电气设备是变电站发挥电力控制与管理功能的主要载体,电气设备故障监测是确保区域电力稳定运行的基础.文中构建了BP神经网络故障检测模型,利用调控一体自动化变电站的在线监测系统采集设备运行状态数据,将其作为故障检测样本;基于粒子群优化算法修正神经网络的权值与阈值,得到高精度的BP神经网络故障检测模型;将故障检测样本输入训练完成的模型中,输出电气设备故障检测结果即可判断何种电气设备发生故障,为巡检人员提供维修依据.