电网故障诊断就是通过测量和分析故障后电网中电流、电压等电气量以及保护和断路器动作的开关量变化信息，识别故障元件。良好的诊断策略对于缩短故障时间，防止事故扩大具有重要意义。故障发生时，监控系统采集到的大量故障信息涌入调度中心，基于传统数学模型的诊断方法已很大程度上不能保证诊断的准确性和快速性等要求，而相比较来说，基于智能技术的诊断方法具有明显的优势。智能方法能够模拟、延伸和扩展人类的智能行为，弥补数学模型诊断方法的不足，为电网故障诊断领域开辟了新途径。因此故障诊断方法由传统技术向智能化技术方向发展是该领域未来研究的重点和热点 。

在国内外专家学者对电网故障诊断领域研究成果的基础上，综述了一些当前应用较为广泛的电网故障诊断的智能方法，其中包括专家系统、神经网络、模糊集理论、Petri网等，并相应的给出了简要的介绍，同时分析了这些方法的特点和不足，总结了当前电网故障诊断领域所面临的问题，探讨了该领域在今后的发展中需要重点解决的关键问题和未来的发展趋势。