在电力系统中,电能质量扰动覆盖了很宽的频谱。较高的采样频率使得与电能质量扰动相关的监测数据规模在短时间内迅速增加,其庞大的数据容量给存储和传输都带来了很大的挑战,因而对监测数据进行有效、实时的压缩具有重要的实际意义。本文就各种电能质量事件及数据压缩技术进行了探讨,并设计了一套基于DSP+ARM的双CPU实时电能质量数据压缩嵌入式系统,较好地实现了电能质量数据的实时压缩。根据小波变换理论,结合电能质量检测数据的特点,选择基于小波变换系数的硬阈值法作为DSP中数据压缩的主要算法,其中阈值、采样频率、分解层数等参数可以为系统默认设置,也可以由用户通过ARM提供的键盘和显示平台自定义设置,增加了灵活性和互动性。嵌入式系统中双CPU的分工如下:DSP负责电压、电流信号的采集、小波变换以及硬阈值压缩处理;ARM则主要实现键盘、液晶以及以太网通讯等功能,充分发挥了DSP高速的数据处理能力和ARM强大的外设管理功能。双CPU结构简化了系统软硬件设计与调试工作,使系统将来的软硬件升级变得更加灵活。双口RAM提供了有效的仲裁机制,为双CPU的数据通信搭建了友好的桥梁。使用功能强大的RTDS对所设计的嵌入式系统进行了仿真测试,结果令人满意,系统运行速度、压缩比、重构信号失真度等指标均达到了实时数据压缩的要求。本系统具有体积小、成本低、界面友好、人机交互方便、实时数据压缩质量好等特点。若在电力系统中进行推广使用,将为数据的测量、检测等带来很大的方便,具有明显的社会效益和经济效益。最后,文章就硬件和软件两方面分别提出了一些改进措施,可以作为本项目下一阶段的参考方案。