输电线路在电力系统中的作用是输送电能,其具有高可靠性对整个电力系统的重要意义不言自明。输电线路也是电力系统故障发生最为频繁的部分,如果不能采取有效的防护措施,可能会导致整个电力系统瘫痪。如何对输电线路故障时采取快速、准确的诊断,一直是研究人员所面对的一个重要的课题。本文首先对输电线路发生的各类短路故障及其对应的故障机理进行分析,提取机理分析结果特征,并作为故障诊断依据；其次针对目前短路故障中信息处理复杂繁琐,而单一诊断方法诊断实时性和准确性差等问题,给出了一种模糊推理与神经网络相结合的方式---模糊神经网络算法；最后根据这种结合方式构建一类模糊-神经网络故障诊断模型,并在Matlab中应用输电线路故障诊断算法构建故障诊断系统,进行仿真实验。该系统具有以下特点：(1)采用基于序电流与序电压的算法,不仅能识别出故障相,还能判断是否是接地故障,大大减少了计算量。(2)通过建立串联的模型,既能同时运用两种诊断方法,扬长避短,又避免了两种方法的互相干扰,并且在模糊推理系统中,就简化了输出向量个数,减轻了神经网络训练压力,提高系统诊断效率。为了验证所设计的系统模型的有效性,在实验室环境下通过大量测试样本的验证,结果表明,本文所确定的模糊-神经网络系统对输电线路故障短路类型能全部做出正确的类型识别,达到了预期目标。