电能是电力企业向电力用户提供的一种特殊产品。电能质量己成为供用电各方关注的热点。随着电力系统运行的智能化和远程化监控程度日益提升,如何有效地压缩电能质量数据,减少其存贮空间,减少数据传输量及传输时间是电力工作者十分关心的问题之一。本文在分析电能质量数据压缩领域内较为先进的PQZip技术的基础上,提出一种基于快速傅里叶变换(FFT)和小波变换相结合的有损压缩算法,并用LZW无损压缩算法对有损压缩后的数据文件进一步压缩,以获取更好的压缩效果。在得到电能质量染噪信号的采样后,为有效提取信号的特征量,先对其进行小波阈值去噪,再利用二进小波变换检测信号:如果检测到信号为稳态或稳态扰动,采用FFT对信号进行压缩,得到相应的频谱,记录原始信号中不同频率成分;如果检测到信号为暂态扰动,则采用小波包变换进行压缩,对小波包各层分解系数进行阈值处理,保留与信号奇异性相关的点,忽略一部分与信号奇异性无关的点。最后用LZW编码对有损压缩后存储的数据进一步无损压缩后实现更有效压缩效果。此外,本文在Matlab的仿真平台中,搭建四种常规的稳态扰动信号和五种常见的暂态信号模型。在强噪声的环境下,对上述信号以及西门子公司提供的实际电压电流信号进行去噪、检测和压缩。并将压缩结果与FFT(应用于PQzip技术)、经典小波压缩方法得到的结果对比,从而验证了本文提出的压缩算法的有效性和优越性。