高效稳定的电网监控系统是现代电力系统健康运行的重要保障,稳定流畅的监控数据流也是实现电网智能化目标的根本保证,我国投入运行的电网监控装置数量近年来增长迅速,其性能与功能也不断提升,由此产生的海量数据必然给信息的存储、传送和检索带来巨大压力,甚至可能影响整个电力系统信息共享及广域测量的安全可靠运行。电力系统数据压缩技术是解决上述问题的有效方法,而除此之外,增强采集数据本身的压缩品质也是提高数据压缩比的又一关键途径。本文从电力系统数据采集环节着手研究,旨在提升采集数据的压缩品质,为数据的大比率压缩提供基础,通过对电网监控系统及其高级应用技术的研究,总结高品质电网动态数据采集装置的关键技术,进而分析广域授时、电网频率在线测量、高速采集系统电源完整性以及电力系统数据压缩技术中存在的问题与不足,并深入研究和改进,以增强采集装置性能和数据压缩品质。　　为提高全球定位系统(GPS)时钟广域授时的精度,建立 GPS时钟与晶振时钟的广义回归模型,以修正已有线性回归模型中因量测值频率变化而造成的误差,并利用广义最小二乘法实现了晶振频率的实时估计,进而生成授时秒脉冲,通过相位校正后,可消除生成秒脉冲与国际协调时间的偏差,实现在线精确授时,为广域测量、故障测距等应用提供精确时标。　　传统的电网频率跟踪算法在电力系统异常情况下的稳定性一般依赖于调整所选模型的响应速度或精度,为减小电网谐波或噪声对频率测量的影响,提出一种自适应基波提取与频率跟踪算法,通过对电网状态的预估,获得电网频率与幅值的估计值,用于实时更新无限冲击响应滤波器系数,以实现电网的自适应基波提取,同时给出滤波器在系数切换时快速稳定的方法,进而引入鲁棒扩展卡尔曼滤波算法,实现对基波频率的精确跟踪。　　电力系统在线监测装置性能日趋复杂,系统对电源配送质量的要求也逐步提高,为保证系统的稳定性,必须对其电源完整性进行分析与评估。结合电网高速数据采集系统的特点,通过对同步开关噪声的分析,给出板级降噪方案,并研究模数混合系统的平面分割方案,在此基础上，设计分析典型的电磁带隙结构,进而将系统级和板级噪声抑制措施应用到实际高速采集板卡,并给出完整设计流程,以便于设计初期发现和解决问题,增强系统稳定性。　　电力系统稳态数据蕴含着丰富的信息,且具有更强的可压缩性。针对电网同步采集数据的特性,建立和分析其数学模型,为参数化压缩算法提供理论依据,并设计压缩算法详细的实现结构,利用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立基准序列模型,用于重构数据,采用三次样条插值建立基准相位模型,用于计算各周波相位差,由此将需存储的数据变为模型参数、相位差及时标,实现参数化压缩,以提高稳态数据压缩比,并降低系统噪声,为电力系统海量数据在线压缩提供一种新思路。　　在上述关键技术的研究基础上，本文给出高性能的电力录波动态数据同步采集装置的实现方案,不仅完成电网数据低噪声、高速同步采集功能,且按照IEC61850标准升级装置接口,使其在符合现有应用的前提下,满足数字化变电站发展需求。为研究采集数据压缩品质,设计基于 JPEG2000的评测方案,研究不同数据处理方式和噪声等因素对数据压缩品质的影响规律,并评测本文研制装置所获得的电网数据,验证了采集数据具有良好的压缩品质,达到预期设计效果。