随着我国电力体制的不断深化，全国联网步伐加快，用户对电能质量需求不断提高，电力系统的安全运行面临新的挑战。如何在电网发生故障后及时诊断出电网发生故障元件及对故障原因进行分析对电网安全运行至关重要。为了快速查找故障源，本文提出了将遗传算法和模拟退火算法结合应用于电网故障诊断中，在此基础上建立了“基于遗传模拟退火算法的电网故障诊断系统”。电网发生故障时有大量信息涌入调度系统，调度员无法及时准确判断故障区域的问题，本文根据故障时传入调度中心的故障信息快慢不同，将传入调度中心的信息进行分层处理。第一层应用WAMS系统进行故障判定；第二层借助SCADA系统定位故障区域；第三层遗传模拟退火算法诊断故障元件；第四层故障录波器分析故障原因进行报告。将传入调度中心的信息分层处理，使得故障信息清楚直观，有助于缩短了诊断故障的时间。考虑到遗传算法全局搜索能力较强，模拟退火火算局部搜索能力较强，因此将遗传和模拟退火算法进行了结合，使两种算法相得益彰，不仅避免了提前收敛现象，而且增加了趋于全局最优解的概率，有效解决了应用一种算法容易产生多解的问题。以电网故障诊断的现实需求，将瞬时性故障重合闸、永久型故障后加速保护对目标函数的影响改进了电网故障优化模型。将“基于遗传模拟退火算法的电网故障诊断系统”应用到电网故障典型案例中进行测试，得出的结果优于单一算法或数学规划方法取得的结果，避免了多解情况的出现，肯定了遗传模拟退火算法在电网故障诊断中的应用。