAB/simulink中搭建仿真模型,验证了模型的有效性,得到基于开关量信息的可疑元件故障度,并构成开关量信息证据源。然后,研究了基于小波分析的电气量信息故障诊断方法。在PSCAD中搭建系统模型得到故障电压、电流,并通过多尺度小波分解提取各元件的电压幅值特征突变值、电压能量特征突变值、电流幅值特征突变值、电流能量特征突变值,再转化为概率区间的电气量故障度,构成电压、电流的电气量信息证据源。最后,研究了基于多源信息融合的智能电网故障诊断方法。分析了D-S证据理论融合算法,并针对证据间强冲突时融合结果与常理相悖的问题,提出了基于虚拟联盟的D-S证据理论改进加权融合规则;考虑到融合结果的归一性,提出了以非命题的融合结果M（（?））为条件的决策策略;再对故障元件进行故障回溯推理,分析保护、断路器动作和报警信息的准确性。通过利用开关量信息、电气量信息进行改进D-S证据理论融合诊断,并与改进前的经典融合算法对比分析,仿真结果表明本文方法能够避免误判、漏判的发生,提高了模型容错性和诊断准确性。该论文有图36幅,表22个,参考文献85篇。