随着时代的发展,智能建筑已经成为一种趋势,使日常生活变得高效而便捷,智能建筑供配电系统日益庞大,不可避免会出现故障,所以对智能建筑的安全保障是必要的。一旦智能建筑供配电系统出了故障,势必会增加电网调控工作人员的工作量,影响到居民的正常生活,严重则会使整个建筑遭到损害和不必要的经济损失,而且对电能质量的影响巨大,甚至会造成人身伤亡事故,因此智能建筑中供配电系统的故障诊断技术尤为重要,对故障诊断的研究具有重大的意义。本文提出的故障诊断方法主要针对的是智能建筑中易出现的故障问题,智能建筑供配电系统中出现的故障比传统建筑的故障类型要多,后果也要更加严重。智能建筑比传统建筑有更多的传感器以及智能器件,由于其系统本身的线路复杂性,除了传统建筑中三相短路、两相接地短路、两相短路、单相短路这四种最基本的故障之外,也会出现多重故障等严重现象。对于这些多样化的态势,更多未知或者更复杂的故障藏于其中,需要更精准的诊断方法来进行判断。本文结合智能建筑供配电系统的特点,对其电网络拓扑结构和故障特征从理论上进行了详细地分析及故障特征的分析,确定其故障类型,并且提出了一种基于小波变换和贝叶斯网络的智能建筑供配电网络故障诊断方法。为了验证本文提出的故障诊断方法与同类型的智能建筑供配电系统故障诊断方法相比是较有优势的,最后会以实例进行仿真研究。此方法对于简单故障以及复杂多重故障情况都能够正确判别故障元件,且在保护及断路器存在拒动、误动、漏报、误报以及时标错误等情况下均能有效判别故障元件,同时能够推理得到元件故障的时间点约束区间,具有较高的容错性。利用MATLAB编程进行矩阵运算推理,诊断时间均不超过1s,且与故障复杂程度无关,可见所提模型能够满足在线故障诊断应用的实时性要求。为使最后的结果更具有客观性和准确性,将本文所提的方法与其它故障诊断方法进行横向比较,与神经网络法、粗糙集法、模型预测法、贝叶斯网络法四种方法在相同条件下进行仿真实验并进行对比分析。由此可见,此方法可以有效提升了故障诊断的准确性。