准确、快速的判断故障元件是电力系统故障诊断的首要任务，也是未来智能电网可自愈的前提条件。故障发生后，需要故障诊断系统能够在复杂的故障情况如保护和断路器异常动作以及告警信息丢失和畸变等情况下，仍能及时、准确的进行故障定位，判断故障元件，并对保护装置的行为做出评价，为调度中心工作人员以及检修人员、运维人员提供支撑。同时，随着电力系统的各类测控系统和装置如电力数据采集和监控系统(SCADA)、保护故障信息管理系统(RPMS)、广域量测系统(WAMS)等的功能的不断完善，使得在故障时能获得准确、多源的故障信息，使得故障诊断的实现有了更加丰富的判断依据。本文所做工作和研究成果如下:
　　其一，研究了输电网故障诊断的概念。阐述了输电网故障诊断的意义和要求，对目前的故障诊断方法和信息源的利用现状做了梳理，指出了当前电网故障诊断存在的不足;介绍了Petri网和加权模糊Petri网的概念，为之后的故障诊断方法的研究做了基础;此外，提出了一种多因素层进式输电网故障诊断系统的框架，该系统综合多种故障信息源，以改进的层次性变迁加权模糊Petri网为算法，达到进行快速、准确的故障诊断的目的。
　　其二，研究了对保护和断路器动作信息可信度的评定方法。综合利用WAMS的电气量信息、SOE时序信息和的保护及断路器的自检信息，对保护和断路器的动作信息进行可信度评价，并将可信度应用到故障诊断中，不再仅凭统计经验对保护及断路器动作信息的可信度赋值，能有效减少保护及断路器动作异常、误报漏报以及时序畸变对诊断结果的影响，实现多因素层进式输电网故障诊断算法的第一、二层目标。
　　其三，在层次性变迁加权模糊Petri网的基础上，从保护逻辑和拓扑结构出发，对现有的Petri网推理方法作出改进，将Petri网中的每个库所由表征单个元素拓展为表征一类元素的拓扑描述，通过对故障关联区域进行分析，无需遍历便能求得各疑似故障元件的故障概率，实现多因素分级输电网故障诊断算法的第三层目标。