可靠性是电力系统的基本要求之一。但由于气候、人为等多种因素的影响，电力系统的故障是不可避免的。当电力系统发生故障时，就要求运行人员能够迅速判断故障原因、切除故障元件并恢复系统的正常运行，以便减少对电力设备的损坏，保证向用户安全可靠的供电。
电力系统发生故障时，保护和断路器可能发生拒动、误动；警报信息在传输过程中可能出现丢失、畸变;故障元件可能有多个。这些都使得实际故障复杂化，个人很难在短时间内做出正确的判断。故障诊断系统可以帮助调度员迅速找出故障元件，是快速恢复供电的前提。
遗传算法是将故障诊断的问题转化成O、1整数规划问题，然后用优化算法进行求解，一种比较成熟的电力系统故障诊断方法，己经应用于实际系统中。本文在前人工作的基础上，对遗传算法进行了多项改进，提高了遗传算法的收敛性能。针对实际系统中大量的不完备保护信息，本文采用在迭代过程中估计缺失信息状态的方法，取得了良好的诊断效果。
关键词：电力系统故障诊断；遗传算法；优化控制；