当前电气安规设备普遍存在高压测试准确度和一致性不高、测量结果受环境影响大、高压设备校准困难且效率低等问题,迫切需要深入研究影响高压测量误差产生机理及补偿方法,并建立基于同一高压标准源和标准表的自动校准系统,设计高压通道自动切换和多参量自动校准算法,提高出厂设备的准确性、一致性和校准效率。针对这一需求,本学位论文围绕20kV高压表自动校准及性能评估系统展开工作,实现20kV高压表的交流电压、直流电压、交流电流、直流电流、频率等特性的自动校准,以及高电压传感器性能评估与补偿。论文主要完成内容包括:在研究电压强度、温度、湿度、频率等参数对高压传感器性能影响机理的基础上,采用基于改进的粒子群优化神经网络算法建立高压传感器模型;针对高压设备自动校准特点,基于电动推杆和智能继电器组设计了高压信号源自动切换装置,可根据校准流程自动切换高压通道;采用C#研制完成自动校准及高压传感器评估系统软件,软件采用主从模式设计,可对多台高压表同时校准,并将数据存储至云端服务器;设计完成了基于B/S架构的高压表远程校准管理平台,实现校准数据存储、统计分析等功能。本学位论文各章节安排如下:第一章主要介绍课题背景及研究意义、国内外研究现状、主要研究内容及章节安排;第二章介绍了系统的设计目标和总体方案设计;第三章介绍了系统硬件架构设计及高压传感器模块、高压信号源自动切换装置和通信接口等部分的电路设计;第四章为高压传感器性能评估分析,比较了两种传感器被测品的性能特点,介绍了基于改进的粒子群算法优化神经网络的建模方法进行分析与建模的过程;第五章介绍了系统的软件架构设计、数据表的设计,对高压表嵌入式软件、桌面端软件和远程管理平台软件的设计进行了介绍;第六章介绍了系统的联调和测试情况,并对遇到的问题进行了分析;第七章对本课题进行了总结与展望。本学位论文完成的系统已于2018年10月~12月通过项目委托企业全面测试,于2018年12月底正式交付运行。目前系统运行稳定,大幅减少了企业20kV高压表的出厂校准与检定时长、且仪器测量准确度和一致性显著提高,达到项目研发预期目标。