现代社会中,电能是一种最为广泛使用的能源,其应用程度成为一个国家发展水平的主要标志之一。随着计算机、电力电子和信息技术等高新产业的发展和普及,对电能质量提出了越来越高的要求。暂态电能质量扰动带来的问题已日益受到电力部门与用户的关注。为了采取适当的措施降低扰动带来的影响,改善电能质量,首先要对电能质量问题进行评估与分析。本文针对暂态电能质量问题,主要在电能质量扰动检测与扰动源定位、扰动分类、扰动数据压缩与信号去噪等方面做了一些工作,取得了如下成果:在小波变换局部模极大值理论的基础上,针对连续小波变换的计算量大,存在较大冗余的缺点,采用二进小波变换对电能质量扰动进行检测。小波变换的局部模极大值对应信号的突变点,可以用来检测电能质量扰动。仿真结果表明在分解尺度一上可以实现较为准确的检测。在扰动功率定义的基础上,根据Parseval定理,采用小波变换计算扰动发生期间三相瞬时功率信号能量的变化。由能量变化极性的正负,并结合扰动功率的第一个峰值的极性,提出了判断电容器投切相对位置的新判据,仿真结果表明了该方法的有效性。在电能质量扰动信号小波包分解的基础上,提出了用熵特征向量法提取电能质量扰动特征,并与能量特征向量比较,分别用Fisher分段线性分类器和贝叶斯分类器对典型电能质量扰动进行分类,仿真结果表明,采用熵特征向量法提取特征具有较高的识别正确率。在对扰动信号进行多分辨率分析的基础上,提出了一种能量阈值法,通过计算需要保留的能量来减少小波系数,并结合自适应算术编码方法进一步压缩数据,通过对典型电能质量扰动数据压缩与重构的仿真,并与小波系数阈值法相比较,表明该方法进一步改进了压缩效果。在小波变换软阈值法去噪的基础上,考虑到电力系统中的噪声一般为服从正态分布的高斯白噪声,在正态分布3σ原则的基础上,提出了一种改进的软阈值去噪方法,仿真结果表明与传统的软阈值去噪方法相比,该方法具有更好的去噪性能。