电力系统中80%以上的故障来源于配电网,配电网故障的快速诊断、隔离与恢复对于保证电能供应和人员、设备的安全至关重要,因此大量配电网故障诊断算法得到了研究与应用。分布式电源的大规模接入,使得配电网潮流与故障特征发生了显著变化。传统配电网故障诊断算法与新开发的有源配电网故障诊断算法的有效性,需要在各种场景下进行系统性测试。目前针对诊断算法的各种测试方法,能够在不同程度上满足测试需求;但各种测试手段相对独立、涵盖的故障场景各不相同,未形成全面统一的配电网故障诊断算法测试方案。为此,本文设计实现了有源配电网故障诊断模块开发测试平台,并提出有源配电网故障场景信息模型与故障场景批量生成方法。具体工作及研究内容如下:(1)有源配电网故障诊断模块开发测试平台设计与实现。测试平台主要分为数据准备、故障数据处理和故障诊断算法评估三个阶段,使用大规模故障场景数据集,对待测故障诊断算法的正确性与准确率进行了测试评估。测试平台的设计满足了四个功能需求:故障数据格式标准化、故障场景数据批量生成、测试流程自动化、故障诊断算法模块化与可拓展。(2)有源配电网故障场景信息模型。由源-网-荷共同构成有源配电网故障场景信息模型,使用概率模型和统计特征描述分布式电源出力、线路故障、负荷波动等变量的不确定性,并讨论了考虑多维变量相关性的联合分布模型。通过各变量的概率模型和多维变量联合分布模型,抽样得到故障场景仿真数据集,为测试平台提供了故障场景数据集的生成依据。(3)有源配电网故障场景批量生成方法。通过Python脚本调用PSCAD自动化库,实现模型控制与参数修改,批量生成大规模故障仿真场景集,避免了手动修改模型参数的繁琐过程,大大提高了故障场景的生成效率。为缩短仿真总耗时,介绍了基于并行计算的PSCAD效率提升方法。在测试平台的算例分析与验证部分,介绍了从数值仿真、物理实验室模拟和现场试验等来源获取的故障数据集;使用MATLAB Coder将故障诊断算法模块进行代码生成与代码编译,并基于RTDS验证了故障诊断算法模块的有效性,为将其应用到实际电力系统中做准备。