随着电力科学技术的不断改革和创新,电能已经成为当今科技发展和数字化生活中至关重要的能源。化石能源的匮乏和生态环境的恶化,对传统能源的可持续利用提出了更高的要求,也使得微电网的开发应用成为研究热点。为保证微电网的安全稳定运行,确保微电网供电可靠性,在微电网突然产生故障的情况下,系统能在第一时间监测到故障并快速进行定位,以为后续故障处理提供便利已成为一个重要任务。因此,本文针对微电网故障诊断方法展开分析和研究。目前,对于电网故障诊断的研究主要基于专家系统、人工神经网络、解析模型等方法,这些方法不适合在运行方式多变、拓扑结构多样化的微电网中应用。Petri网理论在专家和学者的努力下不断发展和完善,能图形化描述处理离散事件,推理过程简单易懂,在微电网故障诊断方法的研究中具有广泛的应用前景。本文在分析及综合现有微电网故障诊断方法特点的基础上,深入研究Petri网理论的应用,对现有基于简单Petri网的电力系统故障方法进行分析探讨,通过算例分析总结该方法的缺陷。本文针对现有方法中存在的缺陷以及微电网故障诊断的特殊性,为提高微电网故障诊断的效率,减少搜索时间和缩小搜索范围,在已有的高级Petri网系统的基础上,提出一种基于有色Petri网的故障区域搜索方法,然后通过算例分析验证该方法的适应性,利用Stateflow对算例搜索结果进行仿真验证。最后在上述工作的基础上,根据微电网的特点及故障诊断的要求,将分层思想、改进自适应模糊Petri网、模糊逻辑相结合构成混合Petri网,提出面向对象的混合Petri网的微电网故障诊断方法。在基于混合Petri网的故障诊断模型中引入改进的BP算法对模型中参数进行训练,提升诊断结果的准确度。最后通过算例验证了基于混合Petri网的微电网故障诊断方法的容错性,在单一故障、多重故障和信息缺失等复杂情况下,该方法都能给出准确的诊断的结果。