传统配电网供电中断型故障诊断,大都采用关联矩阵描述网络元件间的拓扑关系。由于矩阵不利于发挥配网树结构、少环等特点,在配电网的应用中,存在拓扑重构性能差、效率低、占用存储空间等缺点。鉴于此,本文以链表作为配电网拓扑结构的描述方式,用基于数据结构的语言进行论述,提出了一套配网供电中断型故障诊断方法。该方法分为可测控区故障定位、不可测控区故障定位和短路计算三个部分。可测控区故障定位的拓扑输入文件只能直接提供节点间的关联关系,缺乏链表应有的层次性。本文通过深度搜索算法,从拓扑文件中提取链表结构的父子关系和层次信息。为了提高故障定位算法的效率,扩大其适用范围,本文提出了利用配电网树形结构为主的特点,结合链表树的分析方法,通过一次树枝定位和二次节点定位,快速锁定故障区域的链表法,并通过“一次遍历,二次修正”的正方向设定原则,将链表法的适用范围扩展至有环可测控区网络。可测控区的监测节点可能上报错误的过流数据,即畸变信息,这些畸变信息很可能导致系统定位结果的错误。为提高算法的容错能力,本文利用链表节点间的父、子、兄弟关系,提出了拓扑结构容错法；再将传统的代价函数容错机制与链表环境相结合,并扩展至有环网络；最后,将拓扑结构容错法的高效性和代价函数容错法的高可靠性有机结合,提出了二级缓冲容错机制,很好地弥补了准确度和效率之间的矛盾。对于不可测控区故障定位：在链表描述的拓扑环境下,如果各用户区均正确上报了停电信息,就可直接通过父节点搜索到故障元件。但实际操作中,常常出现用户区误报的情况(畸变信息),畸变信息的出现将导致系统做出错误的判断或无解。本文将贝叶斯概率公式的思想用于不可测控区故障定位,提出了“节点用户区集合”和“用户区补集”的概念,通过两个集合内不同性质元素的数量,计算出各候选区域发生故障的相对可能性,并选取最大概率的区域,作为最后的结果,从而提高了算法的可靠性和抗畸变信息的能力。不可测控区配电网由于设备老化,单相接地短路情况恶化等原因,有时也会发生多重故障,但是传统的故障定位算法尚未涉及多重故障的处理。本文将贝叶斯公式法的应用范围扩展至多重故障情况,利用计算单点候选区域获得的中间结果,进行集合运算,以获得多点候选组合的有关集合,并通过各组合的相关集合内元素数量的比较,来判断故障区域。传统的配电网短路计算,主要沿用输电网基于节点矩阵的系列算法。随着稀疏技术的发展,这类方法的运算效率,得到了明显的提高,但仍难以适应配电网数据实时性要求的不断提高,拓扑多变性越来越灵活等趋势。本文提出了利用电源路径的戴维南等效合并,来简化故障网络的思想,解决了运算过程中电源等效次序的问题,通过复杂度分析,证明了电源层等效法在处理树形网络方面的高效性、可靠性等优势。配电网有时会因并网导致环结构的产生,这将打破链表树的父节点唯一性,不利于电源路径的快速搜索。本文针对环结构提出了以“奇异节点”为突破口,拆环化树的思想。将电源层等效法的应用范围扩展至有环网络,归纳出一套较完善的化树层等效短路计算方法。