电网是国家的基石,电网的安全稳定运行对推动社会发展和保障国家安全具有重要意义。随着社会经济的发展,数字化社会对电网系统的可靠性提出了更严格的要求,我国传统电网向智能化变革的需求越来越迫切。为了及时发现电网运行异常与电力设备故障,需要实时监测电网各环节状态数据,智能电网状态监测系统相关研究已经成为智能电网建设中的热点研究问题。本文在智能电网的工业应用场景下,设计并实现了基于边云协同的状态监测系统。该系统基于状态监测技术与异常检测理论,实时监测电力系统运行关键数据,同时实现对状态数据的智能化异常检测。主要研究内容包括以下几个方面:（1）设计并实现了基于发布-订阅模式的智能电网状态监测系统。针对传统状态监测系统实时性差、耦合性强、可扩展性差的问题,采用微服务架构进行系统设计。选择基于发布-订阅模式的消息队列遥测传输（Message Queue Telemetry Transport,MQTT）协议作为系统的通信协议。之后,依次设计了数据采集、传输、存储与可视化显示等功能模块,实现了状态监测系统的基本功能,同时提高了系统的实时性与可扩展性,实现了对系统性能的优化。（2）研究了面向智能电网场景的异常检测算法。针对传统电网设备异常检测依赖于人工定期检修,以及（1）中系统所采集的电力数据没有得到充分利用的问题,研究了三类异常检测算法:重建类算法、预测类算法与频谱残差类算法。并通过在UK-DALE数据集、VSB输电线故障数据集、PJM小时级用电数据集等多种数据集中的实验,验证了各种异常检测算法在电网应用场景下的有效性。（3）设计并实现了边云协同的智能电网异常检测模块。首先基于边云协同,结合（2）中研究的异常检测算法,对异常检测模块结构进行设计。然后针对云端和边缘端的特点,依次设计了云端异常检测模块和边缘端异常检测模块,并针对异常检测算法在边缘端的应用问题,对算法及子模块结构进一步优化。最后将模块应用于（1）中系统,实现了系统的异常检测功能。