电能质量技术是一个跨学科的边沿性课题。随着电力系统的发展和科学技术的进步，电能质量问题日显突出，电能质量在线监测研究越来越受到国内外专家学者和电力工作者的重视。本项目运用一系列数字测量理论方法，对电能质量监测问题进行了系统、全面的分析，并重点对电力系统谐波与间谐波、电压波动与闪变、短时电压变动、电磁暂态的测量理论方法进行了深入研究，通过对电能质量检测理论的研究，确定了电能质量DSP检测算法。 数字信号处理的理论方法很多，本项目中使用了DFT及其FFT、小波变换、Z变换、数字滤波、Hilbert变换、神经网络、模糊逻辑等方法。DFT与FFT目前是稳定与似稳定谐波与间谐波数字测量最有效的理论方法，DFT与FFT的计算机、MCU、DSP算法已经相当成熟，在实际应用的关键是如何抑制非同步采样和信号截取所可能产生的误差，本项目对此进行了深入的研究，运用同步采样和加合适的窗函数的方法解决了DFT与FFT可能产生的泄漏问题。 小波变换是一种十分有效的时频分析工具，为非平稳信号分析方面提供了一条新的途径。小波变换的精髓是用小波基对信号进行提取和分解，小波变换的关键是小波滤波器的设计和多分辨分析算法。本项目对小波变换的这部分内容进行了详细阐述。小波变换是电能质量测量中通用性最好的理论方法，也是目前暂态电能质量检测最有效的方法，本项目依此建立起了短时电压变动、暂态振荡、暂态冲击、电压波动与闪变、时变谐波、缺口的测量算法与噪声的消除算法，一些算法已经在DSP中得到了很好的应用，一些算法虽然暂时未用于工程实际，但是也通过计算机MATLAB仿真，证明了其有效性和可行性。 数字滤波是最基本的数字信号处理方法之一，IEC推荐的电压波动与闪变测量方法就是数字滤波方法。数字滤波的关键是滤波器的设计，它在理论上已经相当成熟，但是如何设计复杂的滤波器去拟合任意一条曲线，并不是一件很容易的工作。另外，由于数字滤波器存在过渡带，使得测量精度受到影响。本项目为了利用数字滤波方法实现电压波动与闪变高精度测量，对数字滤波器设计进行了深入研究，建立了高精度拟合视感度系数曲线的复杂滤波算法，从而很好地解决了电压波动与闪变数字滤波测量法的瓶颈问题。 Hilbert变换是一种只发生相移的特殊线性变换，特别适用于测量非线性电压电流产生的无功功率。本项目对此进行了深入研究，并且在DSP中得到实现。 ANN是一种具有学习和记忆功能的人工智能，在非线性拟合和模式识别方面非常有效，适合用于电能质量扰动类型识别。ANN与其他人工智能如模糊逻辑、专家系统相结合，更能提高其适应性和智能性，本项目对此进行了深入的研究。 理论分析和算法仿真完成之后，随即进行高精度多通道电能质量智能监测仪研制。本项目使用了一系列新技术，如高速浮点DSP、高速ARMMCU、嵌入式Linux等，提出了一系列新设计思想，如硬件的模块化设计思想以及软件的模块化和面向对象的设计思想，从而实现了装置的通用性、互换性、易升级和高精度、多功能、广用途。 为了使研制的监测仪达到或超过预期的精度和功能，对电路、算法、软件和整个装置进行了反复测试、改进和复杂实验环境试验以及复杂环境的现场使用。