在电网发生故障时能准确、实时的诊断出故障元件可以缩短电能中断的时间以及提高供电的可靠性,这对电网的稳定运行起到重要的作用；同时,智能电网的大力发展,也迫切的要求及时发现、准确诊断并消除故障隐患,提升系统的安全可靠性。目前,在电网发生故障时电网的各种信息系统使得故障信息的获取更加方便。但是大量的故障信息和报警在很短的时间内一起涌入调度中心,远远超出了电网调度人员的处理能力,如果发生了复杂故障,电网的故障诊断将变得更加困难。传统的电网故障诊断方法大多只基于开关量信息,即保护和断路器的动作信息。然而,当电网发生故障时,由于存在保护和断路器的误动、拒动以及由信道干扰引起的信息丢失等很多不确定的因素,仅仅基于开关量信息的电网故障诊断很难得到准确的诊断结果。研究发现,当电网发生故障时,电压、电流等电气量信息首先发生变化,同时电气量信息能够更好的反映电网的一些数学、物理上的特性,其在完备性、准确性和容错性等方面有开关量信息无法比拟的优势。所以,将电气量和开关量进行多数据源的信息融合,用综合故障诊断的方法有助于提高诊断结果的精确性。本文研究了多数据源故障信息在电网故障诊断中的应用。本文首先介绍了课题的研究背景以及国内外的现状和发展趋势；其次,提出了多数据源信息融合的电网故障诊断框架体系；进而介绍了目前电网故障诊断的各种故障信息源；接下来本文对基于开关量信息的电网故障诊断进行分析,提出了加权模糊Petri网的电网故障诊断方法；同时,本文将电气量分析引入电网故障诊断,利用小波变换分析故障信息进行电网故障诊断；在上述方法的基础上,本文提出多数据源故障诊断的信息融合模型；最后,基于Matlab与Labview软件,开发环形电网实验平台故障诊断决策系统,对文中提出的多数据源信息融合电网故障诊断算法进行验证。