随着电能质量研究的不断深入和电能质量监测网络的不断扩大,电能质量监测信息的价值已经不止于在电能质量研究领域,同时电力系统丰富的监测系统各自具备相应的数据特征优势,使得融合各种相互关联的监测系统数据进行多源数据分析和挖掘成为可能,如此也使得电能质量问题的分析手段和方法更加丰富。电能质量问题主要表现为稳态和暂态两方面的问题。本文将从不同来源的数据信息着手,落脚于电力系统故障诊断问题。从离线的分析应用和在线的实时故障诊断两个方面深入分析研究,将数据挖掘技术和信息融合技术合理应用其中,以达到解决实际问题的需求,进而实现对电网暂态电能质量问题的分析与评估。在离线分析应用方面,以保护数据为例,利用关联规则的数据挖掘方法,发现故障发生条件和保护的不正确动作信息之间的关联关系,从而挖掘出保护的不正确动作模式。而这种挖掘结果对电网暂态电能质量分析具有相当的意义。在实时故障诊断应用方面,由于发生故障时会有大量故障信息,能有比较有效的方法诊断故障显得非常重要。由于故障录波数据的准确性和完善性,本文针对故障录波数据提出了基于模糊Petri网的模型,通过该模型能有效判断故障结果。在基于模拟量诊断的基础上,加入开关量的信息,针对多源信息不同的数据特征,利用信息融合的分布式模型,实现在决策层面的多源信息融合,并通过算例验证了该模型的准确性。