发电机局部放电(Partial Discharge,PD)在线监测是反应发电机绕组绝缘状况的重要途经和手段,本文针对目前监测系统中存在的实时性不够的问题,研究了一种PD信号特征实时分析方法,该方法的主要目的是从高速采样数据流中筛选出有特征、有价值的数据以供后续精细分析,在确保不遗漏任何重要PD信息的前提下减少后续精细分析的数据量,从而减少其盲目性,提高时效性。首先分析PD信号在放电源处的特征,考虑绕组传输特性及不同信号混叠的影响,再对PD信号在中性点处的特征进行总结和归纳。并对大量现场实际检测信号进行观察和分析,总结其特征。其次提出波动法来提取PD信号特征,该方法具有计算简单、耗时短、准确反映信号特征等特点。仿真测试表明该方法能够将有特征的波动提取出来,并且能够解耦重叠信号。然后基于频率-幅值-相位三维网格统计波动数据,得到对应的特征矩阵。对欧式距离和余弦相似度这两种常用的计算波形相似程度的方法进行研究,提出以相对距离来代替绝对距离的改进欧式距离,根据特征矩阵的相似程度来判断信号的变化程度。最后利用PD在线监测系统模拟测试本文所提分析方法。测试表明:该分析方法能够较好地完成预计目标,能根据所提取的PD信号特征准确地筛选出有特征、有价值的数据。