电力系统数据压缩随着电网规模的扩大、电力信息化的发展变得越来越重要。近年来,大批新型自动监控和保护装置应用于电力系统,给电力系统的数据存储和通信造成了很大的负担。研究和应用数据压缩技术对减少数据存储的负担,提高电力通信的实时性,加快电力信息化的发展具有重要意义。　　本文首先分析了五种典型电能质量暂态扰动数据的数学模型,并对其波形进行了仿真分析。其次,详细分析了小波变换的特点及其适用于电能质量暂态数据压缩的原理和优势,对基于正交小波的数据压缩算法的阈值选择方法和量化方法进行了深入研究。　　针对电能质量数据多数情况下具有周期性、对称性、奇偶性等特点,本文采用了基于模式相似性测度的方法对其进行压缩。本文计算了各类电能质量扰动波形在边界条件下的模式相似度,并以此为基础对电能质量事件波形进行了压缩和解压缩仿真。　　本文最后提出小波变换和模式相似性测度相结合的方法对电能质量监测数据进行压缩。通过对本文的算法进行仿真,最终结果取得了较高的压缩比,且重构后的信号与原始信号误差较小,验证了本文提出的压缩算法的有效性和优越性。