随着现代配电网规模和容量逐渐扩大，配电网故障诊断对于保证配电网安全稳定运行也越来越重要。当配电网出现大规模故障，短时间内有大量的、不精确的报警信息传入调度中心;或者出现保护和断路器拒动、误动以及因外界干扰产生信息缺失等其他情况时，会发生漏判、误判，甚至可能会扩大影响范围。本文充分利用粗糙集理论处理不精确、不完备知识的挖掘与处理能力以及遗传算法自适应、并行性等优势，克服故障诊断中的此类问题，指导调度员更加快速准确地识别故障。　　论文基于配电网故障诊断理论和粗糙集理论的相关知识，针对配电网故障诊断中保护和断路器误动、拒动以及数据传输中受到干扰的情况，提出了基于改进粗糙集理论的遗传约简算法。该算法在初始群体的选取、最优保存策略以及局部修正策略上均进行了改进。通过配电网故障诊断算例，将该改进算法应用于以保护和断路器的动作信息为条件属性，考虑各种故障情况所形成的配电网故障诊断决策表中;并通过约简结果进行故障诊断规则的提取。该改进算法不仅能够处理配电网故障诊断中存在数据冗余信息的情况，并且能够快速约简诊断决策表，从而更加快速准确地提取故障诊断规则。　　最后结合实际工程项目，针对江苏省某市实际配电网研发了配电网故障诊断系统。将改进粗糙集算法应用于该实际配电网故障诊断决策表约简中，并应用混合策略规则生成配电网故障诊断规则知识库。通过对实际配电网的分析以及改进粗糙集算法的应用，实现了配电网故障诊断系统的诊断功能。通过三种模拟故障的故障警报信号验证了算法及系统的准确性和实用性。