随着电力工业的迅猛发展，电网规模的日益扩大，大量非线性电力元件的运用，电力系统信号处理的问题更加复杂，传统时频分析方法在处理复杂的故障信号时存在一定的局限性，已经不能满足电力系统发生大扰动和故障时的电力信号实时分析处理的需要，因此迫切需要一种新的高效的非平稳信号处理方法。经典的信号分析方法，包括傅立叶变换、短时傅立叶变换、小波变换、Wigner-Ville分布等等，本质上都是为针对傅立叶分析的全局积分变换的缺陷而采取的改进方法，其理论的依据依旧是局部化了的傅立叶分析，严格的说，这些改进方法都不能完全满足分析非线性非平稳过程的苛刻要求。希尔伯特－黄变换(Hilbert-Huang Transform，HHT)彻底的突破了传统以傅立叶变换全局性表示为基础的时频分析方法的不足，从信号本身特征出发，不需要选择基函数等先验条件，不再受Heisenberg测不准原理的约束，能同时在时频域取得很好的聚集性，具有多分辨分析性和良好的自适应性，对信号本身变化信息敏感，适合于非线性非平稳信号处理。本文探索研究了希尔伯特－黄变换方法的基本概念和基础理论及其可能的改进方法，进而研究其在典型电力系统信号处理中的应用。主要工作有：1．在分析传统时频分析方法的基础上，引出HHT方法并对其做了初步的介绍，特别是跟踪了目前研究的最新发展。2．全面的研究和讨论了HHT方法的基本概念和基础理论，并分别用仿真信号和实测人体脉搏信号做了分析验证，总结了HHT方法的特性。3．详细研究了HHT相关的所有关键问题及其改进方法，包括包络线拟合、端点效应、筛法准则和模态混叠等，并将改进HHT方法应用于实测人体脉搏信号的分析，再次验证了方法的正确性和有效性，也为HHT方法的改进做了贡献。4．研究探讨了改进HHT方法在电力系统信号处理中的应用，并用实测电力系统瞬时突变数据和接地短路故障数据作了验证。结果表明该方法能很好地实现对电力系统信号的分析处理，具有广泛的应用前景。