随着国家经济的发展,家用电器越来越多，企业也越来越多地依赖电来作为能源的主要供给模式，用电负荷不断攀升，电力在国民的经济和生活活动中的重要性也越来越大，电力故障对生活和工作的影响也越来越大。在这种情况下，电力故障抢修的实时性的需求也越来越强，因此，在保障用电安全的前提下，通过技术的改造和升级来提高电力故障抢修速度，在现有电网能力的基础上，提高电网的运行效率，以满足不断增长的国民经济发展和广大人民生活用电的需要，具有重要的现实意义。　　国家智能电网的建设不断深入，如何将智能电网的数据综合利用，使其发挥最大的功效是现阶段和下一阶段的主要研究对象。用电信息采集系统能采集电网运行状态下的各种详细数据，数据直接反映电网的运行状态是否异常。故障抢修管理系统（Trouble Call Management System，简称TCM）有效地对电网抢修工作进行管理。通过有效地把用电信息采集系统和TCM系统结合起来，才能充分发挥智能电网的作用，整合电网资源，从而使故障抢修任务快速有效地完成，保证电网安全、稳定、经济地运行，保证用电客户合法利益。　　本文提出并实现了基于用电采集系统和TCM系统的故障诊断交互应用平台。研究在所有故障条件下，此时计量表计的工作情况以及该计量表计向用电信息采集系统发送的数据形式，通过现场实时数据推导出现场故障方式，以便更好地确定如何向故障抢修系统发送合理的数据。并通过标准的算法建立多种故障模型，从而能够准确地判断现场故障情况。同时，通过服务器之间的通讯将故障信息提交故障抢修平台服务器，故障抢修平台服务器根据故障类型和故障位置自动生成故障抢修信息供抢修队伍使用。　　综上所述，本论文的主要研究内容包括以下几点：　　一、研究用电采集系统工作原理和采集信息量，对采集的数据进行分类，明确故障数据和正常数据；　　二、研究基于极限学习机的故障分类算法，对故障的数据能够快速准确地进行智能分类，分类特征明显，便于区别不同的故障类型；　　三、捕捉用电信息采集系统的故障数据和停电事件，结合电网拓扑结构，对拓扑结构进行广度和深度的混合搜索，迅速精准地定位故障点位置；　　四、应用前面各部分功能计算结果与TCM系统进行交互应用，将故障信息上报到TCM系统中，提示生成故障抢修单，统筹管理故障单安排、故障抢修队、故障实时反馈、故障解除等工作，提高故障抢修速度。