在FD－PS中，由于各种保护的动作逻辑，保护与断路器之间的因果关系易于用模块化的规则集表示，故不少ES采用产生式规则来描述知识［8，9］。文献［8］则根据诊断的对象不同，将诊断规则知识库分为两类：一类属于对保护和断路器进行评价的规则库；另一类则是输电线、变压器、母线诊断的知识库。当发生故障时，将事故信息与相应的规则库相匹配，得出故障结果。基于产生式规则的知识表示结构便于增加、删除或修改一些规则。它适宜于表示因果关系的知识，但难于描述电力系统结构性的知识，且这种知识表达方式对层次性、继承性知识的表达能力较差，降低了推理的效率。
基于框架理论表示法是将概念性和经验性的知识事例、事件细节，用类似框架的通用数据结构描述的一种结构化知识表达方式。由于电力系统中网络结构复杂，设备之间存在各种拓扑关联和电气关联，宜于用框架结构来描述［5～6，10～11］。文献［10～11］通过线路框架表示厂站和厂站的连接关系，形成框架网络，将电网的整个拓扑结构知识清晰描述。框架可灵活的形成层次关系，继承属性使表达简单，简化复杂的推理知识，其缺点是不善于表达过程性的知识。
基于知识模型表示法［12，13］用“与，或”逻辑元代替传统的经验启发式规则来表示各电力系统设备内在功能，各设备与各种输入信息间的物理连接关系，构造被诊断系统内各种设备的知识逻辑模型。这种表达方式描述了对象的整个逻辑推理的过程，就相当于过程式知识描述，不同处是根据信息的具体情况嵌入相应的逻辑运算，使整体概念和行为更清晰。文献［12］是通过用“与，或”逻辑元表示断路器与保护之间多重性关系，并将它们有序连接构成所要诊断的电力系统“前向”逻辑电路模型。当发生事故时，根据所得到事故信息输入电路模型，再由电路模型的输出与实际断路器的状态相比较，最后给出诊断结果或相应的诊断假设进行进一步的推理。基于知识模型表示法是将电力设备表示为等效的逻辑元件，它是局部的整体性，缺乏整个ES的通用性及层次性，并对诊断假设的验证推理增加了复杂性。
面向对象的知识表达方法是随着面向对象技术和语言而推出的。将研究问题抽象为类，将类实例化为对象，通过采用继承和封装技术，减少了知识表达的冗余性和易于知识库修改［14～16］。文献［15］通过分析被诊断系统每个组成设备的属性，用不同层次类来描述相应的电网组成设备，并由对象的实体来描述整个电网在故障情况下它们的动态可能行为。在此基础上将推理机的诊断过程用面向对象技术进行处理。这种知识表示方法在本质上与框架式表示法没有质的区别，但由于面向对象技术和语言的发展而赋予新的定义，使其在表达方式上更简洁、清晰。同时将框架理论的优点更充分的发挥，特别是对逻辑推理过程的适应能力增强。
在电力系统故障诊断的ES中，常用的推理机制可以划归为正向推理、反向推理、正反向混合推理三种基础推理结构。
文献［17］输电线路故障诊断中采用正向推理。根据系统发生故障时，跳闸的断路器和动作的保护信息作为驱动输入，按照知识指导的推理策略调动知识库在相关空间中规则，搜索求得故障诊断的结果(由网络结构信息、断路器状态、断路器与保护装置的连接和保护系统的属性等组成)。当规则的条件部分与诊断输入信息相匹配，就将该规则作为可用规则放入候选队列中，再通过冲突消解，将其作为进一步推理的证据直至得到诊断结果。
反向推理首先提出假设，然后寻找支持该假设的证据，若所需证据都能够找到，则表明该假设成立，反之假设不成立［7］。这种推理方法极少单独在FD－PS中使用，而是与前向推理相结合，用于构造正反向混合推理［18～20］。文献［18］中对输电线和配电网报警处理和故障诊断ES的推理机是采用基于正反向混合推理机结构，首先根据跳闸断路器的保护信息进行初步推理，得到故障设备的假设。根据所得假设，再用断路器和保护设备之间的逻辑规则进行反向推理，验证假设的故障设备的正确性，有效的缩小查找故障范围。
综上所述，基于ES技术的电力系统故障诊断系统的研究已有近20年的历史。随着计算机和语言技术、智能技术的发展，使知识表达形式和结构也随之有所相应的变化，在知识获取和构造方面有很多的改进，其发展的趋势是力图使知识获取、知识表达工作简化，进而使故障诊断的推理效率得到提高。但ES基于知识实现故障诊断的推理逻辑过程原理是不变的，因此，在实际应用中的某些缺陷仍不能忽视。
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