电力作为国计民生的一个行业，在国民经济的建设中发挥着举足轻重的作用，由于国家电网的复杂性、国民对于用电的自我保护性差、国家自然环境的多变性等原因造成了电力事故频发，对传统电力事故控制的说教方法提出了新的挑战，随着网络技术和人工智能技术的发展，各种技术在安全行业试行。　　本文针对我国事故控制技术、电力事故控制技术、安全管理原理、安徽电力公司典型案例分析等内容做了深入的研究分析，并在总结以往研究成果的基础上，采用以模糊数学为基础的多因素综合评价方法，对电力事故主要致因因素进行智能化匹配，并用VB外部接口结合Matlab数值软件实现二次开发。CBR推理技术是人工智能中新崛起的推理方法，通过回忆过去处理过的相似案例的解决方案来应对新出现的问题，而不需要进行完整的推理技术，在一定程度上克服了知识获取的瓶颈及理论复杂的问题，可以满足电力事故知识和数据收集困难的问题，实现快速准确的获得有效的数据，基于此，本论文将案例推理技术引入到电力事故控制预案中。　　本文在现有的资料的基础上，归纳总结了安徽电力公司电力事故发生的影响因素，确定了电力事故发生所包含的信息内容，采用基于框架的案例表示方法和改进的欧式距离公式算法为基础的案例检索方法，并对案例的适配、案例学习、案例库的管理进行构思和探讨，在电力事故控制系统需求分析的基础上，设计了系统的工作流程与结构，重点阐述系统案例数据库的设计、组织和开发实现。