随着我国经济的快速发展,电力设施与人们的生产生活息息相关,电力设施或者大型设备的稳定运行需要有配套的相关设备来辅助,在配电系统中,需要具备智能配电,电能的智能采集等功能,配电开关柜扮演着非常重要的角色,配电开关柜可以通过对系统的状态检测和故障诊断来保证配电系统安全稳定运行。当一个大型设备出现故障时,依靠人工检测或者传统的检测方法对各个模块进行故障检测是非常困难的工作,需要耗费大量的人力和物力,在此背景下,本文对开关设备状态检测和故障诊断展开研究,该开关设备的智能通过人工神经网络来实现。本文主要包括以下的研究内容：首先是开关柜的状态检测功能,其中需要涉及到开关柜的基本结构、状态检测的基本原理以及状态检测系统的设计和系统通信设计。其次是开关柜的故障诊断功能,本文设计了基于人工神经网络的故障诊断系统,通过先验知识对神经网络系统进行训练,并拥有自学习能力使得故障诊断精度不断提高。最后对本系统进行了仿真实验,介绍了实验的原理和方法并对实验结果进行了详细分析。本文实现的基于人工神经网络的智能开关柜可以实现对设备的状态检测和故障诊断,通过训练使系统的判断不断接近专家的判断,一个专家常常只拥有在某一方面的经验,而且常常还会因为遗忘而无法获得正确的判断,而本文设计的专家系统可以将所有专家的经验作为先验知识对系统进行训练,客服了知识的局限性,也克服了人类固有的遗忘特性,系统通过不断的学习,自主调整推理的规则,使系统获得了类似于人类的自主思考能力。本文对系统进行了测试,在状态检测方面,和实际测量值进行了对比分析,在故障诊断方面,通过Matlab进行了仿真实验,测试结果表明,本系统可以满足实际使用要求。本系统具有以下的优点：本系统可以为配电系统的安全稳定运行提供助力；在本系统投入运行以后,可以实现系统运行的无人值守,可以为企业节省大量的人力物力资源；在电网出现故障时,可以通过故障的各种特征进行快速的诊断,主要是故障发生的原因和定位故障发生的位置,为排除故障提供决策支持,可以为诊断故障节省大量的时间,也不会因为有经验的老员工暂时不在而无法排除故障；通过对设备各种阈值的设定,可以使得系统将要发生故障时就能够预先报警,从而避免故障的发生；可以优化系统资源、均衡负载,从而达到优化系统的目的。本系统的应用前景非常广泛,在写字楼,大型商超、小区中都可以获得应用,具有较好的市场潜力。