随着电力系统规模的不断扩大和运行结构方式的日趋复杂,区域电网间联系日益紧密,电力系统稳定运行的不确定因素也越来越多。在电网输电能力得到了有效提高的同时,局部电网发生故障引起连锁反应的可能性也大大提高,准确快速确定故障元件对提高供电可靠性以及整个电网的安全稳定运行具有至关重要的意义。电力系统故障诊断是利用故障发生所引起的警报信息及时、有效地确定故障元件,为调度人员快速分析处理故障提供辅助决策。国内外学者在基于开关量的电网故障诊断领域开展了大量研究,提出了专家系统、人工神经网络、Petri网、优化技术、模糊集等故障诊断方法。然而,这些故障诊断方法往往要求保护及断路器信息一定的完备性及准确性,而电网发生复杂故障时,开关量误动、拒动、信息畸变丢失等不确定性因素往往使得单一基于开关量信息的电网故障诊断难以取得满意的诊断结果。因此,利用新的信息源进行准确、快速的电网故障在线诊断至关重要。随着计算机技术和通信控制技术的迅速发展,同步相角测量装置PMU在国内外得以广泛使用,促进了大电网广域测量系统的形成和发展。WAMS可实现对全网同步相角及电网主要数据的实时高速采集,并通过电力调度数据网络实时传送到广域监测主站系统,从而提供对电网安全运行的实时监测与分析计算,及时获得电网的动态运行方式及暂态故障情况,为实现全网故障诊断提供了新的数据源支持。综合调度数据平台和电网故障信息系统的建设也为开关量信息及电气量信息的融合故障诊断应用提供了便利。因此,这里将PMU量测获得的广域同步电气量的实时信息引入电网故障诊断之中,提出一种将开关量与电气量相结合的故障元件快速识别方法。本文首先介绍了课题的研究背景国内外基于开关量及电气量的电网故障诊断发展现状和趋势；其次,分析开关量及电气量信息源的优点及不足；进而应用改进的基于拓扑映射的模糊Petri网对电网故障诊断进行基于开关量信息的分析；同时,将电气量分析引入电网故障诊断,利用0-1整数规划法解决PMU的优化配置及电网的完全可观测性问题,进而采用电气突变量故障指标进行电网故障诊断；在上述方法的基础上,本文利用D-S证据理论对开关量和电气量故障指标进行了融合诊断；最后,通过综合算例仿真分析来验证所提方法的有效性。