当变电站发生保护、开关拒误动或者复杂的组合故障,还有因信道干扰发生数据畸变与丢失等不确定性因素时,往往会给负责故障分析决策的运行人员带来很多麻烦,同时,由于智能变电站的规模庞大,结构复杂,变电站发生故障时,海量的故障信息会在短时间内涌向监控中心,不但一般运行人员不能完成对这些信息的综合处理,甚至超出了专家的处理能力,所以开发一套变电站故障信息综合分析决策系统势在必行,从而辅助运行人员快速准确的进行故障定位并提供处理意见,以便及时排除故障,恢复供电,保证系统安全稳定运行。本文根据智能变电站目前的技术情况和今后的发展,提出了专家系统和人工神经网络相结合的变电站故障信息综合分析决策系统。本文从信息的来源、传输、利用方面分析了故障分析决策系统的实现基础和支撑技术。智能变电站以设备全智能和测控全智能为硬件基础,以人工智能算法为理论基础,以基于网络的信息共享为渠道,为实现更快更准的故障信息综合分析决策系统奠定了坚实的基础。论文的核心工作由以下两大部分组成：首先,本文提出基于ANN的专家系统理论,该理论将人工神经网络中基于数值运算的推理引入专家系统,结合了专家系统的解释推理能力与人工神经网络的自学习以及容错能力,将专家系统和神经网络的优势相结合,提高了系统的快速推理、学习和容错能力,从而更加适用于故障信息分析决策系统。在基于ANN的专家系统理论的基础上,本文设计了多模块协同互动的变电站故障信息分析决策系统,该系统通过各个智能模块间的协同工作以及合理安排,实现了变电站故障的自动和辅助决策处理,既可以对常规性故障进行迅速有效的程式化处理,又可以对复杂的新故障进行辅助决策,由运行人员做出判别修正,从而可以迅速准确的进行故障定位与排除,保证电力系统的安全稳定运行最后,本文针对CSGC3000SA故障信息综合分析决策系统进行简单的功能介绍以及案例分析,从实际应用的角度证明了该系统确实符合智能变电站故障分析决策的要求。