随着我国电网的飞速发展和电力市场规模的不断扩大,电力系统运行的复杂程度日益增加。作为电力系统状态实时估计及动态监测的重要平台,广域测量系统在电力系统安全稳定控制、系统参数辨识及故障分析等领域得到了广泛的应用。广域测量系统的核心是基于全球定位技术的同步相量测量装置,该装置可实现电力系统中相量的同步传输、测量与分析,是获得电网动态实时监测数据以及准确估计系统状态的新技术和重要手段。在很大程度上,同步相量测量装置的准确性主要取决于其应用的算法。因此,提升同步相量测量算法的精确度和可靠性是确保电力系统安全稳定运行的基础与前提。为了消除或减弱非精确同步采样所造成的测量误差,本课题首先提出一种基于压缩传感理论修正离散傅里叶变换估计结果的同步相量测量算法。该算法利用离散傅里叶变换对测量信号进行稀疏化,并采用狄利克雷矩阵为观测矩阵,通过压缩传感重构算法重构测量信号来提取相量测量参数。仿真结果表明,在静态条件下,与传统离散傅里叶变换方法相比,该算法不仅能够有效消除或减弱频谱泄露等误差,而且在很大程度上提高了信号的相量测量精度。此外,为提高算法在动态条件下的测量精度,本课题还提出一种基于泰勒级数和压缩传感理论的动态同步相量测量算法。该算法首先建立以泰勒级数为基础的动态信号模型,由最小均方误差自适应滤波器对动态同步相量测量信号进行预处理,消除噪声与谐波等分量的干扰;然后利用动态参数过完备字典实现对信号的稀疏表示,再通过高斯观测矩阵完成信号的降维投影;最后利用改进的正交匹配追踪算法实现待检测信号的稀疏分解,并根据最佳匹配原子估计原始同步相量测量信号的基波参数。仿真结果表明,该算法不仅能够有效滤除干扰信号,具有较好的动态响应性能与稳定性,还在很大程度上提高了信号的相量测量精度,且符合相量测量的标准与需求,为同步相量测量装置在广域测量系统中的应用打下了良好基础。