气象因素作为影响电力系统设备运行和电力系统稳定的重要因素之一,已经引起研究人员的广泛关注。实验研究和理论分析表明,气象环境与电力系统设备故障之间存在着一定的关联性,大风、雷雨、降雪等异常天气会造成设备的短路、接地或开关误动作,危害电力系统的安全稳定运行。而针对变电站的小型模块化预警系统实现区域化的气象数据实时采集、基于气象信息的变电站故障风险评估及故障预警等问题,建立一套基于多维气象数据分析的变电站监测预警系统具有重要的理论意义和应用价值,基于此,本文所作研究内容如下:（1）针对变电站区域根据不同的气象环境可能造成的变电站故障类型进行分类梳理,并归纳得出监测预警系统对专业气象信息的需求,提出建立基于气象信息的变电站监测预警系统的功能目标。（2）对变电站区域的气象数据进行分析和处理,得到用于预测的气象数据库;设计一种基于遗传优化的BP神经网络预测模型,利用气象数据库对模型进行反复训练,克服传统BP神经网络算法易陷入局部最优解的缺点并保证模型的计算速度和精度,实现对待分析时刻的重点气象因素的精准预测,为变电站故障的风险评估提供关键数据。（3）针对基于气象因素对变电站故障风险评估问题,提出改进分辨系数的灰色关联度故障诊断模型,引入分辨系数动态调整函数,提升传统灰色关联度分析方法中分辨系数取固定值的相关性分析显著性;通过运城500k V桐乡变电站历史数据验证,构建气象矩阵,利用数据预测模型精准预测的气象数据,评估未来时刻变电站故障风险等级,对比实验表明改进模型比传统模型得到的相关性更显著,提高风险评估精确度,避免监测预警系统的“欠预警”和“过预警”。（4）设计监测系统硬件,实现变电站区域的气象数据采集及存储,设计监测系统数据平台,保证监控系统硬件的可靠运行,主要功能包括气象数据的实时监测、变电站风险等级预警、历史数据曲线显示,划分变电站的风险等级并提出应对措施。结合实验测试及运城500k V桐乡变电站实际应用,结果表明本文构建的基于气象信息的变电站监测预警系统将气象信息与变电站环境监测、风险等级评估结合,分析不同气象条件下变电站存在的潜在风险,实现故障告警,降低设备损失和运维成本,具有重要的实际应用价值。