现代电力工业的迅速发展，电网中受到了大量非线性负荷的扰动，而电压闪变在其中发生的频率较高对用户造成的干扰也较大。电力用户对于电压闪变问题已有更深的了解，并敦促电力系统改善所供电能的质量。因此，对电压闪变信号的检测正在迅速成为电力系统监测电能质量的一个重要组成部分。本文以电能质量问题中的电压闪变为研究对象，将空间谱估计类算法Root-MUSIC法和Toeplitz法应用于闪变参数的检测中。　　本文对当今的电能问题进行了深入的解析，阐明了研究电能质量的重大意义。介绍了电能质量的评价指标、评估步骤以及解决方案。分析了电压闪变发生的原因及其造成的危害，建立了电压闪变的数学模型，无需像传统方法那样先求取闪变的包络线，而是直接通过信号空间分解，大大降低了对电压闪变信号检测的复杂度。　　通过Root-MUSIC法来检测电压闪变参数。介绍了Root-MUSIC算法的基本原理，求取闪变信号参数的流程图。该算法利用信号子空间和噪声子空间的正交性，特征值分解，根据单位圆上的根及频谱分析结果来完成对电压闪变参数的求取过程。最后利用仿真实验，验证了该算法在单频闪变和多频闪变信号估计中，取得了较好的检测结果。　　Toeplitz算法是基于信号子空间的空间谱估计算法。该算法先把电压闪变信号进行特征值分解，利用由大特征值组成的信号子空间上的旋转不变性质，并且与最小二乘法一起估算出闪变信号的参数，最后通过仿真实验和与Root-MUSIC算法及其他几种算法在不同信噪比下的估计结果进行对比，得出Toeplitz算法也具有很好的参数估计精度和较好的抗噪能力。　　把空间谱估计算法应用于电网中实时信号的检测，结果验证了该算法能够较准确地对电压闪变信号进行检测。因此空间谱估计算法在实时电压闪变信号的估计中也有一定的可行性。最后针对不同闪变源引发的电压闪变，提出了详细的闪变治理措施。