电能作为优质的二次能源，为人类社会创造了现代物质文明与精神文明。同时电能作为一种特殊的商品，其质量的好坏直接关系到电网的安全运行，关系到一个国家、地区的经济水平。目前，随着电力技术的不断发展，各种用电设备的大量使用，电网在得到电力技术支持的同时，也浮现出大量的电能质量问题。因此，有必要加强对电能质量的认识，掌握电能质量的实时状况，这将有助于实现整个社会的合理用电与高效用电，从而带动整个国家经济水平的提升。　　 本文在深入了解电能质量参数与其综合评估方法的基础上，提出了一种基于属性识别和贝叶斯理论的电能质量综合评估方法。该方法利用贝叶斯后验概率，对已有的主观权重进行再次修正，即结合主、客观条件，给出合理的权重值。与现有方法相比，该算法对电能质量权重的计算更加合理、可靠，从而实现了电能质量的更合理的评估。　　 此外，结合电能质量的标准指标与评估要求，本文利用Asp.net与C＃语言，开发了一个电能质量监测评估系统。该系统以远端的电能质量监测仪为电能参数的来源、以GPRS为数据传输链路、以SQLServer数据库为数据的支持中心，以使用Web服务器提供界面浏览服务，搭建了一个人机交互平台，实现了对监测点的电能质量数据的实时监测与管理，并采用属性识别和贝叶斯理论，实现电能质量的等级评估。此外，该系统还为用户提供报表、打印等相关功能。　　 本系统为电力部门和用户搭建了一个实时交互的人机平台，达到了解和掌握电能质量状况的目的。实验室的测试结果表明:该系统监测及时，评估方法可靠，能完成多指标数据的统计监测以及数据的质量等级评定功能,,具有很好的实际应用价值。