电网故障诊断课题的定位是依据故障综合信息,借助于知识库或模型,采用某种诊断机制来确定电网故障元件及分析故障原因,同时完成对保护装置、安全自动装置等监测、控制设备的动作行为的评价。目前的故障诊断方法在全局化和实用化中仍存在一些问题,主要原因主要有以下几点,一是信息不全,二是信息噪声干扰大,三是诊断方法在信息不完备的情况下鲁棒性较差。为此,论文对基于柔性SCADA系统的电力系统复杂故障诊断方法进行研究。提出了信息交互性的柔性SCADA系统;在报警信息的处理方面,开发了智能报警系统;在此基础上,本文结合Petri网和专家系统的特点,提出了基于正反向推理的Petri网故障诊断模型,并用WAMS信息对故障信息和诊断结果进行验证。本文首先对信息完备化做了深入的研究,提出建立基于广域网的柔性SCADA系统,对故障信息按重要程度进行分级上传,同时具有主动上传和等待召唤两种方式,为故障诊断提供灵活、有效的数据交换和功能协调的平台。柔性SCADA系统不再是点对点的单向固定路径的信息交互,而是能实现网络中任意两个(或多个)节点间双向的信息交互,体现子站和主站信息交换的智能性,它是对传统SCADA的扩充和发展,拓宽了系统的数据来源,为故障诊断模块丰富了数据基础。其次,针对电力系统发生大面积复杂故障后,报警信息存在大量的噪声干扰问题,对报警信息处理和智能报警进行了研究,采用数据挖掘的方法,从历史数据中挖掘出规则,去除实时报警信息的噪声,在此基础上,提出用正向产生式推理,优先和分级报警,减少报警信息数量并提高报警质量和正确率。同时,将去噪后的信息提供给故障诊断模块进行故障分析,提高故障诊断信息的正确率。最后,本文提出了基于柔性SCADA系统的电力系统复杂故障诊断方法,对全局分层信息的电网故障诊断模型进行了研究。充分利用柔性SCADA的交互性特点,实现了报警信息的分层传输和分层利用,满足了简单故障的快速诊断和复杂故障的准确诊断要求。对于复杂故障,设计了应用元件Petri网故障诊断模型正向推理来确定故障元件方法。当报警信息不完全正确时,提出了应用元件保护配置时延Petri网进行报警信息纠错处理方法,提高容错能力。本文还提出了引用WAMS数据对报警信息纠错处理结果和故障诊断结果进行验证的方法,可进一步提高故障诊断的可靠性和正确性。经算例仿真验证了本文方法的有效性。