在电力系统的正常运行中，电力计量起着不可替代的作用，它不仅关系到电力企业生产、科研和经营管理，更直接关系到广大电力用户的切身利益。计量系统的故障包括计量系统内部各元件的故障和人为造成的改变系统内部接线故障，无论哪种形式的故障都将导致计量系统的不准确。高压电力计量系统出现故障可能是三相电表错误接线造成的，也可能是电压互感器或电流互感器断开造成的，也可能是电流互感器一、二次侧短路或电流互感器二次相间短路造成。电流互感器一次侧、二次侧短路和二次相间短路和极性反接故障以及电能表缺相故障障的检测技术是当前电力计量系统的热门研究课题。电流互感器短路检测技术是计量系统故障检测的一项关键技术，如何检测这种故障，特别是电流互感器一次短路故障就显得尤为重要，因此找到检测这些故障的方法，具有较大的学术和现实意义。本文在参考大量文献的基础上，以电流互感器一次侧短路为例，把小波分析用于去除计量系统故障信号噪声和提取计量系统故障特征，用BP神经网络诊断故障。本文的主要工作如下：1.介绍了电力计量系统的发展、组成，分析电力计量系统产生故障的类型，本文选用了能量较为集中、局部特性好的Db5小波作为基础小波，对计量系统中提取的信号进行去噪处理，在计量系统中加入1KHZ的激励信号，通过检测1KHZ信号的变换来诊断故障类型。运用最优小波包基进行电力计量系统信号去除噪声,其过程分为信号的小波包分析，最优小波包消噪，小波包分析系数的阈值量化，小波包重构四步进行，经过仿真表明基于Db5的最优小波包在计量系统故障信号的消噪中效果明显。2．对滤波后的信号，提取故障信号特征分量，用Db10小波进行故障奇异点检测，运用小波包分解信号能量守恒原理进行故障特征提取。根据提取的故障信号的特征，最后判断出故障类型为电流互感器短路。