为了应对电网日益复杂的应用,需要将各种测量、控制等技术高度集成并与物理电网融合形成新型智能电网。信息物理融合系统(Cyber Physical System,CPS)是解决智能电网需求的重要途径。作为实现电力CPS的重要方式,电网现场的复杂性往往使得无线传感器网络应用面临各种问题,因此研究电力CPS无线传感器网络对实现电网各个环节重要运行参数的实时信息采集和在线监控具有重大意义和应用价值。论文针对电力CPS无线传感器网络的特性,以电力系统为应用背景,研究了电力CPS现场底层传感器数据采集、无线传感器网络的网络负载最大化、延长网络生命周期和利用网络节点进行地理信息定位等问题。针对电力设备监测信号采集数据量大的特点,解决电力CPS中无线传感器网络底层传感器数据采集速率问题,探究了现行的数据采集协议和数据采集方法。以核电厂涡轮探伤断层扫描系统为具体应用对象,分析了在系统扫描分辨率从10mm提高到2mm需求下的数据采集速率要求,应用了时钟脉冲的上升沿和下降沿复用的双边读取方法,并以此构建了新的数据采集系统。该方法能缩短扫描周期,有效提高传感器数据采集速率,具有普遍应用价值。为解决电力CPS中无线传感器网络由于电池供电导致的传感器节点能量受限、网络生命周期有限的瓶颈问题,以一期大唐西桥梁风电场风力发电机组设备运行监控构建的能量收集无线传感器网络作为具体应用场景,以图论为研究工具,引入Ford-Fulkson(FF)作为基础算法,并对其进行改进;提出了周期最大流路由算法(Periodically Max Flow Rounting,PMRF);引入节点剩余能量,进一步优化,得到了周期性能量感知最大流路由算法(Periodically Energy Aware Max Flow Rounting,PEAMRF)。经过仿真实验得到:当节点数目较少时,PEAMFR算法更适用于基于小世界网络的无线传感器网络;当节点数目较多时,PEAMFR算法更适用于基于无尺度网络的无线传感器网络。针对微电网和微电网组群中无线传感器网络监控时存在节点能耗不均衡、网络出现“热区”现象导致监控质量较差、生命期较短的问题,以崇礼大唐西桥梁分布式发电机群组设备监控网络为具体应用场景,综合考虑监控距离和能量因素对传感器网络进行合理的分簇,同时简化分簇过程,减少消息传递次数,提出了一种基于节点实时能量的无线传感器网络非均匀分簇算法(Real-time Energy Balanced Uneven Clustering Algorithm for WSN,REBUCA)。与经典的均匀分簇LEACH算法和非均匀分簇EEUC算法相比,该方法在第一个节点死亡时间、网络生命周期以及网络死亡节点分布等多个方面有更好的效果。在电力CPS无线传感器监控网络中应用REBUCA算法进行拓扑划分能够有效提高网络的监控质量。针对电力CPS中引入无线传感器网络对电网中设备进行定位的问题,以光伏电厂的光伏阵列作为应用背景,在经典的定位DV-Hop算法基础上,提出了一种改进的PA iDV-Hop定位算法。该算法采用最小均方误差计算锚节点间平均跳距并引入误差因子进行修正,计算未知节点与锚节点的距离时引入一个与其最小跳数相关的动态权值对未知节点平均跳距进行改进,并采用二维双曲线法代替三边测距法计算未知节点坐标并引入参数因子对其进行了更新。该算法能有效改善定位误差,对电力CPS中采用无线传感器网络进行地理信息定位具有很好的实际应用价值和现实意义。