近年来台风、暴雨等重大自然灾害事故频繁发生,给社会经济带来了了巨大的损失,并造成大量人员伤亡。2019年8月,台风“利奇马”、2018年台风“山竹”侵袭广东、福建、浙江、江苏、山东等东部多个省份,造成大面积停电,大量电力设备受损,给电力应急事故的抢修工作带来了巨大挑战,电网突发事故应急管理已成为学术界关注的一个重要研究课题。突发自然灾害事故引发的电网事故具有突发性、复杂性和不确定性等特点,这使得传统的应急管理方法在处理重大电网突发事故方面显现了明显的弊端和不足。当前的研究大多集中于应急管理体系构建、应对措施研究、应急技术等领域,对电网突发事故应急人员与应急资源的预测研究内容较少。本文以自然气象灾害为前提,研究各种相关情景特征对电网突发事故应急物资需求的影响,以案例推理方法为指导,综合运用案例推理、回归分析、主成分分析、深度学习等理论构建电网突发事故应急决策的物资预测模型。首先,本文研究了案例推理方法在电网突发事故物资预测中的应用,分析了电网在突发事故发生时遭受的气象灾害信息,综合设备水平和地形因素,依据历史突发事故案例的物资需求情况,研究了案例推理方法在电网应急物资预测中的应用,提出了将深度置信网络应用于案例推理中案例适配这一关键关节,构建输入输出的关联关系模型。其次,分析各类特征因素对应急物资需求的影响,并根据不同因素的特性采用了不同的处理方法,以适合案例特征和模型输入。针对有累积作用的气象因素采用回归分析方法得到具有累积作用效果的数据,针对设备因素利用主成分分析法将设备状态数据转化为描述设备脆弱性水平的数据,利用地势起伏参数、高程标准差和局部全曲率量化地形因素,提高特征因素与物资需求量的关联关系。再次,研究深度置信网络的原理和特点,论证其应用于预测模型案例适配过程的可行性。将经上述方法处理后的特征因素作为输入,建立基于深度置信网络的电网突发事故应急物资预测模型,通过无监督自学习和有监督调参挖掘特征因素与物资需求的关联关系,实现灾前或事故信息不明确情况下的物资预测。在灾情信息初步确定的前提下,提出了事故规模与特征因素的组合的预测网络,既为当前物资需求提供参考也体现了动态预测过程,提高了本方法在实际现场的应用。最后,以电网事故抢修历史案例数据为例,在MATLAB仿真软件平台进行相关的算例仿真。算例仿真表明,本文提出的气象灾害条件下基于深度置信网络的案例适配方法能够准确、全面建立特征因素、事故规模和电网应急物资需求的关联关系,为电网突发事故应急决策提供科学的参考。