随着我国电网的发展和社会的进步,越来越多的大容量分布式电源、大功率电力电子装置接入电网,给电网电能质量问题带来了前所未有的挑战,电力供应的质量问题也正日益受到关注。保证供电可靠性和电能质量已被提升到了国家电网核心责任的高度。因此,开展对电能质量信号分析等问题的研究具有重要的理论和实践意义。深入研究电能质量问题需要有效的算法来提取出电能扰动波形的特征量。本文就这一问题介绍了一种快速S变换法,它是经典S变换法的改进算法,能够消除经典S变换结果中的冗余信息,因而减小了计算复杂度和计算所需的存储空间。快速S变换法的计算复杂度与快速傅里叶变换相当,能够实时在线运行。本文用该算法和小波变换对电力系统主要的暂态扰动信号进行分析,对比分析结果表明该算法能够有效提取出电能扰动波形的特征量,而快速S变换比小波变换有更好的抗噪声性能。为了能够更加稳定、快速和准确的提取出电能扰动信号的瞬时幅值、瞬时频率和瞬时相位等特征参数,本文提出了基于扩展卡尔曼滤波的改进算法。该算法将快速S变换法与传统卡尔曼滤波算法相结合,将快速S变换法提取出的信号特征量引入到卡尔曼滤波算法中,改善了原算法跟踪快速突变信号的性能,提高了原算法计算突变信号特征参数的抗噪声能力。本文通过MATLAB仿真实验验证了该算法的有效性。最后设计了一个由DSP硬件电路和计算机软件组成的系统。通过DSP硬件电路采样信号发生器产生的电能质量波形,接着按TCP协议将数据打包并上传到计算机上,然后由计算机按本文介绍的两个算法完成电压信号的特征量提取和特征参数计算。实验表明本文提出的方法能够实现电能质量信号的实时分析。