电力设备绝缘在线监测技术是提高供电安全性和可靠性的重要手段,检测泄漏电流是绝缘在线监测的一个重要内容。要实现泄漏电流的在线监测,传感器的设计是其中关键的一环。为此,研制出一种频带宽、灵敏度好、精确度高、线性度好的微电流传感器具有重要的理论意义和实用价值。本文首先介绍了微电流传感器的幅频特性。通过选择具有高磁导率的铁芯材料,并加入运放电路,从而既拓宽了传感器的频带宽度,又提高了其灵敏度。然后对微电流传感器的误差进行了深入的研究,分析了传感器误差的来源——激磁电流,详细的讨论了原边输入电流以及副边线圈匝数分别与激磁电流之间的关系。与此同时,针对目前副边线圈匝数的选取比较盲目,没有确定的选取理论依据,需要通过设计者多次实验才能获得的困境,本文根据激磁电流最小性原则提出了确定最优副边线圈匝数的算法,并通过实验进行了验证,从而为电流传感器的设计提供了新的思路。其次,为了进一步提高微电流传感器的测量精度和线性度,先采用了无源补偿和有源补偿这两类常见的方法对传感器的误差进行了补偿,并对比了这两种方法各自的优缺点。通过对比可知,有源补偿法是实现传感器高准确度的有效方法。同时,介绍了目前应用最多的前向多层神经网络即BP神经网络的结构模型、学习过程及其它的标准算法,并针对BP神经网络收敛速度慢、容易陷入局部最小点等问题,采用了自适应学习速率和动量因子相结合的改进型BP算法,且将该改进算法用于对传感器的误差进行补偿,从而提高了传感器的线性度。