输电线路是电力系统的重要组成部分，绝缘子污闪事故严重威胁电网的安全稳定运行。如何通过在线监测手段，实时了解绝缘子污秽程度，从而从根本上预测和防治污闪事故是亟待电力研究人员解决的问题。绝缘子污秽放电的发展过程受环境湿度和污秽度的影响最大，泄漏电流与污闪之间有非常密切的联系。因此，深入研究绝缘子泄漏电流的特征信息提取方法，建立污秽度预测模型，研制稳定可靠的泄漏电流监测装置，为进一步完善输电线路绝缘子污秽度预测和污闪预警奠定坚实的基础。　　通过对大量实验室人工污秽试验样本的分析，对绝缘子污秽放电发展过程泄漏电流的特性进行了研究。考虑到泄漏电流信号的典型分形体特征，论文以分形理论为基础，引入多重分形的思想，提出用泄漏电流的分形维数、广义分形维数和多重分形谱作为污秽放电发展区段及污闪预警的特征参量，进一步深入研究了不同污秽度及不同湿度条件下，泄漏电流广义分形维数和多重分形谱的变化规律。　　针对绝缘子泄漏电流特征量种类繁多、难以选择，污秽度预测模型可靠性不高的问题，论文优化了绝缘子污秽度预测模型的输入参量，提取了不同湿度条件下绝缘子安全区泄漏电流有效值均值、有效值最大值、有效值标准差、3次谐波与基波幅值比以及分形维数均值和标准差，深入分析了这6个特征量与污秽度的关系，建立了基于概率神经网络的绝缘子污秽度预测模型。仿真结果表明，3种不同湿度条件下，预测模型预测准确率高达87.5％、75%和82.5%。　　基于绝缘子污秽泄漏电流特征信息提取的实验室研究，本文还设计了一套线路绝缘子泄漏电流在线监测终端并投入实际运行，实时监测线路绝缘子泄漏电流。将前期的理论研究成果应用于现场数据分析，验证了泄漏电流新特征量和污秽度预测模型的实用性。现场实际运行情况表明，该终端能稳定运行，并将监测数据实时反馈到输电线路在线监测示范系统主站。