随着以IC生产业为代表的电能质量敏感客户在国内的发展与壮大,暂态电能质量在供电部门及用户方都受到越来越多的重视。暂态电能质量问题通常是以频谱和暂态持续时间为特征,可以分为脉冲暂态扰动和振荡暂态扰动两大类。典型的暂态电能质量问题包括电压中断,电压跌落等,其信号通常具有非平稳、持续时间短、发生随机性强等特点。作为电能质量治理的基础,对暂态电能质量扰动的检测占有非常重要的地位。暂态电能质量扰动信号多是非平稳信号,具有持续时间短,干扰的随机性强等特点,使得暂态电能质量的检测难度很大,也是目前暂态电能质量分析和检测方法还不成熟的原因。如何快速、准确地从海量的电能质量扰动信号中提取特征并进行正确的分类和分析,为此广大研究人员对其进行了深入的研究,提出了小波变换、S变换、STFT等多种检测方法。本文在大量查阅和分析国内外相关文献之后,结合前人的研究,对暂态电能质量检测方法进行了改善。本文的主要研究和创新工作如下：第一,针对扰动种类多的特点,利用扰动信号的奇异性,提出了一种基于多重分形奇异谱和信息熵的叠加暂态扰动分析方法。MATLAB仿真结果表明：该方法可以有效检测出单独以及叠加的扰动信号,为叠加暂态扰动的检测提供了一种新思路。第二,针对暂态扰动检测的实时性要求,提出了一种基于小波分形的暂态电能质量扰动多分辨率分析方法。MATLAB仿真结果表明：该算法能很好地对暂态电能质量扰动信号进行识别,可以识别非重合小幅度的暂态扰动。提出的小波分形算法简单,可实现并行计算,便于硬件实现。通过该算法,可较好地分析暂态电能质量扰动。第三,针对暂态扰动检测的准确性要求,特别是暂态电能质量扰动信号含噪丰富的特点,提出了一种基于MAP小波的暂态电能质量扰动信号去噪分析方法,并与其他的几种常用的去噪算法进行了对比。MATLAB仿真结果表明：该算法对电能质量暂态扰动信号具有良好的去噪效果,可以有效滤除非常小幅度的信号噪声。提出的MAP小波去噪算法简单,便于硬件实现。通过该算法,可很好地滤除暂态电能质量扰动信号含有的噪声。第四,针对复小波含有丰富的幅值和相位信息以及提升算法计算简单的特点,提出了一种基于提升复小波的暂态电能质量扰动的检测与定位方法。MATLAB仿真结果表明：该方法利用提升复小波变换后得到的幅值和相位信息来定位扰动信号并计算扰动幅值,提出的算法实时性好、结构简单、精确度高。针对上述的各种方法进行了大量的仿真实验工作,并在此基础上,对电力系统的实际的电力故障信号进行了故障定位和电压下降幅度的分析,结果表明,所采取的方法定位准确,耗时短,幅度分析正确,效果良好。