随着电力系统电压等级的提高、设备容量的增大,对系统安全性、稳定性的要求也越来越高.研究电力设备在线监测技术是及早发现绝缘缺陷、确定设备绝缘状态、提高系统运行可靠性的重要技术手段.要实现设备的在线监测除了要完善监测系统外,还需对在线监测数据进行综合处理,以提高诊断的可靠性.特别是电容型设备tanδ在线监测数据受各种因素的影响,处理较为复杂.为了能够得到各种因素与tanδ的影响关系,从测得的数据中更好地获得设备的绝缘状态,论文采用时间序列分析对电容型电流互感器的在线监测数据进行处理,其主要内容如下:针对在线数据采集和传输过程中易受干扰的问题,论文分别对数据在时域和频域的预处理方法进行分析,并对防脉冲干扰预处理法进行了改进.结果表明,该算法能够有效地改善信号的平滑度,有很好的有效性.为了及时、准确地发现设备潜伏性故障或绝缘缺陷,必须对在线监测数据进行预测.论文采用时间序列分析对在线数据分别建立一维、多维和简化的多维模型,并对各种模型的预测效果进行了比较.结果表明,三种方法都能达到很好的预测效果,多维和简化的多维模型预测效果基本一致,精度比一维预测有一定提高;一维模型建模方法简单,预测效果较好,适用于工程预测.在线监测数据处理为动态的数据处理,由于受各种因素的影响,情况较为复杂.论文引入多维时间序列的分析方法对在线监测数据进行多维AR建模,并分析了相关物理量与tanδ的影响关系.分析表明,频率对tan δ的影响较小;温度对tan δ影响较大;电压、泄漏电流监测值由于蕴涵了其他影响因素与tan δ监测值之间也存在一定的影响关系;对tan δ影响的其他因素由于监测量的限制未能深入分析.