接地网广泛应用于发变电站中,为电力系统的安全稳定运行提供了重要保障。由于接地网工作环境恶劣,发生腐蚀的概率极高,因此对接地网的腐蚀状态进行检测及预测十分必要。然而现阶段检测接地网腐蚀状态的方法十分缺乏,接地网腐蚀状态的预测研究更是刚刚起步。因此寻求合适的接地网腐蚀状态监测方法,并开发一款监测装置,为接地网的检修维护提供有效工具,是今后主要的研究方向。本文提出了小波变换结合自适应卡尔曼滤波算法,并将其与恒电流检测方法相融合,应用于接地网腐蚀状态检测中。首先采用恒电流检测方法对接地网的相关状态参数进行检测,然后利用小波变换结合自适应卡尔曼滤波算法对测量结果进行去噪处理,最终得到检测结果。通过仿真实验可以证明该方法具有检测速度快,检测精度高等优势。同时考虑到接地网腐蚀状态预测可用样本数据少、非线性的特点,本文提出了灰狼算法优化最小二乘支持向量机与误差校正相结合的预测模型,对接地网的腐蚀状态进行预测。该方法首先利用灰狼算法对最小二乘支持向量机进行优化,从而确定最优的核函数及惩罚系数,再利用优化后的算法预测接地网的相关状态参数,最后将预测结果代入误差校正模型中进行处理,进一步修正预测结果。通过仿真实验证明了该模型预测结果的准确性。根据相关监测原理,本文设计了监测装置的硬件电路,并通过MAX232模块与安卓平台机进行连接,从而构成功能完整的监测装置。硬件电路系统将CPU选定为STC8A8K单片机,并根据相关需求开发了对应的外围电路,利用C语言对单片机相关程序进行编写,从而实现各电路的测量功能。本文所开发的接地网腐蚀状态监测装置已通过相关试验,并投入到工程应用中。试验结果证明了本装置监测结果的准确性及相关方法的可行性,为接地网的检修运维工作提供了可靠、高效的监测工具。