一直以来，电能的质量问题是人们以及对电能质量有特殊要求的相关部门关心和研究的重点。电能质量参数一旦偏离标准数值就会对高科技的发展和应用带来严重的后果。精确地检测电网中电能质量的参数和辨识电能质量的问题对综合分析和提高电能质量有着至关重要的作用。　　本论文首先介绍了电能质量参数问题研究的意义以及当前国际和国内有关电能质量的问题的研究现状，总结现有的研究的成果得出了他人研究成果的优点和缺点。提出电能质量参数在线智能监控系统的研究与设计，主要从算法改进，软件设计等几个方面来描述。　　在算法研究方面，由于电能质量信号中噪声的干扰会对以后电能质量参数的分析带来难度，所以本文采用基于改进的小波阈值来对电能质量信号进行去噪，除此之外介绍了电压，频率，三相不平衡度以及电压的暂升和闪变的测量方法以及采用人工神经网络BP算法对电能质量参数进行预测。在硬件方面主要分为电能质量信号的采集模块，信号处理运算模块，基于STM32的远程通信模块。在软件设计上，按主程序模块，信号采集模块，信号处理模块分别进行设计。　　本系统主要用Libero IDE去实现FPGA的内部电路设计，并且编写VHDL程序来实现FPGA的功能。信号经过电压和电流互感器并经过模数转换为适合FPGA处理的数字信号，数字处理芯片根据改进的算法对采集的电能信号处理，得到能反应电能质量的参数。在通信模块，设计了网络通信接口RJ45，实现了以太网的通讯，使得测量的数据与远距离监控模块的通信实时掌握电网中电能质量的问题。实现理想的电能质量在线智能监控。