智能用电是智能电网的重要组成部分,无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)是支撑智能用电系统的重要通信技术之一,智能用电的行业性特点对WSN研究提出了新的挑战。论文结合智能用电业务特点,开展面向智能用电的WSN关键技术研究,对于智能电网建设以及WSN技术行业化应用具有重要理论参考意义。首先针对智能用电信息采集业务的通信服务质量问题,分析了用电信息数据结构特性,从理论上证明了用电信息数据满足压缩感知建模条件；建立了智能用电低压用电信息的压缩感知模型；并在模型基础上提出了一种基于双正交小波矩阵和随机高斯矩阵的用电信息的压缩感知算法。仿真实验表明用电信息压缩感知模型及其算法能够有效保持原始数据信息结构并有效减少网络数据量。其次针对智能用电WSN的拥塞控制问题,从数据聚合出发提出一种数据压缩感知的拥塞控制算法,通过数据源压缩减少网络通信量实现拥塞控制；从速率控制出发提出一种流量预测的拥塞控制算法,通过局部和全局的节点速率控制实现拥塞控制。仿真实验表明算法能够改善网络拥塞状态下的业务服务质量(性能。然后针对智能用电WSN的功率控制问题,在实验分析功率控制对用电信息业务的服务质量影响和网络拓扑导致节点间干扰影响基础上,提出一种基于业务分级的自适应功率控制算法。算法采用业务分级策略保证不同业务的服务质量要求,同时通过自适应功率调整机制减少节点间干扰影响,仿真实验表明算法功率控制的有效性。最后针对智能用电WSN的路由优化问题,在构建基于汇聚节点跳数、节点剩余能量和区域能量的混合虚拟势能场模型基础上,提出一种区域能量混合势能场路由优化算法,将区域能量混合势能场虚拟力作为路由选择中下一跳节点选择标准以均衡网络节点能量消耗,仿真实验表明算法能够均衡节点能量消耗和延长网络生存周期。