受过去“重发、轻供、不管用”旧观念的影响,我国电力系统在发电、输电领域虽已处于世界先进水平,但是配电网领域的发展仍处于起步阶段。近年来,随着人们对配电网的逐步重视,大量的新技术、新设备,各种先进的管理方式在配电网领域得到广泛应用,使得配电网在很大程度上实现了自动化。配电网实现自动化的过程中,一些问题也暴露了出来：一是,在配电自动化设备运行的过程中会产生大量的配电网运行数据,我们应该如何对待这些数据；二是,配电自动化系统的运行是基于安装在配电网中的大量的监视和控制终端,当这些监视和控制终端无法正常运行或者通信系统出现故障时,如何保证配电网供电的可靠性。针对提出的问题,本文提出了利用配电网故障处理过程中产生的故障记录,对配电网故障的时空特性进行研究,并开发了相关的时空特性分析软件。该软件以GPMS、SCADA等配电自动化系统中所记录的配电网故障信息为数据源,能够从时间、空间、故障原因、保护动作情况等多个层面对配电网故障进行特性统计分析,并能够按照需要对多个故障属性进行交叉统计分析。对于时空特性统计分析的结果,软件提供了多种输出方式,包括图表输出方式,报表输出方式,统计结果形象、直观,便于用户对统计结果作进一步应用分析。该软件具有操作简单,适用范围广等特点,可用于不同区域、不同领域的时空特性统计分析。除了时空特性的统计分析,本文还利用数据挖掘方法对配电网故障进行诊断判据的研究。利用数据挖掘,可以从大量的配电网故障数据中“挖掘”知识,发现隐藏于配电网故障数据中的配电网故障属性之间的关联关系。由于数据挖掘方法利用的是配电网历史故障数据,不依赖于配电自动化系统所提供的实时监测信息,该方法可在离线情况下对配电网故障进行诊断。数据挖掘结果的准确性和适用性取决于数据源的有效性、数据源包含的信息量和数据源的多少。应用数据挖掘方法建立关联规则数据库,对配电网故障进行诊断,可以摆脱配电实时监测系统可靠性对配电网故障诊断的限制,提高电力系统供电可靠性。通过对配电网故障数据的研究,获得了配电网故障主要的时空特性,以及不同故障属性之间的关联关系。这些研究成果可以在不依靠配电网自动化系统的情况下对配电网故障做出诊断,统计分析结果也可以为其他配电网故障诊断、事故分析方法提供理论基础和技术支持。