智能变电站基于IEC 61850标准完成站内设备的数据采集、传输等功能。变电站的模拟量采样数据在传输过程中由于通信网络故障等原因,可能导致采样数据丢包甚至出现数据传输链路故障。采样数据的丢失会影响相量计算的准确性,对变电站内各类保护,特别对差动主保护的可靠性带来严重影响。由于采样数据丢失的数目和类型存在多种场景,针对数据丢失后信息重构方法的误差分析存在一定的局限性。本文基于信息熵理论,利用缺失数据包内的残余有效信息,提出一种基于奇异熵的信息重构方案效果评估方法,该方法直接通过采样数据衡量重构后信号相量计算的误差大小。并根据该评估方法提出采样信息缺失场景下的差动保护应对措施,对确保差动保护正常运行及维护智能变电站的安全具有重要的价值。本文首先根据数据点丢失的数量和位置,对采样数据丢失场景进行了分类。介绍了线路差动保护相量计算中采用的全周波傅里叶算法,并定量分析了采样数据丢失对采用全周波傅里叶算法的相量计算带来的误差。本文介绍了采样数据丢失后的几种数学插值重构方法。同时本文提出了一种基于滤波器正交特性的插值重构方法,并在不同采样数据丢失场景下,与常用的填零插值、线性Lagrange插值方法进行对比分析。除插值重构方法外本文还提出一种基于临近通道信息的重构方法,分析了临近通道信息重构的基本原理与产生该方法重构误差的主要因素,定量分析了在不同场景下该方法的相量计算误差。本文基于信息熵理论,将采样数据构造成状态空间矩阵,并计算其特征值奇异熵,提出了基于奇异熵的采样数据重构效果评估方法。定量分析了采样数据重构误差与奇异熵值的相关性,该评估方法可以适用于各种采样数据丢失场景,有效判断出重构方法产生的相量计算误差,并基于该方法提出了差动保护采样数据缺失应对措施,通过奇异熵值自适应改变差动保护的整定值及制动系数,能够避免采样信息缺失对差动保护可靠性造成的影响,并通过仿真分析验证了本文提出的差动保护应对措施的正确性。