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随着电力工业的迅猛发展，配电系统变得越来越复杂，电能质量问题已成为现阶段炙手可热的热点问题，而对电能质量中的各种稳态、暂态扰动信号进行全面无损的高精度、高速率的采集也在电力系统中得到广泛的重视。它为后续的电能质量扰动识别、分类以及如何解决和预防等工作提供数据基础，是后续工作得以准确进展的重要保障。本文针对目前电能质量信号前端采集模式简单，以致部分扰动信号在数模转换中丢失的问题，研究了一种基于混合型遗传禁忌算法的智能优化采集策略，并设计以阵列式组合型A/D为基础的电能质量扰动信号采集系统，来实