随着智能电网的快速发展,智能变电站已成为智能电网建设的重要环节。在推进变电站智能化建设的同时,变电站的功能和结构日趋复杂,对智能变电站通信网络故障诊断系统的性能提出了更高的要求。本文设计与实现了基于智能变电站配置描述文件(Substation Configuration Description,SCD)的智能变电站通信网络故障诊断的方案,将故障诊断在确定的报文传输端口上,提高了故障诊断的精确度与速度。为了满足故障诊断的需求,将通信网络静态配置信息抽象为数学模型,本文建立了智能变电站通信网络拓扑模型,包括物理网络拓扑矩阵模型和逻辑网络拓扑矩阵模型。针对大数据量SCD文件中获取电站通信配置信息缓慢的问题,提出了一种并行解析SCD文件的算法。该算法采用主从解析机制,主线程提取SCD文件的结构,从线程解析标签的名称与属性。在变电站通信网络静态配置信息模型建立的基础上,引入分步缩小范围的动态故障诊断思想。第一步,采用粗糙集理论将故障范围由整站诊断缩小至确定的虚拟局域网中,针对粗糙集理论中知识约简计算量大的问题,采用遗传算法构建惩罚因子,加快了其收敛速度。第二步,构建物理网络拓扑模型与逻辑网络拓扑模型之间的映射关系,给出基于分块矩阵拓扑分析法故障诊断的流程,将故障范围诊断在确定的端口,并采用虚拟局域网、稀疏矩阵和对称矩阵技术降低了拓扑矩阵法的计算量。本课题以国网宁夏电力研究院的110KV科研专用智能变电站为对象,测试了本课题提出的故障诊断方案。对SCD文件的并行解析算法与DOM解析算法进行了验证与比对分析。对提出的基于粗糙集理论的故障区域诊断和基于分块矩阵拓扑分析法的故障端口诊断方案,以变电站的故障为例进行了功能测试与性能测试。测试结果表明了本文提出的智能变电站通信网络故障诊断方案的有效性。