随着国家的发展和社会的进步,微电网成为开发研究热点,这使得用户对微电网安全性可靠性的要求也随之提高。因此,学界对微电网故障诊断的研究也愈演愈烈。本文主要以风力发电机为载体,以Petri网为基础,研究改进了微电网的故障诊断方法,提高了微电网故障诊断的快速性和准确性。本文首先调研了国内外学者在故障诊断中的研究现状,分析了其应用的算法,并介绍了应用较为广泛的故障树分析法、BP神经网络、粒子群算法和Petri网等算法。总结了通过智能算法优化Petri网的方法,如自适应模糊Petri网和加权模糊Petri网。其次,分析比较了模糊Petri网、自适应模糊Petri网和蚁群优化Petri网等算法,提出了将分段交换蚁群算法与Petri网相结合的故障诊断算法,以实现提高算法的运算速度和准确度的目的,并验证其可行性。最后,本文在Matlab平台上对微电网的组成部分分别进行进行建模仿真,编写Petri网推理运算算法以及运行报警界面,实现实时推理和报警。同时通过Matlab的Simulink模块编辑了微电网仿真平台,并在此平台上对自适应模糊Petri网和分段交换蚁群算法优化的Petri网两种算法进行比较和分析,结果显示与分段交换蚁群算法结合的Petri网具有更好的快速性和准确性。