随着国民经济的发展和人民生活水平的不断提高,暂态电能质量问题已经成为电力部门和用户共同关注的问题。传统的电能质量分析方法,不适合处理非平稳的暂态电能质量扰动信号,因此研究新的分析方法,快速准确地检测和识别暂态电能质量扰动有着重要的意义。本文运用顺序形态学和分形理论对暂态电能质量扰动进行消噪和检测。暂态扰动信号中往往含有大量的噪声,而噪声对暂态扰动检测的影响很大,所以对暂态扰动信号进行消噪是必要的。本文分析了多种暂态电能质量扰动信号消噪方法,提出一种利用自适应顺序形态滤波器对暂态扰动信号进行预处理的算法。通过采用最小平均绝对误差准则对顺序形态滤波中百分位值进行自适应处理,实现良好的消噪效果。该方法可同时滤除扰动信号中高斯白噪声和脉冲噪声,并且较好地保持了扰动信号中奇异点的有用信息。本文比较分析了常用的暂态扰动检测方法,指出各方法的适用范围和存在的不足。在对暂态扰动信号消噪之后,采用了网格分形对暂态电能质量扰动进行分析。根据暂态扰动信号的特点,并结合短时网格分形维数的定义,分析了暂态扰动信号网格数的变化规律,最终实现暂态扰动快速准确的定位。该检测方法计算简单,克服了以往检测方法的不足,同时可以实现暂态电能质量扰动的实时检测。对电压骤降等暂态电能质量扰动进行MATLAB数字仿真,验证了本文所提的滤波和检测方法的正确性和有效性。