随着自动化技术的发展及自动化水平的提高，电力系统高压设备的检修手段也在逐步改进，状态监测、状态评估及状态检修是未来电力系统的必然方向。氧化锌避雷器(MOA)作为电力系统重要的过电压保护设备，其本身运行状况的好坏将直接影响到电力系统的安全，因此对氧化锌避雷器进行在线监测就显得尤为重要。这样做不仅是实现状态检修的必然要求，同时也是实现智能电网的坚实基础。　　 本文在分析及研究氧化锌避雷器在线监测系统原理的基础上，针对现有氧化锌避雷器在线监测系统的不足，开展了基于无线网络的氧化锌避雷器在线监测系统的研究。根据氧化锌避雷器阀片的简化等效电路，分析了其泄漏电流的特性并对当前的在线监测方法进行了深入的探讨，采用数字波形分析法实现对氧化锌避雷器特征量的在线监测。通过对目前无线通信技术的比较，选择工作于ISM频段的1GHz以下射频芯片Si4432作为无线通信芯片，根据星形网络拓扑结构对系统的总体构架进行了设计。系统采用基于Cortex-M3内核的超低功耗ARM处理器STM32作为监测模块的主控芯片，完成了监测模块的泄漏电流采集、电压相位信号采集、滤波、放大及保护、雷击计数器等信号调理电路的设计，以STM32为核心设计了合理的外围电路、A/D转换电路及仿真调试电路。采用MDKμVision4软件开发平台设计了监测模块的主程序、A/D采样程序及无线接收发送程序。监测模块可以实现将氧化锌避雷器运行状况的特征量通过无线形式实时地传送到控制室，并利用上位机软件实时显示监测数据。通过试验结果表明，该系统监测效果良好，具有广阔的应用前景。最后利用RBF神经网络对氧化锌避雷器进行故障诊断，在MATLAB环境下对测试数据进行检验，结果证明该方法具有一定的可行性，可以对提高氧化锌避雷器故障正判率起到积极作用。