摘要：配电网运行的稳定性对供电品质、用户用电体验具有决定性影响。因配电网具有复杂的网络结构、元件数量庞大、故障形态多变等特点，传统诊断手段在响应速度、判断精度以及智能决策能力上表现出明显局限性。为打破这一瓶颈，本研究创造性地提出一种依托数字孪生理念的配电网智能故障诊断方案。该方案设计实现了物理电网与虚拟仿真模型间实时联动、以数据为核心的数字孪生体系架构。借助高精度传感网络，持续获取配电网的电气参数、设备工况、环境变量，将这些信息即时同步至虚拟模型，保证物理实体可以与数字副本的动态一致性。通过集成深度神经网络与知识图谱技术，建立复合型智能诊断引擎，经仿真验证与真实场景测试，提出的方法在提高故障辨识时效性与正确率表现突出，可显著加快故障点查找进程，减少非计划停电时长，为建立具有自愈能力的智能配电网以及实现前瞻性运维管理开辟新的思路。