电力是经济社会发展最重要的基础设施和公共事业之一，电力系统的经济稳定安全运行是人民生产生活的重要保障。随着传统工业及高新技术的发展，大功率、非线性、高灵敏度电力器件的投入使用使得电网中电能质量问题变得更加复杂，因此，电能质量问题成为电力系统研究的主要问题之一。实时的故障检测及分析对于保障电能质量起着至关重要的作用。本课题主要从配电网高压电流测量系统和电能质量分析方法两个方面展开研究：考虑到传统高压电流测量系统由于各种原因无法满足当前生产要求，构建了一种基于光电式电流互感器的新型高压电流测量系统，为电力系统测量、继电保护及健康状况评估等提供必要信息；针对电能质量扰动问题，对电能质量扰动信号进行建模分析，并提出有效的信号特征提取及扰动分类方法，提高电能质量检测可靠性及分类精度。首先在分析国内外在光电式电流互感器基础上，设计了高压测量系统总体结构，阐述基于Rogowski线圈的光电式电流互感器的原理，针对高压侧供电困难的问题，构建了一种改进型的激光高压侧供能系统，可以有效地稳定激光器输出功率。针对电能质量扰动信号特征提取及分类识别问题，应用S变换对电能信号进行时频特征提取并引入极限学习机对故障类型进行分类识别。针对S变换方法计算量大、速度慢的问题提出基于时间序列相似性的电能质量扰动信号故障预判并设计了相似性动态阈值调整算法，有效地减少了非故障信号S变换的次数，提高整个系统的运行速度。最后，通过仿真数据和实测数据验证基于时间序列相似性的电能质量检测算法，结果证明该方法可以降低扰动识别耗时，对电能质量扰动检测有效实用。