目前,我国的电网正在不断向智能化方向发展,智能变电站作为其重要的组成部分,增加了许多如合并单元、智能终端等新型的二次设备,信息与通信变得数字化与网络化。当电力系统发生故障时,应通过保护动作跳开相应的断路器,将故障设备从系统中切除,以减小停电范围。与传统变电站相比,整个动作过程与信号的传递经过了更多的电气设备:由传统的电磁式互感器或电子互感器测量得到电压、电流信号传送到合并单元,合并单元将数据组合后通过交换机发送保护装置,保护作出判断后发送跳闸信号至智能终端,由智能终端控制相应的断路器动作切出故障。如果上述环节中的某一设备出现故障,导致保护或断路器发生拒动或误动,则很可能导致故障范围扩大,不利于电力系统的安全与稳定,并可能造成更多的经济损失。为了在保护、断路器或其他装置出现错误后快速找出其故障原因,及时排除故障,本文采取了反向的思路,利用故障追踪的方式来解决问题。故障追踪是指,通过对调度端收集到的报警信息运用故障诊断算法之后,发现断路器或者保护有不正确动作的情况,运用数据挖掘技术对变电站内部的告警数据进行分类和提取,进而找出设备不正确动作的原因的过程。即在已知装置不正确动作之后,对其状况进行反向追踪,寻找其发生故障的内部原因,有利于对电力系统中的各类信息源进行充分利用。本文的主要研究内容如下:1.本文采用一种基于因果关系的推理链与贝叶斯网络相结合的故障追踪模型。首先分别介绍了推理链模型与贝叶斯网络模型,阐述了两者的特点和计算方法,两者相结合有利于有效而直观的建立故障原因与故障征兆的关联关系。并介绍了贝叶斯疑似度的概念,为故障追踪模型的建立奠定算法基础。2.分别对继电保护装置、断路器、合并单元、智能终端和交换机的设备结构和主要元件进行了介绍和分析,研究了其各个部分可能出现的故障情况。其后整理了故障后变电站端能够得到的与继电保护装置等设备有关的异常告警信息和电压电流等测量数据信息,将这些信息归类为故障征兆。本文分别归纳了各设备常见的内部故障原因以及当设备出现某种故障后,可以得到的故障征兆。并通过表格详细列出了不同的故障原因与故障征兆之间的关联关系。3.以测量得到的保护装置特征参数和接收到的告警信号为基础,引入了事件集的概念,根据故障原因集和已知故障征兆集分别构建了继电保护装置、断路器等设备的推理链模型,明确直观的表现出各故障原因与故障征兆之间的因果关系。并建立了相应的贝叶斯网络模型,通过贝叶斯反向推理得到可能故障原因发生的贝叶斯疑似度,通过贝叶斯疑似度的大小即可判断最有可能的故障原因。且方法中考虑到了发生数据丢失的情况,提出了解决方案,并考虑到了多个不同模块同时发生故障或某一部分设备发生了多个故障的复杂情况。最后,通过实例分析验证了该方法的有效性,证明了其应用价值。