近年来,随着我国经济的快速增长,电网的发展速度逐步提升,电网智能化也随之推进。国家电网为适应时代需要,引进了以光纤复合低压电缆(Optical Fiber Composite Low-Voltage Cable,OPLC)为传输介质的电力光纤到户项目。光纤复合低压电缆是光单元结构和电力电缆的有机组成体,因此OPLC可以免去重复布线问题,降低了实际应用中的成本,在电力光纤到户与电网智能化的推进中具备广泛的应用前景。由于现今电力设备自动化程度的提升,导致OPLC出现故障的可能性升高,造成的危害也不容小觑,因此对其故障诊断的重要性显而易见。首先,本文分析了OPLC的结构及特性,介绍了Petri网的基本知识及其运行规则,对模糊Petri网的原理与知识表达进行了研究,并且对模糊Petri网的知识求解方法及推理规则进行了分析;其次,分析了动态自适应模糊Petri网算法,并对其变迁发射规则进行了研究,以常见故障为例构建了模糊Petri网模型,并且通过算法流程验证了动态自适应模糊Petri网模型的正确性和有效性;最后,本文提出了基于动态自适应模糊Petri网的OPLC故障诊断方法。通过电缆故障诊断试验及针对于光功率值的监测试验等构建出OPLC故障特征与故障类型的对应规则,根据该推理规则建立起OPLC故障诊断的动态自适应模糊Petri网(DAFPN)模型,利用BP神经网络算法对DAFPN模型中的权值、阈值等相关参数进行学习、训练,以减少人为主观因素造成的误差;利用DAFPN对OPLC故障进行诊断,结果证明相比较单独使用模糊Petri网该方法能更好地动态适应专家系统中模糊知识的更新,有效提高OPLC故障诊断的准确度。