金属氧化物避雷器是一种电力行业内常用的设备,用以保证电力系统正常运作,不产生伤害。这种避雷器(也称为MOA)的主要原理是,通过对施加在设备上的大气过电压或内部过电压进行非线性调控,从而保证施加被保护设备上的电压在正常范围内。但是,在实际工作中,这种避雷器由于过电压作用,可能会产生损坏,引起比较大的电流泄露。产生漏电之后,还会导致功率有额外的损耗,引起MOA严重损坏,甚至可能发生比较严重的事故,危害人身财产安全。因此,在电力行业,要十分注重避雷器的定期检修,检测避雷器的漏电情况。这样才能够保证MOA的正常工作,保证电力系统的安全运行。对电力行业来说具有比较重要的实用价值。在本文中,笔者主要对避雷器的工作运行原理以及监测电路等方面进行分析,探究各种影响MOA工作情况的因素,随后搭建起比较适宜在线检修的系统平台,并结合数学模型进行分析。搭建好模型之后,对传统的在线检测过程加以测试和完善,设计出MOA在线监测系统的实现方案。在方案中,实现了对数据测量、传送以及分析等方面的讨论。对于基于神经网络的避雷器故障诊断系统,文中进行了设计与讨论,对避雷器远程在线监测提供了解决方案。对于在线监测系统的电源系统进行了设计。本文还结合了传统的监测系统,设计出了比较易于操作的管理体系。这种管理体系能够实现比较好的扩展性,并且在实际中安全性能有所保障,也便于操作。本文所设计的MOA监测系统,一方面能够为电力行业避雷器实时检测提供解决方案,另外一方面,在其他高压设备实时监测也具有一定的参考意义。