当前我国的电网建设正取得快速发展,电网容量、电网潮流越来越大,电力设备越来越多,国民经济对电力的依赖程度也越来越高,对供电可靠性的要求也越来越苛刻。而我们现在采用的电力设备预防性维修还不能够实现有效维修,电网设备故障造成的电网安全稳定隐患依然较高。如何才能实现电力主设备的“应修则修”、提高电网的安全稳定性呢?具有故障诊断功能的电力在线检测专家系统是一条很有前景的发展方向。近年来,随着计算机、集成电路、信息信号处理、通讯和光纤技术的飞速发展和应用,以及传感器等电力设备的逐步完善,电力在线检测和控制系统的开发和应用已成为现实并逐步得到完善。本文研究了基于模型化和模糊神经网络的故障诊断方法,并对某个电力系统作分层次分级别处理。分析了一致空间法数学解析模型,并将该方法应用于变压器、断路器的故障诊断取得了良好效果,实现了对底层或者子系统设备级的诊断应用。在对整个电力系统进行故障诊断研究时,故障诊断算法的鲁棒性差且有些诊断对象不易于建立实际系统数学模型。对这些诊断问题,本文将采用模糊变量作为神经网络输入信号的模糊神经网络故障诊断方法,研究建立在线检测专家系统。采用该方法可充分利用专家经验知识,并且具有一定的学习与容错能力。本文还对神经网络专家系统的学习进行了仿真分析,得出了降低学习率、增加学习时间可以提高学习效果等结论。