电力远动系统是电力系统调度自动化,管理现代化的基础,远动传输通道是电力系统中调度控制信息传输的主要通道,是保障电力系统安全、稳定、经济运行的重要电力基础设施。随着越来越多的智能电子设备接入电力远动系统、电力远动系统规模越来越大,电力远动系统中的故障管理问题日益突出,因而对电力远动系统故障诊断问题进行研究具有非常重大的现实意义。本文从异常检测与故障定位两个方面对电力远动系统的故障诊断问题进行研究,主要包括以下内容:(1)针对电力远动系统传输数据空间分布复杂,基于传统距离度量的异常检测算法存在检测率低、误检率高的问题,本文提出了一种基于度量学习的密度聚类远动传输异常检测算法,仿真表明该算法可以显著降低异常检测的误报率、有效提高异常检测的检测率。(2)针对电力远动系统中故障与症状之间的因果关联关系日益复杂、传统的故障定位方法难以满足要求的情况,本文提出了一种基于贝叶斯网络进行电力远动系统故障定位的算法,该算法中引入了症状解释度的概念,基于症状解释度对候选故障子集进行启发式搜索,仿真表明该算法可以显著提高故障定位性能,可以满足远动系统故障定位的要求。(3)为了验证本文方法的实际可行性,本文基于OPNET软件搭建了电力远动系统的简化仿真模型,随后进行故障场景仿真,仿真结果表明本文方法可以提高电力远动系统故障诊断的性能。