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基于粒子群优化广义回归神经网络和D‑S证据理论的电网分区故障诊断方法，通过改进图形分割法将大电网划分为相互重叠的不同子网；将保护和断路器的故障报警信息作为训练样本，通过训练每个子网的粒子群优化广义回归神经诊断模型，建立每个子网对应的故障诊断模块；根据故障警报信息，触发相应子网的故障诊断模块；根据报警信息的子网的数量以及是否相邻，判断故障是否发生在重叠区域，如果故障不是在重叠区域，则分析子网故障诊断模块的输出结果；如果故障在重叠区域，则通过D‑S证据理论再分析，通过融合相邻子网的诊断输出，得到诊断结果。本发明将电网划分为相互重叠且计算负担基本相同的子网，降低了电网结构的复杂性，提高了故障诊断效率。