随着电力工业的不断发展,保障电力设备安全稳定运行具有十分重大的意义,变压器和电缆的故障诊断是电力保障的重要一环,传统的带电检测手段信息太多,且故障发生存在一定概率,难以对变压器和电缆开展综合分析。针对以上情况,本文通过构建粗糙集故障诊断模型,挖掘事物的潜在规律,并引入具有概率推理知识的贝叶斯网络,构建了基于粗糙集理论与贝叶斯网络的变压器和电缆故障联合诊断模型,同时针对数据存在认知不确定性,引入区域模型和可靠性分析。本文首先对变压器和电缆的带电检测原理和应用进行总结,并对变压器放电类、过热类、受潮类、老化类、劣化类、绕组变形等故障类型以及电缆的接地、断线、绝缘、受潮、短路等故障特征进行划分,构建了基于带电检测技术的故障条件属性和决策属性;其次,研究了粗糙集理论模型,并对粗糙集信息表的约简和分类进行推导,通过实际案例验证了该方法的有效性;接着,研究了贝叶斯网络模型,对该模型的朴素、半朴素、增强的朴素、树形增强的朴素四类贝叶斯分类器进行对比,并通过实际案例分析该理论模型的构建策略;随后,构建了基于粗糙集和贝叶斯理论结合的设备故障诊断模型,搭建了基于带电检测技术的变压器和电缆的故障属性集和故障类型集,计算出了变压器和电缆的故障连接关系,并画出了贝叶斯网络结构图,通过实际案例验证了该模型的准确性,利用历史故障对传统油色谱分析、粗糙集理论、贝叶斯网络和本算法进行诊断结果对比,证明本算法具有更高的准确性;最后,结合现场实际案例进行实际应用,组合带电检测特征分析技术和本论文模型,分析结果表明,基于粗糙集和贝叶斯理论的设备故障诊断模型确实能够辅助现场进行故障诊断,但当数据存在认知不确定性时,会对结果造成误判,最后通过引入三角模糊数和可靠性分析,对已判断的结果进行可靠性分析,降低误判带来的影响。