本发明涉及电力系统故障的智能诊断领域，尤其涉及一种多重电力系统故障的智能诊断方法。
背景技术：
电网的发展和社会的进步都对电网的运行提出了更高的要求，加强对电网故障的诊断处理显得尤为重要。随着计算机技术、通信技术、网络技术等的发展，采用更为先进的智能技术来改善故障诊断系统的性能，具有重要的研究价值和实际意义。
故障的智能诊断技术也被称为智能故障诊断技术，包括专家系统(expertsystem，es)、人工神经网络(artificialneuralnetwork，ann)、决策树(decisiontree，dt)、数据挖掘(datamining，dm)、模糊论(fuzzytheory，ft)、petri网理论(petrinetworktheory，pnt)、支持向量机(supportvectormachine，svm)、仿生学理论(bionicstheory，bt)的应用等，其中前四种技术得到了较多的研究，相对比较成熟和常用。
为此，设计一种多重电力系统故障的智能诊断方法，解决以上问题。
技术实现要素：
本发明为克服以上不足，提供一种多重电力系统故障的智能诊断方法，依次进行如下诊断：
基于规则的诊断；
基于案例的诊断；
基于行为的诊断；
基于故障树的诊断；
基于模糊逻辑推理的诊断；
基于神经网络专家系统的诊断；
基于数据挖掘诊断。
本发明的有益效果是：本发明所述的一种多重电力系统故障的智能诊断方法，智能化高、协同性高、快速、诊断准确。
具体实施方式
以下将结合本发明的实施例进行详细叙述。
一种多重电力系统故障的智能诊断方法，依次进行如下诊断：
基于规则的诊断；
基于案例的诊断；
基于行为的诊断；
基于故障树的诊断；
基于模糊逻辑推理的诊断；
基于神经网络专家系统的诊断；
基于数据挖掘诊断。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。