氧化锌避雷器(MOA)是电力系统中保证安全运行的重要设备,其本身运行状况的好坏将直接影响到电力系统的安全,因此对避雷器运行状况进行监测就显得尤为重要。长期以来,电力系统内避雷器的监测设备一直以全电流避雷器监测仪为主,虽然采用全电流法的避雷器监测仪设备简单可靠,对保障电网的安全运行发挥了巨大的作用,但其数据分辨力低,无法获取避雷器最精确的运行状态,并且数据只能在现场读取,不能满足状态监测和综合自动化的需要。本文在前人研究基础上,针对现有避雷器在线监测装置的不足,进行了一种基于DSP的无线多通道避雷器在线监测装置的研究。主要研究内容为:装置硬件平台搭建、系统软件及上位软件的编制和调试。该装置能将表征避雷器运行状况的特征值通过无线形式实时地传送到控制室,并利用VisualC++编制的上位机软件实时显示监测数据。通过仿真研究和实验室试验结果表明,该装置监测效果良好,具有广阔的应用前景。最后本文利用实验室测得人工受潮实验数据进行了基于BP神经网络的故障诊断,在MATLAB环境下对测试数据进行检验,正判率高达93%,证明该方法具有一定的可行性。如果该方法被用于避雷器故障诊断当中,必然会对提高避雷器故障正判率起到一定的积极作用。